Das Leben in einem Unternehmensdaten-Team: Vor und nach Data Intelligence

In der Welt des Datenmanagement gibt es vielleicht kein Bild, das Datenexperten besser kennen als die berüchtigte "Rube-Goldberg-Datenarchitektur". Diagramm. Mit seinem verworrenen Netz aus Pfeilen, die unterschiedliche Systeme, doppelte Datenbestände und unzählige ETL-Jobs miteinander verbinden, spiegelt es perfekt die Realität wider, mit der viele Unternehmen heute konfrontiert sind: Datenchaos.

Leben vor einem Datenkatalog

Stellen Sie sich vor, Sie beginnen Ihren Montagmorgen mit einer dringenden Anfrage: "Wir müssen herausfinden, wie sich die Kundenabwanderung auf die Lösungszeiten von Support-Tickets auswirkt." Einfach genug, oder?

Ohne eine Datenkatalog oder Metadaten sieht Ihre Realität etwa so aus:

Die Ausgrabung

Sie beginnen damit, Ihre Kollegen zu fragen, welche Datenquellen die von Ihnen benötigten Informationen enthalten könnten. Jeder verweist Sie in eine andere Richtung. "Prüfen Sie das CRM-System", sagt der eine. "Ich glaube, das ist im Daten-Lake", sagt ein anderer. "Nein, wir haben ein spezielles Lager für Customer-Experience ", meldet sich ein Dritter zu Wort.

Die Verfolgung

Sie verbringen Stunden mit der Erkundung verschiedener Systeme. Sie entdecken drei verschiedene Kundentabellen in verschiedenen Data Warehouses, die jeweils leicht unterschiedliche Definitionen des Begriffs "Kunde" haben. Welche davon ist die Quelle der Wahrheit? Das scheint niemand zu wissen.

Die Vertrauenskrise

Nachdem Sie Daten aus verschiedenen Quellen zusammengetragen haben, stellen Sie Ihre Ergebnisse den Beteiligten vor. Sofort tauchen Fragen auf: "Sind Sie sicher, dass diese Daten aktuell sind?" "Woher wissen wir, dass diese Berechnungen mit den Quartalsberichten übereinstimmen?" "Welche Abteilung ist für diese Kennzahl zuständig? Ohne eine klare Zuordnung, ein Geschäftsglossar oder eine Governance sinkt das Vertrauen in Ihre Analyse.

Die Redundanzfalle

Eine Woche später stellen Sie fest, dass ein Kollege in einer anderen Abteilung im letzten Monat eine fast identische Analyse durchgeführt hat. Seine Ergebnisse unterscheiden sich geringfügig von Ihren, weil er eine andere Datenquelle verwendet hat. Sie haben beide Zeit mit doppelter Arbeit verschwendet, und jetzt hat das Unternehmen widersprüchliche Erkenntnisse.

Dieses Szenario spiegelt wider, was die MIT Technology Review in ihrem Artikel "Entwicklung intelligenter Datenpipelines": komplexe Datenumgebungen mit "Tausenden von Datenquellen, die Zehntausende von ETL-Jobs speisen". Das Ergebnis ist das, was Bill Schmarzo treffend beschrieben hat - eine Rube-Goldberg-Maschine von Datenprozessen, die ineffizient und unzuverlässig ist und letztlich den strategischen Wert Ihrer Datenbestände untergräbt.

Geben Sie den Datenkatalog ein:

Stellen wir uns nun dasselbe Szenario mit einer Data Intelligence-Lösung wie Actian vor.

Wissensgraphen-gestützte Suche in Minuten, nicht in Tagen

Die Anfrage am Montagmorgen beginnt jetzt mit einer intelligenten Suche in Ihrem Datenkatalog. Das System nutzt die Wissensgraphen-Technologie, um die semantischen Beziehungen zwischen Datenbeständen und Geschäftskonzepten zu verstehen. Innerhalb weniger Augenblicke haben Sie die maßgebliche Kundendatenquelle und die genauen Metriken für die Lösungszeiten von Supporttickets identifiziert. Die Suche findet nicht nur exakte Übereinstimmungen, sondern versteht auch verwandte Konzepte, Synonyme und kontextbezogene Bedeutungen, so dass relevante Daten auftauchen, von denen Sie vielleicht gar nicht wussten, dass Sie danach suchen.

Föderierte Kataloge mit einem einheitlichen Geschäftsglossar

Auch wenn sich die Daten in verschiedenen Systemen in Ihrem Unternehmen befinden, bietet der Verbundkatalog eine einheitliche Ansicht. Für jeden Begriff gibt es eine klare Definition im Geschäftsglossar, so dass "Kunde" abteilungsübergreifend dasselbe bedeutet. Dieses gemeinsame Vokabular beseitigt Verwirrung und schafft eine gemeinsame Sprache zwischen technischen und geschäftlichen Teams und überbrückt die immer wieder auftretende Kluft zwischen IT- und Geschäftsanwendern.

Umfassende Abstammung und Kontext

Bevor Sie eine Analyse durchführen, können Sie den gesamten Verlauf der Daten nachvollziehen - Sie sehen, woher die Daten stammen, welche Transformationen stattgefunden haben und welche Geschäftsregeln angewendet wurden. Der Katalog bildet den Datenfluss in der gesamten Unternehmensarchitektur visuell ab, von den Quellsystemen über die ETL-Prozesse bis hin zu den Verbrauchsendpunkten. Diese End-to-End-Transparenz liefert den entscheidenden Kontext für Ihre Analyse und schafft Vertrauen in Ihre Ergebnisse.

Integrierte Datenqualität und Beobachtbarkeit

Qualitätsmetriken werden direkt in den Katalog eingebettet und zeigen Echtzeitbewertungen für Vollständigkeit, Genauigkeit, Beständigkeit und Aktualität an. Die automatische Überwachung validiert Daten kontinuierlich anhand von Qualitätsregeln, wobei historische Trends neben jedem Asset sichtbar sind. Wenn Anomalien entdeckt werden, alarmiert das System die Datenverantwortlichen, während die Verlaufsansicht hilft, die Ursachen von Problemen schnell zu identifizieren, bevor sie sich auf nachgelagerte Analysen auswirken.

Datenprodukte und -marktplatz

Sie entdecken im Katalog, dass das Marketingteam bereits ein Datenprodukt erstellt hat, das genau diesen Bedarf deckt. Auf dem Datenmarktplatz finden Sie gebrauchsfertige Analyse-Assets, die Kundenabwanderungs- und Support-Metriken kombinieren, komplett mit Dokumentation und zuverlässiger Geschäftslogik. Jedes Produkt enthält klare Datenverträge, in denen die Verantwortlichkeiten von Anbietern und Verbrauchern, Service Level Agreements und Qualitätsgarantien festgelegt sind. Anstatt die Daten von Grund auf neu zu erstellen, greifen Sie einfach auf diese vorgefertigten Datenprodukte zu. So können Sie sofort Erkenntnisse gewinnen, anstatt ein weiteres redundantes Analyseprojekt zu starten.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Governance by Design

Fragen zu Dateneigentum, Datenschutz und Compliance werden sofort beantwortet. Der Katalog kennzeichnet automatisch sensible Datenelemente, zeigt an, welche Vorschriften gelten (GDPR, CCPA, HIPAA usw.), und überprüft Ihre Berechtigung zum Zugriff auf bestimmte Felder. Governance ist in den Erkennungsprozess selbst integriert - das System zeigt nur Daten an, die Sie verwenden dürfen, und bietet klare Anleitungen zur angemessenen Verwendung, so dass die Einhaltung von Vorschriften von vornherein und nicht erst im Nachhinein sichergestellt wird.

Augmented Daten-Stewardship

Der Katalog zeigt, dass der Leiter des Kundensupports der Dateneigentümer für die Supportmetriken ist, dass die Daten die letzten Qualitätsprüfungen bestanden haben und dass die Verwendung dieser spezifischen Kundenfelder mit den Datenschutzbestimmungen konform ist. Genehmigungs-Workflows, Zugriffsanfragen und Richtlinienverwaltung sind direkt in die Plattform integriert, wodurch die Governance-Prozesse rationalisiert und gleichzeitig robuste Kontrollen beibehalten werden.

Entdeckung in Minuten, nicht in Tagen

Die Anfrage am Montagmorgen beginnt jetzt mit einer schnellen Suche in Ihrem Datenkatalog. Innerhalb weniger Augenblicke haben Sie die maßgebliche Kundendatenquelle und die genauen Metriken für die Lösungszeiten von Support-Tickets identifiziert. Das System zeigt Ihnen, welche Tabellen diese Informationen enthalten, komplett mit detaillierten Beschreibungen.

Konkrete Vorteile

Der Artikel in der MIT Technology Review hebt hervor, wie sich moderne Ansätze für das Datenmanagement entwickelt haben, um genau diese Herausforderungen zu bewältigen und "schnellere Datenoperationen durch Abstraktion und Automatisierung" zu ermöglichen. Mit dem richtigen Metadaten erleben Unternehmen:

• Verkürzte Erkenntnis: Analysten verbringen weniger Zeit mit der Suche nach Daten und mehr Zeit mit der Gewinnung von Werten daraus
• Verbesserte data governance: Klare Eigentumsverhältnisse, Abstammung und Qualitätsmetriken schaffen Vertrauen in Datenbestände
• Automatisierte Überwachung der Datenqualität: Das System beobachtet und überwacht die Daten kontinuierlich anhand definierter Qualitätsregeln und alarmiert die Teams, wenn Anomalien oder Verschlechterungen auftreten.
• SLAs und Erwartungen: Klare Datenverträge zwischen Produzenten und Verbrauchern schaffen gemeinsame Erwartungen hinsichtlich der Nutzung und Zuverlässigkeit von Datenprodukten
• Verbesserte Zusammenarbeit: Die Teams bauen auf der Arbeit der anderen auf, statt Doppelarbeit zu leisten
• Größere Beweglichkeit: Das Unternehmen kann dank eines zuverlässigen Datenzugriffs schneller auf veränderte Bedingungen reagieren.

Von Rube Goldberg zur Renaissance

Die "Rube-Goldberg-Datenarchitektur" muss nicht Ihre Realität sein. Da Datenumgebungen immer komplexer werden, werden Data Intelligence-Lösungen wie Actian zur unverzichtbaren Infrastruktur für moderne Datenteams.

Durch die Implementierung eines robusten Datenkatalog können Unternehmen das in Schmarzos Illustration dargestellte verworrene Netz in ein geordnetes, effizientes Ökosystem umwandeln, in dem Datenverwalter und -nutzer ihre Zeit damit verbringen, Erkenntnisse zu gewinnen, anstatt nach schwer fassbaren Datensätzen zu suchen oder die Zuverlässigkeit ihrer Ergebnisse in Frage zu stellen.

Der Wettbewerbsvorteil für Unternehmen liegt nicht nur darin, dass sie Daten haben, sondern auch darin, dass sie ihre Daten kennen. Eine umfassende Data-Intelligence-Lösung ist nicht nur eine betriebliche Erleichterung, sondern die Grundlage, um Datenchaos in Klarheit zu verwandeln und Informationen in Wirkung umzuwandeln.

Dieser Blogbeitrag wurde von Bill Schmarzos "Rube Goldberg Data Architecture"-Diagramm und den Erkenntnissen aus dem Artikel "Evolution of Intelligent Data Pipelines" der MIT Technology Review inspiriert.

Über Dee Radh

Als Senior Director of Product Marketing leitet Dee Radh das Produktmarketing bei Actian. Zuvor hatte sie leitende PMM-Positionen bei Talend und Formstack inne. Dee hat 100% ihrer Karriere damit verbracht, Technologieprodukte auf den Markt zu bringen. Ihre Expertise liegt in der Entwicklung strategischer Erzählungen und einer differenzierten Positionierung für eine effektive GTM. Neben einem Postgraduierten-Diplom der Universität von Toronto hat Dee Zertifizierungen des Pragmatic Institute, der Product Marketing Alliance und von Reforge erworben. Dee arbeitet von Toronto, Kanada aus.