Hat Ihr Unternehmen einen Datenplattformführer? Das könnte es bald sein.

Es gibt keine Einheitslösung für eine moderne Datenplattform, und es wird sie wahrscheinlich auch nie geben, da sich mehrere öffentliche und private Cloud , etablierteRechenzentren On-Premises und die exponentielle Zunahme des Edge-Computing immer weiter ausbreiten - die Datenquellen vervielfachen sich fast so schnell wie die Daten selbst.

Heutige Datenplattformen verfolgen zunehmend einen breit angelegten plattformübergreifenden Ansatz, der eine breite Palette von Datendiensten (z. B. Data Warehouse) umfasst, Daten-Lake(z. B. Data Warehouse, Transaktionsdatenbank, IoT und Datendienste von Drittanbietern) sowie Integrationsdienste, die alle wichtigen Clouds und lokalen Plattformen und Anwendungen unterstützen, die auf diesen Umgebungen und über diese hinweg laufen. Moderne Datenplattformen benötigen eine Data Fabric - eine Technologie, die es ermöglicht, auf Daten, die über verschiedene Bereiche verteilt sind, in Echtzeit in einer vereinheitlichenden Data Layer zuzugreifen -, um die Orchestrierung Datenflusses, die Anreicherung von Daten und die Automatisierung voranzutreiben. Um die unterschiedlichen Anforderungen von Nutzern in einem Unternehmen, einschließlich Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern, Geschäftsanalysten und Geschäftsanwendern kennenlernen , sollte die Plattform auch gemeinsame Verwaltungs- und Sicherheitsdienste umfassen und eine breite Palette von Anwendungsentwicklungs- und Analysetools unterstützen.

Diese Anforderungen stellen jedoch eine besondere Herausforderung dar: Wer soll die Einrichtung und Pflege einer solchen Plattform verwalten ? An dieser Stelle kommt die Rolle des Plattformleiters ins Spiel. So wie wir die Schaffung von Positionen wie Chief Data Officer und Chief Diversity Officer als Reaktion auf kritische Anforderungen erlebt haben, benötigen Unternehmen eine hochqualifizierte Person, die die Erstellung und Wartung ihrer Plattform(en) verwalten . Hier kommt der Leiter der Datenplattform ins Spiel - jemand mit einem umfassenden Verständnis von Datenbanken und Streaming sowie einem praktischen Verständnis dafür, wie man den reibungslosen Zugang zu diesen Datenquellen erleichtert, wie man einen neuen Zweck, eine Vision und eine Mission für die Plattform formuliert und wie man enge Partnerschaften mit den Übersetzern von Analysen eingeht. Auf diese Leute kommen wir gleich zu sprechen.

Entwicklung einer neuen Zielsetzung, Vision und Mission

Warum muss ein Leiter einer Datenplattform einen neuen Zweck, eine Vision und eine Mission entwickeln? Bedenken Sie Folgendes: Data-Warehouse-Benutzer sind traditionell Dateningenieure, Datenwissenschaftler und Unternehmensanalysten, die an komplexen Analysen interessiert sind. Diese Benutzer stellen in der Regel nur einen relativ kleinen Prozentsatz der Mitarbeiter eines Unternehmens dar. Die Leistungsfähigkeit und Zugänglichkeit einer Datenplattform, die nicht nur im Rechenzentrum, sondern auch in der Cloud oder am Netzwerkrand betrieben werden kann, wird unweigerlich eine breitere Basis von Geschäftsanwendern anziehen, die die Plattform für einfachere Abfragen und Analysen nutzen, um operative Entscheidungen zu treffen.

Mit diesen Nutzern werden jedoch auch neue geschäftliche und betriebliche Anforderungen einhergehen. Um dieser immer größer werdenden Nutzer und ihren unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden, muss der Leiter der Datenplattform einen neuen Zweck für die Plattform(warum sie existiert), eine neue Vision für die Plattform (was sie zu leisten hofft ) und eine neue Mission(wie sie die Vision erreichen will) formulieren.

Erleichterung der Konvergenz von Datendiensten

Kenntnisse über relationale Datenbanken mit für Analysen optimierten Schemata und/oder analytische Datenbanken gehören seit langem zum Handwerkszeug eines Data Warehouse-Managers. Die moderne Datenplattform erweitert jedoch den Zugang viel weiter und ermöglicht den Zugriff auf Data Lakes, Transaktions- und IoT und sogar Streaming . Die steigende Nachfrage nach Real-Time-Insights und nicht-relationalen Daten, die Entscheidungsintelligenz ermöglichen, lässt diese ehemals getrennten Welten näher zusammenrücken. Dies erfordert vom Plattformleiter ein umfassendes Verständnis von Datenbanken und Streaming sowie ein praktisches Verständnis dafür, wie der reibungslose Zugang zu diesen Datenquellen erleichtert werden kann.

Ermöglichung eines reibungslosen Datenzugriffs

Ein Data Warehouse umfasst in der Regel eine semantische Schicht, die Daten so darstellt, dass Endbenutzer unter Verwendung gängiger Geschäftsbegriffe auf diese Daten zugreifen können. Eine moderne Datenplattform erfordert jedoch mehr. Eine semantische Schicht ist zwar wertvoll, aber die Verantwortlichen für Datenplattformen müssen eine dynamischere Datenintegration ermöglichen, als dies bei einem zentralisierten Data-Warehouse-Design normalerweise der Fall ist. Hier kommt die Data Fabric ins Spiel, eine Service-Schicht, die den Echtzeit-Zugriff auf Daten ermöglicht, die aus dem gesamten Spektrum der verschiedenen Dienste der Datenplattform stammen. Die Data Fabric bietet einen reibungslosen Zugriff auf Daten aus beliebigen Quellen On-Premises und in der Cloud , um das breite Spektrum an analytischen und betrieblichen Anwendungsfällen zu unterstützen, für die eine solche Plattform gedacht ist.

Zusammenarbeit mit Analytik-Übersetzern

Ich habe bereits erwähnt, dass die Leiter von Datenplattformen in der Lage sein müssen, enge Partnerschaften mit Analyseübersetzern einzugehen. Beginnen wir damit, was ein Analytik-Übersetzer tut, und gehen wir dann darauf ein, warum eine enge Beziehung wichtig ist.

Laut McKinsey & Company dient der Analytik-Übersetzer dem folgenden Zweck:

"Zu Beginn einer Analyseinitiative nutzen die Übersetzer ihr Fachwissen, um den Unternehmensleitern dabei zu helfen, ihre Geschäftsprobleme zu identifizieren und zu priorisieren, und zwar auf der Grundlage der Probleme, die bei ihrer Lösung den höchsten Wert schaffen werden. Dabei kann es sich um Möglichkeiten innerhalb eines einzelnen Geschäftsbereichs (z. B. Verbesserung der Produktqualität in der Fertigung) oder um unternehmensübergreifende Initiativen (z. B. Verkürzung der Produktlieferzeiten) handeln."

Ich gehe davon aus, dass der Analytik-Übersetzer und der Leiter der Datenplattform wichtige Partner werden. Der Analytik-Übersetzer wird bei der Festlegung von Prioritäten für die Datenplattform von unschätzbarem Wert sein, und der Plattformleiter wird dem Analytik-Übersetzer wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) für gemeinsam vereinbarte Nutzungsziele zur Verfügung stellen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Leiter einer Datenplattform viele Soft- und Hard-Skills mit einem Data-Warehouse-Manager gemeinsam hat, aber es gibt auch einige grundlegende und signifikante Unterschiede. Zu den wichtigsten Unterschieden gehören die Entwicklung eines neuen Zwecks, einer Vision und einer Mission, das Vorhandensein von Fachwissen über neue Datendienste und Data Fabrics, das Wissen, wie man am besten auf diese Dienste zugreift, und die Fähigkeit, enge Partnerschaften mit Analyseübersetzern einzugehen.

Über Teresa Wingfield

Teresa Wingfield ist Director of Product Marketing bei Actian. Sie ist verantwortlich für die Kommunikation des einzigartigen Wertes, den die Actian Data Platform bietet, einschließlich bewährter Datenintegration, Datenmanagement und Data Analytics. Sie verfügt über eine 20-jährige Erfahrung Aufzeichnung der Steigerung von Umsatz und Bekanntheitsgrad von Analytik-, Sicherheits- und Cloud . Bevor sie zu Actian kam, leitete Teresa das Produktmarketing bei branchenführenden Unternehmen wie Cisco, McAfee und VMware.