Datenmanagement & Engineering-Data-Management

Vor-Ort-Datenverwaltungssysteme werden durch Cloud-Plattformen abgelöst

16 Min
27. Juni 2024
Data management use case

Sie können sich auf Folgendes freuen:

Entwicklungen in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI), Hybrid Cloud, Internet of Things (IoT) und Edge Computing haben ein exponentielles Wachstum von Big Data bewirkt. Daten sind komplexer geworden und erfordern eine effiziente Verwaltung. Um Herausforderungen wie Datensilos, Engpässe bei der Entscheidungsfindung und Sicherheitsrisiken zu bewältigen, benötigen Unternehmen daher geeignete Strategien und Rahmenwerke für das Datenmanagement, wie z.B. Engineering-Data-Management (EDM).

1. Status Quo

Was ist Datenmanagement?

„Datenmanagement“ oder „Datenverwaltung“ umfasst das Sammeln, Speichern, Organisieren, Pflegen und die effektive und sichere Nutzung von Daten durch eine Organisation. Dazu gehören verschiedene Prozesse, Richtlinien und Technologien, die die Genauigkeit, Verfügbarkeit und Zugänglichkeit von Daten gewährleisten und gleichzeitig die Datenintegrität und -sicherheit schützen. Ein effektives Datenmanagement ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten und die allgemeine betriebliche Effizienz zu steigern. Datenmanagement ist in der heutigen datengesteuerten Welt unerlässlich, um das Potenzial von Daten als strategische Ressource zu maximieren.

Aber warum ist Datenmanagement heute so wichtig? Antwort: Digitalisierung. Moderne Produktions- und Logistikumgebungen zum Beispiel werden immer komplexer und erzeugen enorme Datenmengen. Teil dieser digitalen Revolution ist der zunehmende Einsatz von IoT-Technologien und -Geräten im Rahmen von Industrie 4.0. Im Kontext des Industrial Internet of Things (IIoT) und der Industrie 4.0 ist ein effektives IoT-Datenmanagement wichtig, um das volle Potenzial von vernetzten Geräten und intelligenten Systemen auszuschöpfen. Vor Ort installierte Datenverwaltungssysteme werden durch Cloud-Plattformen ersetzt, die die IoT-Data-Processing in Echtzeit übernehmen.

Was sind die Hauptkomponenten des Datenmanagements?

Der Erfolg eines Datenverwaltungssystems in einem Unternehmen hängt von der Datenarchitektur ab. Eine Datenarchitektur bezieht sich auf das umfassende Framework, das definiert, wie Daten in einem Unternehmen erfasst, gespeichert, integriert und verwaltet werden. Sie definiert auch die grundlegende Datenumgebung für erweiterte Analysen und Business Intelligence (BI). Zu den wichtigsten Komponenten einer Datenarchitektur gehören Datenmodelle (konzeptionell, logisch und physisch), Datenspeicherlösungen, Datenintegrationsprozesse, Metadatenmanagement, Data Governance, Datensicherheit und Datenqualitätsmanagement. Im folgenden Abschnitt werden die Hauptkomponenten einer Datenarchitektur und der Datenmanagementprozess erläutert.

Datenerfassung, -integration und -verarbeitung

Die erste Phase des Datenmanagement-Lebenszyklus umfasst die Datenerfassung, die Datensammlung und die Datenverarbeitung. Rohdaten werden von Datenquellen erfasst und gesammelt. IoT-Geräte, Web-Application-Programming-Interfaces (APIs), mobile Apps, Umfragen und Formulare sind einige Beispiele für Datenquellen. Im nächsten Schritt erfolgt die automatisierte Datenverarbeitung. Hierfür werden häufig Datenintegrationstechniken wie Extract, Transform, Load (ETL) und Extract, Load, Transform (ELT) verwendet.

ETL ist die Standardmethode für die Integration und Organisation von Daten aus verschiedenen Datensätzen. Andererseits wird ELT aufgrund der zunehmenden Nutzung von Cloud-Datenplattformen, die Echtzeitdaten erfordern, immer beliebter. Bei der Datenverarbeitung werden die Daten je nach Anwendung und Zweck entweder gefiltert, zusammengeführt oder aggregiert. Die verarbeiteten Daten werden dann beispielsweise in Business-Intelligence-Plattformen oder in die Algorithmen des maschinellen Lernens für prädiktive Analysen eingespeist.

Datenspeicherung

Je nach Art und Zweck der Daten kann die Datenspeicherung entweder vor oder nach der Datenverarbeitung erfolgen. Für die Speicherung von Daten werden Datenspeichersysteme wie Data Warehouses und Data Lakes verwendet.

Ein Data Lake ist ein zentralisiertes Repository zur Speicherung großer Mengen unstrukturierter (z. B. Audiodateien oder Bilder), halbstrukturierter (z. B. Webseiten oder XML-Dateien) und strukturierter Daten (z. B. Excel-Tabellen oder Datenbanktabellen) aus verschiedenen Quellen. Sie sind hoch skalierbar und ermöglichen die Speicherung von Daten in ihrem ursprünglichen Format, bis sie für die Analyse benötigt werden. Somit werden Data Lakes zur Speicherung von Daten vor der Datenverarbeitung für Analysen (ELT) verwendet. Beispiele für Data Lakes sind Amazon S3, Microsoft Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage und Apache Hadoop.

Ein Data Warehouse ist ein zentraler Speicher, in dem strukturierte Daten mit vordefinierten Schemata aus verschiedenen Quellen gespeichert werden. Das Data Warehouse ist für Abfragen und Analysen optimiert und somit ein integraler Bestandteil von Business Intelligence- und Berichterstattungsprozessen. Data Warehousing wird nach der Datenverarbeitung (ETL) eingesetzt.

Data Governance

Data Governance ist ein komplexes Rahmenwerk, das die Festlegung von Richtlinien, Verfahren und Standards für die Sammlung, Speicherung, den Zugriff und die gemeinsame Nutzung von Daten umfasst. Data-Governance-Teams weisen bestimmte Rollen zu, z. B. Datenverwalter, um die Qualität und Integrität der Daten zu gewährleisten. Auf diese Weise wird der Zugriff auf die Daten auf diejenigen beschränkt, die dazu berechtigt sind, was für die Wahrung des Datenschutzes entscheidend ist. Der Data-Governance-Framework erleichtert die Datenintegration, verbessert die Genauigkeit und gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften. Gleichzeitig werden robuste Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz vor unbefugtem Zugriff und Verstößen implementiert. Fazit: Data Governance maximiert den Wert von Datenbeständen, indem sie der Datenqualität, der Datensicherheit und dem Datenschutz Priorität einräumt.

Datensicherheit

Datensicherheit bezieht sich auf die Maßnahmen und Technologien, die zum Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff, Verstößen, Beschädigung oder Diebstahl eingesetzt werden. Sie umfasst eine Reihe von Maßnahmen und Authentifizierungslösungen, darunter Verschlüsselung, Zugangskontrollen, Authentifizierungsprotokolle und regelmäßige Sicherheitsprüfungen, um sicherzustellen, dass sensible Informationen vertraulich und unversehrt bleiben und nur autorisierten Benutzern zugänglich sind. Datensicherheitsstrategien werden eingesetzt, um Sicherheitsvorfälle zu erkennen und darauf zu reagieren. Diese Strategien gewährleisten auch die Einhaltung rechtlicher und behördlicher Anforderungen an den Datenschutz.

Was ist Engineering-Data-Management (EDM)?

Engineering Data Management (EDM) ist eine Form des Datenmanagements. Es bezieht sich auf den systematischen Ansatz für die Verwaltung von Daten, die während des gesamten Lebenszyklus eines Produkts oder Projekts erzeugt und verwendet werden. Dazu gehören die Erfassung, Speicherung, Organisation, Integration, Analyse und Pflege von technischen Daten im Zusammenhang mit Design, Entwicklung, Produktion und Wartungsaktivitäten. Diese Prozesse gewährleisten Datenqualität, -zugänglichkeit, -sicherheit und -verwendbarkeit.

Technische Daten beziehen sich auf alle Informationen, die während des Lebenszyklus von technischen Projekten und Produkten erzeugt, verwendet und gepflegt werden. Dazu gehören beispielsweise Konstruktionsdaten wie CAD-Modelle (Computer Aided Drawing) und technische Spezifikationen, Simulations- und Analysedaten wie Finite-Elemente-Analysen (FEA) und CFD-Modelle (Computational Fluid Dynamics), Wartungs- und Betriebsdaten, IoT-Daten, Dokumentation zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Produktionsdaten.

EDM ist wichtig für Unternehmen in Branchen, in denen komplexe technische Daten effizient verwaltet werden müssen. Dazu gehören beispielsweise Luft- und Raumfahrt und Defense, aber auch die Digitalisierung in der Automobilindustrie, die Digitalisierung in Industrie und Fertigung sowie die Digitalisierung in der Baubranche. Das Ziel: Datenintegrität und -genauigkeit zu gewährleisten, die Zusammenarbeit der Stakeholder zu verbessern, die Einhaltung von Vorschriften zu erleichtern und Ingenieure, Konstrukteure und Stakeholder bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. EDM ist unerlässlich, um den Erfolg komplexer technischer Projekte zu gewährleisten.

Datenmanagement und OPC UA

Das IIoT erfordert die Integration verschiedener Systeme und Geräte. Dazu ist ein umfassender Ansatz für das Datenmanagement erforderlich, um Interoperabilität und Datenkonsistenz über verschiedene Plattformen und Technologien hinweg sicherzustellen. Die Open Platform Communications Unified Architecture (OPC UA) spielt hier eine wichtige Rolle. Für was ist OPC alles gut?

OPC UA ist ein wesentlicher Bestandteil des modernen Datenmanagements in industriellen Umgebungen, da es standardisierte, sichere und skalierbare Kommunikationsprotokolle bereitstellt. Durch die Bereitstellung einer gemeinsamen Sprache für den Datenaustausch vereinfacht OPC UA die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches Datenmanagementsystem. Dadurch wird sichergestellt, dass Daten aus verschiedenen Geräten und Systemen einheitlich aggregiert, verarbeitet und analysiert werden können.

Echtzeitdaten sind entscheidend für die Überwachung des Betriebs, Predictive Maintenance und die sofortige Entscheidungsfindung. OPC UA ermöglicht die zeitnahe Erfassung und Übertragung von Echtzeitdaten und stellt sicher, dass Datenmanagementsysteme Zugriff auf die aktuellsten Informationen für Analysen und Maßnahmen haben.

Sicherheit ist ein weiterer wichtiger Aspekt der Datenverwaltung. OPC UA besteht aus zwei Schichten: Die Kommunikationsschicht und die Anwendungsschicht. Beide Schichten verfügen über integrierte Sicherheitsmechanismen und -funktionen. Die Kommunikationsschicht verwendet Verschlüsselung, digitale Zertifikate und Signaturen, um einen sicheren Kanal zwischen Server und Client aufzubauen. Die Benutzer werden in der Anwendungsschicht authentifiziert und verifiziert. Die Sicherheitsfunktionen von OPC UA helfen, die Datenverteilung zu sichern und die Integrität und Vertraulichkeit der Daten zu gewährleisten. Das ist für den Schutz sensibler Industriedaten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unerlässlich.

Skalierbarkeit ist wichtig für Datenmanagementsysteme, um wachsende Datenmengen und erweiterte industrielle Netzwerke zu bewältigen. OPC UA ist sowohl flexibel als auch skalierbar. Dadurch wird sichergestellt, dass sich Datenmanagementsysteme mit der zunehmenden Komplexität und Größe industrieller Abläufe weiterentwickeln können.

Wireless IoT Technologien und Datenmanagement

  • Sensorik

    IoT-Sensoren sind Rohdatenquellen. Sie sammeln Daten aus der physischen Umgebung, wie Temperatur, Druck, Feuchtigkeit, Vibration und Bewegung. IoT-Sensoren sind entscheidend für Condition Monitoring.

  • 5G / 6G

    Wie funktioniert 5G beim Datenmanagement? Das Mobilfunknetz der 5. Generation (5G) verbessert die Echtzeit-Datenübertragungsmöglichkeiten und ermöglicht fortschrittliche Analysen und IoT-Anwendungen.

  • LPWAN

    Low Power Wide Area Networks (LPWAN) werden für die Übertragung von Daten von IoT-Geräten wie Sensoren über große Entfernungen verwendet. LPWAN unterstützt die Datenerfassung in der Smart City, bei der Digitalisierung der Landwirtschaft und bei Anwendungen zur Remote-Monitoring.

  • WLAN

    Wi-Fi unterstützt die Datenübertragung und -integration in Smart Homes, Unternehmen und industriellen Umgebungen und ermöglicht den Datenzugriff und die Datenverwaltung in Echtzeit.

  • OPC-UA

    OPC UA erleichtert den standardisierten Datenaustausch und die Integration und verbessert das Datenmanagement über verschiedene industrielle Geräte und Systeme hinweg.

Produkte in einem Datenmanagementsystem

Ein umfassendes Datenverwaltungssystem umfasst unterschiedliche Hardware- und Softwareprodukte für die effektive Erfassung, Speicherung, Verarbeitung, Integration und Analyse von Daten.

Hardware

Datenerfassungs- und -sammelgeräte wie IoT-Sensoren sind erforderlich, um Rohdaten zu erfassen.
Leistungsstarke Server sind für Datenverwaltungssysteme wichtig. Diese Server übernehmen die Verwaltung von Datenbanken, Verarbeitungsaufgaben und Speichervorgängen und gewährleisten eine zuverlässige Leistung und Betriebszeit für wichtige Anwendungen.

Storage Area Networks (SAN) und Network Attached Storage (NAS) Systeme bieten skalierbare Datenspeicherlösungen. SAN bietet Hochgeschwindigkeits-Netzwerkspeicher für große Umgebungen, wobei NAS Dateispeicherlösungen bereitstellt, die sich ideal für die gemeinsame Nutzung kleinerer Datenmengen und für Backup-Anforderungen eignen.

Solid State Drives (SSDs) und Hard Disk Drives (HDDs) bieten verschiedene Speicheroptionen. SSDs bieten einen schnelleren Datenzugriff und eine längere Lebensdauer. HDDs bieten größere Speicherkapazitäten zu niedrigeren Kosten und eignen sich für unterschiedliche Datenspeicheranforderungen.

Router, Switches und drahtlose Zugangspunkte sind erforderlich, um die Netzwerkinfrastruktur zu schaffen, die die Datenübertragung und Konnektivität unterstützt. Diese Geräte gewährleisten eine effiziente und sichere Kommunikation zwischen den Komponenten der Datenverwaltung.

Software

Software für das Datenmanagement kann als eigenständige Tools funktionieren oder in eine einheitliche Plattform integriert werden. Die wichtigsten Arten von Datenverwaltungssoftware und -tools sind nachfolgend aufgeführt.

Datenbankmanagementsysteme (DBMS) bieten robuste Plattformen für die Speicherung und Verwaltung strukturierter und unstrukturierter Daten und gewährleisten Datenintegrität und -zugänglichkeit. Datenaustauschsoftware wird verwendet, um große Mengen an Informationen sicher und effizient zwischen verschiedenen Systemen und Benutzern zu übertragen.

Master-Data-Management-Tools (MDM) sind Softwareanwendungen, die für die Pflege einer Stammdatenquelle in einem Unternehmen konzipiert sind.

Für die Datenverarbeitung werden ETL- und ELT-Tools benötigt. Sie extrahieren, transformieren und laden Daten aus verschiedenen Quellen in Data Warehouses und Data Lakes. Datenanalyse- und Business-Intelligence-Tools (BI) ermöglichen die Visualisierung, Berichterstattung und Analyse von Daten. Plattformen für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Tools und Umgebungen für die Entwicklung und den Einsatz von Modellen für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Diese Lösungen werden für erweiterte Analysen und prädiktive Modellierung verwendet.

Data Warehouses und Data Lakes sind Plattformen, die für die Datenspeicherung erforderlich sind. Cloud-Speicher- und Computing-Plattformen bieten ebenfalls skalierbare und flexible Lösungen für die Speicherung, Verarbeitung und Verwaltung von Daten. Diese Plattformen bieten verschiedene Dienste und Tools für die Verarbeitung großer Datenmengen in der Cloud.

Tools für das Data Governance- und Metadatenmanagement werden benötigt, um einen Rahmen für die Festlegung von Richtlinien, Rollen und Verantwortlichkeiten im Zusammenhang mit der Datenverwaltung zu schaffen. Datenqualitätstools erstellen Profile, bereinigen und reichern Daten an. Diese Tools tragen zur Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität bei und stellen sicher, dass die Daten korrekt, vollständig und zuverlässig sind.

Datensicherheitssoftware schützt Daten vor unbefugtem Zugriff, Verstößen und anderen Sicherheitsbedrohungen. Diese Lösungen helfen, den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten. Tools zur Datensicherung und -wiederherstellung sorgen dafür, dass Daten regelmäßig gesichert werden und im Falle eines Datenverlusts oder einer Datenbeschädigung schnell wiederhergestellt werden können.

Zahlen & Fakten

Datenmanagement ist ein Thema, das immer mehr an Bedeutung gewinnt. Laut einem Bericht der Marktforschungsplattform „Gitnux“ geben 95 Prozent der befragten CEOs an, dass Datenmanagement und -analyse entscheidend für das Unternehmenswachstum sind. 73 Prozent der befragten Unternehmen investieren in Big Data, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Mehr als 80 Prozent der befragten Verantwortlichen in der Unternehmenssteuerung geben an, dass die Beherrschung des Datenmanagements in den nächsten fünf Jahren sehr wichtig sein wird. Es wird erwartet, dass der Markt für Data-Governance-Tools zwischen 2020 und 2028 um 22 Prozent wachsen wird. Bis 2025 werden 67 Prozent aller Datenmanagement-Aufgaben durch maschinelles Lernen und KI in Unternehmen automatisiert werden.

2. In der Praxis

Erfolgreiche Beispiele für Datenmanagement

Da IoT-Geräte zunehmend in allen Branchen eingesetzt werden, ist die Datenerzeugung durch Sensoren und eingebettete Systeme exponentiell gestiegen. Diese Geräte erzeugen kontinuierlich eine Vielzahl von Daten, darunter Leistungskennzahlen, Umgebungsbedingungen und Betriebszustände. Geeignete Datenverwaltungssysteme bieten die notwendige Infrastruktur, um diesen massiven Datenstrom effizient zu sammeln, zu speichern und zu organisieren. Die Rolle von OPC UA wird immer wichtiger, um einen nahtlosen Datenaustausch und Interoperabilität zu gewährleisten.

Nachfolgend werden Praxisbeispiele aufgeführt, die zeigen, wie OPC UA zum Datenmanagement in verschiedenen Branchen beigetragen hat, z. B. in der Luft- und Raumfahrtindustrie, in der Produktion und bei der Digitalisierung der Energiewirtschaft.

Datenmanagement bei Airbus Defense and Space

Um das Datenmanagement und die Kommunikation im Projekt „Technologische Experimente unter Schwerelosigkeit“ (TEXUS) zu optimieren, setzt Airbus Defense and Space seit 2017 OPC UA der OPC Foundation ein. Die TEXUS OPC UA Support Spezifikation steuert alle Sensoren, Aktoren und Controller. OPC UA ermöglicht eine zentralisierte Steuerung und Datenkonvertierung durch Adapter für die Datenbankintegration. Die Kommunikationsdaten werden in Echtzeit übertragen. Dadurch wird die Effizienz der Datenverwaltung über verschiedene Plattformen hinweg verbessert.

„Wir setzen OPC UA im Onboard-System ein, also in der Flugsoftware. Wir verwenden es dort um Daten zu erfassen und um das Experimentmodul selber zu steuern. Wir setzen OPC UA auch im Bodensegment ein, wo alle Displays OPC UA sprechen. So können die Entwicklungsingenieure auf die Daten zugreifen.“

Enrico Noack

Engineer, Airbus Defense and Space

Datenmanagement bei Scatec

Der Energielösungsanbieter Scatec nutzt die OPC-UA-basierte Lösung „PowerView“ der OPC Foundation für das Datenmanagement in Solarfeldern. In jedem Solarfeld werden Daten von verschiedenen Anlagentypen unterschiedlicher Lieferanten generiert. Um alle Anlagendaten zusammenzuführen, wird ein MAP-Gateway-System des Systemintegrators Prediktor eingesetzt. Mehr als 100.000 Datenpunkte werden pro Sekunde empfangen. PowerView erfasst alle generierten Daten aller Anlagen. Die Daten werden über OPC UA standardisiert und in einer einzigen „Anlagen“-Struktur zusammengeführt.

Prediktor treibt Standardisierung von OPC UA
Prediktor treibt OPC-UA-Standardisierung in der Solarenergie voran

„Im Grunde geht es darum, Einblicke in die Produktion zu erhalten und datengesteuerte Maßnahmen zur Optimierung des Betriebs zu ergreifen. Eine gemeinsame Herausforderung bei der Arbeit mit all diesen verschiedenen Branchen besteht darin, alle Datenpunkte aus dem Prozess in den Griff zu bekommen und sicherzustellen, dass sie korrekt sind, dass sie von guter Qualität sind und dass sie auf sinnvolle Weise strukturiert werden, damit sie effektiv genutzt werden können. Das wiederum könnte der Schlüssel zum Konzept dieser Datenharmonisierung und des OPC UA-Standards sein. Diese Technologie war für die Digitalisierung in der Branche sehr wichtig, denn ohne Zugang zu Betriebsdaten kann man nur sehr wenig tun, was die Optimierung angeht, denn man braucht die Wahrheit, die in den gesammelten Daten liegt.“

Thomas Pettersen

Vice President Operations Management, Prediktor

Logo Prediktor

Datenmanagement bei Groupe Renault

Die Groupe Renault hat die Produktion an 17 Produktionsstandorten durch die Implementierung des OPC UA-Standards und der dazugehörigen Spezifikationen der OPC Foundation digitalisiert. Die von den Sensoren erfassten Daten werden an die Google Cloud Platform übertragen. Die Plattform für industrielles Datenmanagement (IDM 4.0) ermöglichte 2019 die Erfassung von Daten aus zahlreichen Quellen. Die Informationen werden kontextualisiert, strukturiert und aggregiert, um als Big Data für die Steuerung und Analyse zugänglich zu werden.

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3. Panorama

Die Zukunft des Datenmanagements

Die Zukunft des Datenmanagements entwickelt sich rasant, angetrieben von technologischen Fortschritten, zunehmenden Datenmengen und der wachsenden Notwendigkeit für Unternehmen, Daten zu strategischen Zwecken zu nutzen.

Unternehmen sind auf der Suche nach flexibleren, skalierbaren und kostengünstigeren Lösungen für die Verarbeitung und Verwaltung von Daten. In diesem Zusammenhang wird die cloudbasierte Datenverwaltung immer beliebter. Sie ermöglicht die Echtzeitanpassung von Datenspeicher- und -verarbeitungsfunktionen. Vor Ort installierte Datenverwaltungssysteme und -zentren werden durch Cloud-Plattformen ersetzt.

Neue Technologien wie Data Fabrics sind im Kommen. Data Fabrics sind vereinheitlichte Architekturen, die intelligente automatisierte Systeme nutzen, um die End-to-End-Integration von Cloud-Umgebungen und Datenpipelines zu vereinfachen. Das Aufkommen und die Entwicklung dieser Technologien wird es Unternehmen ermöglichen, einen umfassenderen Überblick über die Unternehmensleistung zu erhalten. Dadurch wird zum Beispiel ein besseres Verständnis des Verbraucherverhaltens möglich.

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) gewinnen auch im Datenmanagement zunehmend an Bedeutung. Unternehmen nutzen diese Technologien für die Analyse von Datensätzen und die Erkennung von Mustern. Darüber hinaus gewinnt angesichts steigender Datenmengen und eines Mangels an Data-Science-Spezialisten die Entwicklung einer automatisierten Datenaufbereitung an Bedeutung. Softwareanbieter nutzen KI und maschinelles Lernen, um die Datenbereinigung und -aufbereitung zu automatisieren.

Die Vorteile des Datenmanagements

Unternehmen, die geeignete Datenverwaltungssysteme einsetzen, profitieren von zahlreichen Vorteilen.

Das Datenmanagement bricht Datensilos auf, indem es Datenbestände zentralisiert und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit erleichtert. So können Teams leichter auf Daten zugreifen und sie gemeinsam nutzen. Eine zentralisierte Datenverwaltung stellt außerdem sicher, dass alle Teams mit denselben, aktuellen Informationen arbeiten, wodurch Diskrepanzen verringert und die Konsistenz von Berichten und Analysen gewährleistet wird.

Risiken im Zusammenhang mit Datensicherheit, Compliance und Datenschutz werden gemindert. Durch die Implementierung robuster Data-Governance-Richtlinien und Sicherheitsmaßnahmen können Unternehmen sensible Informationen schützen und die Einhaltung von Vorschriften gewährleisten.
Durch die Zentralisierung und Analyse von Kundendaten in Echtzeit können Unternehmen Trends erkennen, Bedürfnisse vorhersehen und Probleme proaktiv angehen, um eine schnelle und reaktionsschnelle Kundenbetreuung zu realisieren. Die Datenverwaltung ermöglicht es Unternehmen, sich schnell an veränderte Marktbedingungen und neue Trends anzupassen. Durch die Nutzung von Echtzeit-Dateneinblicken können Unternehmen umgehend auf Kundenbedürfnisse, Wettbewerbsdruck und Marktdynamik reagieren.

Effiziente Datenverwaltungssysteme sind so konzipiert, dass sie mit den wachsenden Anforderungen des Unternehmens mitwachsen. Dadurch wird eine flexible Erweiterung der Datenspeicherung, der Verarbeitungsfunktionen und des Benutzerzugriffs ermöglicht, wenn sich das Unternehmen weiterentwickelt.

Vorteile

  • Erhöhte Datenqualität
  • Geringere Kosten
  • Erhöhte Sicherheit
  • Optimierte Entscheidungsfindung
  • Verbesserte Skalierbarkeit

Die Herausforderungen des Datenmanagements

Es gibt fünf wichtige Herausforderungen, die Unternehmen meistern müssen, um ein effektives Datenmanagementsystem umzusetzen.

Unternehmen müssen in der Lage sein, sensible Daten vor Cyberangriffen und Verstößen zu schützen. Datenschutzbestimmungen wie die CCPA, GDPR und der Data Protection & Privacy Act müssen eingehalten werden.

Es ist auch sehr wichtig, eine hohe Datenqualität zu gewährleisten. Inkonsistente, unvollständige oder ungenaue Daten können zu fehlerhaften Analysen führen. Dadurch wird eine schlechte Entscheidungsfindung begünstigt.

Die Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen und Systemen kann durch Datensilos behindert werden, in denen Informationen in isolierten Repositories ohne einfachen Zugriff oder Interoperabilität gespeichert sind. Unterschiedliche Datenformate, -strukturen und -standards in verschiedenen Systemen machen die Integration komplex und können eine umfangreiche Datentransformation und -zuordnung erfordern.

Die effiziente Verwaltung und Speicherung großer Datenmengen erfordert skalierbare Speicherlösungen, eine robuste Infrastruktur und optimierte Datenverarbeitungsalgorithmen. Die Gewährleistung einer optimalen Leistung bei der Datenverarbeitung, -analyse und -abfrage wird mit zunehmendem Datenvolumen immer schwieriger. Dazu sind effiziente Indizierungs-, Caching- und Abfrageoptimierungstechniken erforderlich. Die Skalierung der Infrastruktur zur Bewältigung wachsender Datenmengen bei gleichzeitiger Berücksichtigung von Kostenaspekten erfordert eine sorgfältige Planung und Optimierung, um eine Über- oder Unterauslastung von Ressourcen zu vermeiden.

Die Einhaltung der sich entwickelnden Datenvorschriften und Datenschutzgesetze stellt eine Herausforderung dar, da die rechtlichen Anforderungen verstanden und interpretiert werden müssen und die internen Richtlinien und Verfahren entsprechend angepasst werden müssen. Die Klärung von Dateneigentum und -verantwortung innerhalb von Organisationen kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere in dezentralen Umgebungen oder beim Umgang mit Drittanbieter-Datenquellen.

Partners im Bereich Datenmanagement

Ausblick – Next-Level Datenmanagement

Der Mangel an Datenspezialisten und -experten, die steigende Nachfrage nach Datensicherheit und Compliance sowie der Bedarf an optimierter Datenintegration haben zu neuen Trends im Datenmanagement geführt. Das Datenmanagement der Zukunft umfasst hybride Cloud-Plattformen, Metadatenmanagement und Low-Code/No-Code-Plattformen.

Hybrid-Cloud-Plattformen

In Branchen, die mit sensiblen Daten umgehen und strengen Vorschriften unterliegen, wie z. B. das Gesundheitswesen und die Pharmaindustrie, die Energiebranche und der öffentliche Sektor, werden Hybrid-Cloud-Plattformen immer beliebter. Hybrid Cloud-Plattformen integrieren die Funktionen öffentlicher Clouds mit der Sicherheit und Kontrolle privater Clouds. Sie werden zu idealen Lösungen, die maßgeschneiderte Strategien für die Datenspeicherung und -verwaltung erfordern.

Metadata-Management

Metadaten sind Daten, die Informationen über andere Daten liefern, z. B. über deren Inhalt, Herkunft, Struktur oder Verwendung. Da Datenökosysteme immer komplexer werden, wird es immer wichtiger, Metadaten ordnungsgemäß zu verwalten. Ein effektives Metadaten-Framework unterstützt Datenwissenschaftler und -analysten beim Verständnis relevanter Datensätze. Im Bereich des maschinellen Lernens und der KI spielen Metadaten eine entscheidende Rolle für die Nachvollziehbarkeit und Transparenz von Entscheidungen, die auf der Grundlage von KI getroffen werden.

Low-Code/No-Code-Plattformen

Low-Code/No-Code-Plattformen entwickeln sich zu einem Trend in der Softwareentwicklung im Zusammenhang mit Datenintegration, Analytik und Barrierefreiheit. Diese Plattformen ermöglichen es Menschen mit wenig oder gar keinem technischen Wissen, Datenintegrations-Workflows zu entwerfen und zu implementieren. Diese Tools spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbindung verschiedener Datenquellen. Sie wandeln Datenformate um und werden für die Entwicklung datengesteuerter Anwendungen eingesetzt. Dieser Trend hat sich als Reaktion auf den derzeitigen Mangel an Datenwissenschaftlern und -experten entwickelt.

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