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Moderner Enterprise Data Management (EDM) Betrieb und die Perspektiven

by Yara El-Sabagh

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Agil, dezentral mit Fokus auf Datensouveränität: Moderner EDM Betrieb und die Perspektiven Die Cloud ist die Basis für den EDM Betrieb der Zukunft

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Die IT hat im Unternehmen verschiedene Rollen. Sie muss entwickeln, helfen neue Infrastrukturen und Prozesse zu implementieren und zu guter Letzt den Betrieb aller Systeme garantieren. Auch das Enterprise Data Management muss nach seiner Implementierung in Betrieb gehalten werden. Der Begriff „Data Driven“ trifft eben nur dann zu, wenn die Daten in Bewegung bleiben, die Strategie umgesetzt wird und sich Daten nicht sinnlos in verschiedenen Storages anhäufen.

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Analytische Funktionalität lässt sich mittlerweile kaum kosteneffizient On-Premise bereitstellen. Der Trend hier geht eindeutig Richtung Cloud. Auch wenn Cloud Infrastruktur auf den ersten Blick einfach zugänglich erscheint und alles schön in einem Portal präsentiert wird, gibt es hier einiges zu beachten. Eine deklarative Beschreibung der (Daten-)Infrastruktur („Was soll der Zielzustand sein?“) ermöglicht einen höheren Automatisierungslevel. Orchestrierung statt klassischem Configuration Management geht mehr auf den dynamischeren Lebenszyklus von (Daten-)Infrastruktur ein. Infrastructure As Code ist der Weg, um hier die Anforderungen effizient, qualitativ hochwertig und nachvollziehbar erfüllen zu können.“

Manuel Stecher, CDO, Verbund

Eine Lösung, um mehr Mobilität zu ermöglichen und damit den Betrieb zu sichern ist die Cloud. Darin liegt die Zukunft der Datenverarbeitung. Cloud-Technologien haben den Vorteil aktuelle Methoden zur elektronischen Datenverarbeitung mit einer höheren Geschwindigkeit und Effizienz zu kombinieren. Schnellere, hochwertigere Daten bedeuten auch, dass das Unternehmen über eine grössere Menge verfügt, um wertvollere Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die Implementierung von Automatisierungstechnologien, den Einsatz von neuen Tools und Überwachungsfunktionen wird der tägliche Betrieb zusätzlich entlastet und das Team kann sich auf das Business konzentrieren. Eine Möglichkeit ist es, auch externe Anbieter für das Controlling einzusetzen.

Was sind die Anforderungen an einen modernen EDM Betrieb?

Derzeit betreiben noch wenige Unternehmen zeitgemässes Datenmanagement. Die, die es tun, sind aber im Umgang mit Daten agiler, effizienter und produktiver. Sie sind in der Lage, neue Dienstleistungen und Produkte schneller auf den Markt zu bringen, können zugleich flexibler agieren und sind besser in der Lage, die Geschäftskontinuität aufrechtzuerhalten. Damit der Betrieb eines „Data driven“ Unternehmens gelingt, kommt es aber auch auf eine effiziente EDM-Strategie an. Das EDM muss dabei verschiedene Anforderungen erfüllen.

Dezentralität, Agilität und Souveränität sind die Schlagworte der Zeit. Datenverarbeitung muss dezentral und gleichzeitig agil passieren, sowohl in der Verschneidung von Daten als auch in der Handhabung. FachexpertInnen sind darauf angewiesen, durch Datenmanagement ihre Innovationskraft zu verbessern und nicht zusätzliche Mühen auf sich nehmen zu müssen. Dafür muss eine effiziente Dateninfrastruktur sorgen. Datensouveränität bedeutet die Hoheit über meine Daten zu behalten, die Kontrolle zu haben und zeitgleich meine Daten zu verknüpfen und neue Ansätze zu schaffen.“

Günther Tschabuschnig,

Daten müssen heutzutage als Anlagegut begriffen werden. Um dieses Anlagegut sicherzustellen, braucht es eine Daten-Logistik, die es schützt, die Qualität absichert und auch für eine sinnvolle Verteilung sorgt. Es braucht eine Plattform, die all diese Aspekte berücksichtigt. Diese Plattform muss leistungsfähig und offen sein, denn Unternehmen wollen nicht nur ihre eigenen Daten, sondern auch externe, frei verfügbare Daten, sowie die Daten ihrer Partner nutzen. Ohne eine solche zusätzliche „intelligente Schicht“, bestehend aus Daten Qualitätsmanagement, „Machine Learning“ und künstlicher Intelligenz, werden Unternehmen in der Zukunft nicht in der Lage sein, die Menge und Komplexität der anfallenden Daten sinnvoll für sich zu nutzen.

Um eine hybride IT-Umgebung effizient betreiben zu können, benötigen Unternehmen eine zentrale Management-Applikation, die es ermöglicht, die Storage- und DatenmanagementArchitekturen gesamtheitlich zu verwalten. Um nicht künftige Innovationen zu erschweren, ist zu beachten, dass Storage- und Datenmanagement nahtlos per API in branchenübliche CloudTechnologien von Unternehmen wie Amazon, Microsoft, OpenStack oder VMware integrierbar sind. Es sollen ja nicht gleich neue Silos errichtet werden.“

Donat Kaeser, Senior Product Manager, Swisscom

Der Backup und Recovery Bereich ist ein hervorragendes Beispiel wie eine Datenmanagement Lösung heutzutage viel effizienter betrieben werden kann, im Vergleich zu vor fünf und mehr Jahren. Das Konsolidieren von Komponenten wie Master Server, Media Server, Proxy System, Backup Katalog, Deduplizierungsspeicher, Cloud Gateway und vielen mehr auf eine web-scale Architektur, ermöglicht es, die TCO-Kosten sehr stark zu optimieren. Eine solche Lösung erlaubt zudem unterbrechungsfreie Software Updates sowie auch das Erweitern der Plattform mit zusätzlicher Kapazität und Performance. Getrieben durch den enormen Datenzuwachs ist es wichtig, dass die zuständigen Teams sich auf Ihre Kernaufgaben konzentrieren können und sich nicht mit täglichen administrativen Tasks beschäftigen müssen – genau dafür ist schliesslich eine moderne Datenmanagement Plattform zuständig.“

Pascal Brunner, Field Technical Director EMEA, Cohesity

Neue Technologien sowie Automatisierungs- und Robotics-Technologien werden im Enterprise Data Management eine immer grössere Rolle spielen. Auch die Möglichkeiten der Skalierbarkeit und Betriebskostenoptimierung in der Cloud beeinflussen die Data Managementprozesse. Woran es in vielen Unternehmen fehlt, ist die intelligente Verknüpfung der unterschiedlichen Datensilos, Prozesse und Entscheidungen. Das ist aber die Voraussetzung, um aus dem Gesamtbild gewinnbringende Folgeaktionen zu generieren oder, falls nötig, Prozesse und Regelwerke sofort anzupassen, am besten gleich im Live-Betrieb. Hier braucht es vor allem Mut, man muss herumprobieren, verschiedene Anbieter ausprobieren und neue Wege erkunden.

Aus meiner Sicht ist Effektivität (die richtigen Dinge tun) wichtiger als Effizienz (die Dinge richtig tun). Ihre Kundin will das Richtige für ihre Bedürfnisse bekommen, wie Sie das bewerkstelligen, ist für die Kundin zuerst zweitrangig. In einer komplexen Umgebung gibt es keine ‚Best Practices‘ – die beste Vorgehensweise wird sich von Unternehmen zu Unternehmen grundlegend unterscheiden. Die Vorgehensweisen werden sich auch ständig weiterentwickeln müssen, da sich das Umfeld kontinuierlich verändert. Wir reden daher auch von “Emergent Practices”. Mit festgelegten Plänen kommt man in komplexen Situationen nicht sehr weit. In komplexen Systemen bleibt nur die Möglichkeit mit Hypothesen zu arbeiten und in den Experimentiermodus zu schalten. Wir können lediglich auf erkennbare Muster hoffen, die wir in Form von ‚Lessons Learned‘ niederschreiben. Hier schlägt die Stunde der Agilität. Komplexität erfordert es, wie ein Risikokapitalgeber vorzugehen, sich ein Portfolio von risikoarmen Experimenten vorzunehmen, und diese als Optionen zu behandeln. Optionen kann man entweder aktiv ziehen, liegen lassen, oder verwerfen. Je mehr Optionen es gibt, desto attraktiver ist das Portfolio und desto mehr Möglichkeiten gibt es, in Zukunft besser zu werden. Bei einem guten Portfolio an Verbesserungsexperimenten ist davon auszugehen, dass einige davon scheitern. Auch das Scheitern gibt uns aber wichtige Informationen, die wir wieder für weitere Experimente verwenden können. Da diese Experimente als risikoarm eingeplant sind, sollten auch unkonventionelle, ja sogar kontra-intuitive Experimente Teil des Portfolios sein – sonst vergeben Sie eine wichtige Chance für Innovation.“

Eric-Jan Kaak, Project Portfolio Management at SPAR ICS – Information & Communication Services, SPAR ICS

Das Stammdatenmanagement darf man nicht vernachlässigen. Ohne sinnvolles Stammdaten-Management ist „Digitalisierung“ nur suboptimal möglich. Wichtig sind dabei Vernetzung, Integration, Qualitätssicherung und Verteilungsfähigkeit des Stammdaten-Systems. Gerade für die Qualitätssicherung der Daten spielen „Künstliche Intelligenz“ und „Machine Learning“ eine wichtige Rolle. Bei der Masse an Daten kann nur mit KI/ML eine hochwertige Qualität sichergestellt werden. Es werden so ganz neue sinnvolle Auswertungen ermöglicht. Der Trend geht dabei auch in Richtung externe oder auch unstrukturierte Daten an die klassischen Stammdaten anzufügen, um deren Wert zu erhöhen.

Ich denke, dass es wichtig ist, hier in der Zusammenarbeit / im Management „Betrieb“ und „Neuanforderung“ klar zu trennen. Oftmals machen die EDM-Mitarbeiter nämlich beides gleichzeitig – und haben ja durchaus auch ihre Freude daran. Allerdings kommt man dann schnell dahin, nur noch „an der Plattform zu schrauben“, APIs zu verändern etc. Was das Ganze auf lange Sicht kostet und ob der Mehrwert den Aufwand rechtfertigt, gerät dabei gerne mal aus dem Fokus. Ein guter Schritt kann es sein, den Business Service „Daten“ zu „bepreisen“, sprich: Nicht nur Daten hinstellen und hoffen, dass sie jemand nutzt – oder anders herum: Jeden Tag neue Reports stricken für den Fachbereich, die dann keiner anschaut, sondern die Erstellung von Reports/Analysen intern in Rechnung zu stellen. Am besten, so meine Erfahrung, ist es, gezielte Reports auch zum festen Bestandteil von MGt-Meetings zu machen (was selbstverständlich sein sollte, es aber noch oft nicht ist) – das sorgt für Relevanz und auch dafür, dass sich die Leute im Vorfeld mit den Daten auseinandersetzen. Das ermöglicht dann wiederum ein einfacheres Management, weil sich Aufwand und Nutzung beide sauber darstellen lassen.“

Bernd Preuschoff

Bei den Diskussionen um Big Data und die Nutzbarmachung für verschiedenste Geschäftsmodelle wird oft die Rolle des Kunden vernachlässigt. Big Data und das Datenmanagement sind nicht mehr nur IT-Aufgabe. Es geht vielmehr darum, welcher Mehrwert daraus für die Endkunden gewonnen wird.

Neu ist auch der Begriff „Datability“. Nicht nur die Fähigkeit, grosse Datenmengen zu verarbeiten, ist wichtig, sondern auch wie man damit verantwortungsbewusst und nachhaltig verfahren kann. Ob die Massnahmen, die jetzt im Enterprise Data Management ausprobiert werden, auch sinnvoll für den zukünftigen Betrieb sind, ist noch nicht vorauszusagen. Aber wer nichts wagt, kann nur verlieren

Data ist unser zentrales Asset. Aus diesem Grunde hat jede Führungskraft die Verantwortung dafür zu sorgen, dass wir diese Daten identifizieren, dass wir sie managen, dass sie Qualität haben etc. Wie der Betrieb effizient funktioniert? Lass uns da mal in fünf Jahren darüber reden. Wir sehen, was wir jetzt an Datenmengen reinbekommen. Wir wissen, was wir von den Cityjets, den Railjets, von den Taurus Lokomotiven, von den Nightjets und, und, und an Daten bekommen. Und da wird noch viel mehr kommen. Wir sind dabei, entsprechend unseren digitalen Zwilling für unser gesamtes Streckennetz aufzubauen. Wie wir dieses Ecosystem richtig nachhaltig betreiben, dazu gibt es Ideen, aber fertig sind wir damit nicht.“

Marcus Frantz, CDTO, Zumtobel Group (ehe CIO @ ÖBB) 

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