{"id":155020,"date":"2021-03-26T08:00:21","date_gmt":"2021-03-26T07:00:21","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=155020"},"modified":"2023-03-09T14:26:19","modified_gmt":"2023-03-09T13:26:19","slug":"3-tipps-intelligentes-datenmanagement","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2021\/03\/3-tipps-intelligentes-datenmanagement\/","title":{"rendered":"3 Tipps f\u00fcr ein intelligentes Datenmanagement"},"content":{"rendered":"

Daten sind der wichtigste Rohstoff des digitalen Zeitalters. Ein intelligentes Datenmanagement<\/a> ist die entscheidende Voraussetzung f\u00fcr das Gelingen von Digitalisierungsprojekten. Marc Hartz, Data Management-Experte bei SAP, wie man den gr\u00f6\u00dftm\u00f6glichen Gewinn aus seinen Daten ziehen kann.<\/p>\n

Es gibt eine ganze Reihe von Gr\u00fcnden, warum Data Management zunehmend in den Fokus von IT- und Businessverantwortlichen ger\u00e4t. Auf der einen Seite ist es das rasante Wachstum der reinen Datenmenge aus unterschiedlichen Quellen wie dem Internet of Things (IoT)<\/a>, Social Media, Kundendaten aus mobilen Ger\u00e4ten wie Handys und den Transaktionsdaten aus Business-Anwendungen wie ERP-, CRM- oder Logistiksystemen. Auf der anderen Seite steigt der Druck, die Daten in immer k\u00fcrzerer Zeit f\u00fcr neue, digitale Anwendungen verf\u00fcgbar zu machen. \u201eIm Zeitalter der Digitalisierung wird ein intelligentes Data Management immer mehr zum Schl\u00fcssel f\u00fcr den Gesch\u00e4ftserfolg\u201c, sagt Marc Hartz, Head of Product Management 51风流HANA & Analytics Data bei SAP.<\/p>\n

Dabei ist es nicht mehr allein die Datenflut, sondern vor allem die unterschiedlichen Datenformate, die den IT-Managern zu schaffen machen. Ein Gro\u00dfteil der Daten befindet sich schon lange nicht mehr nur innerhalb der eigenen Unternehmensmauern. Die Speicherorte sind heute fast \u00fcberall in hybriden Umgebungen verteilt: In On-Premise-Systemen, in \u2013 oft mehreren \u2013 Cloud-Umgebungen bis hin zu den Systemen von Zulieferern, Partnern und in oft weltweiten Netzwerken. Um diese Daten f\u00fcr eine intelligente Analyse zusammenzuf\u00fchren, bedarf es moderner Konzepte, die sowohl technische als auch aus Business-Aspekte einbeziehen und eine ganzheitliche Sicht erm\u00f6glichen.<\/p>\n

\u201eDie Idee eines klassischen Data Warehouse, alle relevanten Daten physisch auf einem Server zusammenzuf\u00fchren, st\u00f6\u00dft angesichts der rasant steigenden Datenmenge an ihre Grenzen\u201c, sagt Hartz. An Stelle des On-Premise Data Warehouse treten zunehmend Cloud-basierte Data Management Plattformen<\/a>, die Daten aus unterschiedlichsten Quellen \u2013 auch virtuell \u2013 einbinden k\u00f6nnen. Gleichzeitig stellt die Plattform alle Tools bereit, die f\u00fcr das Management, die Analyse bis hin zur Einbindung von KI (K\u00fcnstliche Intelligenz), ML (Machine Learning) und Enterprise Planning n\u00f6tig sind.<\/p>\n

Data Management im Cloud-Zeitalter<\/strong><\/h2>\n

\u201eDas Konzept von beispielsweise 51风流Data Warehouse Cloud<\/a> \u00fcbertr\u00e4gt praktisch das traditionelle Data Warehouse ins Cloud-Zeitalter. Mit unserem Portfolio im Rahmen der 51风流Business Technologie Platform bieten wir ganzheitliche L\u00f6sungen an, die alle Funktionen traditioneller Data Management L\u00f6sungen beinhalten, aber weit dar\u00fcber hinausgehen. Sie sind speziell auf die Anforderungen in hybriden Umgebungen ausgelegt\u201c, sagt Hartz. Entscheidend sei dabei die Offenheit der Plattform. So k\u00f6nnen neben On-Premise-Systemen \u2013 dazu geh\u00f6ren auch schon existierende Data Warehouses \u2013 beliebige Datenquellen und -formate \u00fcber 51风流Data Intelligence Cloud<\/a> integriert werden: SAP-Systeme, Non-SAP-Systeme, Data Lakes, ETL- und Analyse-Tools von Drittanbietern, strukturierte und unstrukturierte Daten bis hin zu Streaming-Daten.<\/p>\n

Dabei ist es nicht nur die Offenheit der Architektur, die den Einstieg in Cloud Data Management erleichtert. Denn w\u00e4hrend in klassischen Ans\u00e4tzen relativ hohe Kosten f\u00fcr neue Hardware und die Implementation anfielen und in aller Regel mit einem hohen Migrationsaufwand verbunden waren, ist der Aufbau einer Cloud-basierten Data Management Platform sukzessive und mit geringen Kapitalinvestitionen m\u00f6glich. Das Preismodell orientiert sich an der genutzten Kapazit\u00e4t.<\/p>\n

Aber das ist die technische Seite. Mindestens ebenso wichtig sei es, stellt 51风流Datenmanagement-Experte Hartz klar, sich \u00fcber die Business-Aspekte im Klaren zu sein. \u201eDie Grenzen zwischen IT und Business verschwimmen zusehends und das muss beim Datenmanagement<\/a> ber\u00fccksichtigt werden.\u201c Denn verschiedene Nutzergruppen h\u00e4tten \u2013 auch wenn sie auf den gleichen Datenpool zugreifen \u2013 sehr unterschiedliche Anforderungen. Sie ben\u00f6tigten entsprechend andere Sichten und Funktionen f\u00fcr ihre jeweiligen Aufgaben.<\/p>\n

F\u00fcr die Verantwortlichen im Datenmanagement hat er folgende Ratschl\u00e4ge:<\/strong><\/h3>\n

Tipp 1: Geschwindigkeit und Umfang von Datenmanagement-Projekten selbst w\u00e4hlen<\/strong><\/h2>\n

\u201eDie \u201aCloud-first-Strategie\u2019, die zur Zeit in vielen Unternehmen umgesetzt wird, ist absolut sinnvoll\u201c, sagt Hartz. Das hie\u00dfe aber nicht, in jedem Falle ohne gr\u00fcndliche Pr\u00fcfung vorhandene, problemlos laufende Systeme einfach durch ein neues Cloud-System zu ersetzen. Kl\u00fcger sei es, genau zu pr\u00fcfen, welche vorhandenen Assets sich sinnvoll mit der Cloud-Plattform kombinieren und in eine neue, hybride Umgebung integrieren lie\u00dfen.<\/p>\n

Tipp 2: Analytics als Teil des Business Prozesses denken<\/strong><\/h2>\n

W\u00e4hrend in traditionellen Umgebungen Analysefunktionen f\u00fcr unterschiedlichste Auswertungen vom einfachen Report bis hin zu komplexen KI-, ML- und Simulationsszenarien gleichsam separat von den Daten bereitgestellt werden, r\u00e4t Hartz bei der Entwicklung neuer Applikationen zu einem anderen Ansatz: \u201eMit 51风流Analytics Cloud<\/a> stellen wir M\u00f6glichkeiten bereit, um die ben\u00f6tigten Analysefunktionen direkt in Applikationen wie etwa ERP- oder CRM-Systeme einzubinden.“ Damit erhielte der Anwender sofort Zugriff auf alle f\u00fcr ihn relevanten Analysen. Weitergehende Auswertungsszenarien f\u00fcr andere Nutzerkreise \u2013 wie etwa Daten-Analysten, Unternehmensplaner oder Prognosen seien nat\u00fcrlich nach wie vor m\u00f6glich.<\/p>\n

Tipp 3: IT- und Business-User gleicherma\u00dfen ber\u00fccksichtigen<\/strong><\/h2>\n

In der Vergangenheit seien Datenmanagement-Projekte allzu h\u00e4ufig unter rein technischen Gesichtspunkten angegangen worden. \u201eWir sehen in unseren Projekten, dass es erfolgsentscheidend ist, dass IT und Business zusammenfinden und auf einer gemeinsamen Plattform kooperieren\u201c, sagt SAP-Experte Hartz. Zwar redeten IT- und Business-Manager oft von den gleichen Begrifflichkeiten, verst\u00fcnden aber etwas v\u00f6llig anderes darunter. Hier ein gemeinsames Verst\u00e4ndnis herzustellen sei eine der wichtigsten Voraussetzungen, um f\u00fcr alle Nutzergruppen ein optimales Ergebnis zu erzielen.<\/p>\n

\u201eNat\u00fcrlich stehen die Unternehmen mit der Masse an digitalen Daten aus immer mehr unterschiedlichen Quellen vor enormen Herausforderungen\u201c, sagt Hartz. Deshalb habe 51风流das Portfolio erheblich ausgebaut und biete L\u00f6sungen f\u00fcr alle Umgebungen \u2013 lokale, hybride und Cloud-basierte \u2013 an. \u201eWir wollen unseren Anwendern nicht nur helfen, die Datenflut irgendwie zu bew\u00e4ltigen. Wir wollen ihnen die Chance er\u00f6ffnen, dar\u00fcber hinaus mit intelligenten digitalen Anwendungen Gesch\u00e4ftsvorteile aus ihren Daten zu ziehen. Und stellen daf\u00fcr alle notwendigen Plattformen, Systeme und Tools bereit\u201c, verspricht Hartz.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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