Datenverantwortliche bereiten sich darauf vor, ihre Ziele für das neue Jahr zu erreichen – die Zentralisierung von Daten ist die größte Chance für erfolgreiche KI-Initiativen und positive Auswirkungen auf Ihren Umsatz in diesem Jahr.
Um KI-Projekte umsetzen zu können, müssen Unternehmen zunächst die Herausforderungen bei der Datenintegration bewältigen, indem sie Daten aus ihren SaaS-Anwendungen, Datenbanken, ERP-Systemen usw. zentralisieren – schnell und zuverlässig.
Einer der Hauptvorteile der Datenzentralisierung und der dadurch ermöglichten Demokratisierung besteht in der Verkürzung der Zeit, die ein Unternehmen von den Daten bis zur Entscheidungsfindung benötigt. Mit Ansichten wie Customer 360 können Datenverantwortliche ihrem Unternehmen einen umfassenden Überblick über ihre Kunden in Echtzeit verschaffen, um vorausschauende Erkenntnisse zu gewinnen, die Personalisierung in Echtzeit zu ermöglichen und vieles mehr.
Die Speicherung von Daten in der Cloud ist jedoch nur die halbe Miete; die Methode, mit der die Daten verschoben werden, ist entscheidend. Lassen Sie uns darüber sprechen, wie wir zu einer Zentralisierung der Daten gelangen können.
Zentralisierung von Daten: Eine täuschend komplexe technische Herausforderung
Die Zentralisierung von Daten ist leichter gesagt als getan, wenn Sie noch mit einer Do-it-yourself-Mentalität arbeiten. Die Zahl der Datenquellen wächst, das Datenvolumen nimmt zu, und der Tag hat nur eine begrenzte Anzahl von Stunden.
Die Zentralisierung von Daten bringt mehrere Herausforderungen mit sich, unter anderem:
- Integration einer vielfältigen und wachsenden Anzahl an Quellen
- Sicherstellung von zuverlässigen und robusten Synchronisierungsvorgängen für vorgelagerte Schemaänderungen
- Wartung und Pflege von bestehenden Datenverbindungen bei der Aktualisierung von Endpunkten
- Gewährleistung der Datenintegrität und Transparenz während des gesamten Synchronisierungsprozesses
Die grundlegende Herausforderung bei der Zentralisierung von Daten besteht darin, dass die Übertragung von Daten von einer Quelle zu einem Ziel ein täuschend komplexes technisches Problem darstellt. Dazu gehören: Entwurf einer neuen Architektur, Bereitstellung der richtigen Rechen- und Speicherressourcen, rechtzeitige Leistungsaktualisierungen, Aufbau von Ausfallsicherheit und vieles mehr.
Daher machen Do-it-yourself(DIY)-Pipelines oder Legacy-Lösungen KI zu einem komplexen Unterfangen, das erhebliche Investitionen in Zeit, Arbeit und Geld erfordert.
So stellt beispielsweise die gesamte Zeit, die für den Aufbau und die Pflege von Pipelines aufgewendet wird, eine Vergeudung wichtiger Ressourcen dar, sodass Datenteams anfällig für unnötige Ausgaben und hohe Fluktuationsraten sind.
Diese Kombination aus komplexer Infrastruktur und einer Fülle von Daten macht die Automatisierung zu einer entscheidenden Komponente für Unternehmen, die einen reibungslosen, skalierbaren Datenverkehr ermöglichen möchten. Ohne die Beschleunigung und Vereinfachung des Datenverkehrs werden Unternehmen Schwierigkeiten haben, ihre Daten zu zentralisieren.
[CTA_MODULE]
Nutzung einer Datenintegrationsplattform zur Zentralisierung von Daten
Die erfolgreiche Nutzung von KI zur Gewinnung tieferer Kundeneinblicke und zur Förderung sinnvoller geschäftlicher Auswirkungen hat für fast jedes Unternehmen höchste Priorität.
All dies kann natürlich zusätzlichen Druck auf die CDOs und ihre Teams verursachen, da die Datenteams letztendlich für die Daten verantwortlich sind:
- Verstehen der Datenanforderungen, die von den Interessengruppen des Unternehmens definiert werden, und Abstimmung mit ihnen hinsichtlich dieser Ziele
- Aufbau, Pflege und Skalierung der erforderlichen Infrastruktur, um die Quellen, das Volumen und die Komplexität der Daten zu unterstützen
- Einrichtung und Durchsetzung von Data Governance-Richtlinien, einschließlich Datenschutzbestimmungen, zum Schutz von Kundendaten
Wenn die Datenverschiebung effizient durchgeführt wird, ist der Datenzugriff zum Glück keine Quelle von Frustration und Stagnation mehr, sondern sichert einen Wettbewerbsvorteil.
Die automatische Verschiebung von Daten bietet Entscheidungsträgern und Interessenvertretern Zugriff in Echtzeit, sodass es ihnen gelingt, die Datenintegrität zu gewährleisten und das Risiko von Ausfallzeiten und Flexibilität zu verringern.
Aus diesen Gründen ist ein automatisiertes ELT-Modell (Extrahieren, Laden, Transformieren) einem herkömmlichen ETL-Modell (Extrahieren, Transformieren, Laden) vorzuziehen, da ersteres einen nahezu sofortigen, selbständigen Zugriff auf analysefähige Daten bietet.
Der Aufbau einer 360-Grad-Sicht auf Ihre Kunden ist nur ein Beispiel für das transformative Potenzial von KI – und um es wirksam zu machen, muss es KI-gesteuert sein. Durch die Integration und Umwandlung von Daten am Ende des Workflows können Datenteams Rohdaten aus unterschiedlichen Datenquellen zu Datenmodellen kombinieren, die ihren Anforderungen am besten entsprechen.
Der Schlüssel zu einem leistungsstarken Customer 360-Modell liegt nicht nur in der Erreichung datengestützter, unternehmensweiter Ziele, sondern auch in der Beschleunigung des Erkenntnisgewinns. Das Marketingteam eines Unternehmens kann beispielsweise KI für Customer 360 nutzen, um die Kundenansprache in großem Umfang zu personalisieren, Präferenzen vorherzusagen und Marketingstrategien in Echtzeit mit Live-Daten anzupassen.
Das macht eine Datenintegrationsplattform zu einem Eckpfeiler des modernen Datenstacks. Durch die einfache und automatische Verbindung verstreuter Datenquellen und die Bereitstellung von Daten, wo, wann und wie Sie sie benötigen, erhalten Sie einen zuverlässigen Strom von Kundendaten, den Sie für hochwertige KI-gesteuerte Initiativen nutzen können.
Wie man eine Datenintegrationsplattform zur Zentralisierung von Daten bewertet
Die Zentralisierung von Daten erfordert grundsätzlich eine technologische Lösung in Form einer vollständig verwalteten Datenintegrationsplattform. Nicht alle Plattformen sind jedoch gleich, und es ist wichtig, die entscheidenden Funktionen und Merkmale zur Zentralisierung von Daten zu kennen.
Berücksichtigen Sie diese Schlüsselfunktionen bei der Investition in eine moderne Datenplattform:
- Einfacher Einsatz nach dem Auspacken, mit minimalem Konfigurations- und Entwicklungsaufwand für den Start
- Verwendet anstelle der ETL-Methode eine ELT-Architektur, die die Datenpipeline vereinfacht, eine sichere Datenverarbeitung ermöglicht und die Skalierbarkeit der Zielbasis für die Datenumwandlung nutzt
- Robuste Sicherheitsfunktionen, insbesondere für Unternehmen in einer stark regulierten Branche, in der sensible Daten unkenntlich gemacht, verschlüsselt oder ausgeschlossen werden müssen
- Zuverlässig in Echtzeit, einschließlich der Fähigkeit, Änderungen an Upstream-Schemata, neue Datenquellenkonfigurationen und Optimierungen der Pipeline- und Netzwerkleistung zu bewältigen
- Vollständig unterstützend und anpassbar, sowohl in Bezug auf die aktuellen Datenquellen und -ziele Ihres Unternehmens als auch in Bezug auf diejenigen, die Sie wahrscheinlich in Zukunft verwenden werden
Indem sie alle oben genannten Punkte erfüllt, befreit eine automatisierte Datenverschiebungsplattform die Datenteams von der Erstellung und Pflege von Pipelines und fördert gleichzeitig wichtige KI-Initiativen durch die Zentralisierung des Datenzugriffs.
[CTA_MODULE]
