Data Architektur
Das Tool-Stack von Unternehmen wächst oft historisch. Dadurch sind viele Unternehmen "overtooled" oder hängen aufgrund bestehender Prozesse an den organisch gewachsenen Strukturen. Einfach so neue Software einzuführen ist dabei aber genauso schädigend wie Tools zu behalten, die nicht mehr dem aktuellen Stand der Technik entsprechen.
Deswegen ist es wichtig, die Anforderungen an das Tool-Stack genau zu überprüfen und dann Datenquellen und Datenflüsse so zu optimieren, dass die Datenqualität erhöht wird.
Warum brauchen Unternehmen Data Architecture?
Verbesserung der Datenqualität
Daten zielgerichtet zu nutzen, aus den richtigen Quellen zu ziehen und die Datenflüsse zu optimieren sorgt im gesamten Unternehmen für eine höhere Datenqualität. Diese ist unabdingbar für saubere Datenmodelle, Entscheidungen auf Basis von Daten und Strukturen, in denen sich alle auf die gesammelten und verarbeiteten Daten verlassen können.
Anpassung an die modernste Technik
Eine altmodische Datenarchitektur, sorgt in vielen Bereichen für Nachteile. Denn sie hemmt Innovationen sowie die Möglichkeit, sich an neue Gegebenheiten wie z.B. Künstliche Intelligenz oder Machine Learning anzupassen. Auch das Thema Echtzeit-Verarbeitung wird dadurch oft beeinflusst. Es muss nicht immer das Neueste sein, aber die Tools sollten immer dem aktuellen Standard entsprechen.
Interoperabilität und Standardisierung
Eine moderne Datenarchitektur ermöglicht eine höhere Interoperabilität der Daten, indem sie die Notwendigkeit für Transformationen und Degradation von Daten minimiert. Dies wird durch die Standardisierung der Datenerfassung erreicht, was die Integration und Verwaltung von Daten vereinfacht und die Kosten senkt.
Agile und flexible Entscheidungen
Eine gut durchdachte Datenarchitektur ermöglicht es Unternehmen, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Sie bietet die Flexibilität, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu verarbeiten, was für das schnelle Testen und Implementieren neuer Ideen unerlässlich ist.
So gehen wir bei dem Aufbau von Datenarchitektur vor
Vom Data Audit über einen strategischen Datenarchitekturplan bis hin zur Implementierung der Tools und natürlich auch dem Enablen aller Mitarbeitenden – wir beraten dabei nicht, um das nächste "coole" Tool zu verkaufen, sondern um den höchsten Mehrwert zu generieren.
Status Quo - das Data Audit mit Fokus auf Datenarchitektur
Der erste Schritt in unserer Zusammenarbeit ist die Durchführung eines umfassenden Audits der bestehenden Datenarchitektur. Dies beinhaltet die Überprüfung der aktuellen Dateninfrastruktur, Datenmodelle, Integrationsprozesse und Datenspeicherlösungen. Ziel ist es, die Stärken, Schwächen und potenziellen Risikobereiche zu identifizieren sowie die Übereinstimmung mit den Geschäftszielen und Compliance-Anforderungen zu bewerten.
Strategischer Datenarchitekturplan
Basierend auf den Ergebnissen des Audits entwickeln wir einen detaillierten Plan für die Optimierung und eventuellen Vergrößerung der Datenarchitektur. Hierzu gehört die Entwicklung von Use Cases, die kurzfristig umgesetzt werden können genauso wie eine langfristige Architektur-Strategie, welche die Roadmap für die Implementierung neuer Tools sowie der Anpassung bestehender Tools beinhaltet. Das Ziel ist immer die Optimierung von Datenqualität, Datensicherheit und Datenintegration.
Implementierung von Datenarchitektur Tools
Nun ist es an der Zeit, neue Tools zu implementieren, veraltete abzuschalten und natürlich einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten. Hierbei unterstützt uns ein großes Team von Expert:innen, welche sich bei den jeweiligen Tools in der Tiefe auskennen.
Implementierung von Prozessen
Sind neue Tools implementiert, müssen diese natürlich auch in die Prozesse des Unternehmens angepasst werden. Hierzu überprüfen wir gemeinsam die bestehenden Prozesse und Stakeholder, optimieren wenn nötig und sorgen dafür, dass Prozesse – unter anderem durch den Einsatz der neuen Tools – effizienter funktionieren als vorher.
Enablement und Schulung
Die besten Tools sind unnütz, wenn die Mitarbeitenden nicht damit umgehen können. Deswegen legen wir großen Wert darauf, die verschiedenen Stakeholder im Umgang mit den Tools und ihren neuen Rollen zu schulen. Gerne greifen wir hierfür auch auf Experten aus unserem Netzwerk zurück, welche die jeweiligen Tools in- und auswendig kennen.
Data Architecture in unserem Framework
Wir arbeiten bei uns immer mit dem Framework Organisation, Kultur und Architektur.
Denn in unseren Augen sind diese drei Bereiche die wichtigsten Faktoren, um Data langfristig erfolgreich im Unternehmen zu verankern.
Data Architecture gehört somit zu den drei Säulen, die untrennbar miteinander verbunden und voneinander abhängig sind. Als Unternehmen kann man sich für einen Fokus entscheiden, der die Unternehmensziele kurzfristig am besten unterstützt. Doch es ist wichtig, den Blick immer auf alle Bereiche zu haben und keine der drei Säulen zu vernachlässigen, um langfristigen Impact zu erzeugen.
The Data Institute - der starke Partner beim Aufbau der Data Architecture
Die richtigen Tools einsetzen und dafür sorgen, dass sie sich in die Arbeitsabläufe der Mitarbeitenden fügen – das ist unser Ziel. Hierbei verlieren wir nie den Blick auf das gesamte Unternehmen und konzentrieren uns darauf, dass alle Handlungen auf die Unternehmens- sowie die Datenstrategie einzahlen.
Was ist überhaupt ein Data Audit?
Datenarchitektur beschreibt in unseren Augen, womit im Unternehmen gearbeitet wird. Hierzu gehören die verschiedenen Tools im Bereich Data, die Qualität der Daten, die Art und Weise, wie Daten gesammelt und verarbeitet werden (Datenquellen und Datenflüsse), die Strukturen und auch die Modelle der Daten.
Natürlich ist in diesem Zusammenhang auch Data Governance ein großer Teil der Datenarchitektur.
Zusammengefasst stellt eine effektive Datenarchitektur sicher, dass Unternehmen ihre Datenressourcen optimal nutzen, weil die Daten zugänglich, konsistent, zuverlässig und sicher sind.
Datenarchitektur wird dabei oft in der Data-Abteilung verortet, allerdings ist auch die IT-Abteilung ein großer Entscheider bei der Auswahl der richtigen Lösungen. Schließlich gehören die Tools dann zur IT-Infrastruktur des Unternehmens und spielen eine entscheidende Rolle bei der Unterstützung datengetriebener Entscheidungen und Strategien.
Zur Data Architecture gehört dann auch die Data Organisation sowie die Data Culture, schließlich müssen die Tools auch effizient und sinnvoll eingesetzt werden, sodass sie im Unternehmen einen Mehrwert ermöglichen.
Wer braucht eigentlich Data Architecture?
Die Antwort ist einfach: Data Architecture beschäftigt sich mit den Tools, der Datenqualität, den Datenquellen sowie den Datenflüssen und ist somit für alle Unternehmen notwendig, die sich mit Daten beschäftigen.
Denn es ist die Grundlage für effizientes Datenmanagement sowie data-driven Entscheidungen und somit unverzichtbar im Aufbau einer Datenstrategie.
Je größer das Unternehmen, desto mehr Datenquellen gibt es oft und desto mehr Rollen entstehen, die mit Daten arbeiten. Dabei geht es aber nicht nur um IT- und Technologieunternehmen oder um Finanzdienstleister, sondern auch im Gesundheitswesen, an Hochschulen oder im öffentlichen Sektor ist eine gesunde Data Architecture notwendig.
Auch im eCommerce ist sie unverzichtbar - genauso wie in stationären Geschäften, die neue Geschäftsmodelle entwickeln wollen und durch effiziente Datennutzung ihre Kunden besser ansprechen wollen.
Wer ist beteiligt am Aufbau der Datenarchitektur?
Der Aufbau einer Datenarchitektur in ist ein komplexer Prozess, der die Beteiligung verschiedener Stakeholder und Abteilungen erfordert.
Wir arbeiten dabei primär mit der Data-Abteilung und dem Chief Data Officer bzw. Head of zusammen. Genauso wichtig ist es aber auch, mit den Data Engineers, Data Analysts und Data Scientists zu sprechen, um in der Tiefe zu verstehen, wo Talente und Skills liegen und wie diese bestmöglich in der Datenarchitektur genutzt werden können.
Natürlich sind auch Datenschutzbeauftragte und Compliance Manager wichtig, genauso wie die IT, welche die Tools mit-implementiert.
Und auch die Data-Anwendenden müssen in den Aufbau einbezogen werden, damit die Lösungen gerne und viel genutzt werden.
Welche Leistungen lassen sich mitData Architekturkombinieren?
Case Studies zum ThemaData Architektur
Passende Beispiele unserer Arbeit zu diesem Thema findest du in folgenden Case Studies:
Knowledge zum ThemaData Architektur
Neben Case Studies haben wir auch verschiedene weiterführende Blog Artikel zu dem Thema:
Data News für Pros
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