Datenmanagement ist mit dem Markt für Unternehmensdatenmanagement zu einer ebenso wichtigen Unternehmensfunktion geworden wie Buchhaltung und Betrieb KI wird in Big Data eingeführt, stehen Unternehmen und Organisationen viel mehr Möglichkeiten zur Verfügung, um ihre Leistung allein durch Datenmanagement zu steigern. Hier sind einige der Möglichkeiten, wie sie dies ab 2023 tun können.
Mehr proaktive Datensicherheit
Daten gelten seit vielen Jahren als das wertvollste Gut von Unternehmen im digitalen Zeitalter. Aber wie viele Post-Mortem-Analysen bankrotter Unternehmen sagen, war einer der Hauptgründe, warum sie scheiterten, die unzureichende Nutzung von Daten. Allzu oft gehen Daten entweder verloren oder werden anderweitig unzugänglich gemacht. Aus diesem Grund werden ausgefeiltere Wiederherstellungs- und Backup-Methoden immer häufiger.
Im Moment werden Daten auf mehrere Plattformen aufgeteilt, um sozusagen einen gewissen „Feature Creep“ der Einführung neuer Technologien in Unternehmen und Organisationen zu berücksichtigen. Dies dient zum Teil dem Schutz vor Cyberangriffen, geht jedoch zu Lasten von Datenverlust und Nichtwiederherstellbarkeit. Daher wäre die natürliche Entwicklung hier, die Widerstandsfähigkeit von Cyber-Sicherheitslösungen zu erhöhen, indem sie eher proaktiv als nur reaktiv sind. Dadurch können Unternehmen ihre Daten stärker konsolidieren und damit den Zugriff deutlich vereinfachen.
Cloud-native Apps und Tech
Jetzt gehen nicht nur Daten, sondern auch die Anwendungen, die sie nutzen, in die Cloud. Dies hat zwar leichte Abstriche in puncto Sicherheit, aber den großen Vorteil, dass keine eigenen Hard- und Softwaretools gepflegt werden müssen, um den Betrieb aufrechtzuerhalten. Dieser Vorteil kann für Unternehmen mit begrenztem Budget von unschätzbarem Wert sein, da Sie nur auf der Grundlage der Nutzung des Dienstes bezahlen. Hinzu kommt, dass Cloud-native Apps und Technologien für maximales Wachstum vollständig skalierbar und benutzerfreundlich sind.
Cloud-native Apps sind containerisiert, was bedeutet, dass sie unabhängig vom zugrunde liegenden Betriebssystem oder Server sofort einsatzbereit sind. Dies ermöglicht ein dynamisches Deployment auf beliebiger Hardware, ohne sich um die Codebasis oder Systemressourcen kümmern zu müssen. Abgesehen von der Skalierbarkeit sind diese Apps im Vergleich zu herkömmlichen Anwendungen tendenziell auch zuverlässiger und robuster.
Umfassende Analytics-Automatisierung mit Amazon Web Services
Einer der Hauptgründe, warum der Datenzugriff für die Aufrechterhaltung der Effizienz von Unternehmen so entscheidend ist, ist die Analytik. Dies wird von Amazon widergespiegelt aktuelle Updates ihrer AWS-Suite, wobei die größten die Zero-ETL-Integration zwischen Amazon Aurora und Redshift und die Integration von Redshift in Apache Spark sind. Diese beiden zusammen, so Amazon, werden die Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesse als Ganzes effektiv überflüssig machen. In Verbindung mit dem Amazon Relational Database Service verwalten sich die Daten damit quasi von selbst. Dies wissend, Sinn der AWS RDS-Preisgestaltung ist etwas einfacher. Da so viele Datenbankfunktionen auf AWS verlagert werden, müssen sie auch viel für die Sicherheit ausgeben, was den Preis noch weiter in die Höhe treibt.
Aber so wie die Dinge stehen, ist AWS die bisher leistungsstärkste, einfach zu bedienende Cloud-Plattform, und diese Updates werden sie der Konkurrenz noch weiter voraus machen. Es gibt zwar einige erhebliche Sicherheitsprobleme, die behoben werden müssen, aber die Alternative zur Verwendung von AWS besteht darin, nach dem richtigen Service zu suchen und ihn stark zu optimieren, bis er Ihren Zwecken entspricht. Zusätzlich zur aktuellen AWS-Suite veröffentlicht Amazon auch Amazon DataZone, um die Datenkatalogisierung erheblich zu vereinfachen. DataZone wird es Unternehmen ermöglichen, Daten in AWS sowie in ihren internen Datenbanken und allen damit oder mit AWS verknüpften Drittanbieterquellen schnell zu suchen, zu teilen und zu nutzen. All dies zusammen erledigt den größten Teil der Schwerarbeit bei der Datenbankverwaltung und der Sammlung von Metadaten.
Intelligentere Datenmigration
Alle Ihre Daten in der Cloud zu haben, kann in manchen Fällen praktisch sein, aber es kann sehr teuer werden. Eine bessere Methode wäre die Nutzung verschiedener Cloud-Speicherklassen. Durch die Verlagerung von Daten mit hohem Datenverkehr auf teurere Cloudebenen wie NAS und von Daten mit niedrigerer Priorität auf günstigere Ebenen wie Azure Blob Cool können Sie Ihre Datenverwaltungsressourcen viel effizienter nutzen. Angesichts der Tatsache, dass die Mehrheit der Daten heute unstrukturiert ist, wird die Verwendung dieser Methode eine wichtige Organisationsebene hinzufügen, um alles einfacher zu verwalten.
Einer der größten Vorteile der Fokussierung von Ressourcen auf stark frequentierte Daten besteht darin, dass die Möglichkeit eröffnet wird, Dinge wie Analysen und Indexierung einzusetzen, ohne den Zugriff auf die Dateien zu verweigern, dank der Datei-Objekt-Dualität. Auf diese Weise können Sie Analysen, Wartungen und Workflow-Anungen durchführen, ohne den regulären Betrieb zu unterbrechen.
Mehr KI-unterstützte Management-Tools
Der Arbeitskräftepool bleibt ein großes Problem und leidet immer noch unter weit verbreiteten Störungen aufgrund von COVID-19 und anderen Faktoren, wie z. B. Qualifikationslücken in IT-Teams. Glücklicherweise können jetzt bessere KI-Unterstützungen für Datenverwaltungstools bereitgestellt werden, sodass selbst IT-Einsteiger effektive Optimierungen, Leistungsberichte, Richtlinienausführungen und andere Vorgänge durchführen können. Es trägt auch zur Automatisierung von Analysen bei, indem ausgeklügelte Algorithmen verwendet werden, um Beziehungen und Erkenntnisse in kleineren Datensätzen zu erfassen, die Systeme mit größerem Bild wie AWS möglicherweise nicht sofort erkennen.
Wir sehen immer mehr benutzerfreundliche Tools, die es Unternehmen und Organisationen ermöglichen, hochqualifizierte Datenverwaltungsaufgaben zuvor auf weniger qualifiziertes Personal zu übertragen, Arbeitskosten zu senken und die Effizienz im Allgemeinen zu steigern. Branchenexperten erwarten, dass Analysen bis 2025 dank KI viel kontextbezogener sein werden, sodass Datenverwaltungstools Datenpipelines nach Bedarf dynamisch erstellen, verwalten und zurückziehen können, und das alles ohne menschliches Eingreifen. Währenddessen werden wichtige Trenddaten gesammelt, um Schlüsselbereiche zu melden, die das Management nutzen kann, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Datenmanagement ist nur einer der Sektoren, die durch KI und Automatisierung zu höchster Effizienz emporschnellen. Aber von allem, was diese fortschrittlichen Technologien aufrüsten, könnte das Datenmanagement vielleicht den größten Einfluss auf unser tägliches Leben haben, einfach weil viele Facetten des modernen Lebens von Datenbanken gesteuert werden.
