Was ist eine Daten-Cloud?
Eine Daten-Cloud nutzt eine offene, cloudbasierte Dateninfrastruktur, die Verfügbarkeit, Einbindung, Übertragbarkeit und Sicherheit für Unternehmensdaten bietet. Sie bietet einen umfassenden und bewährten Ansatz für die Cloud und bietet On-Demand-Computing-, Speicher-, Bereitstellungs- und erweiterte Analysefunktionen, mit denen Organisationen ihre Daten nutzen können, um Transformation und Wertschöpfung zu fördern.
Die Datentransformation werden durch isolierte Systeme erschwert, die viel Arbeit und Ressourcen zur Wartung und Verwaltung erfordern. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, Daten schnell genug aufzunehmen, um Data Intelligence zu erreichen. Für andere ist es möglicherweise schwierig, Daten für neue Erkenntnisse zu zusammen zu führen oder sie für diejenigen zugänglich und nutzbar zu machen, die sie benötigen.
Selbst mit modernen Datentools können Organisationen diese unter Umständen nicht einfach in vorhandene Systeme einbinden. Außerdem kann es Probleme mit der Skalierung und Verwaltung der Legacy-IT-Infrastruktur geben. Teams verbringen die meiste Zeit damit, die richtigen Daten im richtigen Format zur richtigen Zeit an den richtigen Ort zu bringen. So bleibt ihnen wenig oder keine Zeit für aussagekräftige Datenanalysen.
Digitale Innovatoren erstellen Daten-Clouds, um Datenfragmentierungen zu vermeiden und das Potenzial ihrer Daten voll auszuschöpfen. Mit Daten-Clouds ist es einfacher, Daten zu vereinheitlichen, eine Verbindung zu ihnen herzustellen und sie verfügbar zu machen. Sie bieten robuste, zuverlässige Datenbanken, Analysen und ML-Systemen, die Innovationen fördern, für bessere Nutzererlebnisse sorgen und die Wertschöpfung beschleunigen.
Wie funktionieren Daten-Clouds?
Eine Daten-Cloud ist keine Standardlösung. Daten-Clouds nutzen verschiedene Komponenten und Funktionen, um flexible, skalierbare Datenlösungen und Datenintegration zu bieten. Sie können Daten-Clouds erstellen, die bestimmte Anforderungen und Bedürfnisse ansprechen, mit denen Sie Ihre Geschäftsziele erreichen.
In der Regel umfassen die meisten Clouds folgende Daten:
- Sichtbare Daten: Die Daten einer Organisation müssen leicht lokalisierbar und zugänglich sein, damit verschiedene Nutzergruppen sie interpretieren und entsprechend darauf reagieren können. Eine Daten-Cloud gruppert strukturierte, unstrukturierte und semistrukturierte Daten, um die Komplexität zu reduzieren und das Erkennen von Daten zu vereinfachen. Daher sollten Daten-Clouds in der Lage sein, Daten von mehreren lokalen oder cloudbasierten Quellsystemen zu erfassen, aufzunehmen, zu verarbeiten und an einen einheitlichen Ort zu übertragen.
- Flexible Datenarchitektur für Daten: Daten-Clouds nutzen ein Data Warehouse, einen Data Lake. oder sogar einen Data Lake, um die von Quellsystemen erfassten Daten zu speichern. Welche Datenarchitektur Sie wählen hängt weitgehend von Ihren individuellen Anforderungen ab. Sie sollten jedoch in der Lage sein, andere cloudbasierte Datendienste und -integrationen wie Cloud-Datenbankmodule, Datenpipelines und APIs zu nutzen.
- Integrierte KI und Machine Learning: Intelligente Funktionen wie Self-Service-Analysen sowie KI und Machine Learning helfen Organisationen, Zeit und Aufwand zu sparen und Innovationen zu fördern. Daten-Clouds bieten Automatisierung und erweiterte Toolkits, mit denen Sie KI/ML und Data Science in Geschäftsprozesse und Kontexte einbetten können.
- Offene Datenplattform: Die Datenplattform orchestriert die Aufnahme und Skalierung von Datenquellen und die Datenarchitektur selbst. Diese Komponente erstellt eine einheitliche Source of Truth, die für viele verschiedene Zwecke in der gesamten Organisation wiederverwendet werden kann. Mit offenen Datenplattformen können Organisationen Daten und Anwendungen über mehrere Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Umgebungen hinweg verwalten.
- Vertrauenswürdige Sicherheitsgrundlage: Daten müssen vertrauenswürdig – aktuell, präzise und immer geschützt – sein, um die Datenerhebung zu optimieren und die Datennutzung zu maximieren. Daten-Clouds sollten standardmäßig sicher sein und erweiterte Compliance-, Redundanz-, Wiederherstellungs- und Zuverlässigkeitsfunktionen bieten, unabhängig von der Datenquelle.
Daten-Clouds: Verwendung und Beispiele
Einige gängige Daten-Cloud-Anwendungen für Organisationen sind:
- Datenverarbeitung und Statistiken in Echtzeit für Produkt- und Dienstleistungsinnovationen sowie bessere Mitarbeiter- und Kundenerlebnisse
- Datenschutz und Governance im gesamten Prozess des Management des Datenlebenszyklus
- Self-Service-Analyseberichte, Dashboards und Visualisierungen
- KI-gestützte Analysen und Automatisierungen, einschließlich Daten- und ML-Modellen, zur Optimierung von Prozessen, Steigerung der Effizienz und Verbesserung der Produktivität
- Datenqualität automatisieren, um die Datenkonsistenz ohne Datenverschiebung und Duplikation zu verbessern
Die Datennutzung in der Cloud ist vielfältig und kann branchenübergreifend beeindruckende Ergebnisse liefern. Einzelhändler können so einen besseren Überblick über das Inventar erhalten und Mitarbeitern helfen, Waren in Ladengeschäften zu lokalisieren. Organisationen im Gesundheitswesen verbessern die Patientenergebnisse mithilfe der KI, um Stichproben schneller zu analysieren und unstrukturierte klinische Notizen in strukturierte Formate umzuwandeln. Logistikunternehmen konnten durch effizienteres Routing den Kraftstoffverbrauch senken, während Finanzdienstleister und Banken festgestellt haben, dass sie die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöhen können.
Daten-Cloud: Vorteile
Schnellere Wertschöpfung
Daten-Clouds bieten vollständig verwaltete Cloud-Datenbanken und Analysedienste, die Zeit einsparen können. Statt für Wartung und Verwaltung kann diese Zeit für höherwertige Aktivitäten verwendet werden.
Sicherer Datenzugriff
Daten-Clouds bieten einen schnelleren, einfacheren Zugriff auf Daten und Statistiken, ohne die Sicherheit zu gefährden. Sie sorgen dafür, dass Daten vertrauenswürdig und sicher sind und sowohl den Vorschriften als auch den internen Richtlinien entsprechen.
Flexible Einbindung
Wenn Ihre Daten-Cloud auf offenen Protokollen basiert und Standardschnittstellen verwendet, ist es einfacher, Datenarchitekturkomponenten einzubinden, unabhängig davon, ob sie intern oder von einem Drittanbieter entwickelt wurden. Offene Plattformen sorgen außerdem für Portabilität und Erweiterbarkeit, um eine Anbieterabhängigkeit zu verhindern.
Schnellere Iteration
Daten-Clouds sorgen nicht nur für höhere Produktivität bei vorhersagbaren Arbeitslasten, sondern geben Teams auch die Ressourcen und die Flexibilität für eine schnellere Iteration bei unvorhersehbare und datenhungrigen Anwendungen.
Schnelle Bereitstellung
Mit einer Daten-Cloud können Data Engineers schnell neue Datenverwaltungsressourcen für Entwickler und Geschäftsnutzer bereitstellen.
Bessere Geschäftsergebnisse
Die Vorteile einer Daten-Cloud gehen weit über die Beschleunigung und Rationalisierung von Datenanwendungen hinaus. Daten-Clouds verbessern nachweislich andere Bereiche wie Rentabilität, Kosteneinsparungen, Ausfallsicherheit und Risikomanagement.
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