Datenmodernisierung
Was ist Datenmodernisierung?
Bei der Datenmodernisierung handelt es sich um einen mehrstufigen Prozess der Umgestaltung des Datenzugriffs zur radikalen Verbesserung von Business Intelligence und Entscheidungsfindung. Unternehmen modernisieren, indem sie Datensilos und die Komplexität von Altsystemen zugunsten eines Cloud-Betriebsmodells vom Edge bis zur Cloud hinter sich lassen.
Was ist Data-First-Modernisierung?
Data-First-Modernisierung ist ein Ansatz, bei dem Daten zum vorrangigen organisatorischen Prinzip für das Unternehmen werden. Das gesamte Unternehmen – die IT und alles darüber hinaus – konzentriert sich auf die Nutzung der richtigen Ressourcen, um Daten dort zu kultivieren, zu verbinden, zu verwalten, zu analysieren und anhand der Daten Maßnahmen zu ergreifen, wo auch immer sich die Daten befinden. Mit Data-First-Modernisierung rückt der Fokus der digitalen Transformation von einer infrastrukturorientierten Transformation zur datenorientierten Wertschöpfung.
Warum ist Datenmodernisierung wichtig?
In der Wirtschaft von heute sind Daten der entscheidende Wettbewerbsvorteil. In einem sich rasch verändernden Umfeld müssen Unternehmen schnell und flexibel handeln, um neue Fähigkeiten aufzubauen und neue Produkte und Services schneller auf den Markt zu bringen. Sie brauchen Datenanalysen, um die Erkenntnisse zu gewinnen, die Innovation und Umsatzwachstum vorantreiben. Untersuchungen zeigen, dass führende Data-First-Unternehmen ihre Konkurrenten weit hinter sich lassen, indem sie neue Produkte und Services schneller auf den Markt bringen und ihre Umsatzziele konsequenter erreichen als Unternehmen, die bei der Transformation langsamer sind.
Was ist ein Data-First-Modernisierungsansatz?
Ein Data-First-Modernisierungsansatz, bei dem die Daten im Vordergrund stehen, bedeutet, dass ein Unternehmen seine Geschäftsstrategie auf Daten aufbaut und festlegt, welche Daten geschäftskritisch sind, wo sie verwendet werden und wie sie am besten genutzt werden können, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
Da Daten das wertvollste Kapital Ihres Unternehmens sind, ist die Entwicklung einer Strategie, die sich auf Daten konzentriert, unerlässlich. Ohne eine angemessene Modernisierungsstrategie bleiben Ihre Daten in Silos und Altsystemen verstreut, was Sie daran hindert, ihr volles Potenzial auszuschöpfen, und was die Rentabilität erheblich beeinträchtigt.
Bei einem Data-First-Modernisierungsansatz werden die Daten dort belassen, wo sie sich befinden, und die Infrastruktur so überdacht, dass die Verarbeitung und Speicherung näher am Ort der Analyse und Entscheidungsfindung erfolgt. Ihr Unternehmen gewinnt die Effizienz und die Einblicke, die zur Maximierung der Produktivität und zur Steigerung des Umsatzes beitragen. Sie profitieren von einem Cloud-Betriebserlebnis und können so das Datenmanagement mit Zugriff-on-Demand sowie automatisierter Datensicherung und Workload-Platzierung vereinfachen.
Wenn Daten von überall her zugänglich sind, vom Edge bis zur Cloud, kann Ihr Unternehmen die Abläufe zentralisieren und IT-Services neu gestalten, indem es Funktionen als Service bereitstellt, um Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern. Und mit einem vereinfachten Datenzugriff können Sie Analyse-Workflows automatisieren, KI integrieren und schnell und intelligent skalieren, was den Verwaltungsaufwand reduziert und die Leistung und Agilität optimiert.
Wie entwickelt man eine Data-First-Strategie?
Um zu einer Data-First-Strategie zu gelangen, müssen IT-Infrastrukturen und -Services, die die Flexibilität und Agilität der Cloud bieten, neu konzipiert werden. Im Folgenden erfahren Sie, welche Schritte zum Ziel führen.
- Unternehmensziele bestimmen: Um Ihr Unternehmen zu modernisieren und Daten optimal zu nutzen, müssen Sie mit Ihren Unternehmenszielen beginnen, auf die sich alle Beteiligten geeinigt haben, und alle Aspekte des Datenmanagements darauf ausrichten.
- Daten koordinieren: Eine intelligente und reibungslose Datenumgebung beginnt damit, dass Sie identifizieren, wo sich Ihre Daten befinden – ob in einem Rechenzentrum, am Edge oder in der Cloud – und alle Managementaktivitäten (d. h. Speicherung, Governance und Sicherheit) mit einer einheitlichen Ansicht vom Edge bis zur Cloud koordiniert.
- Services abbilden: Bei der Suche nach der richtigen Modernisierungsstrategie geht es darum, Anwendungen den Unternehmensservices zuzuordnen und dabei die Anforderungen an Compliance, Workload und Latenz zu berücksichtigen.
- IT-Kompetenz ausbauen: Die Einführung effektiverer Technologien erfordert möglicherweise eine Weiter- bzw. Neuqualifizierung Ihrer internen Teams sowie die gezielte Einstellung von Beschäftigten und die Zusammenarbeit mit Beratern, um die erforderlichen Kompetenzen zu vermitteln.
- Automatisierung nutzen: Vereinfachen und skalieren Sie Workflows durch die Einführung eines AIOps-Prozesses, der die Bereitstellung intelligenter Anwendungen in hybriden Umgebungen beschleunigt.
- Unterstützung gewinnen: Eine echte Transformation erfordert die Zustimmung aller Unternehmensebenen, wobei die wichtigsten Interessengruppen den organisatorischen Wandel vorantreiben müssen.
- Flexibilität einplanen: Stellen Sie sicher, dass Sie Raum für kontinuierliche Verbesserungen und Wachstum haben, wenn Sie sich an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen.
Die Konvergenz von KI und Datenmodernisierung
Eine datenorientierte Revolution nimmt durch KI und Datenmodernisierung Fahrt auf. Sie treibt die Branchen voran und etabliert Daten als strategischen Treiber für Innovation und Effizienz.
- Beschleunigte Einblicke: KI und Datenmodernisierung beschleunigen gemeinsam die Entscheidungsfindung mithilfe hochentwickelter Algorithmen. Dabei werden Echtzeit-Datensätze ausgewertet, die Unternehmen präzise und zeitnahe Erkenntnisse liefern.
- Dynamische Anpassungsfähigkeit: Im Rahmen aktualisierter Dateninfrastrukturen ermöglicht das maschinelle Lernen eine ständige Veränderung der KI-Algorithmen, wodurch diese sensibler werden und sich an veränderte Bedingungen anpassen können.
- Automatisierte Intelligenz: Als Ergebnis der Konvergenz entsteht eine intelligente Automatisierung, die sich wiederholende Prozesse vereinfacht und so Mitarbeiter für strategische Aufgaben entlastet. Dies ist besonders für Branchen wie die Fertigung, das Gesundheitswesen und das Finanzwesen von Vorteil.
- Branchenrevolution: Die Kombination von KI mit aktualisierten Datensystemen verändert Branchen wie die Fertigung, das Gesundheitswesen und das Finanzwesen. Dies führt zu neuen Entwicklungen in den Bereichen Risikomanagement, intelligente Fertigung und individuelle Gesundheitsbehandlung.
- Daten als Katalysator: Diese Integration nutzt KI, um umsetzbare Erkenntnisse und Innovationen zu fördern und Daten als strategischen Beschleuniger zu positionieren. Mit ihr werden Branchen für eine Zeit neu geformt, in der Daten eine wichtige Rolle für die betriebliche Effizienz und die Entscheidungsfindung spielen.
HPE und Datenmodernisierung
HPE verfügt über jahrzehntelange Erfahrung in der Arbeit mit globalen Unternehmen, um moderne Strategien und Lösungen für das Data Management zu bauen. Das HPE Portfolio umfasst Edge, Core und Cloud, mit Cloud-Datenservices und Workload-optimierten Lösungen, die ein intuitives Cloud-Erlebnis für jeden Workload vom Edge bis zur Cloud bieten.
Als führender Anbieter für SAP Hana® und Microsoft SQL Server verfügen wir über mehr als 15.000 Datenmanagement- und Analyseexperten, die Ihnen die Flexibilität und Agilität bieten, die Sie für Ihren datengesteuerten Geschäftserfolg benötigen. Wir unterstützen Sie bei der Vereinfachung Ihres Datenmanagements und der Umstellung auf ein Cloud-Betriebserlebnis überall, damit Sie Anwendungen und Daten in Ihrer gesamten Umgebung nahtlos unterstützen können. Mit der richtigen Datenplattform und dem richtigen Fachwissen können Sie Ihr Datenmanagement transformieren.
Die HPE GreenLake Edge-to-Cloud-Plattform bietet eine Grundlage für ein einheitliches Datenmanagement, sodass Sie Ihre Data-First-Modernisierung beschleunigen können. Die Plattform bietet nahtlosen Zugriff auf Ihre Daten, unabhängig davon, wo sie sich befinden, und automatisiert Kontrollen der Enterprise-Klasse, um die Sicherheitsrichtlinien in Ihrer gesamten Hybrid-/Multi-Cloud-Landschaft zu konsolidieren. Dank einer einzigartigen Cloud-nativen Architektur ermöglicht die Plattform es Ihnen, durch die Modernisierung Ihrer Workloads die Time-to-Insights zu verkürzen. Dabei werden Daten und Cloud-Services mit KI-gesteuerter Intelligenz zusammengeführt und alles auf As-a-Service-Basis in Ihrer gesamte IT-Umgebung bereitgestellt, sodass Sie schnell auf sich verändernde Anforderungen reagieren können.