3 Tipps für ein intelligentes Datenmanagement

Daten sind der wichtigste Rohstoff des digitalen Zeitalters. Ein intelligentes Datenmanagement ist die entscheidende Voraussetzung für das Gelingen von Digitalisierungsprojekten. Marc Hartz, Data Management-Experte bei SAP, wie man den größtmöglichen Gewinn aus seinen Daten ziehen kann.

Es gibt eine ganze Reihe von Gründen, warum Data Management zunehmend in den Fokus von IT- und Businessverantwortlichen gerät. Auf der einen Seite ist es das rasante Wachstum der reinen Datenmenge aus unterschiedlichen Quellen wie dem Internet of Things (IoT), Social Media, Kundendaten aus mobilen Geräten wie Handys und den Transaktionsdaten aus Business-Anwendungen wie ERP-, CRM- oder Logistiksystemen. Auf der anderen Seite steigt der Druck, die Daten in immer kürzerer Zeit für neue, digitale Anwendungen verfügbar zu machen. „Im Zeitalter der Digitalisierung wird ein intelligentes Data Management immer mehr zum Schlüssel für den Geschäftserfolg“, sagt Marc Hartz, Head of Product Management SAP HANA & Analytics Data bei SAP.

Dabei ist es nicht mehr allein die Datenflut, sondern vor allem die unterschiedlichen Datenformate, die den IT-Managern zu schaffen machen. Ein Großteil der Daten befindet sich schon lange nicht mehr nur innerhalb der eigenen Unternehmensmauern. Die Speicherorte sind heute fast überall in hybriden Umgebungen verteilt: In On-Premise-Systemen, in – oft mehreren – Cloud-Umgebungen bis hin zu den Systemen von Zulieferern, Partnern und in oft weltweiten Netzwerken. Um diese Daten für eine intelligente Analyse zusammenzuführen, bedarf es moderner Konzepte, die sowohl technische als auch aus Business-Aspekte einbeziehen und eine ganzheitliche Sicht ermöglichen.

„Die Idee eines klassischen Data Warehouse, alle relevanten Daten physisch auf einem Server zusammenzuführen, stößt angesichts der rasant steigenden Datenmenge an ihre Grenzen“, sagt Hartz. An Stelle des On-Premise Data Warehouse treten zunehmend Cloud-basierte Data Management Plattformen, die Daten aus unterschiedlichsten Quellen – auch virtuell – einbinden können. Gleichzeitig stellt die Plattform alle Tools bereit, die für das Management, die Analyse bis hin zur Einbindung von KI (Künstliche Intelligenz), ML (Machine Learning) und Enterprise Planning nötig sind.

Data Management im Cloud-Zeitalter

„Das Konzept von beispielsweise SAP Data Warehouse Cloud überträgt praktisch das traditionelle Data Warehouse ins Cloud-Zeitalter. Mit unserem Portfolio im Rahmen der SAP Business Technologie Platform bieten wir ganzheitliche Lösungen an, die alle Funktionen traditioneller Data Management Lösungen beinhalten, aber weit darüber hinausgehen. Sie sind speziell auf die Anforderungen in hybriden Umgebungen ausgelegt“, sagt Hartz. Entscheidend sei dabei die Offenheit der Plattform. So können neben On-Premise-Systemen – dazu gehören auch schon existierende Data Warehouses – beliebige Datenquellen und -formate über SAP Data Intelligence Cloud integriert werden: SAP-Systeme, Non-SAP-Systeme, Data Lakes, ETL- und Analyse-Tools von Drittanbietern, strukturierte und unstrukturierte Daten bis hin zu Streaming-Daten.

Dabei ist es nicht nur die Offenheit der Architektur, die den Einstieg in Cloud Data Management erleichtert. Denn während in klassischen Ansätzen relativ hohe Kosten für neue Hardware und die Implementation anfielen und in aller Regel mit einem hohen Migrationsaufwand verbunden waren, ist der Aufbau einer Cloud-basierten Data Management Platform sukzessive und mit geringen Kapitalinvestitionen möglich. Das Preismodell orientiert sich an der genutzten Kapazität.

Aber das ist die technische Seite. Mindestens ebenso wichtig sei es, stellt SAP Datenmanagement-Experte Hartz klar, sich über die Business-Aspekte im Klaren zu sein. „Die Grenzen zwischen IT und Business verschwimmen zusehends und das muss beim Datenmanagement berücksichtigt werden.“ Denn verschiedene Nutzergruppen hätten – auch wenn sie auf den gleichen Datenpool zugreifen – sehr unterschiedliche Anforderungen. Sie benötigten entsprechend andere Sichten und Funktionen für ihre jeweiligen Aufgaben.

Für die Verantwortlichen im Datenmanagement hat er folgende Ratschläge:

Tipp 1: Geschwindigkeit und Umfang von Datenmanagement-Projekten selbst wählen

„Die ‚Cloud-first-Strategie’, die zur Zeit in vielen Unternehmen umgesetzt wird, ist absolut sinnvoll“, sagt Hartz. Das hieße aber nicht, in jedem Falle ohne gründliche Prüfung vorhandene, problemlos laufende Systeme einfach durch ein neues Cloud-System zu ersetzen. Klüger sei es, genau zu prüfen, welche vorhandenen Assets sich sinnvoll mit der Cloud-Plattform kombinieren und in eine neue, hybride Umgebung integrieren ließen.

Tipp 2: Analytics als Teil des Business Prozesses denken

Während in traditionellen Umgebungen Analysefunktionen für unterschiedlichste Auswertungen vom einfachen Report bis hin zu komplexen KI-, ML- und Simulationsszenarien gleichsam separat von den Daten bereitgestellt werden, rät Hartz bei der Entwicklung neuer Applikationen zu einem anderen Ansatz: „Mit SAP Analytics Cloud stellen wir Möglichkeiten bereit, um die benötigten Analysefunktionen direkt in Applikationen wie etwa ERP- oder CRM-Systeme einzubinden.” Damit erhielte der Anwender sofort Zugriff auf alle für ihn relevanten Analysen. Weitergehende Auswertungsszenarien für andere Nutzerkreise – wie etwa Daten-Analysten, Unternehmensplaner oder Prognosen seien natürlich nach wie vor möglich.

Tipp 3: IT- und Business-User gleichermaßen berücksichtigen

In der Vergangenheit seien Datenmanagement-Projekte allzu häufig unter rein technischen Gesichtspunkten angegangen worden. „Wir sehen in unseren Projekten, dass es erfolgsentscheidend ist, dass IT und Business zusammenfinden und auf einer gemeinsamen Plattform kooperieren“, sagt SAP-Experte Hartz. Zwar redeten IT- und Business-Manager oft von den gleichen Begrifflichkeiten, verstünden aber etwas völlig anderes darunter. Hier ein gemeinsames Verständnis herzustellen sei eine der wichtigsten Voraussetzungen, um für alle Nutzergruppen ein optimales Ergebnis zu erzielen.

„Natürlich stehen die Unternehmen mit der Masse an digitalen Daten aus immer mehr unterschiedlichen Quellen vor enormen Herausforderungen“, sagt Hartz. Deshalb habe SAP das Portfolio erheblich ausgebaut und biete Lösungen für alle Umgebungen – lokale, hybride und Cloud-basierte – an. „Wir wollen unseren Anwendern nicht nur helfen, die Datenflut irgendwie zu bewältigen. Wir wollen ihnen die Chance eröffnen, darüber hinaus mit intelligenten digitalen Anwendungen Geschäftsvorteile aus ihren Daten zu ziehen. Und stellen dafür alle notwendigen Plattformen, Systeme und Tools bereit“, verspricht Hartz.