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Modern Data Stacks: ein dezentralisierter, “decoupled” Ansatz

Monolithische BI-Systeme werden zunehmend durch ein flexibles, granulares Data Mesh ersetzt. Erfahren Sie mehr über “Modern Data Stacks”, deren Einsatz in datengetriebenen Unternehmen und die sich verändernde Rolle von Beratungsunternehmen.

In dem Maße, wie sich Unternehmen auf die Erwartungen ihrer Kunden einstellen, verändern sich auch die technologischen und analytischen Systeme, die sie antreiben. Monolithische Produkte sind dynamischen, verteilten, modularen Strukturen gewichen. Dies ist der Modern Data Stack, der eine weite Landschaft von Technologien, Frameworks und Systemen umfasst, die zudem oft durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen unterstützt werden.

Der monolithische Daten-Stack war einst die De-facto-Wahl für Unternehmen. Die Möglichkeit, alles Notwendige von einem einzigen Anbieter zu erhalten, wurde oft als idealer Weg angesehen, um Business-Intelligence-Stacks zu vereinfachen und sicherzustellen, dass alle diese verschiedenen Systeme im Einklang funktionieren.

Das ist heute nicht mehr der Fall. Zukunftsorientierte Unternehmen, die sich gemeinsam mit ihren Kunden weiterentwickeln und ihre Datenkultur und -kompetenz vorantreiben müssen, können dies durch die Kombination von Flexibilität, Dezentralisierung und Self-Service in ihrem Data Stack erreichen.

Dieser Wandel wird durch einen Paradigmenwechsel hin zu Produkt-Denken und dezentraler Verantwortung vorangetrieben.

Das Denken in (Daten-)Produkten stellt sicher, dass Ergebnisse aus Business-Perspektive und die User Experience einer Lösung die treibende Kraft sind – und nicht nur die reine Bereitstellung von Daten. Das Angebot eines (Daten-)Produkts mit Dokumentation, solider Integrierbarkeit und definierter Verfügbarkeit ist ein weiterer Eckpfeiler des Konzepts, wobei die notwendige Technologie und das Fachwissen notwendig sind, um künftige Anpassungen zu bewältigen.

Damit verbunden ist eine dezentralisierte “Ownership”, also die Übernahme von Verantwortung für die Datenprodukte, bei der bestimmte Daten in den Händen von auf das Business spezialisierten Personen und Teams liegen, die gemeinsam auf ein zentrales Ziel hinarbeiten. Dieses Modell bedeutet, dass die Daten von den Teams bearbeitet werden, die ihnen am nächsten sind, und dass die Abhängigkeit von der zentralen IT-Abteilung zum Verstehen, Transformieren und Bereitstellen dieser Informationen minimiert wird. Daten werden zu einem Aktivposten, der den Fortschritt aller Beteiligten vorantreibt.

Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Auswahl der besten Systemarchitektur und Tools für jedes spezifische Datenprodukt und jeden Workload zur Verarbeitung.

Modern Data Stacks im Überblick

Was sind also die wichtigsten Merkmale eines “Modern Data Stack”?

  • Die Fähigkeit, mit großen und kleinen Datenmengen und den damit verbundenen Anforderungen an die Infrastruktur umzugehen – eine anpassungsfähige Data-Stack-Architektur, die schnell auf Veränderungen und die Verarbeitung massiver Datenmengen ausgerichtet werden kann.
  • Analysefunktionen mit Benutzerfokus – Transparenz und Verantwortlichkeit, die eine objektive Bewertung von Leistung, Wert und Arbeitsabläufen ermöglichen und mit Self-Service-Angeboten die Datenkultur im Unternehmen fördern.
  • Die Einbindung von KI – der Einsatz intelligenter Systeme, die lernen, Datenpunkte automatisiert verarbeiten und Effizienzsteigerungen erwirken können.

Auch die Daten selbst sind ein wichtiger Bestandteil des Modern Data Stack. Da Unternehmen immer mehr wertvolle Erkenntnisse aus ihren Systemen gewinnen wollen, ist der Zugang zu verschiedenen Datensätzen – sowohl intern als auch extern – unerlässlich. Entsprechend wichtig ist ein System, das diese unterschiedlichen Datenquellen sinnvoll nutzen und klare Erkenntnisse liefern kann.

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Die datengetriebene Organisation

Die Merkmale des Modern Data Stack sind von zentraler Bedeutung für datengetriebene Unternehmen, die fundierte, datengestützte Entscheidungen treffen wollen, anstatt sich ausschließlich auf ihre Intuition oder langsame manuelle Berichte zu verlassen. Diese Strategie, die sich oft bereits in größeren Unternehmen etabliert hat, ist dank der Möglichkeiten von flexiblen Data Stacks nun auch für kleinere Organisationen und einzelne Abteilungen zugänglich.

Der Wechsel zu einer datengesteuerten Strategie ist auch darauf zurückzuführen, dass viele die Beschränkungen traditioneller, monolithischer Ansätze hinter sich gelassen haben. Riesige Data Lakes, die aus universellen Systemen hervorgingen, wurden schnell zu “Datensümpfen”, da es schwierig war, einen zentralen Überblick über all diese Daten und die jeweils verbundenen Prozesse zu behalten.

Dies hat den Weg für das „Data Mesh“ geebnet, das eine dezentralisierte Organisationsstruktur fördert. Die Verwendung eines Data Mesh steigert die fachliche Relevanz und Qualität in den granularen Datenprodukten signifikant – und reduziert das Risiko eines Datensumpfes deutlich.

Wie wir helfen können

Die Entwicklung hin zu modernen, dezentralisierten Data Stacks und die Anwendung von Data Mesh als Konzept hat auch Auswirkungen auf die Rolle von Technologieberatungsunternehmen, deren Ziele damit nicht mehr nur technischer, sondern auch organisatorischer und struktureller Natur sind.

Modern Data Stacks und der Einsatz von KI machen eines überdeutlich: die Notwendigkeit eines dezentralen Ansatzes in der Softwarearchitektur insgesamt.

Der Weg von monolithischen Architekturen zu verteilten Systemen, die von einem modernen Tech-Stack unterstützt werden, ist nicht einfach. Und genau hier können Beratungsunternehmen, die den Finger am Puls der Zeit haben, den entscheidenden Unterschied machen. Indem sie ihre Kunden bei den technologischen und strategischen Veränderungen begleiten, die sie benötigen, um datengetriebener zu werden, können sie sie in die Lage versetzen, Daten von verschiedenen Quellen zu sammeln, zu organisieren und Maßnahmen zu ergreifen, die signifikante Auswirkungen haben und ihren Kunden einzigartige Experience bieten.

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