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[Sponsored Post] 11. Juni 2024

Effiziente Datenanalyse und Entscheidungsfindung: Die Rolle der Cloud Data Platform

Die Zukunft der Business Intelligence: Effektive Datenanalyse in der Cloud Ära – Ein tiefgehender Einblick in die zukunftsweisende Rolle der Cloud Data Platform bei der Bereitstellung von Echtzeit-Insights und der Verbesserung der Entscheidungsfindung in Unternehmen.

Business Intelligence (BI) und Entscheidungsfindung

Datengestützte Entscheidungen zu treffen ist für Unternehmen immer noch eine Herausforderung. Dies liegt in der Regel daran, dass Daten veraltet, unvollständig oder fehlerhaft sind. Daten können aber auch nicht vergleichbar genug sein, Quellen nicht vollständig oder korrekt angebunden sein, oder sie sind insgesamt undurchsichtig aufbereitet. Auch wenn man als Verantwortlicher gute Intentionen hat, reicht vielmals die Infrastruktur oder Rechenleistung im Unternehmen nicht aus, um entsprechend alle Daten vollumfänglich zu verarbeiten. Sie können sich vorstellen, dass dies zu Problemen führen kann.

Entscheidungen stützen wir gerne auf Erfahrungen, die wir im Laufe unseres Lebens gesammelt haben. Dies war auch im beruflichen Kontext üblich. Erfahrungen und einfache Kennzahlen waren wegweisende Ansätze, die die Zukunft von Unternehmen gelenkt haben. Durch die stark gewachsene Datenmenge, die wir in der heutigen Zeit verarbeiten und analysieren können, wird es für Unternehmen zunehmend wichtiger, alle Möglichkeiten der Business Intelligence auszuschöpfen.

Business Intelligence, kurz BI, bezieht sich auf Prozesse, Technologien und Tools zur Erfassung, Integration, Analyse und Präsentation von geschäftlichen Informationen. Das Hauptziel von BI besteht darin, Unternehmen bei der datengestützten Entscheidungsfindung zu unterstützen, indem es ihnen ermöglicht, umfassende Einblicke in ihre Betriebsabläufe, Kundenverhalten, Markttrends und andere relevante Aspekte zu gewinnen. Diese treten z.B. in Form eines Unternehmensberichts auf. Um nachhaltige Entscheidungen für das Unternehmen zu ermöglichen, bedarf es der Präzision, Aktualität und Vollständigkeit der zugrunde liegenden Daten, wodurch Fehler vermieden werden können.

Die effektivste Lösung ist der Einsatz einer Cloud Data Platform. Darunter verstehen wir eine Plattform, die für die Nutzung der Unternehmensdaten zur Analyse und Auswertung eingesetzt wird. Dafür bedingt es einen komplexen Prozess, der nur mit der passenden Architektur bewältigt werden kann. Neben der Verarbeitung von großen Datenmengen, die mit Voranschreiten der technologischen Möglichkeiten stetig ansteigen, sind auch Themen wie der Daten- und Zugriffsschutz mittlerweile essenziell. In der Vergangenheit basierte eine solche BI-Architektur größtenteils auf einer On-Premise-Lösung. Also einer Plattform, die physisch im eigenen Unternehmen betrieben und gewartet wird. Mit der Einführung von Cloud-Technologien kam eine weitere Möglichkeit für die Umsetzung hinzu. Dabei steht der Vergleich solcher Plattformen für uns hier nicht im Fokus. Wir beleuchten, wie eine BI-Architektur in der Cloud-Landschaft aussehen kann und wie das technische Zusammenspiel der Tools einen echten Mehrwert für Ihr Geschäft liefert.

Cloud: Der Schlüssel zur Kostensenkung

Kostensenkung steht als oberstes Ziel eines Unternehmens, da sie direkten Einfluss auf die Rentabilität, Wettbewerbsfähigkeit und langfristige Stabilität hat, da sie Ressourcen freisetzt, die für Investitionen in Innovation, Wachstum und die Erfüllung von Kundenbedürfnissen genutzt werden können.

Durch die Option, Ressourcen je nach akutem Bedarf zu skalieren, möglich gemacht durch Snowflake und Azure, sind Unternehmen nicht gezwungen, Maschinen zu verwenden, die nicht vollständig ausgelastet sind. Unternehmen können für kritische Prozesse, die möglichst schnell abgefertigt werden müssen, eine Maschine mit großer Rechenleistung verwenden, die entsprechend mit höheren Kosten verbunden ist. Im Umkehrschluss können aber auch kleine Maschinen mit geringen Kosten eingesetzt werden, um Datenprozesse, die eine geringere Priorität haben, zu verarbeiten. Diese Maschinen können je nach Bedarf hinzugefügt oder wieder entfernt werden.

Und nicht nur die Anpassung der Rechenleistung ermöglicht es, unsere Plattform bedarfsgerecht auszurichten. Auch durch den Pay-as-you-go-Ansatz können Nutzer Kosten reduzieren. So zahlen Unternehmen nur für das, was sie auch tatsächlich nutzen. Software, die nicht verwendet wird, verursacht auch keine Kosten. Auch nicht durch die Lizenz, diese zu verwenden.

Für Unternehmen ist es selbstverständlich von großem Interesse, die verursachten Kosten stets im Blick zu haben. Durch die Zuweisung der Ressourcen kann genau zugeordnet werden, welche Rechen- und Speicherressourcen durch welchen Nutzer verwendet wurden. Zudem kann der Nutzer über ein eingebautes Monitoring direkt verfolgen, welche Kosten derzeit verursacht werden. So kann man immer eingreifen, sobald gesetzte Schwellwerte überschritten werden.

Wettbewerbsvorteil durch datenbasierte Entscheidungen

Was niemanden überrascht: Unternehmen streben nach einem Wettbewerbsvorteil. Sie tun dies, um ihre Position in ihrem Marktsegment zu stärken und dauerhaften Erfolg zu sichern. Langfristig kann ein Unternehmen nur bestehen, wenn es sich gegenüber der Konkurrenz differenziert und Anpassungsfähigkeit zeigt, um so auf sich verändernde Marktbedingungen reagieren zu können. Ein erhöhter Marktanteil führt wiederum zu mehr Umsatz, einer besseren Kundengewinnung sowie -bindung.

Wettbewerb ist für die Weiterentwicklung von Unternehmen unerlässlich. Häufig fördert er Innovation und Fortschritt, da Unternehmen bestrebt sind, neue Technologien, Produkte oder Geschäftsmodelle zu entwickeln, um sich von den Wettbewerbern abzuheben und neue Märkte zu erschließen. Dadurch sind Unternehmen mit einem nachhaltigen Wettbewerbsvorteil oft attraktiver für Investoren, denn sie bieten ein geringeres Risiko und größere Wachstumschancen. Dies geht allerdings nur, wenn man gewisse Markteinblicke erreicht. Marktbeobachtungen und -vorhersagen werden datenbasiert getroffen.

Die zugrunde liegenden Daten bestehen aus hauptsächlich internen Quellen, teilweise können sie aber auch von extern angebunden werden. Hierzu ein Beispiel eines Kunden: Ein Bekleidungsgeschäft verzeichnete in den vergangenen Jahren Umsatzeinbrüche im April. Bei näherer Analyse wurde ersichtlich, dass die Käufe für die Sommerkollektion weitestgehend ausblieben. Durch die Anbindung externer Wetterdaten wurde klar, dass die Temperaturen im April stark schwanken. Stichwort: "Der April macht, was er will". Durch das Betrachten der Wetterdaten konnte sich das Unternehmen in diesem Jahr entsprechend vorbereiten, Produkte für kalte Temperaturen auf Lager halten und Umsatzeinbußen vorbeugen.

Die Cloud Data Platform (CDP) ermöglicht es, unterschiedlichste Quellen anzubinden und große Mengen an Daten zu verarbeiten. Auf dieser Grundlage können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen. Dazu zählt zum Beispiel das Entwickeln neuer Produkte oder das Anpassen von bestehenden. Durch die Nutzung einer CDP können Unternehmen einen modernen Technologie Stack mit viel Raum für Analysemöglichkeiten und bekannten Technologien nutzen, die an vorhandenes Wissen anknüpfen. Eingebunden werden können unter anderem verschiedene Datenhaltungssysteme, wie relationale Datenbanken, Data Lakes und Lakehouses sowie Flat Files.

Flexibilität und Skalierbarkeit in der Cloud

Die Cloud Data Platform bietet zudem eine flexible und skalierbare Infrastruktur, die es Unternehmen ermöglicht, bei Bedarf zusätzliche Rechen- und Speicherressourcen hinzuzufügen, um mit steigenden Datenmengen und Anforderungen Schritt zu halten. Plattformen wie Snowflake als Hyperscaler und der Data Lake in Azure bieten dafür kostengünstige und stark skalierbare Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, sich an neue Gegebenheiten anzupassen.

Moderne Technologie Stacks auf der ITGAIN Cloud Data Platform bieten eine hohe Automatisierung für wiederkehrende Aufgaben. Tools wie dbt (data build tool) und Terraform erleichtern die Automatisierung von komplexen Datenverarbeitungsprozessen, Erstellung der Datenmodelle auf der Datenbank und der Infrastrukturverwaltung. Dadurch können sich die Teams auf anspruchsvollere Aufgaben wie die Datenanalyse und die Modellierung der Geschäftslogik konzentrieren, anstatt Zeit mit manuellen und sich wiederholenden Aufgaben zu verschwenden.

Effiziente Entwicklung

Ein weiterer Aspekt, der zu einer Zeitersparnis bei der Entwicklung führt, ist die Verwendung von reinem SQL in den eingesetzten Tools. Snowflake und dbt bieten damit einen einfachen Einstieg in die Entwicklung und Abfrage von Daten, da diese weit verbreitete und bewährte Sprache von den meisten Datenanalysten und Entwicklern verstanden wird. Dadurch bleiben hohe Einarbeitungszeiten aus.

Die Cloud Data Platform bietet umfassende Sicherheits- und Compliance-Funktionen, um die Integrität, Vertraulichkeit und Verfügbarkeit der Daten zu gewährleisten. Dies wird unter anderem mit den von Azure bereitgestellten Tools wie Defender und Key Vault erreicht. Enthaltene Funktionen umfassen die Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen, Compliance-Zertifizierungen und regelmäßige Sicherheitsaudits, um Daten vor unbefugtem Zugriff, Datenverlust oder Datenschutzverletzungen zu bewahren. Damit ist es ein Leichtes, regulatorische Anforderungen in der ITGAIN Cloud Data Platform zu erfüllen.

Effektive Entscheidungsfindung für unternehmerischen Erfolg

Unternehmen treffen täglich eine Vielzahl von Entscheidungen, die ihre Geschäftsaktivitäten, ihre Leistung und ihre Zukunft beeinflussen können. Darunter fallen vor allem finanzielle Entscheidungen, Produktionsplanungen, Vertriebsentscheidungen sowie rechtliche und regulatorische Anforderungen. Finanzielle Entscheidungen beinhalten die Verwaltung von Budgets, Investitionen, Krediten und Cashflows. Diese erfordern ständige Überwachung, um die finanzielle Gesundheit des Unternehmens aufrechtzuerhalten.

Bei der Produktionsplanung sprechen wir hauptsächlich von Produktionsmengen, Lagerbeständen, Lieferantenmanagement und Produktionsprozessen. Diese beeinflussen massiv die Effizienz und Kosten der Produktion. Sie wirken sich auch unmittelbar auf Vertriebsaktivitäten aus, wie zum Beispiel die Preisgestaltung und Kundenbeziehungen. Für die Erfüllung regulatorischer Anforderungen haben Unternehmen meist keinen großen Spielraum. Dennoch ist es notwendig, Entscheidungen im Umgang mit Gesetzen, Compliance und rechtlichen Vorschriften zu treffen. In Verbindung hiermit steht auch das Risikomanagement, sprich die Identifizierung, Bewertung und Bewältigung von Risiken in verschiedenen Geschäftsbereichen wie Finanzen, Betrieb, Compliance und Marktentwicklung.

Über die genannten Themenfelder hinaus unterstützt die CDP in Personalfragen, Innovationsstrategien und Technologieentscheidungen. Diese Entscheidungen müssen oft unter Berücksichtigung von internen und externen Faktoren wie Wettbewerb, Markttrends, Kundenbedürfnissen, technologischen Entwicklungen, politischen Rahmenbedingungen und ökonomischen Variablen getroffen werden. Hierfür werden umfassende Analysetechniken benötigt. Durch den Einsatz dieser sowie von maschinellem Lernen und KI können Daten in Echtzeit ausgewertet werden, um Trends zu erkennen, Muster vorherzusagen und prädiktive Einblicke in zukünftige Ereignisse zu gewinnen. Hierfür setzt die Cloud-Architektur auf Azure ML. Mit diesem Tool können Unternehmen proaktiv auf Veränderungen reagieren und fundierte Entscheidungen anhand eigens entwickelter Modelle treffen.

Zusätzlich zu diesen erweiterten Möglichkeiten wird durch die Bereitstellung von kollaborativen Werkzeugen und Dashboards eine effektive Zusammenarbeit der Teams bereitgestellt. Um Daten zu analysieren, Erkenntnisse zu teilen und gemeinsam Entscheidungen zu treffen, ist Microsoft Power BI in die Cloud Data Platform integriert. Mithilfe der Reportingfunktionen können Entwickler Berichte für alle berechtigten User im Online-Service oder einer App bereitstellen. Die Einsicht in die Daten kann entweder auf Objektebene oder bis auf einzelne Datensätze heruntergebrochen werden. Für die Einschränkung kann das nahtlos eingebaute Microsoft Entra ID, zuvor unter dem Namen Azure Active Directory bekannt, verwendet werden.

IoT-Daten in der Cloud Data Platform nutzen

Die Cloud Data Platform ermöglicht die unkomplizierte Integration von Daten aus IoT-Geräten. Durch die Analyse von IoT-Daten können Unternehmen Einblicke in den Betrieb von Geräten, Maschinen oder Sensoren gewinnen. So kann beispielsweise Wartungsbedarf vorhergesagt werden. In der Kombination aus Snowflake und der skalierfähigen Modellierungsart Data Vault 2.0 können neue Datenbestände mühelos hinzugefügt werden. Als Hyperscaler ist Snowflake darauf ausgelegt, große Datenmengen in kurzer Zeit zu verarbeiten. Auch in der Sicherung dieser Daten sind Unternehmen absolut flexibel. So können Rechen- und Speicherleistung unabhängig voneinander skaliert werden. Snowflake gibt keine spezifische Begrenzung für die Speichergröße an. Dennoch sind die realen Einschränkungen, wie die physische Größe der Datenbank und das verfügbare Budget, entscheidende Faktoren. Dank einer Kompressionsrate von etwa 4-15x bei Flat Files können jedoch enorm große Datenmengen geladen und gespeichert werden.

Um derart große Datenmengen zu verarbeiten, nutzt die CDP Tools wie dbt und Azure Data Pipelines. Diese automatisieren Datenprozesse und orchestrieren Workflows. So werden der Datenaustausch, die -transformation und die -analyse optimiert. Durch die Möglichkeit, auch redundante Aufgaben in der Entwicklung zu automatisieren, entstehen weitere Potenziale zu Zeitersparnis und menschliche Fehler werden reduziert. Datengestützte Entscheidungen können somit schneller und zuverlässiger getroffen werden.

Prozessoptimierung in der Cloud: Maximierung der Effizienz

Effizient arbeiten bedeutet, die verfügbaren Ressourcen optimal zu nutzen, um die gesteckten Ziele mit minimalem Aufwand zu erreichen. Dazu gehört die Prozessoptimierung, bei der Geschäftsabläufe einer gründlichen Analyse unterzogen werden, um ineffiziente Schritte zu eliminieren oder zu optimieren. Dadurch werden Zeit und Ressourcen gespart. Der gezielte Einsatz von Technologien spielt ebenfalls eine entscheidende Rolle, da Unternehmen durch Automatisierungsmöglichkeiten und Datenanalyse ihre Arbeit effizienter gestalten können.

In der heutigen digitalen Ära sind Cloud Data Platforms für Unternehmen, die ihre Effizienz steigern möchten, unerlässlich geworden. Als Lösung bieten sie eine Fülle von Funktionen und Vorteilen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten effektiv zu nutzen. Durch die automatisierte Datenbeladung reduziert sich händische Arbeit um ein Vielfaches. Sie spiegelt sich auch wider in der Sammlung und Aufbereitung der Daten für die Extraktion- und Ladetätigkeiten. Sollten bei diesen Beladungstätigkeiten durch große Datenmengen hohe Laufzeiten aufkommen, kann dem der Nutzer durch die einfache Anpassung der Rechenleistung entgegenwirken.

Eine weitere Möglichkeit, Arbeitszeit bei der Entwicklung einzusparen, wird durch den Kollaborationsansatz in dbt ermöglicht. Entwickler können sich am Code ihrer Kollegen bedienen, um so sich wiederholende Tätigkeiten zu minimieren. Durch die Zentralisierung der Daten kann so auf einen gemeinsamen Daten- und Wissensstand zugegriffen werden.

Das abschließende Merkmal der CDP in der Entwicklung ist der Aufbau der Umgebungen als Infrastructure-as-Code. Mit diesem Ansatz ist es einzig notwendig, die vorgefertigten Templates für den Aufbau der Umgebung mit den spezifischen Parametern zu befüllen, um so schnell und standardisiert die unterschiedlichen Stages aufzubauen.

BI in der Cloud: Fazit

Die Bedeutung datenbasierter Entscheidungen für Unternehmen ist unbestreitbar, aber oft stehen sie vor Herausforderungen wie veralteten oder unvollständigen Daten. Business Intelligence (BI) soll dabei unterstützen, erfordert jedoch korrekte und aktuelle Daten. Hier kommt die Cloud Data Platform (CDP) ins Spiel, die eine moderne Lösung für Datenanalyse und -auswertung bietet. Die CDP ermöglicht Kostensenkung durch skalierbare Ressourcen und bietet einen Wettbewerbsvorteil durch umfassende Datenüberblicke, die sowohl interne als auch externe Daten integrieren. Mit Analysemöglichkeiten, maschinellem Lernen und KI verbessert sie die Entscheidungsfindung und steigert die Effizienz durch automatisierte Prozesse und Sicherheitsfunktionen. Sie bietet so eine Zukunft für Business Intelligence mit maximaler Effizienz und Präzision und beschleunigter Implementierung sowie automatisiertem Betrieb und umfangreichen Analysen. Integrierte Lösungen für Sicherheit und Transparenz, einschließlich Risikomanagement und rollenbasierter Zugriffskontrolle, gewährleisten den sicheren Umgang mit Daten. Kosten werden transparent gemacht und dank kosteneffizienter Clouddienste sowie kostenfreier Open-Source-Technologie minimiert. Es ist also Zeit, auf eine Cloud Data Platform umzusteigen.

Autoren

Ealil Birabakaran

Ealil Birabakarans Reise in die Welt der Daten begann 2018 bei ITGAIN, wo er als Teamlead für das Team BI Evolution im Bereich Data Insights tätig ist. Er verfügt über umfangreiches Fachwissen in den Bereichen Business…
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Arlind Ukaj

Arlind Ukaj

Arlind Ukaj beschäftigt sich als Solution Consultant mit den verschiedenen Ebenen der Datenanalyse.
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