Wachsen die jährlichen weltweiten externen Datenmengen weiter so ungebremst an, so könnten im Jahr 2027 erstmals 500 Zettabyte (500 Milliarden Terabytes) erreicht werden. Aber auch innerhalb der Unternehmen „explodiert“ die wirtschaftliche Nutzung und Verarbeitung von Daten.
Wortneuschöpfungen wie „Datacalypse“ oder „Dateninfarkt“ entstehen in diesem Rahmen. Gleichzeitig sind in den letzten Jahren die rechtlichen Anforderungen an Datenschutz, -sicherheit und -sicherung permanent gestiegen – und diese Trends halten unvermindert an.
Folgende fünf Thesen sollen dazu dienen, eine Datacalypse noch abzuwenden.
1. Explodierende Datenmengen erfordern ein aktives holistisches Daten-Management
Ist es technisch nicht mehr möglich, das gesamte Datenvolumen zu beherrschen bzw. rechtlich untersagt, Daten ungeschützt zu verwenden, so können bestimmte organisatorische Verfahren eingesetzt werden und die Lösung sein.
Dabei werden Daten-Scope, -Relevanz und -Qualität bei der Nutzung von Daten immer wichtiger. Wichtig ist es vor allem auch, die Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hin zu beobachten und entsprechend zu managen. Erst wenn Daten aktiv und ganzheitlich gemanagt werden, können die wachsenden Datenvolumina noch beherrscht und gewinnbringend genutzt werden.
2. Data Analytics wird die Basis einer unternehmensweiten modularen Integrationsplattform
Die Nachfrage wird nach einem effektiven Daten-Management und in diesem Rahmen auch einer effizienten Data-Value-Chain, die relevanten Daten mit gewünschter Qualität schnell bereitstellen, weiter ansteigen. Daten-Scope, -Relevanz und -Qualität werden zukünftig ausschließlich aus Benutzersicht definiert.
Bereits heute können Unternehmen eine Vielzahl von Technologien einsetzen, um den Zugriff auf unterschiedliche interne und externe Datenquellen zu ermöglichen. Dabei finden auch Artificial Intelligence, Machine Learning und Embedded Analytics Anwendung. Benutzer werden in der Lage sein, neue Geschäftsfelder zu identifizieren und die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens zu steigern.
Erfolgreiche Unternehmen kombinieren bereits heute diese Aktivitäten und Komponenten in einer modularen, abteilungsübergreifenden und unternehmensweit skalierbaren Data Analytics Strategie. Erst wenn Daten-Management, Business Analysis, Big Data, Business Intelligence und Artificial Intelligence in die Data Analytics-Strategie integriert sind, können die Daten optimal genutzt werden.
Mehr zu diesem Thema lesen Sie in Teil 2 des Artikels „Fünf Thesen für die Abwendung einer zukünftigen Datacalypse“
