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Data Management on Cloud

End-2-End Portfolio für intelligente IT und Geschäftsmodelle

Die Digitalisierung hat dafür gesorgt, dass nahezu jeder und alles Daten hinterlässt. Und täglich werden es mehr.


Die Vielfalt der verfügbaren Daten wie beispielsweise Produkt-, Kunden-, Prozess- und Ablauf- sowie Mitarbeiterdaten liefern Wissen und Informationen, die im internationalen Wettbewerb den entscheidenden Vorteil darstellen können. Unternehmen, die schnell lernen, aus Daten Wissen und Informationen zu generieren, können schon heute deutlich erfolgreicher am Markt agieren.

Jetzt mit Data Management on Cloud ...

abgekündigte Technologien ersetzen.
umfangreiche Investitionen in neue Hardware oder Lizenzen umgehen.
eine adäquate Skalierungsstrategie für das Datenwachstum der nächsten Jahre liefern.
die unternehmensweite Datenarchitektur modernisieren und innovative Geschäftsmodelle ermöglichen.

Anforderungen an Modernes Datenmanagement

Unternehmen müssen sich auf Daten einstellen, den Umgang mit Daten erlernen und professionalisieren. Über Einzelmaßnahmen hinaus gilt es, Datenmanagement entlang der Wertschöpfungskette zu betrachten.

Wertschöpfungskette_Data Management on Cloud

Aufnahme & Verarbeitung

Speicherung

Analyse

Governance & Datenschutz

Effektive Aufnahme & Verarbeitung von Daten

Strukturierte wie unstrukturierte Daten aller Formate müssen problemlos aufgenommen und verarbeitet werden können. Hierzu bedarf es wartungsfreier nativer Schnittstellen zur effizienten Anbindung von Quell- und Zielsystemen. 


Bei der Weiterverarbeitung der Daten muss die Übertragungsgeschwindigkeit und die Rechenleistung zum Datenvolumen passen. 


Darüber hinaus muss die Stabilität des Betriebs gewährleistet werden. Dies kann durch einen homogenen Technologiestack und aufeinander abgestimmte, automatisiert gewartete Dienste geschehen.
 

Effiziente Speicherung von Daten

Ein stetig wachsendes Eingangsvolumen an Daten muss sicher gespeichert und für sekundenschnelle Auftragsausführung und für Analyseworkloads effizient verfügbar gemacht werden. Dabei muss sich die Speicher-Infrastruktur intelligent dem wachsenden Datenvolumen anpassen. 


Teildatenbestände sollten abhängig von der jeweiligen Zugriffsfrequenz kostenoptimal gespeichert werden, ohne zusätzlichen Wartungs- oder operativen Aufwand. 
 

Intelligente Analyse von Daten

Daten müssen ganzheitlich und zusammenhängend unter Einbezug von Machine Learning und KI-Technologien analysiert und ausgewertet werden können. Sind hierzu große Datenspeicher notwendig, sollten diese zur Kosteneinsparung nur temporär für die Dauer der Analyse bereitstehen. 


Damit Data Scientisten mit den jeweils aktuellsten Versionen der Werkzeuge für Business Insights und Analyse effizient arbeiten können, sollten diese in für Zusammenarbeit geeigneten Umgebungen zur Verfügung stehen. Ohne Wartungsfenster zum Einspielen von Patchen oder Updates. 


Um den Aufwand von Datenanalysen, Prototypen und das Ausführen von datengesteuerten Anwendungen zu minimieren, bedarf es einer integrativen Umgebung, wobei die Entwicklung und Dokumentation mit den für Data Scientisten gängigen Sprachen und Werkzeugen erfolgen muss. Hierüber sollten auch interaktive Visualisierungen und Business-Intelligence Funktionen über alle Datenquellen entwickelt und verwaltet werden können, so dass Benutzer im Self-Service eigene Dashboards und Reporte erstellen und für interne und externe Konsumenten publizieren können. 
 

Umfassendes Governance & Datenschutz Management

Einer steigenden Anzahl von Stakeholdern muss ein einfacher aber dennoch sicherer und berechtigter Zugriff auf die richtigen Daten bereitgestellt werden können. Dabei sollte mindestens das gleiche Maß an Datenschutz und Datensicherheit wie in einer On-Premise-Lösung angewendet werden. In Cloud Umgebungen betreiben große Cypersecurity-Teams hochmoderne Sicherheitssteuerungen bis herunter auf Hardware- und Firmware-Ebene, um das höchste Maß an Datensicherheit zu bieten. 


Ein Date Lifecycle Management muss dafür sorgen, dass Änderungen und Löschungen personenbezogener Daten DSGVO-konform protokolliert und an Folgesysteme weitergegeben wird. 


Mit Redundanz muss sichergestellt sein, dass die Daten verfügbar sind und im Notfall wiederhergestellt werden können, falls es zu vorübergehenden Hardwareausfällen kommt. Um eine weitere Schutzebene für lokale Notfälle oder Naturkatastrophen zu schaffen, sollte das Replizieren von Daten über Rechenzentren oder geografische Regionen hinweg möglich sein. 
 

Modernes Datenmanagement dank Cloud Infrastruktur

Die Cloud ist nicht nur aufgrund ihrer einfachen und schnellen Skalierung das richtige Fundament für Modernes Datenmanagement: Cloud Plattformen liefern zusätzlich bereits ein umfassendes Set an vorgefertigten Services, Frameworks und Tools. Die Cloud ermöglicht es Ihnen, Ihr Datenmanagement für das Zeitalter der Daten aufzurüsten. Wir helfen Ihnen dabei!  


Um Sie im Bereich Data-driven Business erfolgreich aufzustellen, betrachten wir mit Ihnen die gesamte Datenwertschöpfungskette und bieten Ihnen ein umfassendes Portfolio für Ihr datengetriebenes Geschäft - Von der Infrastruktur bis zu individuellen Use Cases.

Ihr Schnelleinstieg - Data Management on Cloud Starter

Mit unserem Einsteigerpaket Data Management on Cloud Starter implementieren wir Ihnen in nur zwei Schritten Ihren ersten konkreten Durchstich zum Modernen Datenmanagement. 

In einer initialen Analyse verschaffen wir uns einen Überblick über Ihre Ausgangslage und evaluieren mit Ihnen einen ersten konkreten Use Case. Im Anschluss setzen wir diesen zügig in einem Proof-of-Concept (PoC) um.

Data Management on Cloud Starter

Initialer Workshop
  • Einführung in Data- & Analytics-Services und -Frameworks
  • Analyse der bestehenden Daten- und Systemlandschaft
  • Analyse potenzieller technischer Hürden und Aufwände
  • Evaluierung eines relevanten Pilot-Use-Cases 
  • Identifikation benötigter Datenquellen
  • Lösungskonzeption
Umsetzung Pilot-Use Case
  • Setup der Cloud-Accountstruktur
  • Aufbau einer Landing-Zone für Rohdaten 
  • Daten-Onboarding: Aufbau von erforderlichen ETL-Pipelines
  • Erstellung eines Rechte- und Rollen-Modells

Davon profitieren Sie langfristig

Wettbewerbsvorteile durch Wissensvorsprung
Agilität durch Echtzeit-Informationen
Risikobegrenzung durch intelligente Forecasts und Prognosen
Zuverlässigkeit und Sicherheit durch umfassende Governance Konzepte

Sie wollen mehr über Modernes Datenmanagement erfahren?

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Die Schlüsseldisziplin zukunftsfähiger Unternehmen. Lesen Sie jetzt mehr in unserem eBook.

Wir sind Ihr Partner für Data Management on Cloud

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Umsetzungsstärke dank AI Competence Cluster
Leistungsbreite und Leistungstiefe
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Unsere Multi-Cloud Expertise für Sie

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Google Cloud Platform
Microsoft Azure

Ihre Ansprechpartner für Data Management on Cloud

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Mathias Lopass
Experte für Microsoft Azure
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Christian Scholz
Experte für die Google Cloud Platform
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Tina Marx
Expertin für Amazon Web Services