Data Mesh

Das ultimative Ziel jeder Organisation ist es, Strategien, Taktiken und Entscheidungen auf Erkenntnissen zu basieren, die der Konkurrenz nicht zur Verfügung stehen, um einen Wettbewerbsvorteil zu schaffen.

Dies ist nur möglich, wenn jeder und jedes System in einer Organisation Zugang zu den richtigen Daten hat, um wertschöpfende Erkenntnisse zu generieren. Oder anders ausgedrückt: „Daten-Demokratisierung“:

Jeder hat Zugang zu Daten und es gibt keine Torwächter, die einen Flaschenhals am Zugang zu den Daten schaffen. Das Ziel ist es, dass jeder jederzeit Daten nutzen kann, um Entscheidungen zu treffen, ohne Barrieren beim Zugang oder beim Verständnis.

Bernard Marr

Influencer - Vordenker in der Datenstrategie

Herausforderungen

Was wäre, wenn wir Ihnen sagen, dass dieses ultimative Ziel für jeden erreichbar ist, der die richtige Anstrengung unternimmt, um die Datenreife zu steigern.

Erkennen Sie diese Herausforderungen auf Ihrem Weg zur Daten-Demokratisierung?

Welche Pipelines und Plattformen müssen eingerichtet werden, um Self-Service-Analysen zu ermöglichen?

Was ist der optimalste Weg, um meine Daten zu speichern und zu modellieren: Data Warehouse vs. Data Lake, Data Vaulting

Welche Schulung ist erforderlich, um die Datenkompetenz von Daten- und Analystenteams sowie der Geschäftsbereiche zu verbessern?

Welche Dashboards und Datenvisualisierungstools integrieren sich am besten in den aktuellen Technologiestack

Wie sollte ich die Datenverwaltung, den Zugriff und die Sicherheit einrichten?

Das sind genau die Herausforderungen, die wir gemeinsam angehen können, damit Sie von den Vorteilen der Daten-Demokratisierung profitieren: Daten leicht entdecken und abrufen, bessere und schnellere Entscheidungen treffen und Sicherheit sowie Compliance gewährleisten.

Die 5 Dimensionen der Daten-Demokratisierung

Die Demokratisierung von Daten innerhalb Ihrer Organisation erfordert Maßnahmen in 5 Dimensionen. Das Ziel von Data Minded ist es, dass unsere Kunden ihre Ziele auf pragmatische und kosteneffiziente Weise erreichen. Unsere Kunden können in jeder Phase ihrer Reise auf unser Fachwissen zählen.

1. Self-Service-Analyse

Laut Gartner ist Self-Service-Analytics eine Form von Business Intelligence (BI), bei der Fachleute in der Linie ermächtigt und ermutigt werden, Abfragen durchzuführen und selbstständig Berichte zu erstellen, mit nominaler IT-Unterstützung.

Um dies zu erreichen, sind jahrelange sorgfältige Planung und ein vollständiges Überdenken der Unternehmensdaten Systeme und Architektur erforderlich. Tatsächlich ist es breiter gefasst als nur eine Werkzeugwahl. Prozesse, Menschen und die Art und Weise, wie Sie über ein Produkt denken, müssen sich ebenfalls anpassen.

Data Minded kann Ihnen helfen, die Bereiche zu identifizieren und zu visualisieren, die Ihnen helfen werden, ein funktionales Niveau der Selbstbedienung zu erreichen. Wir tun dies typischerweise anhand unseres Datenreife-Frameworks als Leitfaden. Dies kann als Grundlage für Ihre Datenstrategie in den kommenden Jahren dienen.

2. Dashboards & Datenvisualisierung

Wert aus Daten zu schaffen, erfordert die Umwandlung von Rohdaten in Dateninsights, die für jeden verständlich und umsetzbar sind. Während andere Datenverwaltungstools Daten zugänglicher machen können, erleichtern Dashboards und Datenvisualisierungstools (z.B. Tableau, PowerBI, Data Studio) die Interpretation.

Data Minded hilft dabei, die Datenplattform auszuwählen, die die Visualisierungstools speisen wird. Die Anzahl der Anbieter und Plattformen, die Sie in Betracht ziehen könnten, ist riesig. Basierend auf dem, was wir bei früheren Kunden gesehen haben, befindet sich Data Minded in einer einzigartigen Position, um eine neutrale Empfehlung abzugeben und die Umsetzung sowie die Akzeptanz zu beschleunigen.

3. Datenspeicherung & Modellierung

Es gibt mehrere Optionen, um Ihre Daten zu strukturieren, um Analysen zu erleichtern, d.h. ein Data Warehouse, einen Data Lake oder eine hybride Form, die als Data Lakehouse bezeichnet wird. Jede hat ihre eigenen Vor- und Nachteile.

https://www.fivetran.com/blog/what-is-a-data-lakehouse

Es gibt nicht eine Version der Wahrheit, und die organisatorischen Bedürfnisse ändern sich, wenn höhere Ebenen der Datenreife erreicht werden. Oftmals wird nicht nur die Datenstruktur verändert, sondern auch die zugrunde liegende Infrastruktur könnte betroffen sein, wenn sie mit einer Cloud-Migration kombiniert wird.

Es gab viel Diskussion über Datenmodellierung im modernen Datenraum. Traditionelles dimensionales (Sternschema) Modellieren ermöglicht schnelle und einfache Abfragen und ist gut für typische Berichtserfordernisse geeignet. Auf der anderen Seite ist es nicht allzu flexibel. Techniken wie Data Vaulting fügen eine zusätzliche Komplexitätsebene hinzu, die manchmal lohnenswert sein könnte.

Grundsätzlich glaubt Data Minded an eine dezentrale Datenlandschaft, die den Prinzipien des Data Mesh folgt. Jedes Team liefert seine eigenen Datenprodukte, die von anderen Teams in der Organisation genutzt werden können. Es gibt kein einziges globales Datenmodell für die gesamte Organisation. Stattdessen modelliert jede Abteilung die Daten nach ihren Bedürfnissen. Neue Datenprodukte können erstellt werden, um diese Modelle wiederzuverwenden. Z.B.: Eine 360-Grad-Kundenansicht oder ein dimensionales Modell von Finanzdaten.

Data Minded hat bereits Datenlager und Data Lakes in mehreren Organisationen implementiert. Vor der Umsetzung von Änderungen wird eine gründliche Analyse der aktuellen Herausforderungen und Bedürfnisse durchgeführt. Durch die Betrachtung des größeren Ganzen leitet Data Minded Organisationen durch die Phasen Design, Entwicklung und Implementierung.

4. Datenverwaltung, Zugang und Sicherheit

Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die von Ihrer Organisation verwalteten Daten geschützt und leicht zugänglich sind. Noch wichtiger ist dies im Umgang mit Kundendaten. Eine optimale Verwaltung von Unternehmensdaten bietet verschiedene Vorteile:

Zugang zu hochwertigen Daten zur Verbesserung der Qualität von Analysen
Sicher und konform mit Vorschriften
Daten aus mehreren Quellen konsolidieren, um die Effizienz zu steigern
Datenabhängigkeiten und Benutzer von Datenquellen leicht identifizieren

Data Minded hilft dabei, auf jeder Ebene Ihres Technologie-Stacks die richtigen Governance- und Sicherheitsentscheidungen zu treffen. Data Minded stellt nicht nur sicher, dass Sie die richtigen Werkzeuge (z.B. Collibra, Datahub, Great Expectations, AWS IAM usw.) haben und dass diese zu Ihrer Gesamtarchitektur passen, sondern implementiert auch die richtigen Prozesse.

5. Datenkompetenz

Die verfügbaren Werkzeuge und Prozesse sind das eine. Die Akzeptanz in der gesamten Organisation kann nur erfolgen, wenn die Mitarbeiter im Umgang mit ihnen kompetent sind.

Verschiedene Rollen erfordern unterschiedliche Wissens- und Erfahrungslevels. Data Minded hilft Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern und Datenanalysten, die richtigen Grundlagen zu erlernen und fortgeschrittene Konzepte durch unsere Data Minded Academy zu verstehen.