Erfolgreiche Datenarchitektur für Big Data entwickeln — Überblick

Datenarchitektur als Fundament erfolgreicher Big Data Strategien

Eine durchdachte Datenarchitektur bildet das Rückgrat jeder erfolgreichen Big Data Strategie. Sie ist die Basis, auf der sämtliche Datenprozesse eines Unternehmens aufbauen. Fehlt es an einer klaren Struktur, können Daten nicht effizient genutzt und Analysen nicht zielführend durchgeführt werden. Deshalb ist die Planung der Datenarchitektur entscheidend, um den Wert der Daten umfassend auszuschöpfen.

Typische Fehler bei der Planung der Datenarchitektur

Ein häufiger Fehler ist die Vernachlässigung der Skalierbarkeit. Unternehmen planen oft ihre Dateninfrastruktur lediglich für den aktuellen Gebrauch, ohne zukünftige Datenmengen und Anforderungen zu berücksichtigen. Dies kann zu erheblichen Problemen führen, wenn das Datenvolumen wächst und die bestehende Infrastruktur überfordert ist. Die Korrektur dieses Fehlers besteht darin, schon bei der Planung die zukünftige Entwicklung einzubeziehen und die Architektur modular aufzubauen. Dies ermöglicht, bei Bedarf zusätzliche Ressourcen hinzuzufügen, ohne das gesamte System umgestalten zu müssen.

Ein weiteres Problem ist die Insellösung, das heisst, dass verschiedene Abteilungen eigene Datenbanken und -strukturen entwickeln, die nicht miteinander kompatibel sind. Dies führt zu einer Fragmentierung der Datenlandschaft und erschwert die übergreifende Datenanalyse. Um diesen Fehler zu beheben, sollte eine unternehmensweite Datenstrategie implementiert werden, die Standards und Richtlinien für die Datenarchitektur festlegt. Eine zentrale Governance-Stelle kann hierbei die Koordination übernehmen und sicherstellen, dass die Daten nahtlos integriert und genutzt werden können.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Bestandsaufnahme und Anforderungsanalyse (Tage 1–7): Beginnen Sie mit einer umfassenden Bestandsaufnahme der bestehenden Datenarchitektur in Ihrem Unternehmen. Identifizieren Sie die genutzten Systeme, Speicherorte und Zugriffsrechte. Parallel dazu sollten Sie mit den verschiedenen Abteilungen die aktuellen und zukünftigen Anforderungen an die Datenarchitektur erheben.
2. Definition der Architekturprinzipien (Tage 8–14): Entwickeln Sie basierend auf den gesammelten Informationen übergreifende Architekturprinzipien. Diese sollten sowohl die Skalierbarkeit als auch die Integration der unterschiedlichen Datensysteme berücksichtigen. Legen Sie fest, welche Datenstandards und Protokolle verwendet werden sollen.
3. Entwurf eines Skalierungsplans (Tage 14–21): Erstellen Sie einen detaillierten Plan zur Skalierung der Dateninfrastruktur. Berücksichtigen Sie mögliche Wachstumsszenarien und bestimmen Sie, welche technischen Erweiterungen im Bedarfsfall erforderlich sind. Dies sollte die Auswahl und Implementierung von skalierbaren Cloud-Diensten, Datenbanken und Speicherlösungen einschliessen.
4. Implementierung von Governance-Strukturen (Tage 22–30): Setzen Sie eine Governance-Struktur auf, die für die Überwachung und Einhaltung der festgelegten Standards verantwortlich ist. Etablieren Sie klare Prozesse für das Reporting und die Aktualisierung der Datenarchitektur. Diese Struktur soll sicherstellen, dass neue Datenanforderungen effizient und standardisiert umgesetzt werden.

Durch die sorgfältige Planung und Implementierung einer robusten Datenarchitektur können Unternehmen sicherstellen, dass sie flexibel auf zukünftige Bedürfnisse reagieren und den vollen Nutzen aus ihren Daten ziehen können.