Erfolgsrezept — Datenarchitektur in Big Data Strategien — Überblick

Kernaussage: Sorgfältige Planung der Datenarchitektur ist entscheidend für den Erfolg von Big Data Strategien in KMUs.

Bei der Implementierung einer Big Data Strategie steht die Datenarchitektur im Mittelpunkt. Sie bestimmt, wie Daten gesammelt, gespeichert, verarbeitet und genutzt werden. Eine gut durchdachte Datenarchitektur kann den Wert von Daten maximieren, während eine unzureichend geplante Struktur zu Ineffizienzen und Fehlinvestitionen führen kann.

Typische Fehler bei der Planung der Datenarchitektur

Ein häufiger Fehler ist das Fehlen eines klaren Verständnisses der Geschäftsziele und Anforderungen. Unternehmen beginnen oft mit der Implementierung moderner Technologien und Plattformen, ohne sich darüber klar zu sein, welche spezifischen Probleme sie damit lösen wollen. Um diesen Fehler zu vermeiden, sollten Unternehmen zunächst detailliert analysieren, welche Daten für die Unternehmensziele wertvoll sind und wie diese genutzt werden können, um den Geschäftserfolg zu steigern.

Ein weiterer typischer Fehler ist die Vernachlässigung der Skalierbarkeit. Eine Architektur, die nicht auf Wachstum ausgelegt ist, kann schnell an ihre Grenzen stossen, wenn das Datenvolumen steigt. KMUs sollten von Anfang an auf modular aufgebaute Systeme setzen, die bei Bedarf angepasst und erweitert werden können.

Zudem wird oft die Datenqualität übersehen. Ohne Mechanismen zur Sicherung und Verbesserung der Datenqualität können die besten architektonischen Ansätze untergraben werden. Die Einführung regelmässiger Qualitätskontrollen und Cleanup-Prozesse stellt sicher, dass die Daten zuverlässig und nutzbar bleiben.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Ziele definieren: Innert der ersten Woche sollten Sie zusammen mit den wichtigen Stakeholdern klare geschäftliche Ziele formulieren, die durch die Datenstrategie unterstützt werden. Identifizieren Sie, welche Daten am wertvollsten sind und welche Prozesse verbessert werden können.
2. Bestandsaufnahme der vorhandenen Infrastruktur: Führen Sie in den darauf folgenden Tagen eine umfassende Bestandsaufnahme Ihrer bestehenden IT-Infrastruktur und Datensysteme durch. Notieren Sie sich deren Stärken und Schwächen in Bezug auf Skalierbarkeit, Integration und Sicherheit.
3. Blueprint der Datenarchitektur erstellen: Auf Basis der analysierten Daten und Infrastruktur entwickeln Sie in der dritten Woche ein initiales Architektur-Blueprint, das auf den definierten Geschäftszielen basiert. Achten Sie auf Flexibilität, Skalierbarkeit und Interoperabilität.
4. Pilotprojekt starten: Beginnen Sie ab der vierten Woche ein kleines Pilotprojekt, um die entworfene Architektur zu testen. Wählen Sie dafür einen konkreten Anwendungsfall aus, der messbare Resultate bietet und innerhalb der Organisation schnell verfolgt werden kann.
5. Feedback und Anpassung: Sammeln Sie zum Ende des Monats regelmässiges Feedback von den Nutzern und Stakeholdern. Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um die Architektur weiter zu verfeinern und anzupassen.

Durch diese zielgerichteten Schritte können KMUs die Planung ihrer Datenarchitektur effizient steuern und sicherstellen, dass die eingesetzten Lösungen sowohl heutigen als auch zukünftigen Anforderungen gerecht werden.