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Daten sind zwar mittlerweile die Grundlage jeder Entscheidungsfindung, doch aufgrund ihres wachsenden Volumens, ihrer Vielfalt und ihrer Verteilung auf mehrere Systeme – Cloud, On-Premises und Mainframe – wird ihre Verwaltung immer schwieriger. Trotz dieser Fragmentierung ist die Datenumgebung jedoch wichtiger denn je.

Management Summary

Datenintegration wird zur strategischen Pflicht: Erst ein konsistenter Blick auf Cloud-, On-Premise- und Mainframe-Daten schafft die Basis für belastbare Entscheidungen.
Governance entscheidet über den KI-Erfolg: Ohne klare Regeln, Datenqualität und Transparenz drohen KI-Initiativen hinter ihren Erwartungen zurückzubleiben.
Discovery und Lineage machen Komplexität beherrschbar: Inventarisierung, Abhängigkeitsanalyse und Datenherkunft decken Risiken, Redundanzen und Qualitätsprobleme auf.
Modernisierung braucht eine Wirkungsanalyse: Vor Migrationen müssen Nutzen, operative Folgen und regulatorische Anforderungen transparent bewertet werden.
Spezialisierte Plattformen beschleunigen den Wandel: Durchgängige Integrationslösungen schaffen eine verlässliche Datenbasis, senken Aufwand und stärken Sicherheit, Compliance und Performance.

Um gesetzliche Anforderungen zu erfüllen, die Systemsicherheit zu gewährleisten und Innovationspotenziale zu erschließen, müssen Unternehmen einen klaren, umsetzbaren und konformen Überblick über ihre Daten gewinnen.

Governance als Grundlage für erfolgreiche KI-Anwendungsfälle

All diese Komplexität stellt eine Herausforderung dar. Wie können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datenlandschaft für die Zukunft gerüstet ist? Insbesondere im Hinblick auf neue und sich abzeichnende Möglichkeiten mit KI und Analytik könnte eine unzureichend ausgestattete Datenumgebung dazu führen, dass ein großes Potenzial ungenutzt bleibt. Ganz zu schweigen vom Risiko von Fehlern oder Nachlässigkeiten, die sich aus eingeschränkter Transparenz ergeben und die Compliance beeinträchtigen können. Wie Gartner warnt, werden bis 2027 60 % der Unternehmen aufgrund inkonsistenter Data-Governance-Frameworks nicht den erwarteten Wert ihrer KI-Anwendungsfälle realisieren können. Das ist ein klares Signal: Ohne eine zuverlässige Grundlage werden die Technologien von morgen hinter den Erwartungen zurückbleiben.

Je länger Unternehmen brauchen, um ihre Datenprobleme anzugehen, desto schlimmer werden diese Probleme und desto weiter könnten sie im Streben nach zukünftigen Innovationen zurückfallen. Einer der wichtigsten Wege zu einem besseren Datenmanagement und zur Wertmaximierung liegt in der Datenauffindbarkeit.

Von der Diagnose bis zur Datenherkunft: Strukturierung eines hybriden Datenökosystems

Um das volle Potenzial von Daten in einer hybriden Umgebung auszuschöpfen, ist zunächst ein gründlicher Erkundungsprozess erforderlich. Die Teams müssen zunächst die für das Unternehmen entscheidenden Informationen und alle damit verbundenen regulatorischen Anforderungen identifizieren. Bei der Vorbereitung auf eine Modernisierung oder einen Technologiewechsel ist eine Bestandsaufnahme der Datenlandschaft unerlässlich.

Der nächste Schritt besteht darin, alle Abhängigkeiten zwischen den Anwendungen und Daten des Unternehmens abzubilden. Dies ist besonders nützlich für Unternehmen, die seit langer Zeit keinen solchen Bewertungsprozess mehr durchgeführt haben. Durch die Abbildung von Abhängigkeiten kann aufgedeckt werden, wo Unternehmen falsche, unvollständige oder unnötige Daten generieren, die eine fundierte Entscheidungsfindung nur behindern. Es kann auch hilfreich sein, eine Ursachenanalyse durchzuführen, um festzustellen, warum die Datenqualität in bestimmten Bereichen nachlässt.

Sobald ein Unternehmen ein besseres Verständnis dafür hat, wie Daten produziert und gespeichert werden, kann eine Wirkungsanalyse Aufschluss über die operativen Auswirkungen von Maßnahmen geben, mit denen Schwachstellen im Datenmanagement behoben werden können. Bevor ein Datenmigrations- oder Modernisierungsprojekt in Angriff genommen wird, sollten Führungskräfte wissen, welche Vorteile sich daraus für das Unternehmen ergeben. Dies ist auch eine gute Gelegenheit, um eine Datenherkunftsfunktion aufzubauen, falls diese noch nicht vorhanden ist.

Sollte das Unternehmen Änderungen zur Verbesserung der Datenflüsse und der Infrastruktur vornehmen, ergeben sich zusätzliche Möglichkeiten zur Optimierung des Datenaufwands. An diesem Punkt ist es einfacher, Datenaufblähungen zu minimieren, die Infrastruktur richtig zu dimensionieren und Daten von geringer Qualität zu eliminieren, die keinen geschäftlichen Mehrwert bieten. Dies ist auch der richtige Zeitpunkt, um eine Datenüberwachung zu implementieren, um Änderungen in der Datenstruktur und den Datenflüssen im Laufe der Zeit zu verfolgen.

Mit anderen Worten: Die Beherrschung einer hybriden Umgebung, die Transaktions-, verteilte und Cloud-Systeme umfasst, ist alles andere als einfach. Die hier beschriebenen Schritte können je nach den Datenanforderungen des jeweiligen Unternehmens Monate oder sogar Jahre in Anspruch nehmen.

Investitionen in speziell entwickelte Datenintegrationslösungen

Durch die Konzentration auf Lösungen, die den Datenintegrationsprozess vereinfachen, lassen sich wichtige Antworten auf viele offene Datenfragen eines Unternehmens finden. Hierfür ist eine Reihe speziell entwickelter Funktionen erforderlich, die von einem vertrauenswürdigen, kompetenten Partner unterstützt werden. Lösungen, mit denen sich alle Unternehmensdaten über verschiedene Umgebungen hinweg aufbereiten, abrufen, verwalten und interpretieren lassen, machen dies möglich.

Mit Lösungen, die eine größere Transparenz bieten, kann ein Unternehmen schnell einen umfassenden Überblick über seine Datenlandschaft gewinnen und eine einzige Quelle der Wahrheit für Benutzer schaffen, die den gesamten Datenbestand des Unternehmens über verteilte, Cloud- und Mainframe-Umgebungen hinweg abdeckt. Die ausgefeiltesten Lösungen ermöglichen es allen Arten von Benutzern, überzeugende Visualisierungen und Berichte zu erstellen. Dadurch können mehr Menschen Informationen besser verstehen und Entscheidungen auf der Grundlage hochwertigerer Informationen treffen.

Unabhängig von der Branche haben Unternehmen mit einem exponentiellen Datenwachstum in ihren IT-Systemen zu kämpfen. Und da Technologien wie KI dominieren, ist die Maximierung des Werts dieser Daten ohne Beeinträchtigung der Sicherheit oder steigende Betriebskosten zu einer strategischen Notwendigkeit für jedes Unternehmen geworden, das wettbewerbsfähig bleiben will.

Michael Curry, President, Data Modernization Business Unit, Rocket Software

FAQ: Datenintegration, Governance und KI

Warum ist Datenintegration heute eine Managementaufgabe?

Weil fragmentierte Daten Entscheidungen verlangsamen und Risiken bei Compliance, Sicherheit und Kosten erhöhen.

Was verbindet Datenintegration und KI?

KI liefert nur dann verlässliche Ergebnisse, wenn ihre Daten vollständig, auffindbar, hochwertig und nachvollziehbar sind.

Welche Rolle spielt Data Governance?

Sie definiert Verantwortlichkeiten, Qualitätsregeln, Zugriffe und Kontrollen über den gesamten Datenlebenszyklus.

Warum sind hybride Umgebungen besonders anspruchsvoll?

Cloud, On-Premise und Mainframe nutzen unterschiedliche Formate, Schnittstellen und Betriebsmodelle.

Was ist der erste Schritt zu einer besseren Datenbasis?

Eine Bestandsaufnahme identifiziert geschäftskritische Daten, Speicherorte, regulatorische Vorgaben und Verantwortliche.

Was leistet eine Abhängigkeitsanalyse?

Sie zeigt, wie Anwendungen und Datenflüsse zusammenhängen und wo Fehler, Redundanzen oder unnötige Daten entstehen.

Warum ist Data Lineage wichtig?

Die Datenherkunft macht Ursprung, Verarbeitung und Nutzung transparent und verbessert Auditierbarkeit sowie Vertrauen.

Wie lässt sich der Nutzen einer Modernisierung bewerten?

Eine Wirkungsanalyse stellt geschäftlichen Mehrwert, Risiken, Aufwand und operative Folgen gegenüber.

Was zeichnet eine geeignete Integrationslösung aus?

Sie verbindet heterogene Umgebungen, unterstützt Governance und Monitoring und schafft eine konsistente Sicht auf Unternehmensdaten.

Welches Ergebnis sollten Unternehmen anstreben?

Eine sichere, skalierbare und vertrauenswürdige Datenbasis, die Innovation beschleunigt und Betriebskosten kontrollierbar hält.

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