Kosteneinsparungen durch intelligentes Datenmanagement

Dieser Artikel befasst sich mit bewährten Strategien zur Kosteneinsparung im Datenmanagement.

Zentralisierung von Daten in einem einheitlichen Repository

Viele Unternehmen haben heutzutage mit fragmentierten Datenökosystemen zu kämpfen, die eine effiziente Verwaltung und Entscheidungsfindung behindern.

„Vor allem mittelständische Unternehmen tendieren immer häufiger dazu, sich mit unterschiedlichen sofort einsatzbereiten Cloud-Lösungen einzudecken, was leider zu einer stark fragmentierten IT-Umgebung führt“, erklärt Łukasz Cempulik, DWH- und BI-Architekt bei Striped Giraffe.

Diese Unternehmen setzen auf verschiedene cloudbasierte Tools, die jeweils für spezifische Aufgaben entwickelt wurden. Allerdings führt der Mangel an Standardisierung zwischen den Systemen unterschiedlicher Anbieter häufig dazu, dass Unternehmen Daten manuell vorbereiten und hochladen müssen. Nur so können diese Tools Aufgaben wie die Erstellung personalisierter Produktempfehlungen oder die Umsetzung gezielter Marketingkampagnen effektiv durchführen.

Fragmentierte Datensysteme verursachen erhebliche Kosten:

• Redundante Datenspeicherung: Mehrere Abteilungen führen doppelte Datensätze, was die Kosten für Datenspeicherung und -verarbeitung in die Höhe treibt.
• Ineffiziente Prozesse: Datenaufbereitung und manuelle Übertragungen verschwenden wertvolle Zeit und Ressourcen.
• Verpasste Chancen: Ohne eine einheitliche Sichtweise fällt es Unternehmen schwer, verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, wodurch Wachstumschancen verpasst werden.

Die Zentralisierung von Daten in einer einheitlichen Datenplattform behebt diese Ineffizienzen und senkt die Kosten. Sie ermöglicht es Organisationen,

• Redundanz zu beseitigen: Doppelte Datensätze zusammenführen und so Speicherkosten senken
• Abläufe zu optimieren: Datenflüsse automatisieren und so den Zeitaufwand für manuelle Aufgaben reduzieren
• Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen: Die Berichterstattung an Aufsichtsbehörden vereinfachen und kostspielige Bußgelder vermeiden

Governance spielt in diesem Prozess eine entscheidende Rolle. Ein solides Data-Governance-Framework stellt sicher, dass die Daten korrekt und konsistent sind und den Geschäftsanforderungen entsprechen.

„Bei der Auswahl von technischen Lösungen beginnen wir immer mit einer gründlichen Analyse der bestehenden Systeme und spezifischen Anforderungen des Kunden. So können wir die am besten geeigneten Tools empfehlen“, sagt Łukasz Cempulik. “Zu den Plattformen, die wir häufig empfehlen, gehören Lösungen von Talend, Informatica, Snowflake, Microsoft, Google oder AWS, da sie Unternehmen, die ihre Daten effektiv zentralisieren und verwalten möchten, Flexibilität und Skalierbarkeit bieten.“

Investitionen in die Datenvirtualisierung

Im Gegensatz zur Zentralisierung von Daten in einem einzigen Repository bietet die Datenvirtualisierung einen agileren Ansatz, indem ein virtueller Layer erstellt wird, der Daten integriert, ohne sie physisch zu verschieben. Diese Strategie ist besonders effektiv in Architekturen wie Data Mesh, bei denen dezentrale Datenhoheit mit organisatorischen Bereichen einhergeht.

Hauptvorteile der Datenvirtualisierung:

• Kosteneffizienz: Durch den Wegfall umfangreicher Datenmigrationen werden durch die Virtualisierung die Speicher- und Infrastrukturkosten erheblich gesenkt.
• Skalierbarkeit: Virtualisierung unterstützt dynamische Umgebungen und integriert neue Datenquellen nahtlos.
• Verbessertes Qualitätsmanagement: Tools innerhalb der Virtualisierungsschicht gewährleisten die Konsistenz über Datensätze hinweg, selbst wenn diese auf mehrere Systeme verteilt sind.
• Schnellere Datenbereitstellung: Datenvirtualisierung beschleunigt die Verfügbarkeit von Daten für kritische Anwendungen, ermöglicht einen schnelleren Zugriff auf Erkenntnisse und verkürzt die für herkömmliche Datenaufbereitungsprozesse benötigte Zeit.

Automatisierung von Datenverwaltungsprozessen

Automatisierung ist nach wie vor ein Eckpfeiler der kosteneffizienten Datenverwaltung. Von der Erfassung bis zum Reporting: Durch die Automatisierung von Routineprozessen bei der Datenverarbeitung werden manuelle Fehler reduziert und Ressourcen für strategische Initiativen freigesetzt.

Hauptanwendungsbereiche der Automatisierung in der Datenverwaltung:

• Datenerfassung: Automatisierung der Erfassung und Integration von Daten aus unterschiedlichen Systemen oder Datenquellen. Dieser Prozess stellt sicher, dass Daten kontinuierlich und ohne manuelle Eingriffe von mehreren Standorten aus erfasst werden, sodass ein nahtloser Informationsfluss in zentrale Speicher ermöglicht wird.
• Datentransformation: Anwendung von Geschäftsregeln auf Daten, um sicherzustellen, dass sie das richtige Format oder die richtige Struktur für die Analyse haben. Zum Beispiel die Berechnung von Aggregaten oder die Anpassung von Zeitstempeln.
• Datenqualitätsmanagement: Automatisierte Datenqualitätsprüfungen in großem Umfang, einschließlich der Identifizierung und Behebung doppelter Datensätze, fehlender Werte oder Inkonsistenzen.
• Analysen und Berichterstellung: Automatisierung der Erstellung von Berichten und Dashboards, um Stakeholdern Einblicke nahezu in Echtzeit zu bieten. Dies ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung und eliminiert den manuellen Aufwand für das Abrufen und Analysieren von Daten für Geschäftsberichte.
• Datensicherung und -archivierung: Automatisierung von Datensicherungs- und Archivierungsprozessen, um sicherzustellen, dass Daten sicher und effizient gespeichert werden. Dies ist besonders wichtig für die Notfallwiederherstellung und die Einhaltung von Aufbewahrungsrichtlinien.

„Unternehmen unterschätzen oft den ROI der Automatisierung in Daten-Workflows“, bemerkt Łukasz Cempulik. “Sie rationalisiert nicht nur Prozesse, sondern sorgt auch für Konsistenz zwischen den Systemen und reduziert versteckte Kosten durch Fehler und Ineffizienz.“

Unternehmen, die Automatisierung nutzen, haben laut aktuellen Branchen-Benchmarks eine Senkung der Betriebskosten im Zusammenhang mit der Datenverwaltung um bis zu 40 % erzielt.

Cloud-basierte Lösungen für das Datenmanagement

Die Migration des Datenmanagements in die Cloud bietet eine leistungsstarke Alternative zur herkömmlichen lokalen Infrastruktur. Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Google Cloud und Microsoft Azure bieten skalierbare Tools zum Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen und sind somit ideal für Unternehmen, die ihre Betriebsabläufe optimieren möchten.

Wie sie Kosten senken:

• Eliminiert die Kosten für die Infrastruktur vor Ort: Durch den Verzicht auf lokale Server können Unternehmen die Kosten für die Wartung der physischen Infrastruktur, einschließlich Serverhardware, Software-Updates und IT-Personal, senken.
• Pay-as-you-go-Modell: Cloud-Dienste ermöglichen es Unternehmen, nur für die Ressourcen zu bezahlen, die sie tatsächlich nutzen, wodurch Verschwendung reduziert und eine kosteneffiziente Skalierung ermöglicht wird.
• Skalierbarkeit: Bei wachsenden Datenmengen bieten Cloud-Plattformen eine einfache Skalierbarkeit, sodass nicht ständig in neue Hardware investiert werden muss, um mit der Nachfrage Schritt zu halten.

Trotz der klaren Kostenvorteile zögern viele Unternehmen – insbesondere in stark regulierten Branchen – aufgrund von Sicherheitsbedenken, ihre Daten in öffentliche Clouds zu verlagern. Laut Łukasz Cempulik ist es zwar verständlich, dass Organisationen in Sektoren wie dem Finanz- und Gesundheitswesen vorsichtig sind, aber führende Cloud-Plattformen sind oft sicherer als herkömmliche lokale Einrichtungen.

Cloud-Anbieter investieren stark in die Sicherheitsinfrastruktur und bieten eine robuste Verschlüsselung, kontinuierliche Sicherheitsüberwachung und Compliance-Zertifizierungen, die viele interne IT-Abteilungen nur schwer erreichen können. Darüber hinaus sind führende Plattformen mit Disaster-Recovery-Protokollen und fortschrittlichen Backup-Lösungen ausgestattet, die die Geschäftskontinuität im Falle von Störungen sicherstellen.

Für stark regulierte Branchen bieten Cloud-Dienste jetzt Funktionen wie dedizierte Cloud-Instanzen und private Cloud-Setups, um strenge Compliance-Standards (z. B. DSGVO, HIPAA) zu erfüllen. Diese Lösungen stellen sicher, dass Daten in sicheren, isolierten Umgebungen gespeichert werden, und tragen so Bedenken hinsichtlich Datenschutz und -sicherheit Rechnung.

Fazit

Effektives Datenmanagement ist nicht nur eine technische Herausforderung, sondern auch eine finanzielle Notwendigkeit. Durch die Zentralisierung von Daten, die Implementierung von Virtualisierung, die Automatisierung von Arbeitsabläufen und den Übergang zu Cloud-basierten Lösungen können Organisationen ihre Kosten erheblich senken und gleichzeitig die operative Effizienz steigern.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, diese Strategien auf die individuellen Bedürfnisse der Organisation abzustimmen. Schließlich sind Kosteneinsparungen nur dann sinnvoll, wenn sie zu besseren Erkenntnissen, smarteren Entscheidungen und einem stärkeren Wettbewerbsvorteil führen.

Ist Ihre Organisation bereit, den Ansatz zur Datenverwaltung zu transformieren und gleichzeitig Kosteneinsparungen zu realisieren?

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