In den vergangenen zehn Jahren haben unterschiedlichste Technologien, Plattformen und Use-Cases zu einer Flut an Daten geführt. Noch nie standen uns vergleichbar viele Daten zur Verfügung. Kein Wunder also, dass dies zu einer Vielzahl an neuen Applikationen geführt hat, die auf diese Daten zugreifen und daraus Informationen, Analysen oder andere Aktivitäten generieren. Die Grundlage für die Nutzung all dieser Daten ist allerdings eine optimierte Datenarchitektur, die einen sicheren, effizienten, schnellen und strukturierten Zugriff auf ebendiese Daten ermöglicht.
Ohne eine zukunftsweisende Datenstrategie kommt heute eigentlich kein Unternehmen mehr aus, das in irgendeiner Art und Weise digital aktiv ist. Auch in Hinblick auf den Vormarsch Künstlicher Intelligenz, müssen Unternehmen in diesem Punkt aktiv werden. Die Datenarchitektur definiert dabei die nötigen Standards, Richtlinien und Modelle, um Daten zu erfassen, zu speichern, zu ordnen, zu integrieren und schließlich zu verwenden. Die Anforderungen der relevanten Geschäftsmodelle müssen dabei von einem Data Architect in Daten- und Systemanforderungen transferiert werden.
Moderne Datenarchitekturen sollten deshalb unter anderem die folgenden Eigenschaften aufweisen, um bereit für zukünftige Anforderungen und Anwendungen zu sein:
- Bereitstellung der Daten in Echtzeit:
Daten müssen automatisiert und in Echtzeit verarbeitet, validiert, gesteuert und klassifiziert werden können – nur so können zum Beispiel KI-basierte Applikationen auch wirklich den maximalen Nutzen aus den zur Verfügung stehenden Daten ziehen. - Die Datenarchitektur sollte Cloud-native sein:
Eine zukunftsweisende Datenarchitektur sollte schon heute Cloud-native sein, um den Anforderungen an Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Sicherheit gerecht werden zu können. - Maximale Integrationsmöglichkeiten der Daten:
Die Datenarchitektur sollte Standard-APIs vorsehen, die eine nahtlose Integration der Daten in verschiedenste Applikationen ermöglichen. - Skalierbarkeit der Data Pipelines:
Echtzeit-Datenstreaming und Micro-Batch-Data-Bursts sollten unterstützt werden, sodass die Architektur für künftige, vielleicht noch anspruchsvollere Applikationen bereit ist.
Sind diese Anforderungen erfüllt, steht einer zukunftsfähigen Datenarchitektur nichts im Weg. Ein Unternehmen ohne moderne Datenarchitektur sollte von datengetriebenen Geschäftsmodellen jedoch dringend Abstand nehmen, um Schäden, Datenlecks und Ausfälle zu vermeiden.