Das Aufkommen der Data Discovery

Tools zur Self-Service Data Discovery sind als Antwort zu IT-zentrischen Umgebungen für Business Intelligence (BI) aufgekommen, da diese meist viel zu lange brauchen, um Berichte zu generieren. Nach dem Best Practice

1Benchmark Report von der TDWI brauchte man im Durchschnitt 7 Wochen, um einen komplexen Bericht oder ein komplexes Dashboard zu erstellen; über ein Drittel aller Unternehmen brauchten über drei Monate, um eine neue Datenquelle an ein existierendes Geschäftssystem anzuschließen. Tools zur Data Discovery haben ihr Augenmerk auf die Bedürfnisse der Endanwender und bieten einen schnellen, agilen und visuell intuitiven Weg, sich mit Daten zu verbinden und Einsichten zu erhalten, ohne sich auf die IT-Infrastruktur verlassen zu müssen.

Data Discovery ohne Steuerung

„Im Laufe des Jahres 2016 werden weniger als 10% der Self-Service BI-Initiativen hinreichend gesteuert werden, was zu Inkonsistenzen führen wird, die sich nachteilig auf das Geschäft auswirken werden“. (Gartner, 2015)

Die meisten reinen Data Discovery-Tools sind desktopbasierte Anwendungen, die hauptsächlich Lokalspeicher verwenden und auf Abteilungsebene vertrieben werden. Sie bieten zwar mehr Freiheiten für die Endanwender, doch entsprechen sie meistens nicht den Sicherheits– und Governance-Richtlinien, die IT in Unternehmen erfordert. Das führt zu Vertrauensproblemen und schafft Herausforderungen für Unternehmen:

Herausforderungen für die IT

  • Analytisch abgekapselte Speicher ohne eine Single Source of the Truth
  • Mangelhafte Sicherheit und Transparenz
  • Schwierige Wartung

Herausforderungen für das Business

  • Das Business erhält eine subjektive Sicht auf die Information
  • Widersprüchliche Berichte umterminieren Vertrauen in die Daten
  • Keine Wiederverwendbarkeit von Datenmodellen, Business-Logiken oder Metriken

Strategische Herausforderungen

  • Schwierig, unternehmensweite Deployments vorzunehmen
  • Der analytische Reifegrad des Geschäfts ist auf lange Sicht betroffen

Gesteuerte Data Discovery: Best Practices

Gesteuerte Umgebungen zur Data Discovery entsprechen sowohl den Anforderungen der Unternehmens-IT, als auch denen der Business-User. Die Endanwender erhalten die Freiheit und die Agilität, um auf Daten zuzugreifen und sie analysieren zu können; die IT hat genug Transparenz und Kontrolle, was Sicherheit und Steuerung angeht.

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