Datenarchitektur

Datenarchitektur:

automatisierte Struktur(ierung) der Unternehmensdaten
punktgenaue, effiziente Lieferung von relevanten Daten in Echtzeit

Ein Standardisierungsprozess zur Verwaltung von Daten.

Hinsichtlich der Entwicklung einer Datenarchitektur liegt der Fokus heutzutage primär auf der Verarbeitung und der Nutzung von Daten. Der Standardisierungsprozess steht dabei im Vordergrund, damit alle relevanten Daten in Echtzeit zur Verfügung stehen. Durch die effiziente Datennutzung und eine automatisierte Datenkonfiguration an einem zentralen Ort kann dies ermöglicht werden. Besonders bei großen Datenmengen (Big Data) ist es erforderlich, die Datenhaltung, -aufbereitung und -auswertung mithilfe von einer standardisierten Datenarchitektur zu organisieren.

ANWENDUNGSGEBIETE.

Eine moderne Datenarchitektur ist besonders wichtig, wenn Unternehmen die Vorteile neuer Technologien wie KI, Automatisierung, Blockchain und dem Internet of Things nutzen wollen. Folgende Bestandteile sind insbesondere hervorzuheben:

Cloud-native
Konzeption einer Datenarchitektur, die elastisch skalierbar, hochverfügbar und End-to-End-Sicherheit bietet

Nahtlose Datenintegration
Über Standard-APIs sollte sich eine Datenarchitektur in bereits vorhandenen Anwendungen einfügen lassen

Skalierbare Data Pipelines
Unterstützung von Echtzeit-Integration, anspruchsvollen Workflows und kognitiven Analysen in einem Framework

Daten in Echtzeit
Datenarchitekturen sollten automatisierte und aktive Datenvalidierung, -klassifizierung, -verwaltung, und -steuerung möglich machen

Entkoppelt und erweiterbar
Bei Datenarchitekturen sollte es zwischen den Services keine Abhängigkeit geben

Sicherheit
Moderne Datenarchitekturen erkennen bestehende und neue Bedrohungen für die Datensicherheit. Sie garantieren die Einhaltung der DSGVO wie dem HIPAA

IHRE VORTEILE IM ÜBERBLICK.

Standardisiertes Abrufen und Verarbeiten von Daten, um Zugang zu den Daten der jeweils anderen zu erlangen (bezogen auf verschiedene Regionen und Geschäftsfunktionen)
Reduzierung der Redundanz, damit es nicht zu Überlappungen von Datenfeldern in verschiedenen Quellen führt
Verbesserung der Datenqualität, damit sie jetzt und in Zukunft nützlich sind
Zeitersparnis durch Automatisierung
Data-Lifecycle-Management, um zu berücksichtigen wie Daten im Laufe der Zeit verwaltet werden