Datenmodernisierung: Transformation von Legacy-Infrastruktur für höhere Effizienz und Skalierbarkeit

Moderne Dateninitiativen sind für Unternehmen unverzichtbar, die das Potenzial von Big-Data-Technologien, maschinellem Lernen und Echtzeit-Analytics ausschöpfen möchten. Fortschrittliche Anwendungsfälle wie Predictive Analytics, Personalisierung und intelligente Automatisierung setzen standardmäßig eine skalierbare Datenverarbeitung, hochwertige Daten und eine starke Governance voraus.

Die Vorteile der Datenmodernisierung sind sowohl technischer als auch geschäftlicher Natur. Unternehmen profitieren von besserer Datenqualität, erhöhter Datensicherheit, besserem teamübergreifendem Datenzugriff und der Möglichkeit, Daten effizienter auszuwerten. Für viele Unternehmen stellen Initiativen wie die Hadoop-Migration einen gängigen und praktischen Ausgangspunkt auf dem Weg zur umfassenderen Datenmodernisierung dar.

Datenmodernisierung und ihren Lebenszyklus verstehen

Was ist Datenmodernisierung?

Datenmodernisierung bezeichnet die strategische Neuausrichtung der Art und Weise, wie ein Unternehmen seine Datenumgebung konzipiert, betreibt und steuert. Sie umfasst die Dateninfrastruktur, die Datenarchitektur, Data Governance und Datenanalysefunktionen. Auch die Datenmigration oft Teil des Prozesses ist, beschränkt sich die Datenmodernisierung nicht auf die Übertragung von Daten von einem System in ein anderes. Ihr Ziel ist es, eine skalierbare und sichere Datengrundlage zu schaffen, die fortgeschrittene Analytics- und KI-Anwendungsfälle zuverlässig unterstützt.

Im Kern ersetzt die Datenmodernisierung isolierte On-Premises-Systeme durch eine einheitliche, cloudbasierte Lösungen, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten können. In herkömmlichen Umgebungen werden Data Warehouses, Data Lakes und Analysetools in der Regel getrennt. Das führt zu Fragmentierung und doppeltem Aufwand. Moderne Datenarchitekturen sind darauf ausgelegt, diese Workloads zusammenzuführen, um die Komplexität zu reduzieren und gleichzeitig die Konsistenz und Performance zu verbessern.

Mit der Modernisierung ihrer Datensysteme können Unternehmen große und wachsende Datenmengen besser verwalten, die Datenverarbeitung optimieren und die Zuverlässigkeit entlang ihrer Analytics-Workflows verbessern. Ein einheitliches Datenökosystem ermöglicht es Teams, auf gemeinsame Daten-Assets zuzugreifen, eine konsistente Governance anzuwenden und funktionsübergreifend effektiver zusammenzuarbeiten. Diese Grundlage sorgt für schnellere Erkenntnisse und flexibleres Experimentieren, ohne die Kontrolle zu beeinträchtigen.

Cloud-Computing spielt eine zentrale Rolle in der modernen Dateninfrastruktur. Cloud-Plattformen bieten elastische Storage- und Compute-Ressourcen, sodass Unternehmen nach Bedarf skalieren können. Gleichzeitig vereinfachen sie die Datenspeicherung, erhöhen die Ausfallsicherheit und reduzieren den operativen Aufwand für die Verwaltung der physischen Infrastruktur.

Für viele Unternehmen ist das Verständnis der Datenmigration als Baustein einer umfassenderen Strategie ein wichtiger erster Schritt für eine erfolgreiche Initiative zur Datenmodernisierung.

Datenmodernisierung vs. Datenmigration

Datenmodernisierung und Datenmigration sind eng miteinander verbunden, dienen aber unterschiedlichen Zwecken. Datenmigration ist der technische Prozess der Übertragung von Daten von einem System auf ein anderes, beispielsweise die Übertragung von Daten von einer On-Premises-Plattform in eine cloudbasierte Umgebung. Sie konzentriert sich auf die Wahrung der Datengenauigkeit und -kontinuität während der Übertragung. Auch wenn eine Migration häufig notwendig ist, wird dabei allein nicht berücksichtigt, wie Daten genutzt, verwaltet oder analysiert werden.

Die Datenmodernisierung ist eine breitere, umfassendere Strategie. Sie umfasst die Neugestaltung der Datenarchitektur, die Einführung moderner Datentechnologien und die Implementierung einheitlicher Data-Governance-Praktiken. Anstatt nur bestehende Systeme zu verlagern, überdenkt die Datenmodernisierung, wie Daten im Unternehmen fließen und wie sie Analytics-, BI- und KI-Workloads unterstützen.

Im Rahmen einer Datenmodernisierungsinitiative ist die Datenmigration ein wichtiger Schritt von vielen. Eine erfolgreiche Modernisierung erfordert auch die Datenintegration über verschiedene Quellen hinweg, die Datenbereinigung zur Verbesserung von Qualität und Zuverlässigkeit sowie aktualisierte Datenverwaltung-Praktiken, die Skalierbarkeit und Sicherheit unterstützen. Diese Änderungen ermöglichen fortschrittlichere Daten- und Analysefunktionen, wie Echtzeit-Einblicke und maschinelles Lernen.

Ebenso wichtig ist, dass die Datenmodernisierung kulturelle und organisatorische Veränderungen mit sich bringt. Teams müssen neue Arbeitsweisen im Umgang mit Daten etablieren, Zuständigkeiten und Verantwortlichkeiten neu definieren und Kompetenzen aufbauen, die auf moderne Datenplattformen abgestimmt sind. Ohne diese Veränderungen können selbst technisch sauber umgesetzte Migrationen keinen nachhaltigen geschäftlichen Mehrwert liefern.

Der Lebenszyklus der Datenmodernisierung

Der Lebenszyklus der Datenmodernisierung beschreibt einen strukturierten, wiederholbaren Ansatz zur Transformation der Datenumgebung eines Unternehmens bei gleichzeitigem Management von Risiken und Komplexität. Er beginnt in der Regel mit einer Bewertung der Datenmodernisierung, gefolgt von einer Gap-Analyse, der Planentwicklung, der Technologieauswahl, der schrittweisen Implementierung, der Datenintegration und der kontinuierlichen Optimierung. Gemeinsam ermöglichen diese Phasen eine schrittweise Modernisierung bei laufendem Geschäftsbetrieb.

In der Analysephase wird ein klares Verständnis des Ist-Zustands geschaffen. Organisationen bewerten bestehende Datensysteme, Datenqualität und Datenintegrität sowie die Definition von Dateneigentum und -verantwortung. In diesem Schritt werden auch die aktuellen Datenverwaltungspraktiken untersucht, um Engpässe, doppelte Arbeit und Governance-Lücken zu identifizieren, die Analytics und die operative Effizienz einschränken.

Auf dieser Grundlage folgen Lösungsdesign und Planung. In dieser Phase wird eine moderne Datenarchitektur definiert, die Data Warehousing, Data Lakes und Echtzeitdatenverarbeitung kohäsiv miteinander verbindet. Anschließend erfolgt die Technologieauswahl, die sich an Skalierbarkeit, Performance, Sicherheit und der Ausrichtung auf die Geschäftsziele orientiert.

Die Implementierung erfolgt in der Regel schrittweise, um Risiken zu reduzieren und frühzeitig Mehrwert zu schaffen. Zu den wichtigsten Überlegungen gehören die Einrichtung Zugriffs- und Datenzugriffskontrollen, die Umsetzung von Data-Governance-Praktiken sowie die frühzeitige Verankerung von Sicherheits- und Compliance-Frameworks. So wird sichergestellt, dass die verbesserte Zugänglichkeit nicht zulasten von Vertrauen oder regulatorischen Anforderungen geht.

Über den gesamten Lebenszyklus hinweg ist ein iterativer Ansatz entscheidend. Durch die Kombination aus schnellen Erfolgen und langfristiger strategischer Ausrichtung können Unternehmen ihre Datenlandschaft nachhaltig modernisieren. Für viele Unternehmen spielen Ansätze zur Data-Warehouse-Migration eine zentrale Rolle innerhalb dieses umfassenderen Lebenszyklus.

Erstellung einer strategischen Roadmap zur Datenmodernisierung

Komponenten einer effektiven Strategie zur Datenmodernisierung

Eine effektive Strategie zur Datenmodernisierung beginnt mit einer klaren Ausrichtung auf die Geschäftsziele. Unternehmen sollten definieren, was sie erreichen wollen – etwa schnellere Erkenntnisse, eine höhere Datenqualität oder geringere Betriebskosten – und diese Ziele als Maßstab für technische Entscheidungen heranziehen. Zu den grundlegenden Bausteinen zählen die Dokumentation des aktuellen Zustands der Datensysteme, die Definition einer klaren Zielvision, die Bewertung von Risiken sowie die Festlegung messbarer Erfolgskennzahlen, mit denen sich der Fortschritt über die Zeit nachvollziehen lässt.

Die Unterstützung durch das Management ist entscheidend, um die notwendige Dynamik aufrechtzuerhalten. Die Datenmodernisierung erstreckt sich oft über mehrere Teams und Funktionen, weshalb eine funktionsübergreifende Beteiligung unerlässlich ist. Führungskräfte helfen dabei, Kompromisse zu finden, Budgets zu sichern und Prioritäten zu bekräftigen, wenn Modernisierungsbemühungen mit dem operativen Tagesgeschäft konkurrieren.

Ebenso wichtig sind klar definierte Datenverantwortlichkeiten und eine starke Data Governance. Ohne definierte Verantwortlichkeit für Daten-Assets können Modernisierungsbemühungen zu Inkonsistenzen und technischen Schulden führen. Governance-Frameworks tragen dazu bei, dass die Daten auch bei der Weiterentwicklung der Systeme korrekt, sicher und nutzbar bleiben. Einheitliche Governance-Ansätze erleichtern die Anwendung konsistenter Richtlinien für Analytics-, BI- und KI-Workloads.

Erfolgreiche Strategien schaffen ein Gleichgewicht zwischen kurzfristigem Nutzen und langfristiger Transformation. Die Priorisierung von Initiativen mit unmittelbarem operativem Effekt – etwa die Konsolidierung redundanter Systeme oder die Optimierung von Datenpipelines – hilft, frühzeitig Mehrwert zu belegen und gleichzeitig die Basis für weiterreichende Veränderungen zu legen.

Schließlich geht es bei der Datenmodernisierung ebenso sehr um Menschen wie um Technologie. Change Management und Kompetenzentwicklung sind für die Akzeptanz unerlässlich. Teams benötigen Schulungen, aktualisierte Prozesse und Unterstützung, um effektiv mit modernen Plattformen und Governance-Tools arbeiten zu können. Lösungen wie der Unity Catalog für eine einheitliche Data Governance spielen eine Schlüsselrolle bei dieser Umstellung.

Auswahl moderner Datentechnologien

Die Auswahl der passenden Technologien ist ein zentraler Schritt jeder Datenmodernisierungsinitiative. Moderne Datenplattformen sind in der Regel cloudbasiert und bieten die Skalierbarkeit, Performance und Kosteneffizienz, die für wachsende Datenmengen und zunehmend komplexe Workloads erforderlich sind. Cloud-native Lösungen ermöglichen es Unternehmen, Speicher- und Verarbeitungsressourcen bedarfsgerecht zu skalieren, den Infrastrukturaufwand zu reduzieren und zugleich Zuverlässigkeit und Flexibilität zu erhöhen.

Bei der Bewertung von Datenarchitekturen werden typischerweise drei Ansätze betrachtet. Data Lakes eignen sich für die Speicherung großer Mengen roher und unstrukturierter Daten. Data-Warehousing-Lösungen sind auf strukturierte Daten, Reporting und Business Intelligence ausgelegt. Lakehouse-Architekturen kombinieren beide Modelle und ermöglichen es, Analytics- und KI-Workloads auf einer einheitlichen Plattform mit konsistenter Governance auszuführen.

Tools zur Datenintegration spielen eine entscheidende Rolle beim Abbau von Datensilos. Moderne Plattformen unterstützen die Batch- und Streaming-Ingestion und ermöglichen so die Zusammenführung und effiziente Verarbeitung von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Diese Integrationsschicht ist eine wesentliche Voraussetzung für ein einheitliches Datenökosystem und zeitnahe Analysen.

Big-Data-Technologien erweitern diese Funktionen zusätzlich, indem sie die Verarbeitung großer Datensätze ermöglichen und Echtzeit-Datenanalysen unterstützen. Dadurch können Unternehmen über reine historische Auswertungen hinausgehen und nahezu in Echtzeit Erkenntnisse gewinnen, die operative Entscheidungen unterstützen.

Plattformen für Machine Learning und künstliche Intelligenz sind ebenfalls von zentraler Bedeutung für moderne Data Stacks. Sie ermöglichen Predictive Analytics, Automatisierung und eine weiterentwickelte, datengetriebene Entscheidungsfindung. Ergänzend dazu übersetzen Datenanalyse- und Datenvisualisierungstools komplexe Daten in verständliche Erkenntnisse und unterstützen so die Business Intelligence in allen Teams. Viele Organisationen setzen innerhalb dieser modernen Technologiebasis auf Lösungen für Machine Learning für fortgeschrittene Analysen.

Data Governance und Sicherheit gewährleisten

Data Governance und Sicherheit bilden das Fundament einer erfolgreichen Datenmodernisierung. Wenn Unternehmen den Datenzugriff und ihre Analytics-Fähigkeiten ausbauen, müssen sie Data-Quality-Frameworks priorisieren, die die Validierung der Datenkorrektheit und eine fortlaufende Konsistenz sicherstellen. Ohne diese Kontrollen können modernisierte Plattformen bestehende Datenprobleme verstärken, anstatt sie zu lösen.

Umfassende Data-Governance-Praktiken definieren, wie Daten im Unternehmen verantwortet, genutzt und geschützt werden. Dazu zählen klare Richtlinien zur Datenverantwortung, standardisierte Vorgaben zur Datennutzung und integrierte Datenschutzmechanismen. Governance-Frameworks schaffen Struktur und Verbindlichkeit und stellen sicher, dass Daten vertrauenswürdig bleiben, auch wenn sie über Systeme und Teams hinweg genutzt werden.

Robuste Maßnahmen zur Datensicherheit sind ebenso von entscheidender Bedeutung. Moderne Datenumgebungen setzen auf mehrschichtige Schutzmechanismen, darunter Zugriffskontrollen, fein granulierte Datenzugriffsrechte, Verschlüsselung ruhender und übertragener Daten sowie kontinuierliches Monitoring, um Datenpannen zu erkennen und zu verhindern. Diese Kontrollen helfen, Risiken zu steuern und gleichzeitig einen breiteren Datenzugang zu ermöglichen.

Sicherheits- und Compliance-Anforderungen – einschließlich Vorschriften wie DSGVO, HIPAA und SOC 2 – werden am besten durch moderne Governance-Tools erfüllt, die die Durchsetzung von Richtlinien und die Überprüfung zentralisieren. Automatisierte Kontrollen reduzieren den manuellen Aufwand und verbessern die Konsistenz über alle Daten-Assets hinweg.

Maßnahmen zur Sicherung der Datenintegrität und Prozesse zur Datenbereinigung unterstützen hochwertige Analysen zusätzlich, indem sie Fehler identifizieren und korrigieren, bevor diese sich ausbreiten. Eine wirksame Governance hilft außerdem, Datensilos aufzubrechen, indem sie konsistente Standards plattformübergreifend durchsetzt. Wichtig ist, Governance von Beginn an in jede Datenmodernisierungsinitiative zu integrieren, um spätere technische Schuld und Nacharbeiten zu vermeiden.

Reale Modernisierungspfade und Beispiele

Gängige Modernisierungsansätze

Unternehmen modernisieren ihre Datenlandschaft auf unterschiedliche Weise – abhängig von Branchenanforderungen, regulatorischen Vorgaben und geschäftlichen Prioritäten. Im Gesundheitswesen liegt der Fokus häufig darauf, Echtzeit-Analysen von Patientendaten zu ermöglichen und zugleich strenge Datenschutzanforderungen einzuhalten. Moderne Dateninfrastrukturen unterstützen die Integration von elektronischen Gesundheitsakten, Bildgebungssystemen und operativen Plattformen, sodass Kliniker und Analysten zeitnahe Erkenntnisse gewinnen können. Machine-Learning-Modelle auf dieser Grundlage können prädiktive Diagnostik und Analysen zur Bevölkerungsgesundheit unterstützen, ohne die Compliance zu gefährden.

In der Finanzdienstleistungsbranche wird Datenmodernisierung oft durch den Bedarf an stärkerem Risikomanagement und besserer Betrugsprävention getrieben. Modernisierte Datensysteme ermöglichen es, große Mengen an Transaktions- und Kundendaten nahezu in Echtzeit zu analysieren. Fortschrittliche Analysen und prädiktive Modelle helfen, Anomalien zu erkennen, Kredit- und Risikobewertungen zu verbessern und personalisiertere Kundenerlebnisse zu bieten – bei gleichzeitiger Einhaltung regulatorischer und sicherheitstechnischer Anforderungen.

Einzelhandelsunternehmen modernisieren ihre Daten oft, um Omnichannel-Erlebnisse zu unterstützen. Durch die Neugestaltung der Datenarchitektur lassen sich Kundendaten über digitale und stationäre Kanäle hinweg zusammenführen. Das ermöglicht ein konsistentes Reporting und eine einheitliche Analyse. Datenvisualisierungstools liefern umsetzbare Einblicke in Lagerbestände, Nachfrage und Kundenverhalten, während künstliche Intelligenz Personalisierung, Empfehlungen und dynamische Preisgestaltung unterstützt.

Implementierungsstrategien

Für die Datenmodernisierung gibt es kein einheitliches Implementierungsmodell. Viele Unternehmen verfolgen einen inkrementelle Modernisierung mit schrittweiser Umsetzung, der Disruptionen minimiert und gleichzeitig schrittweise Vorteile bringt. So können zunächst kritische Systeme modernisiert und durch frühe Erfolge Vertrauen aufgebaut werden.

Andere Unternehmen entscheiden sich für eine Plattformüberholung, bei der Altsysteme vollständig durch moderne Dateninfrastruktur- und Cloud-Computing-Lösungen ersetzt werden. Dieser Ansatz ist zwar komplexer, kann jedoch langfristige Betriebsabläufe vereinfachen und die Transformation beschleunigen.

Eine dritte Möglichkeit ist die hybride Integration, bei der Cloud- und Altsysteme parallel betrieben werden. Dieses Modell erhält die Datenzugänglichkeit und ermöglicht gleichzeitig die schrittweise Modernisierung zentraler Komponenten.

Welcher Ansatz geeignet ist, hängt vom organisatorischen Kontext, der Risikobereitschaft und bestehenden Investitionen ab. Datenmodernisierungslösungen, die eng mit den Data-Engineering-Fähigkeiten für die Umsetzung verzahnt sind, unterstützen Skalierbarkeit, Governance und langfristigen Erfolg.

Transformative Vorteile und häufige Fallstricke

Wie die Datenmodernisierung eine bessere Entscheidungsfindung ermöglicht

Datenmodernisierung verbessert die Entscheidungsfindung unmittelbar, indem sie die Basis für Analysen und Erkenntnisse stärkt. Eine moderne Dateninfrastruktur ermöglicht schnellere Datenanalyse, höhere Datenqualität, stärkere Datensicherheit und geringere Betriebskosten. Durch den Ersatz fragmentierter Legacy-Systeme durch skalierbare Plattformen sinken Latenzen, redundante Prozesse entfallen und die operative Effizienz steigt.

Der Zugriff auf Echtzeitdaten zählt zu den wichtigsten Veränderungen durch die Modernisierung. Anstelle verzögerter Berichte können Teams fortschrittliche Analysetools nutzen, um Leistungskennzahlen während laufender Ereignisse zu überwachen. Entscheidungen verlagern sich damit von reaktiven Maßnahmen hin zu proaktivem, fundiertem Handeln. Führungskräfte bewerten Optionen auf Basis aktueller Daten statt historischer Momentaufnahmen, was Geschwindigkeit und Entscheidungssicherheit erhöht.

Eine erfolgreiche Datenmodernisierung schafft zudem Wettbewerbsvorteile. Unternehmen, die Trends früh erkennen, umsetzbare Erkenntnisse gewinnen und umfassende Analysen durchführen können, sind besser in der Lage, auf Marktveränderungen zu reagieren. Eine verbesserte Datenzugänglichkeit ermöglicht es mehr Teams – und nicht nur Spezialisten –, Daten für ihre tägliche Arbeit zu nutzen, wodurch die Wirkung von Analytics im gesamten Unternehmen wächst.

Zentralisierte Repositories und einheitliche Datenökosysteme unterstützen diesen Wandel zusätzlich. Durch die Konsolidierung von Daten auf gemeinsam genutzten Plattformen mit konsistenter Governance ermöglichen Unternehmen eine effiziente Datenverarbeitung und reduzieren Reibungsverluste zwischen den Teams. Business Intelligence- und Datenvisualisierungsfunktionen profitieren direkt davon, wodurch Erkenntnisse leichter zu interpretieren und zu kommunizieren sind. Zusammen unterstützen diese Verbesserungen eine konsistentere, datengesteuerte Entscheidungsfindung, einschließlich Anwendungsfällen, die auf Echtzeit-Analysefunktionen angewiesen sind.

Häufige Hindernisse und Mitigationsstrategien

Trotz der Vorteile stoßen Datenmodernisierungsinitiativen häufig auf wiederkehrende Herausforderungen. Dazu zählen verfestigte Datensilos, unzureichendes Change Management, die Unterschätzung der Komplexität von Datenintegration, Kompetenzlücken sowie Budgetüberschreitungen. Diese Faktoren können den Fortschritt bremsen oder den erzielten Nutzen begrenzen.

Auch Schwächen im Datenmanagement sind verbreitet. Mangelhafte Datenqualität, inkonsistente Governance, unklare Verantwortlichkeiten und unzureichende Datensicherheit untergraben das Vertrauen in Analysen.. Technische Hürden wie die Integration von Legacy-Systemen, umfangreiche Datenbereinigungen und die Sicherstellung der Datenintegrität während der Umstellung erhöhen die Komplexität zusätzlich.

Organisationen können diese Risiken durch eine bewusste Planung mindern. Ein schrittweiser Modernisierungsplan minimiert Unterbrechungen und ermöglicht es, Probleme iterativ zu adressieren. Gezielte Schulungsprogramme schließen Kompetenzlücken, während Pilotprojekte einen kontrollierten Rahmen bieten, um Ansätze zu testen und Nutzen sichtbar zu machen. Klare Kommunikationsstrategien stellen sicher, dass alle Stakeholder Prioritäten und Abwägungen nachvollziehen können.

Eine frühzeitige, umfassende Bestandsaufnahme hilft zudem, Risiken und Chancen rechtzeitig zu identifizieren. Während des gesamten Prozesses müssen Unternehmen ein Gleichgewicht zwischen einer breiteren Datenzugänglichkeit und den Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und Compliance finden, wobei etablierte Best Practices für die Datensicherheit zu befolgen sind.

Implementierung Ihrer Strategie zur Datenmodernisierung

Erste Schritte

Die ersten Schritte der Datenmodernisierung zielen darauf ab, den Ist-Zustand zu verstehen. Unternehmen sollten bestehende Datensysteme umfassend bewerten, Datenmanagement-Praktiken analysieren und Lücken in Datenarchitektur und Governance dokumentieren. Der Aufbau eines funktionsübergreifenden Teams mit klaren Verantwortlichkeiten unterstützt die unternehmensweite Abstimmung von Prioritäten.

Viele Organisationen starten mit einer Pilotinitiative zur Datenmodernisierung. Die Ausrichtung auf ein bestimmtes Datensilo oder Legacy-System ermöglicht es Teams, Ansätze zu validieren, die Governance zu verfeinern und vor der Skalierung an Dynamik zu gewinnen. Die frühzeitige Etablierung von Data-Governance-Frameworks und Datenqualitätsstandards ist entscheidend für den langfristigen Erfolg.

Erfolgsmessung

Die Messung des Fortschritts stellt sicher, dass die Modernisierungsbemühungen auf die Geschäftsziele ausgerichtet bleiben. Gängige Erfolgsmetriken sind Verbesserungen der Datenqualität, eine schnellere Datenverarbeitung, eine erhöhte Datenzugänglichkeit und eine Steigerung der operativen Effizienz. Unternehmen sollten auch Ergebnisse wie eine geringere Anzahl von Datenschutzverletzungen, bessere datengesteuerte Entscheidungen und erweiterte Analytics-Funktionen verfolgen.

Die Beobachtung von Akzeptanz, Integrationsgrad und Datenkonsistenz zeigt, ob die Maßnahmen langfristigen Mehrwert liefern.

Ihr Weg nach vorn: die ersten Schritte bei der Datenmodernisierung

Ein strukturierter, lebenszyklusbasierter Ansatz unterstützt Unternehmen dabei, vom reaktiven Reporting zu datengestützten Betriebsmodellen überzugehen. Datenmodernisierung ist ein fortlaufender Prozess, der eine kontinuierliche Optimierung von Infrastruktur, Governance und Management erfordert.

Erfolgreiche Strategien haben gemeinsame Elemente: eine klare Vision für die Datenarchitektur, eine robuste Governance, moderne Datensysteme und ein nachhaltiges Engagement für Datenqualität. Der Beginn mit einer umfassenden Bewertung und einem fokussierten Pilotprojekt ermöglicht es Organisationen, den Nutzen vor der Skalierung zu demonstrieren. Die langfristigen Vorteile – verbesserte Entscheidungsfindung, umsetzbare Erkenntnisse und stärkere Analytics-Funktionen – machen die Datenmodernisierung zu einer lohnenden Investition.