Eine Reihe guter Entscheidungen kann ein in der Garage geborenes Startup leicht zu Größe verhelfen. Aber ein paar schlechte Entscheidungen können selbst das beste Unternehmen in die Knie zwingen. Der Schlüssel zur Minimierung kostspieliger und zur Maximierung gewinnbringender Entscheidungen liegt darin, Daten zur Grundlage der Entscheidungsfindung zu machen.
Spitzenunternehmen treffen schon seit langem datengestützte Entscheidungen. Amazon, Box, Workday, Adobe und andere Branchenführer haben großen Erfolg, weil sie auf Daten statt auf Instinkt setzen.
Andere Unternehmen beauftragen in ihrem Bestreben, datengesteuert zu sein, Task Forces und entwickeln aufwendige Initiativen, um mehr Entscheidungsträger mit Daten auszustatten. Doch leider scheitern diese Maßnahmen oft. Eine Umfrage unter 500 IT-Entscheidungsträgern in Unternehmen hat ergeben, dass 74 Prozent der Unternehmen unglaubliche Mengen an Daten sammeln, aber Schwierigkeiten haben, daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
Die gleiche Studie zeigt, dass Unternehmen im Durchschnitt nur die Hälfte (51 Prozent) der erfassten Daten nutzen und die restlichen 49 Prozent in einem verstaubten Datenspeicher verweilen.
Was hindert Sie daran, datengesteuert zu arbeiten?
Mehrere Faktoren hindern Unternehmen daran, ihre Daten optimal zu nutzen. Engpässe in der Berichterstattung beispielsweise, die typischerweise entstehen, wenn die Last der Aggregation von Analysen allein der IT-Abteilung zufällt, lassen die Geschäftsinteressenten oft mit veralteten - und potenziell nutzlosen - Informationen zurück.
Aber es gibt noch ein anderes Problem, das vielleicht noch heimtückischer ist als Engpässe: Datensilos.
Viele Unternehmen verfügen über Daten, die in verschiedenen Datenbanken gespeichert sind, versäumen es aber, diese zu integrieren. Wie bei Engpässen zwingen diese Datensilos die Unternehmensleitung dazu, wichtige Entscheidungen auf der Grundlage fragmentierter Daten zu treffen, denen der Kontext fehlt.
Fehlerhafte Integrationsansätze sorgen dafür, dass sich Datensilos verfestigen und ausbreiten. Unternehmen müssen ihren Integrationsansatz überdenken, wenn sie den Gefahren dieser Silos entgehen wollen.
Der Schlüssel zum Aufbrechen von Datensilos und zur Erschließung des Werts Ihrer Daten liegt in der Einführung einer modernen Multipoint-Integrationslösung, die einen schnellen Datenabruf ermöglicht, hybride Bereitstellungen unterstützt und leicht skalierbar ist.
Drei fehlerhafte Ansätze zur Integration
Es gibt drei Ansätze für die Integration von Anwendungen und Daten, die Datensilos aufrechterhalten. Unternehmen verwenden oft eine Mischung aus allen.
1. Der Legacy-Ansatz
Viele Unternehmen arbeiten noch immer mit herkömmlicher, vor Ort installierter Integrationssoftware, die sie vor Jahrzehnten erworben haben. Das Problem mit diesen Lösungen ist, dass sie mühsam zu bedienen, schwer zu warten und teuer sind.
Da die IT-Abteilungen immer kleiner werden, bleiben weniger Ressourcen für die Verwaltung solcher Systeme übrig. Hinzu kommt, dass ältere Integrationslösungen für moderne Cloud-zentrierte Datenarchitekturen schlecht gerüstet sind. Wenn Unternehmen immer mehr Cloud-Anwendungen wie Salesforce, Workday und ServiceNow einführen, wird es für sie sehr mühsam, diese Anwendungen mit ihren anderen wichtigen Systemen zu verbinden.
Vor-Ort-Integrationslösungen sind zu kostspielig und zu komplex, um das Dilemma der Datensilos lösen zu können.
2. Der Punkt-zu-Punkt-Ansatz
Die steigende Anzahl einzigartiger Datenquellen hat dazu geführt, dass Schwärme von Punkt-zu-Punkt-Tools entstanden sind. Mit einem dieser Tools können Sie vielleicht zwei Endpunkte wie Zuora und NetSuite relativ einfach miteinander verbinden. Aber wenn Sie das erstere mit, sagen wir, Shopify integrieren möchten, müssen Sie diese Integration von Hand programmieren oder ein anderes Punkt-zu-Punkt-Tool kaufen.
Das Ergebnis ist ein Wirrwarr von Integrationen und schwer zu wartenden APIs. Die Verwaltung dieses Wirrwarrs ist mühsam, vor allem, weil man dafür zwischen verschiedenen Integrationstools hin- und herspringen muss. In dieser chaotischen Umgebung kommt es häufiger zu Fehlern.
Ein weiterer großer Nachteil dieser leichtgewichtigen Tools ist, dass sie nicht skalierbar sind. Jedes Mal, wenn Sie eine neue Datenquelle hinzufügen, müssen Sie ein weiteres Punkt-zu-Punkt-Tool aufspüren, was Ihre Datenarchitektur weiter verkompliziert.
In einer Punkt-zu-Punkt-Umgebung tauchen in dem Moment, in dem Sie ein Datensilo beseitigt haben, drei weitere auf.
3. Der Custom-Code-Ansatz
Viele Unternehmen verlassen sich bei der manuellen Programmierung ihrer Integrationspipelines auf einige überlastete Ingenieure. Dieser fragile Ansatz ist vielleicht noch weniger skalierbar als der Punkt-zu-Punkt-Ansatz.
Ein Integrationsspezialist kann Tage oder sogar Wochen damit verbringen, eine einzige Integration zu erstellen, obwohl dies nur Stunden dauern müsste. In der Zwischenzeit stapeln sich die Integrationsanfragen aus den Geschäftsbereichen (LOB).
Interne Pipelines neigen auch dazu, leichter zu brechen, was den Prozess der Zusammenführung Ihrer unterschiedlichen Daten weiter verlangsamt. Auch in solchen Fällen haben die Unternehmensleiter keine andere Wahl, als mit unvollständigen Informationen zu arbeiten.
Letztlich sollten Unternehmen, die ihre Integrationen von Hand programmieren, nicht erwarten, dass sie den Zorn der Datensilos in absehbarer Zeit abwenden können.
Jeder der oben genannten Integrationswege wird Ihre Datensilos nur weiter verfestigen. Um diese Silos zu beseitigen, müssen Sie veraltete und unzusammenhängende Ansätze zugunsten einer einheitlichen Integrationsplattform für das moderne Zeitalter aufgeben.
Werden Sie endlich datengesteuert: Modernisieren Sie Ihren Integrationsansatz
Eine moderne Integrationsplattform ermöglicht einen schnellen Datenabruf. Sie tut dies durch intuitive Selbstbedienung. Anstatt Sie zu zwingen, Hunderte von Codezeilen zu schreiben, um Daten zu extrahieren und zu verschieben, können Sie eine einfache Drag-and-Drop-Oberfläche verwenden. Darüber hinaus nutzt es künstliche Intelligenz (KI), um beliebte Integrationen zu automatisieren und den Aufbau von Pipelines zu beschleunigen. Die Tatsache, dass eine moderne Plattform mit Klicks und nicht mit Code arbeitet, ermöglicht nicht nur Integrationsspezialisten den Abruf zeitkritischer Daten, sondern auch Citizen Integrator und LOB-Stakeholdern.
Eine moderne Integrationsplattform unterstützt hybride Bereitstellungsumgebungen. Auch wenn die Begeisterung für die Cloud ungebrochen ist, ist es eine Tatsache, dass die meisten Unternehmen auf eine Mischung aus Cloud- und lokaler Software angewiesen sind, um zu funktionieren. Als Mehrpunktlösung ermöglicht Ihnen eine moderne Plattform die einfache Integration von Cloud-Anwendungen mit lokalen Datenquellen über eine Vielzahl von Endpunkten. Außerdem passt sie sich an Ihre technologische Infrastruktur an und funktioniert hinter Ihrer Firewall genauso gut wie in der Cloud.
Eine moderne Integrationsplattform wächst mit Ihnen - sie ist skalierbar. Wenn das Volumen und die Vielfalt der von Ihnen erfassten Daten in die Höhe schießen, reagiert die Plattform nahtlos auf das Wachstum. Sie ermöglicht Ihnen die Abfrage großer Datensätze für Echtzeitanalysen und die Batch-Verarbeitung, um große Daten in einen Data Lake zu schleusen. Mit einer modernen Plattform müssen Sie sich nicht mehr durch ein Dickicht stückweiser Integrationen wühlen, sondern können Ihre Integrationen über eine einfache Konsole verwalten. Das Hinzufügen und Integrieren neuer Datenquellen innerhalb dieser einen Plattform ist fast so einfach wie das Hinzufügen einer Erweiterung zu Ihrem Internetbrowser.
Eine moderne, mehrstufige Integrationsplattform integriert alle Ihre unterschiedlichen Daten, nicht nur einige davon. Auf diese Weise verschwinden Ihre Datensilos. Die Beseitigung von Datensilos ist von entscheidender Bedeutung, um den Entscheidungsträgern zuverlässige Daten zur Verfügung zu stellen, wenn sie diese benötigen.
Ihr Ansatz zur Integration wird zunehmend darüber entscheiden, ob Sie die gesammelten Daten nutzen oder nicht. Und darauf läuft datengesteuertes Handeln letztlich hinaus - auf die Nutzung von Daten.
