Keine digitale Transformation ohne Google Data Cloud – Teil 1

Jedes Unternehmen produziert und empfängt täglich astronomisch große Datenmengen – z. B. bei der Nutzung von Produkten, im direkten Kundenkontakt, bei Transaktionen, auf Social Media, bei Interaktionen mit Werbeanzeigen oder bei schlichten Besuchen von Webseiten. Diese Daten können wahre Schätze sein, denn: Daten verraten dir viel darüber, wer sich für deine Produkte und Dienstleistungen interessiert, welche Eigenschaften deine Zielgruppe besitzt, wie sie von dir bereitgestellten Content konsumiert oder welche Werbung (keine) Wirkung zeigt.

Indem du deine (potenziellen) Kunden durch Daten besser kennenlernst, Marktveränderungen aktiv beobachtest und die Resultate deiner eigenen Aktivitäten auf ihren Erfolg überprüfst, kannst du effektiver arbeiten und dir Wettbewerbsvorteile verschaffen. Denn: Die aus deinen Daten gewonnenen Erkenntnisse können dir dabei helfen, personalisierte Kundenerlebnisse zu gestalten, Geschäftsabläufe zu optimieren und die Nachfrage besser vorherzusagen. Und das ist genau das, worum es bei einer Data Driven Company geht: Mithilfe von Daten fundierte und dadurch bessere Entscheidungen für die Zukunft zu treffen.

Moderne Datenstrategien, gefangen in alten Datensystemen

Das alles klingt in der Theorie zwar schön und gut. Doch ist es in der Realität gar nicht so einfach, Daten zu integrieren, zu verwalten, aufzubereiten und auszuwerten, sodass du tatsächlich damit arbeiten (geschweige denn datenbasierte Entscheidungen treffen) kannst. Dadurch lassen Unternehmen eine Menge Wert auf dem Tisch liegen – und die Wertlücke wird mit steigender Datenmenge immer größer. Gleichzeitig verbreitert sich die Kluft zwischen Firmen, die bereits auf dem Weg zur Data Driven Company sind, und jenen, die noch in ihren alten Strukturen und Datensilos feststecken.

Um Daten wirklich effektiv nutzen zu können, braucht es belastbare Datenbanken sowie Analyse- und maschinelle Lernsysteme, die rund um die Uhr zuverlässig Daten verarbeiten und Innovationen voranbringen können. Doch in der Regel stehen Unternehmen siloartigen Altsystemen mit hohem Wartungs- und Verwaltungsaufwand gegenüber, der wichtige Ressourcen frisst. Und selbst wenn Firmen über moderne Tools verfügen, können diese nicht einfach miteinander verbunden werden. Dadurch wird enorm viel Zeit für die Systementwicklung benötigt – und die eigentliche Datenanalyse bleibt aufgrund nicht vorhandener Kapazitäten auf der Strecke.

Was hindert Unternehmen daran, sinnvoll mit Daten zu arbeiten?

Es gibt vier übergeordnete Gründe, weshalb Unternehmen in ihrer aktuellen Datenumgebung und mit ihren bislang genutzten Tools keinen wirklichen Wert aus ihren Daten generieren können. Schauen wir sie uns einmal genauer an:

1. Datensilos verhindern wichtige Erkenntnisse.

Ein Datensilo ist eine Ansammlung von Daten, die nur ein bestimmtes Team oder gar eine Person besitzt und auf die andere Teams desselben Unternehmens nicht oder nur eingeschränkt zugreifen können. Diese unabhängigen Datensätze entstehen durch Barrieren, die z. B. technischer oder kultureller Natur sind. So können Personal-, Finanz- und andere Abteilungen sich überschneidende Daten erfassen, aber unterschiedliche Systeme und Tools verwenden, um ihre Daten zu speichern und zu verwalten.

Diese Inkonsistenzen führen zu fragmentierten Systemen, die weder in Echtzeit kommunizieren noch Informationen austauschen können. Datensilos hindern Unternehmen daran, eine konsolidierte Sicht auf die Daten zu erhalten – das macht es nahezu unmöglich, verborgene Chancen aufzudecken.

2. Die On-Premises-Infrastruktur skaliert nicht schnell genug, um das Datenwachstum bewältigen zu können.

Die Skalierungsmöglichkeiten einer On-Prem-Infrastruktur können mit der steigenden Kundennachfrage und dem Datenwachstum meist nicht mithalten. Die Zeiten, in denen Daten über Nacht verarbeitet wurden, werden nun durch den Bedarf an Streaming- und Batch-Datenverarbeitung sowie dem Wunsch nach einer gleichzeitigen Verarbeitung ersetzt. Alte Infrastrukturen können diesen neuen Bedürfnissen einfach nicht gerecht werden. Du stößt zwangsläufig an Kapazitätsgrenzen, was dazu führt, dass User in ihrer Nutzung ausgebremst und Datenbankadministrator*innen überlastet werden.

3. Die IT-Abhängigkeit und der operative Aufwand für die Verwaltung der Infrastruktur sind kostspielig.

Wie bei anderen On-Premises-Systemen werden auch bei Datenbanken die Kosten für Hardware und Lizenzen nach altem Muster bezahlt – ebenso wie die damit verbundene laufende Systemtechnik. Um den Speicher zu aktualisieren und zu erweitern, ist es in der Regel notwendig, Änderungen an Hardware und Software vorzunehmen. Das wiederum zwingt die Teams dazu, Zeit und Ressourcen zu verschwenden, die an anderer Stelle besser investiert wären.

Darüber hinaus sind ältere BI-Tools darauf angewiesen, dass manuelle Berichte erstellt, ausgeführt und aktualisiert werden. Diese sind jedoch häufig schon dann veraltet, wenn sie in deinem Posteingang ankommen. Statt vorausschauend zu planen, sind Unternehmen nur damit beschäftigt, auf das zu reagieren, was gerade passiert. Das wird jedoch dann problematisch, wenn unvorhergesehene Faktoren oder Störungen auftreten.

4. Künstliche Intelligenz (und das Management von Daten) ist kompliziert.

KI-gestützte prädiktive Analysen können einschüchternd und zeitaufwendig sein. Der wohl schwierigste Teil von KI und maschinellem Lernen (ML) ist das Data Management. ML-Modelle sind nämlich nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wurden – ein prominentes Beispiel hierfür ist ChatGPT (wenn du es bereits getestet hast, weißt du, dass es viel kann, aber beispielsweise zu Beginn nicht “wusste”, dass Deutschland einen Bundeskanzler namens Olaf Scholz hat). Hierbei handelt es sich um ein exzellentes Beispiel für das in der Informatik beheimatete Konzept "garbage in, garbage out": Wenn deine Datenqualität schlecht ist, kannst du nicht erwarten, dass deine KI genaue und konsistente Erkenntnisse hervorbringt. Schließlich kann eine Künstliche Intelligenz nur mit dem arbeiten, was man in sie einspeist.

Darüber hinaus erfordert maschinelles Lernen, dass eine große Menge an Daten gesammelt und gekennzeichnet wird. Zwar sind Daten in einigen Fällen ein kostenloses Nebenprodukt eines Systems oder Produkts, doch in vielen anderen Fällen ist die Beschaffung von Daten unglaublich teuer und schwierig. Viele Unternehmen verfügen nicht über die notwendigen Fähigkeiten, um solche Datensätze zu verwalten, und sind sich nicht sicher, wo sie überhaupt anfangen sollen, Daten zu erfassen.

Quelle: Google Cloud, 2021

Weg von den eingestaubten Datensystemen – hin zur Google Data Cloud

Die Technologiebranche hat in den letzten Jahrzehnten enorme Entwicklungsfortschritte im Bereich datengestützter Erkenntnisse gemacht. Mittlerweile ist die Technologie so weit, dass Unternehmen echte Chancen liegen lassen, wenn sie nicht mit Daten arbeiten.

Wer also zukunftsgerichtete Maßnahmen aus seinen Daten ableiten und somit langfristig am Markt bestehen will, kommt um die digitale Transformation hin zu einer datengetriebenen Organisation nicht herum. Wie genau du diese mit einer Migration in die Google Data Cloud vorantreiben kannst, erfährst du im zweiten Teil dieser Mini-Artikelreihe. Dort schauen wir uns an, wie du mit einer passenden Umgebung für deine Daten und den richtigen Daten-Tools nicht nur mit deiner Konkurrenz Schritt halten, sondern ihr womöglich sogar voraus sein kannst.

Du willst schon jetzt tiefer in das Thema “Digitale Transformation mit Google Data Cloud” eintauchen? Mehr Infos findest du im Whitepaper, das du dir hier herunterladen kannst.

Ab in die Google Data Cloud – mit Seibert Media!

Du interessierst dich für eine Migration in die Google Data Cloud oder willst noch mehr über die dort enthaltenen Daten-Tools erfahren? Dann melde dich bei uns! Wir beantworten dir gerne deine Fragen und unterstützen dich dabei, den Wechsel zur Google Cloud zu evaluieren und umzusetzen.

Oder beschäftigst du dich bereits schon länger mit dem Thema “Daten”, weißt aber nicht so recht, wo du anfangen sollst? Dann könnte unser Data Analytics Management Workshop spannend für dich sein: Hier helfen wir dir dabei, eine eigene Dateninfrastruktur aufzubauen, deine Datenquellen anzubinden, dein eigenes Data Warehouse einzurichten und hilfreiche Business Dashboards zu erstellen.

Weiterführende Infos

Bye-bye, Datensilos: Dein Weg zur Data Driven Company mit den Daten-Tools von Google Data Cloud
Das Rezept für ein datengetriebenes Unternehmen: Datenkultur + Daten-Tools von Google Data Cloud
Hybrides Arbeiten mit Google Workspace – Teil 6: Gesundes Selbstmanagement im Homeoffice
Business Intelligence mit Google Cloud, Big Query und Data Studio