Ein Blick in die Zukunft: 5 Daten- und KI-Trends mit Google Data Cloud (Teil 1)

Du lebst in einer Zeit, in der Innovationen schneller voranschreiten denn je. Digitalisierung, Globalisierung, all das gab es in dem Umfang davor nicht. Du bist mit mehr Wandel konfrontiert als es je eine Generation vor dir war. Und was für eine spannende Position und Zeit das ist! Zuweilen ist genau das aber auch herausfordernd. Um die Potenziale der Gegenwart – und Zukunft – optimal nutzen und an den Herausforderungen wachsen zu können, ist es sinnvoll, sich mit den neuen großen Themen zu beschäftigen. Der aktuelle Bericht von Google kann dir dabei helfen – denn Google hat gemeinsam mit der International Data Corporation und mehrerer Studien fünf Trends in Bezug auf Daten und KI ausgemacht.

Die Trends hängen interessanterweise alle zusammen und können dir und deinem Unternehmen einen Schub nach vorne verpassen:

Au revoir Datensilos!

Das Zeitalter offener Datenökosysteme einleiten

Den Kipppunkt der KI nutzen

Erkenntnisse überall mit einfließen lassen

Unbekannten Daten auf die Spur kommen

In diesem Artikel widmen wir uns zunächst den ersten beiden Trends (die anderen drei werden wir im nächsten Beitrag vorstellen). Wenn du dich noch tiefer in das Thema einlesen möchtest, findest du am Ende dieses Artikels den Originalbericht von Google zum kostenlosen Download.

1. Au revoir Datensilos!

Datensilos sind echte Hürden in Unternehmen. Sie bezeichnen eine Anhäufung von Daten, auf die nicht alle (relevanten) Personen einfach oder uneingeschränkt zugreifen können. Das heißt, die Informationen können an unterschiedlichen Orten oder in verschiedenen, inkompatiblen Tools gespeichert sein. Dadurch sind die Daten schwer bis gar nicht aufzufinden. Oder sie werden direkt nur innerhalb einzelner Bereiche erhoben und dort gespeichert, sodass nicht alle Personen, die sie benötigen, Zugriff darauf haben.

Unternehmen, die ihre Daten isoliert voneinander speichern, können mit modernen Anforderungen nicht mehr Schritt halten. Denn ihre Mitarbeiter*innen aus der Entwicklung, IT oder Sicherheitsanalyse verschwenden oftmals kostbare Zeit für die Datensuche an vielen verschiedenen Stellen, anstatt sich mit ihren Fachgebieten zu beschäftigen und dort für Verbesserungen und Innovationen zu sorgen.

Abhilfe schafft da eine einheitliche Daten-Cloud, denn sie unterstützt jede Phase des Datenlebenszyklus. Dort finden sich Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes, Streaming, Business Intelligence, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen – alle in einer gemeinsamen Infrastruktur – und zwar so vorkonfiguriert, dass sie nahtlos zusammenarbeiten. Eine solche Daten-Cloud bringt gleich drei Vorteile mit sich:

Sie macht Daten besser zugänglich und sorgt dafür, dass sie effizienter genutzt werden können.

Außerdem beschleunigt sie die Entscheidungsfindung und die Entwicklungszyklen im Unternehmen.

Im Zuge dessen profitieren Unternehmen von einer höheren Kundenzufriedenheit.

Mit einer Daten-Cloud wie der Google Data Cloud können operative und analytische Systeme in Echtzeit mit denselben Daten arbeiten. Und vor allem reibungslos, denn die Daten sind alle an einem Ort und leicht abrufbar.

2. Das Zeitalter offener Datenökosysteme einleiten

Daten sind das Herzstück der digitalen Innovation und der Schlüssel zu KI. Allerdings werden Daten in einem viel größeren Umfang als jemals zuvor generiert und daraufhin in Silos und geschlossenen Clouds förmlich eingesperrt. Um ihr volle Potenzial auszuschöpfen und zielführende Erkenntnisse aus deinen Daten gewinnen zu können, solltest du ein offenes, Cloud-übergreifendes Datenökoystem anstreben.

Immer mehr Unternehmen setzen dabei auf Open-Source-Software und offene Programmierschnittstellen. Davon profitierst du gleich dreifach:

Du hast eine breite Auswahl, mit welcher Technologie und Software du deine Daten integrierst, während du gleichzeitig einen Lock-in verhinderst. (Lock-in bezeichnet eine starke Abhängigkeit eines Kunden zu den Produkten eines Anbieters).

Du steigerst den ROI deiner bestehenden Investitionen.

Deine Entwicklungszyklen werden schneller.

Offene Standards und Architekturen einzuführen hilft Unternehmen, Lock-ins und Silos zu vermeiden, da sie ihre Daten je nach Bedarf zwischen Plattformen verschieben können, um Arbeitsabläufe, Erkenntnisse und die Datenverwertung zu unterstützen. So können beispielsweise Daten, die in einer SQL-basierten, relationalen Datenbank wie PostgreSQL gespeichert sind, problemlos verschoben und mit jeder anderen SQL-basierten Datenbank gemeinsam genutzt werden.
Systeme mit offenen Programmierschnittstellen, die dem REST-Architekturdesign entsprechen, machen es Unternehmen leicht, Daten aus internen und externen Quellen zu nutzen und auszutauschen. Gleichzeitig ermöglicht die Verwendung offener Standards und Architekturen den Unternehmen, die Kosten für Datenbewegungen und -abflüsse zu minimieren, indem sie die Daten dort analysieren, wo sie sich befinden. Die Nutzung von Open Source kann sich daher lohnen!

Das gilt auch für öffentliche Datensätze. Diese sind frei von Verwaltungs- und Wartungskosten und werden von Communities auf ihre Genauigkeit geprüft. Wenn Teams über offene, standardbasierte Programmierschnittstellen auf öffentliche Datensätze zugreifen und einheitliche Standards für die Nutzung und Aufnahme befolgen, können sie damit die Entwicklung von Datenpipelines beschleunigen.

Rüste dich mit Google Data Cloud für die Zukunft!

Interessierst du dich für die Methoden und Quellen, die hinter diesen Trends stecken?
Dann lade dir hier das Google-Whitepaper “2023 Data and AI Trends Report” kostenlos herunter. Der Link führt dich direkt zum Dokument. Dort kannst du dann noch tiefer in die Welt der Daten- und KI-Trends eintauchen.

Zum Whitepaper

Im nächsten Artikel findest du dann – wie versprochen – auf jeden Fall eine Zusammenfassung der anderen drei Trends. Du bist hellhörig geworden und möchtest direkt über eine Migration in die Google Data Cloud erfahren? Dann melde dich doch bei uns – genauer gesagt bei unserem Experten Johnnie. Er beantwortet dir gerne deine Fragen rund um den Wechsel zur Google Data Cloud.

Beschäftigst du dich schon länger mit dem Thema “Daten”, weißt aber nicht so recht, wo du anfangen sollst? Dann könnte unser Data Analytics Management Workshop etwas 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 Informationen

Keine digitale Transformation ohne Google Data Cloud – Teil 1
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
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