Keine digitale Transformation ohne Google Data Cloud – Teil 2

Ann-Sophie Crecelius

Willkommen zum zweiten und damit letzten Teil unserer Mini-Artikelreihe zum Thema “Digitale Transformation mit Google Data Cloud”. Nachdem wir uns im ersten Teil mit den Gründen beschäftigt haben, die Unternehmen daran hindern, sinnvoll mit Daten zu arbeiten, zeigen wir dir heute, wie dir eine Migration in die Google Data Cloud diese Hindernisse aus dem Weg räumt.

Es wurde bereits deutlich, dass Daten allein kein wichtiges Unterscheidungsmerkmal im Wettbewerb sind – wenn sie nicht für alle Mitarbeiter*innen zugänglich oder insgesamt schlecht aufbereitet sind, haben sie keinen wirklichen Nutzen. Es kommt vielmehr darauf an, was Unternehmen aus ihren Daten machen. Nur, wer in seine Datentransformation investiert, kann sie in einen “echten” Vermögenswert verwandeln. Der tatsächliche Wettbewerbsvorteil einer Data Driven Company besteht darin, schnelle, vorausschauende und fundierte Entscheidungen treffen zu können.

Nur, wer in seine Datentransformation investiert, kann sie in einen “echten” Vermögenswert verwandeln.

Wieso brauchst du eine Data Cloud?

Vielleicht verfügt dein Unternehmen schon über mehr oder weniger gut gepflegte Datenbanken oder sogar ein zentrales Data Warehouse. Aber das reicht noch nicht aus, denn: Je nach Unternehmensgröße oder Geschäftsmodell brauchst du eine oder mehrere Pipelines für die Datentransformation, die aus einer Kombination aus Datenbanken, Data Warehouse und Data Lake bestehen – damit in Echtzeit verwertbare Erkenntnisse geliefert werden können. Dabei muss sichergestellt sein, dass die Personen, die diese Daten gerade benötigen, mit nur einem Mausklick darauf zugreifen können. Und sicherlich will dein Unternehmen auch in zukunftsträchtige Themen wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen investieren. Doch wie lässt sich das alles gleichzeitig realisieren? Die Antwort: mit einer intelligenten Data Cloud.

Eine Data Cloud kann so ziemlich alles – Daten speichern, erfassen, verarbeiten, analysieren, visualisieren… Sie bietet dir nicht nur eine optimale Datenumgebung, sondern liefert dir z. B. auch On-Demand-Rechenleistung und moderne Daten-Tools. Dadurch kannst du deine riesigen Datenmengen tatsächlich nutzen und allen Mitarbeiter*innen einen sicheren Zugriff darauf gewähren.

Welche Eigenschaften muss eine Data Cloud besitzen?

Damit du und deine Teams wirksam mit euren Daten arbeiten können, muss eine Data Cloud über bestimmte Eigenschaften verfügen: Sie sollte agil, auffindbar, intelligent, offen und vertrauenswürdig sein. Was genau ist damit gemeint?

Agil

Nicht nur Teams sollten agil sein, sondern auch deine Data Cloud. Sie soll dir eine agile und flexible Datenarchitektur bieten, die es neben der Self-Service-Bereitstellung ermöglicht, die Datenmenge nach Bedarf zu erhöhen oder zu verringern. Denn am Ende sollen Daten und Datenanalysen deine Teams nicht langsamer machen, sondern schneller. Daher muss die Datengrundlage so beschaffen sein, dass Rechen- und Speicherressourcen jederzeit verfügbar sind und so auch deine IT-Ressourcen entlastet.

Auffindbar

Diese Eigenschaft liegt wohl auf der Hand: Natürlich müssen deine Daten für alle auffindbar und zugänglich sein. Eine moderne Data Cloud kann strukturierte und unstrukturierte Daten unabhängig von der Quelle vereinheitlichen, um so die Komplexität zu verringern und deine Daten leichter ausfindig zu machen. Das bildet die Basis dafür, dass verschiedene Nutzer*innen-Gruppen die Daten richtig und konsistent interpretieren sowie darauf reagieren können.

Intelligent

Mithilfe intelligenter Funktionen (Künstliche Intelligenz, Machine Learning) und Self-Service-Analysen wollen Unternehmen einerseits Zeit bzw. Aufwand sparen und andererseits Innovationen fördern. Eine moderne Data Cloud sollte Prozesse automatisieren können und fortschrittliche Analysetechniken bereitstellen – wie Augmented Analytics, die Nutzung von NLP (Natural Language Processing), analytische Anwendungen oder Data Science. All das trägt dazu bei, Unternehmen dazu zu befähigen, Trends zu erkennen und Einblicke zu erhalten, was wiederum deine Geschäftsentscheidungen verbessert.

Offen

Hättest du gern die Freiheit, das zu entwickeln, was du willst – und zwar ohne Angst vor der Bindung an einen bestimmten Anbieter oder technischen Schulden? Wenn ja, ist es wichtig, dass du dich für offenere Lösungen entscheidest, die Interoperabilität und Portabilität für Unternehmensdaten gewährleisten und es dir ermöglichen, Datenmanagement- und Datenanalysestrategien schnell anzupassen und weiterzuentwickeln.

Vertrauenswürdig

Hierbei handelt es sich um eine essenzielle Eigenschaft einer Data Cloud, die einen großen Einfluss darauf haben kann, wie deine Mitarbeiter*innen mit Daten arbeiten. Ohne eine gelebte Datenkultur sowie entsprechendes Vertrauen in die Daten(-Tools) nützt nämlich auch die ansonsten bestens aufgestellte Data Cloud nichts. Du musst also darauf vertrauen können, dass deine Daten immer aktuell, korrekt und geschützt sind. Dementsprechend sollte eine moderne Data Cloud standardmäßig sicher sein und Sicherheitsfunktionen umfassen, die Compliance, Redundanz und Zuverlässigkeit gewährleisten.

Welche Lösungen hält Google Data Cloud für dich bereit?

Die Google Data Cloud bietet dir zahlreiche Softwarelösungen für die unterschiedlichen Phasen deines Datenprozesses. Zunächst musst du die Datensilos in deinem Unternehmen aufbrechen und dafür sorgen, dass alle Daten, die sich in verschiedenen Systemen befinden, an einem Ort zusammengebracht werden. Wenn deine Daten erst einmal zentral in einem Data Warehouse – z. B. BigQuery – gespeichert werden, brauchst du Tools, mit denen du sie verarbeiten, analysieren und letztlich visualisieren kannst. Wir haben dir einige Daten-Tools aufgelistet, mit denen du deine Transformation zur Data Driven Company vorantreiben kannst:

Daten speichern

Daten verarbeiten und analysieren

Daten visualisieren

Darüber hinaus enthält Google Data Cloud aber noch viele weitere Daten-Tools, mit denen du deine Daten z. B. erfassen und sichern, deine User überprüfen oder Metadaten aufrufen und suchen kannst. Die nachfolgende Grafik gibt dir einen umfassenden Überblick über das Daten-Ökosystem von Google Cloud:

Das Daten-Ökosystem von Google Cloud

Quelle: Google Cloud, 2021

Die Datentransformation ist eine Reise, kein Ziel

Whitepaper: Digitale Transformation mit Google Data CloudDaten, die dank einer leistungsfähigen Data Cloud für alle zugänglich sind und gut aufbereitet wurden, sind wahre Schätze für dein Unternehmen. Sie helfen dir dabei, bessere Entscheidungen zu treffen oder auch schneller und gezielter auf Marktveränderungen zu reagieren. Doch niemand arbeitet von heute auf morgen plötzlich datengetrieben. Die Transformation hin zu einer datengetriebenen Organisation ist ein Prozess, bei dem dich die Infrastruktur und die zahlreichen Tools von Google Data Cloud unterstützen.

Du willst dich am liebsten direkt auf diese Reise begeben und dich noch tiefer in das Thema “Digitale Transformation mit Google Data Cloud” einlesen? 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

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
Hybrides Arbeiten mit Google Workspace – Teil 6: Gesundes Selbstmanagement im Homeoffice
Business Intelligence mit Google Cloud, Big Query und Data Studio