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<\/a><\/div>\n\n\n\nStammdatenoptimierung<\/h2>\n\n\n\n
Um auf der Basis von Daten Strategien zu entwickeln, ist es unabdingbar, dass diese in hoher Qualit\u00e4t vorliegen. Ein zentrales Element ist die Optimierung der Stamm\u00addaten. Nur wenn diese sauber im System erfasst sind, lassen sie sich optimal nutzen und kombinieren. Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung isolierter Datensilos, was den Zugriff auf wichtige Informationen erschwert. Durch die Integration und Harmonisierung dieser Silos lassen sich die Informationen effizienter nutzen. Qualit\u00e4t und Konsistenz sind dabei die Grundvoraussetzung f\u00fcr zuverl\u00e4ssige Analysen und Entscheidungen. Ma\u00dfnahmen, die diese sicherstellen, sind daher essenziell. Notwendig sind zudem flexible und agile Datenmanagement-Systeme, um schnell auf Ver\u00e4nderungen im Markt und im Gesch\u00e4ftsumfeld reagieren zu k\u00f6nnen. Traditionelle Data-Warehouse-Architekturen sto\u00dfen hier oft an ihre Grenzen, insbesondere bei der Extraktion, Harmonisierung und Speicherung von Daten aus verschiedenen Quellen.<\/p>\n\n\n\n
Die Implementierung eines Data Mesh in Verbindung mit der SAP Business Technology Plattform (BTP) stellt einen modernen Ansatz dar, um die oben genannten Herausforderungen bei der Datenverwaltung zu bew\u00e4ltigen. Als einheitliche, erweiterbare und skalierbare Plattform kombiniert die BTP innovative Technologien und bew\u00e4hrte Methoden. Zu ihren Hauptmerkmalen geh\u00f6ren Datenbank- und Daten\u00admanagement, Integrations- und Erweiterungsfunktionen sowie Analytics-L\u00f6sungen mit intelligenten Technologien wie KI und Robot Process Automation (RPA).<\/p>\n\n\n\n
Bei der Implementierung des Data-\u00adMesh-Konzepts in Unternehmen dienen Datenprodukte als Kern, um analytische Anforderungen zu erf\u00fcllen. Sie sind die Basis f\u00fcr den strukturierten und dom\u00e4nen\u00fcbergreifenden Datenaustausch. Ein praktisches Beispiel daf\u00fcr ist das offizielle Vertriebsberichtswesen im Finanzbereich, das anderen Unternehmensdom\u00e4nen zur Verf\u00fcgung gestellt wird. Ein Datenprodukt, wie der \u201eorder item mart\u201c, enth\u00e4lt umfassende Informationen zu Produkt, Kanal, Organisation und relevanten Kennzahlen. Diese Daten werden exklusiv zugeordnet und unternehmensweit einheitlich genutzt. Das erm\u00f6glicht eine konsistente Weiterverwendung in verschiedenen analytischen Anwendungen, Self-Service-Auswertungen, Plug-ins und Dashboards.<\/p>\n\n\n\n
Die Bedeutung einer strukturierten Form des Datenaustauschs zeigt sich besonders in der Customer Journey. Hier m\u00fcssen verschiedene Stakeholder mit unterschiedlichen Analyseanforderungen und -l\u00f6sungen auf Daten aus benachbarten Bereichen zugreifen. Im Gegensatz zu einem zentralen Data Lake erlaubt der Data-Mesh-Ansatz, die Verantwortlichkeiten, Struktur und Inhalte der Datenprodukte klar zu definieren. Dadurch gestaltet sich der bereits bestehende Datenaustausch \u00fcber Systemgrenzen hinweg effizienter.<\/p>\n\n\n\n
Klare Prinzipien einer erfolgreichen Implementierung<\/h2>\n\n\n\n
Die erfolgreiche Implementierung eines Data Mesh basiert auf der konsequenten Anwendung und Integration von vier grunds\u00e4tzlichen Prinzipien. Zu diesen geh\u00f6ren Domain-Ownership, Data as a Product, Self-Service und rechnergest\u00fctzte f\u00f6derale Governance. Diese vier Prinzipien zielen darauf ab, die Effizienz und Effektivit\u00e4t der Datenbereitstellung und -nutzung zu maximieren. Sie adressieren dabei mehrere Herausforderungen, die bei traditionellen zentralisierten Datenarchitekturen auftreten, wie Skalierbarkeit, Datenqualit\u00e4t und -konsistenz, Flexibilit\u00e4t und Innovation (siehe gr\u00fcnen Kasten).<\/p>\n\n\n\n
Die Implementierung eines Data Mesh umfasst mehrere Schritte: die Identifizierung von Dom\u00e4nen und Gesch\u00e4ftszielen, das Aufsetzen von Spaces und Datencontainern sowie die Nutzung von Data Fa\u00adbric zur Datenvirtualisierung. Durch die Definition und Verwaltung von Businessobjekten wird ein passgenauer Abruf von Daten erm\u00f6glicht, was die Qualit\u00e4t und Relevanz der bereitgestellten Informationen erh\u00f6ht. Die SAP Business Technology Platform unterst\u00fctzt diesen Prozess neben der notwendigen Infrastruktur auch mit den passenden Werkzeugen, um Data Mesh erfolgreich umzusetzen. Die Verbindung aus Data Mesh und der SAP BTP hilft Unternehmen so, ihre Agilit\u00e4t, Datenqualit\u00e4t und Ressourceneffizienz zu optimieren, was schlussendlich finanzielle Vorteile mit sich bringt.<\/p>\n\n\n\n
Unternehmen setzen Data-Mesh-Konzepte beispielsweise f\u00fcr eine 360\u00b0-Kundenansicht ein, optimieren mit ihrer Hilfe die eigenen Entscheidungsprozesse und verbessern die Kundenbindung. Im Personalmanagement k\u00f6nnen sie mit der Kombination aus SuccessFactors und Machine Learning Fluktuationsanalysen und Prognosen erstellen, um ihre Personalstrategie zu optimieren. Mit dem Data-Mesh-Konzept lassen sich auch komplett neue Gesch\u00e4ftsmodelle aufbauen.<\/p>\n\n\n\n
Die Implementierung eines Data Mesh mit der SAP BTP bietet zahlreiche Vorteile wie eine verbesserte Datenqualit\u00e4t und -verf\u00fcgbarkeit, erh\u00f6hte Flexibilit\u00e4t und Agilit\u00e4t sowie die Unterst\u00fctzung von Self-Service-Datenanalysen. Allerdings m\u00fcssen Unternehmen dabei Herausforderungen wie Daten-Governance und Sicherheitsaspekte bew\u00e4ltigen und technische sowie organisatorische H\u00fcrden \u00fcberwinden. Eine strategische Implementierung der SAP BTP und des Data Mesh ist dabei ein entscheidender Schritt in eine zukunftssichere IT-Landschaft. IT-Partner wie das SAP-Beratungshaus NTT Data Business Solutions, welcher mittlerweile \u00fcber 100 Berater und Entwicklerinnen f\u00fcr die SAP BTP besch\u00e4ftigt, unterst\u00fctzen Unternehmen bei der individuellen Implementierung des Data-Mesh-Prinzips. Dabei wird das Ziel verfolgt, die Bereitstellung von logistischen, finanziellen und versicherungstechnischen Dienstleistungen zu verbessern. Gleichzeitig wird eine Definition von architektonischen und technischen Leitlinien geboten.<\/p>\n\n\n\n
Klare Prinzipien f\u00fcr eine erfolgreiche Implementierung<\/h2>\n\n\n\n
Vier Prinzipien zielen darauf ab, die Effizienz und Effektivit\u00e4t der Datenbereitstellung und -nutzung zu maximieren. Sie adressieren dabei mehrere Herausforderungen, die bei traditionellen zentralisierten Datenarchitekturen auftreten wie Skalierbarkeit, Datenqualit\u00e4t und -konsistenz, Flexibilit\u00e4t und Innovation.<\/p>\n\n\n\n
Die Domain-Ownership beschreibt die dezentrale Verantwortung f\u00fcr Daten von operativen Dom\u00e4nenteams. Dadurch k\u00f6nnen die einzelnen Fachbereiche eines Unternehmens ihre eigenen Datenprodukte in kleineren, modularen Teilen entwickeln und bereitstellen. Diese Dezentralisierung erm\u00f6glicht es ihnen, schneller auf Ver\u00e4nderungen zu reagieren und die Skalierbarkeit ihrer Datenprodukte zu erleichtern. Mit dem Prinzip Data as a Product wird die Qualit\u00e4t der Daten, zum Beispiel hinsichtlich Struktur und Verst\u00e4ndlichkeit, gew\u00e4hrleistet. Fachbereiche erstellen und verwalten ihre eigenen Datenprodukte, was zu einer verbesserten Datenqualit\u00e4t und -konsistenz f\u00fchrt. Da diese Teams ein tieferes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Generierung und Nutzung ihrer Daten haben, k\u00f6nnen sie sicherstellen, dass diese den Unternehmensstandards entsprechen.<\/p>\n\n\n\n
Durch Self-Service k\u00f6nnen Datenprodukte von verschiedenen Teams aus unterschiedlichen Bereichen gem\u00e4\u00df den Richtlinien eines zentralen Steuerungsteams erstellt, gepflegt und genutzt werden. Fachbereiche k\u00f6nnen unabh\u00e4ngig von zentralen IT-Teams arbeiten, was die schnellere Entwicklung neuer Datenprodukte und innovativer L\u00f6sungen erm\u00f6glicht. Zudem wird der Endanwender in die Lage versetzt, mit Self-\u00adService-Komponenten eine Stamm\u00addatenanreicherung durchzuf\u00fchren, um beispielsweise auf Basis von externen Daten Simulationen zu erstellen.<\/p>\n\n\n\n
Schlie\u00dflich stellt das Prinzip der f\u00f6deralen Governance sicher, dass zentral definierte Standards f\u00fcr den plattform\u00ad\u00fcbergreifenden Austausch und die Nutzung von Datenprodukten in standardisierter und konsistenter Weise \u00fcber das gesamte Unternehmen hinweg gelten. Dies f\u00fchrt zu effizienteren IT-Teams, die sich auf technologische Aufgaben konzentrieren und ihre Ressourcen besser nutzen k\u00f6nnen, w\u00e4hrend Fachbereiche eigenst\u00e4ndiger agieren.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
Zum Partnereintrag: <\/p>\n\n\n\n Eine Data-Warehouse-Architektur reicht heute nicht, um Marktanforderungen umzusetzen und Prozesse anzupassen, aber moderne Datenstrategien erm\u00f6glichen es, aus der Vielzahl an Informationen wertvolle Erkenntnisse zu 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