Software und Strategien für den erfolgreichen Mittelstand

Experttalk zum Thema Datenmanagement: Gregor Stöckler, Datavard

Unternehmen brauchen effektive Datenmanagement-Strategie

Gregor Stöckler, Datavard; Quelle: Datavard

Der Siegeszug von Big Data stellt Unternehmen vor große Herausforderungen. Gregor Stöckler, geschäftsführender Gesellschafter von Datavard, erklärt im Interview mit Solutions for Business (S4B), welchen Stellenwert eine passende Strategie für das professionelle Datenmanagement einnimmt.

Strategie

S4B: Wie können Unternehmen in Zeiten von Big Data ihre Datenmanagement-Strategie optimieren?
Stöckler: Eine effektive Datenmanagement-Strategie ist die Voraussetzung, um betrieblichen Nutzen aus Big Data oder Industrie 4.0-Anwendungen ziehen zu können. Fehlendes oder nicht optimales Datenmanagement ist in vielen Unternehmen ein verstecktes Problem. In gleichem Maße, wie zum Beispiel das Geschäftsvolumen zunimmt, wächst auch die Menge an Daten, die keinen entscheidenden Einfluss auf das Tagesgeschäft haben. Zu jedem beliebigen Zeitpunkt werden nur rund 12 bis 17 Prozent eines Systems aktiv genutzt. Der Anteil an temporären Daten im System beträgt in vielen Firmen bis zu einem Drittel. Mit einem intelligenten Datenmanagement können Unternehmen ihre Datenbank um 30 bis 50 Prozent schrumpfen. Um sich diesem Thema zu nähern, empfehle ich, fünf Fragen zu beantworten.

S4B: Wie lauten diese Fragen?
Stöckler: Erstens – wie klassifizieren wir Daten – etwa nach Anwendung, Owner, wer oder was erzeugt diese Daten, Use Case, Art des Zugriffs, Sensitivität, strukturiert/unstrukturiert etc.?
Zweitens: Welches Ziel verfolgen wir pro Datenklasse – hinsichtlich legaler Aufbewahrung, Sicherheit, Geschwindigkeit, Kosten, Verfügbarkeit und Qualität?
Drittens: Wie viele Daten haben und erwarten wir pro Datenklasse?
Viertens: Was bedeuten diese Anforderungen für alte, bestehende und geplante Anwendungen?
Fünftens: Welche Veränderungen werden dadurch notwendig?

Datenwachstum

S4B: Was können Unternehmen tun, um das Datenwachstum langfristig im Griff zu behalten?
Stöckler: Es ist wichtig, dass eine effektive Datenmanagement-Strategie und die Spezifikation jeder Anwendung ein Ende des Lebenszyklus von Daten vorgibt. Idealerweise besteht diese Strategie aus drei Teilen: aktive Nutzung, passive Nutzung – sprich die Daten müssen verfügbar sein – und mögliche Vernichtung. Um dies zu automatisieren und automatisch zu überwachen, haben wir Lösungen entwickelt, die die Nutzung der Daten analysieren und proaktiv Vorschläge zur idealen Speicherung machen.

S4B: Welche Rolle spielt das Thema Storage für Unternehmen, die SAP HANA im Einsatz haben oder auf diese Plattform migrieren möchten?
Stöckler: SAP HANA provoziert die Frage nach der Wichtigkeit von Daten, da die Kosten für die Infrastruktur steigen und sich die Geschwindigkeit des Zugriffs dramatisch erhöht. Das ist nicht das Richtige für alle Anwendungsfälle und Daten. SAP spricht daher von Data Tiering oder Multi-Temperature-Daten. Diese Konzepte gehen davon aus, dass Daten sowohl innerhalb von SAP HANA als auch auf externe Datenspeicher verteilt werden, um eine performance- und kostenoptimale Lösung für unterschiedliche Daten zu finden. Wir haben bereits über 150 Unternehmen weltweit geholfen, diese Fragen zu beantworten und sich auf die Migration nach SAP HANA vorzubereiten.

Technologien

S4B: Wie wichtig sind hierbei Technologien wie SAP Sybase IQ und Apache Hadoop?
Stöckler: SAP IQ und Hadoop sind zwei wichtige Bausteine im SAP-Stack der Zukunft. Während SAP IQ vor allem durch die Geschwindigkeit bei analytischen Anwendungsfällen besticht, ist Hadoop zu Recht einer der wichtigsten Eckpfeiler von Big-Data-Architekturen. Die fast grenzenlose Skalierbarkeit und die niedrigen Kosten bieten unschlagbare Vorteile. Mit der generellen Verfügbarkeit von SAP HANA VORA bietet SAP zusätzlich eine vordefinierte Integration beider Welten. Dieses Add-on zu SAP HANA erlaubt den Zugriff auf Daten in Hadoop aus HANA heraus und das Verschmelzen von Datentöpfen aus beiden Welten.

Rainer Huttenloher

Hier geht es zu Datavard