Datendemokratisierung bedeutet, dass jeder im Unternehmen, unabhängig von seinen technischen Fähigkeiten, reibungslos mit Daten arbeiten kann. Personen in verschiedenen Rollen und Abteilungen sollen auf Daten zugreifen, sie analysieren und für die Entscheidungsfindung nutzen können und so eine datenbasierte Erfahrung schaffen. 

Zu den wichtigsten Aspekten der Datendemokratisierung gehören: 

• Zugänglichkeit der Daten: Die Datendemokratisierung zielt darauf ab, Benutzern einen unkomplizierten Zugriff auf relevante Daten zu ermöglichen. Dazu gehört die Bereitstellung von benutzerfreundlichen Schnittstellen, Self-Service-Tools und sicheren Mechanismen für den Datenzugriff. Benutzer sollen Daten abrufen können, ohne auf IT-Teams oder spezielle technische Kenntnisse angewiesen zu sein. 
• Datenkompetenz und Schulungen: Um die Datendemokratisierung zu ermöglichen, müssen Unternehmen Benutzer darin schulen, wie sie Daten effektiv nutzen können. Schulungsprogramme können die Analyse, Visualisierung und Interpretation von Daten sowie grundlegende Prinzipien der Datenverwaltung umfassen. 
• Self-Service Analytics: Tools und Plattformen für Self-Service Analytics ermöglichen es Benutzern, Datenanalysen durchzuführen, Berichte zu erstellen und eigenständig Erkenntnisse zu gewinnen, ohne auf IT- oder Datenexperten angewiesen zu sein. Diese Tools bieten intuitive Schnittstellen, Drag-and-Drop-Funktionen und vorgefertigte Templates zur Vereinfachung der Datenexploration und -analyse. 
• Sicherheit und Data Governance: Die Datendemokratisierung sollte zusammen mit entsprechenden Maßnahmen zur Data Governance und Sicherheit umgesetzt werden. Unternehmen müssen Richtlinien, Leitlinien und Kontrollen einführen, um den Datenschutz, die Sicherheit und die Compliance zu gewährleisten. Dazu gehört die Definition von Zugriffskontrollen, die Datenklassifizierung und Überwachungsmechanismen zum Schutz sensibler Informationen. 
• Zusammenarbeit und Datenaustausch: Die Datendemokratisierung fördert die Zusammenarbeit und den Austausch von Erkenntnissen zwischen Benutzern. Plattformen für die Zusammenarbeit und Tools für die Datenvisualisierung ermöglichen es Benutzern, Analyseergebnisse, Berichte und Dashboards mit Kollegen zu teilen, was den Wissensaustausch und eine fundierte Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen fördert. 
• Kultureller Wandel: Die Datendemokratisierung erfordert einen kulturellen Wandel hin zu einer datenbasierten Denkweise. Unternehmen müssen eine Kultur fördern, die den Wert von Daten anerkennt, die Datenkompetenz fördert und Mitarbeiter dazu ermutigt, ihre Entscheidungen auf Grundlage von Daten und nicht auf Grundlage von Intuition oder persönlichen Tendenzen zu treffen.

Zu den Vorteilen der Datendemokratisierung gehören eine schnellere Entscheidungsfindung, gesteigerte Innovation, höhere Produktivität und eine bessere Abstimmung zwischen den Geschäftszielen und Erkenntnissen. Es ist jedoch wichtig, ein Gleichgewicht zwischen Datenzugänglichkeit und Datensicherheit zu finden.  

Data Mesh ist ein relativ neues Konzept und beschreibt eine Datenarchitektur für die Verwaltung und Skalierung von Daten in großen und komplexen Unternehmen. Das Konzept wurde von Zhamak Dehghani, einer Daten- und Softwarearchitektin bei ThoughtWorks, im Jahr 2020 in dem Artikel „How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh“ vorgestellt. 

Der Grundgedanke von Data Mesh besteht darin, Daten als Produkt zu behandeln und die Prinzipien des Domain-driven Design und der Dezentralisierung auf die Datenverwaltung anzuwenden. Der Ansatz zielt darauf ab, einige der Herausforderungen und Beschränkungen zu überwinden, die mit traditionellen monolithischen Datenarchitekturen verbunden sind, wie beispielsweise großen, zentralisierten Data Lakes oder Data Warehouses. Dies sind einige Schlüsselkonzepte von Data Mesh: 

1.  Domain-Oriented Ownership: Im Data Mesh werden Daten als domänenspezifisches Produkt behandelt. Jede Domäne oder jede Geschäftseinheit übernimmt die Verantwortung für ihre Daten hinsichtlich Qualität, Zugänglichkeit und Verwaltung.

2.  Decentralized Data Ownership: Statt eines einzigen zentralen Datenteams, das für alle Daten verantwortlich ist, setzt Data Mesh auf eine dezentralisierte Data Ownership. Funktionsübergreifende Teams in verschiedenen Bereichen sind für ihre eigenen Daten-Pipelines, die Datenqualität und den Datenaustausch verantwortlich.

3.  Data Product Teams: Jede Domäne bildet ihr eigenes Datenproduktteam, das Data Engineers, Data Scientists, Experten für die Domäne und andere relevante Rollen umfasst. Diese Teams sind für den gesamten Lebenszyklus ihrer Datenprodukte verantwortlich.

4.  Data as a Service: Datenprodukte werden als Services behandelt, die von anderen Teilen des Unternehmens genutzt werden können. Diese Services bieten standardisierte Schnittstellen und APIs für den Datenzugriff und deren Nutzung.

5.  Data Mesh Architecture: Bei einer Data-Mesh-Architektur wird die Datenverarbeitung in kleinere, übersichtlichere Einheiten unterteilt, die sogenannten Datendomänen. Jede Datendomäne ist für die Verarbeitung, Speicherung und Bereitstellung ihrer eigenen Daten verantwortlich. Die Architektur unterstützt einen verteilten, skalierbaren und modularen Ansatz für die Datenverwaltung.

6.  Data Mesh Principles: Zu den Grundsätzen des Data Mesh gehören Autonomie (jede Domäne hat die Kontrolle über ihre Daten), Daten als Produkt (Daten werden mit der gleichen Sorgfalt behandelt wie Softwareprodukte) und eine föderale Struktur (Daten werden domänenübergreifend ausgetauscht und genutzt).

7.  Data Platform: Ein Data Mesh umfasst eine Datenplattform, die Tools, Services und eine Infrastruktur für die Verwaltung von Datenprodukten, die Gewährleistung der Datenqualität sowie die Ermittlung und Nutzung von Daten bereitstellt.

Das Ziel von Data Mesh ist es, die Aktivitäten von Unternehmen rund um Daten effektiver zu skalieren, indem die Data Ownership verteilt, die Datenqualität verbessert und die Zusammenarbeit zwischen funktionsübergreifenden Teams erleichtert wird. Es ist wichtig zu beachten, dass die Implementierung eines Data-Mesh-Ansatzes umfassende organisatorische und kulturelle Veränderungen sowie die Einführung geeigneter Technologien und Verfahren zur Unterstützung der domänenbasierten Datenverwaltung erfordert. 

Das Ziel von Near-Zero Downtime ist es, eine minimale oder unwesentliche Unterbrechung des Geschäftsbetriebs während der Systemwartung, Upgrades oder anderer Aktivitäten zu erzielen. Der Ansatz zielt darauf ab, geplante Ausfallzeiten zu minimieren oder ganz zu vermeiden, sodass Unternehmen eine kontinuierliche Verfügbarkeit und einen durchgehenden Service für ihre Benutzer gewährleisten können. 

Zu beachten ist, dass der Near-Zero-Downtime-Ansatz eine sorgfältige Planung, gründliche Tests und eine stabile Infrastruktur erfordert. Wenn Unternehmen Strategien zur Minimierung von Systemausfällen implementieren, müssen Sie ihre spezifischen Anforderungen, ihre Systemarchitektur und ihre geschäftlichen Prioritäten berücksichtigen. Eine regelmäßige Systemüberwachung, Leistungsoptimierung und proaktive Wartung sind für die Gewährleistung kontinuierlicher Verfügbarkeit und einer reibungslosen Benutzererfahrung entscheidend. 

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Geschäftliche Agilität bezeichnet die Fähigkeit eines Unternehmens, sich schnell an Marktveränderungen anzupassen, auf neue Chancen zu reagieren und Herausforderungen schnell und effizient zu bewältigen.

Sie hat zum Ziel, flexible Geschäftsprozesse zu schaffen, eine Kultur der Innovation zu fördern und es Teams zu ermöglichen, schnelle und fundierte Entscheidungen zu treffen. Agilität ist für Unternehmen entscheidend, um in dynamischen Branchen einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

Zentrale Elemente geschäftlicher Agilität:

• Anpassungsfähige Strategie: Geschäftliche Agilität erfordert einen anpassungsfähigen Ansatz für die Entwicklung von Strategien. Unternehmen müssen ihre strategischen Ziele und Prioritäten regelmäßig auf Grundlage von Markttrends, Kundenfeedback und internen KPIs überprüfen und anpassen.
• Flexibilität: Agilität bedeutet, Silos innerhalb des Unternehmens aufzubrechen und eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit zu fördern. Diese Struktur ermöglicht es Unternehmen, Ressourcen schnell umzuverteilen und ohne größere Unterbrechungen auf Veränderungen zu reagieren.
• Starke Teams: Eine dezentrale Entscheidungsfindung und kompetente Teams, die Verantwortung für ihre Projekte übernehmen, sind wesentliche Voraussetzungen für Agilität. Dieser Ansatz verringert Engpässe, verkürzt Reaktionszeiten und fördert Innovation.
• Kundenorientierter Ansatz: Ein agiles Unternehmen konzentriert sich stark auf die Anforderungen seiner Kunden. Durch das Erfassen und Analysieren von Kundenfeedback können Unternehmen ihre Produkte und Dienstleistungen an die sich wandelnden Marktanforderungen anpassen.
• Kontinuierliche Verbesserung: Agilität bedeutet, ein Unternehmen kontinuierlich zu verbessern. Dazu gehört, iterative Prozesse zu implementieren, die Performance regelmäßig zu überprüfen und Erkenntnisse zu nutzen, um Strategien und Prozesse zu optimieren.

Ein agiles Unternehmen kann schnell umdenken, neue Chancen ergreifen und Risiken besser abfedern. Geschäftliche Agilität erhöht auch die Widerstandsfähigkeit, da sie es Unternehmen ermöglicht, die Produktivität und Servicequalität bei Unterbrechungen aufrechtzuerhalten.

Letztlich trägt Agilität zu nachhaltigem Wachstum, höherer Kundenzufriedenheit und einer stärkeren Marktposition bei.

Datenbasierte Agilität beschreibt die Fähigkeit eines Unternehmens, sich aufgrund datenbasierter Erkenntnisse schnell an Veränderungen anzupassen. Dazu gehört die Nutzung fortschrittlicher Datenanalysen für die Entscheidungsfindung, die Rationalisierung von Prozessen und die Verbesserung der Reaktionsfähigkeit auf Marktchancen und Herausforderungen.

Darum ist datenbasierte Agilität wichtig:

1. Entscheidungsfindung in Echtzeit: Der Zugriff auf Daten in Echtzeit ermöglicht es Unternehmen, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen. Dies ist besonders in dynamischen Umgebungen entscheidend, in denen schnelle Reaktionen einen Wettbewerbsvorteil bedeuten können.
2. Proaktives Risikomanagement: Mithilfe prädiktiver Analysen können Unternehmen Trends vorhersehen und Risiken erkennen, bevor sie zu Problemen werden. Dieser proaktive Ansatz unterstützt eine bessere Planung und Risikominderung.
3. Verbesserte Kundenerfahrung: Durch die Analyse des Kundenverhaltens und deren Präferenzen können Unternehmen ihre Produkte optimieren, Dienstleistungen anpassen und gezielte Marketingstrategien umsetzen, um die Kundenzufriedenheit insgesamt zu verbessern.
4. Betriebliche Effizienz: Datenbasierte Erkenntnisse erleichtern es, ineffiziente Prozesse zu erkennen und Workflows zu optimieren. Dies ermöglicht reduzierte Kosten, eine erhöhte Produktivität und rationalisierte Prozesse.
5. Förderung von Innovation: Durch die Analyse von Marktdaten und Performance-Metriken können Unternehmen ihr Innovationspotenzial erkennen, ihr Angebot anpassen und einen Wettbewerbsvorteil sichern.

So erzielen Sie datenbasierte Agilität:

• Investieren Sie in Analysetools: Nutzen Sie Tools für prädiktive Analysen, die Visualisierung von Daten und die Berichterstattung in Echtzeit, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
• Fördern Sie eine „Datenkultur“: Ermutigen Sie Teams, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und Datenanalysen in ihre täglichen Prozesse zu integrieren. Bieten Sie zudem Schulungen zur Datenkompetenz an.
• Gewährleisten Sie die Zugänglichkeit der Daten: Implementieren Sie Systeme, die es Stakeholdern ermöglichen, unabhängig auf Daten zuzugreifen und diese zu analysieren, um die Abhängigkeit von der IT zu verringern und die Flexibilität zu erhöhen.

Durch die Integration von Daten in Entscheidungsprozesse können Unternehmen ihre Agilität erhöhen, ihre Widerstandsfähigkeit verbessern und langfristiges Wachstum fördern.

Datenbasierte Agilität stützt sich auf kontinuierliche Verbesserung und hilft Teams, effektiv auf veränderte Geschäftsanforderungen zu reagieren.

Der Daten-Footprint bezieht sich auf die Gesamtmenge an Daten, die in den IT-Systemen eines Unternehmens gespeichert, verarbeitet und verwaltet werden. In SAP-Umgebungen umfasst der Daten-Footprint Bewegungsdaten, Stammdaten, historische Protokolle und archivierte Datensätze.

Die Verwaltung des Daten-Footprints ist entscheidend für die Performance, die Senkung der Kosten und die Gewährleistung reibungsloser Transformationen. Ein unkontrollierter Daten-Footprint kann zu längeren Migrationen, umfassenderen Infrastrukturanforderungen und einem erhöhten Risiko von Systemfehlern führen.

Durch eine aktive Archivierung, die Stilllegung von Altsystemen und eine selektive Datentransformation unterstützt Unternehmen SNP bei der Bewertung und Reduzierung ihres Daten-Footprint.

Deshalb ist ein geringer Daten-Footprint wichtig:

• Systemleistung: Schlankere Systeme verarbeiten Daten schneller und zuverlässiger, was die Benutzererfahrung und Berichterstattung verbessert.
• Kosteneinsparungen: Eine Reduzierung des Daten-Footprint senkt die Speicher-, Wartungs- und Lizenzierungskosten.
• Vereinfachte Migration: Überschaubare Datenvolumina lassen sich bei Transformationsprojekten leichter verlagern und validieren.
• Verbesserte Compliance: Die Reduzierung redundanter oder veralteter Daten hilft Unternehmen, die Bestimmungen zum Datenschutz einzuhalten.
• Verbesserte Entscheidungsfindung: Schlanke Datenlandschaften verbessern die Transparenz und ermöglichen genauere Analysen.

Vor dem Wechsel nach SAP S/4HANA entscheiden sich viele Unternehmen für die Reduzierung ihres Daten-Footprint. Dies beschleunigt die Migration und ermöglicht ein sauberes, effizienteres Zielsystem.

SNP bietet Tools und Methoden zur Analyse, Klassifizierung und Reduzierung der Daten. Dies gewährleistet eine schnellere Migration, niedrigere Systemkosten und eine verbesserte Leistung nach dem Go-live.

Enterprise Data Management (EDM) ist ein umfassender Ansatz zur Verwaltung und Pflege der Daten eines Unternehmens über Systeme und Abteilungen hinweg. Die Lösung gewährleistet, dass die Daten aktuell und sicher sind und für einen operativen und strategischen Einsatz zur Verfügung stehen.

Effektives EDM ist in komplexen, globalen IT-Umgebungen entscheidend, in denen Daten zwischen mehreren Systemen und Geschäftseinheiten übertragen werden.

SNP unterstützt die Verwaltung von Geschäftsdaten durch eine selektive, kontrollierte und rückverfolgbare Datentransformation während Migrationen und Konsolidierungen.

Zentrale Elemente des Enterprise Data Management:

• Datenintegration: Führt Daten aus verschiedenen Quellen in einheitlichen Formaten für eine bessere Verwendung und Sichtbarkeit zusammen.
• Sicherung der Datenqualität: Gewährleistet, dass die Informationen korrekt, vollständig und aktuell sind, und reduziert so operative Fehler und Inkonsistenzen in der Berichterstattung.
• Sicherheit und Compliance: Implementiert Data-Governance-Richtlinien zum Schutz sensibler Informationen und zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
• Kontrolle des Lebenszyklus der Daten: Verwaltet den Datenfluss von der Erstellung bis zur Löschung, einschließlich Archivierung und Aufbewahrungsrichtlinien.
• Gezielte Ausrichtung: Richtet die Datenarchitektur an den strategischen Unternehmenszielen aus, um Wachstum, Effizienz und Innovation zu fördern.

EDM bildet die Grundlage für die digitale Transformation. Ohne eine solide Datenverwaltung sind Transformationsprojekte mit höheren Risiken, längeren Laufzeiten und geringerer Rentabilität verbunden.

Mit den Lösungen von SNP können Unternehmen ihr Datenmanagement zentralisieren und gleichzeitig Flexibilität in dezentralen Landschaften gewährleisten. Dies verbessert die Resilienz der Systeme, reduziert manuelle Aufwände und stellt sicher, dass Transformationsprojekte auf präzisen, gut verwalteten Daten basieren.