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So wie Geld der Rohstoff für das globale Finanzsystem ist, sind Daten die Währung für moderne Unternehmen, insbesondere für solche, die sich mit Analytics und KI beschäftigen.
Datenorchestrierung bildet das Rückgrat des modernen Data Engineerings, denn sie schafft eine Möglichkeit, den Datenfluss, auch bekannt als Daten-Pipeline, zu automatisieren und zu verwalten. Der Prozess umfasst die Organisation, Umwandlung und Aktivierung von Daten, um sie für Geschäftsanwendungen nutzbar zu machen, was wiederum die Grundlage für eine fundierte Entscheidungsfindung bildet.
Im Bankwesen können Sie sich Datenorchestrierung wie eine riesige virtuelle Kasse vorstellen, die Währungen aus allen Ländern enthält, numerisch nach Wert und alphabetisch nach Nation geordnet. Indem die Verwaltung und Organisation dieses Geldes automatisiert wird, wird das Geld bei jedem neuen Geldeingang automatisch nach Nennwert sortiert und die Geldbeträge werden nach Ländern aktualisiert.
Datenorchestrierung umfasst automatisierte Aktivitäten und Prozesse rund um die Koordination und Verwaltung komplexer Daten-Pipelines und Workflows. Dabei werden verschiedenste Daten gesammelt, umgewandelt und verarbeitet, damit sie für KI und Analytics genutzt werden können. Der Automatisierungsteil dieser Definition ist hierbei entscheidend. Große Unternehmen verfügen über riesige Datenbestände, die oft auf die Gruppen aufgeteilt sind, die sie täglich erzeugen und nutzen. Der Einsatz von Orchestrierungstools zur Automatisierung verschiedener Aufgaben innerhalb von Daten-Workflows sorgt für einen geordneten und einheitlichen Umgang mit Rohdaten, verbessert die Datenqualität und -verfügbarkeit und unterstützt gleichzeitig die Einhaltung von Datensicherheitsbestimmungen.
Die meisten datengestützten Unternehmen können von Datenorchestrierung profitieren, da die Automatisierung von Daten-Pipelines die Nutzbarmachung von Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen innerhalb des Unternehmens beschleunigt und gleichzeitig die Qualität und Maschinenlesbarkeit der Daten verbessert.
Je größer ein Unternehmen ist, desto komplexer ist wahrscheinlich auch sein Datenuniversum. Die Daten können mittels Datenorchestrierung für die Nutzung in KI- und Analytics-Systemen aufbereitet werden. Diese Systeme fördern die Entscheidungsfindung, arbeiten effizienter, sorgen für Datensicherheit und verbessern die Kundenbetreuung. Einfach ausgedrückt: Datenorchestrierung ist für die Bewältigung der betrieblichen Komplexität, die Gewährleistung der Zuverlässigkeit und die Stärkung des Stakeholder-Vertrauens von zentraler Bedeutung.
Bei Datenorchestrierung geht es nicht nur um die Speicherung oder Verwaltung von Daten. Es handelt sich um eine Reihe von Prozessen, bei denen Tools mit Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen arbeiten und diese für verschiedene datengestützten Geschäftsanwendungen aufbereiten. Im Einzelnen:
Der erste Schritt bei der Datenorchestrierung besteht in der Beschaffung von Daten aus den relevanten Systemen und Quellen und der anschließenden Zentralisierung dieser Daten. Bei den Datenquellen kann es sich z. B. um interne CRM- oder ERP-Systeme handeln, die in einem Rechenzentrum vor Ort oder in der Cloud angesiedelt sind, oder um externe Quellen, wie soziale Medien oder Nachrichten-Websites. Zur Organisation von Daten gehört es, ähnliche Daten an einem Ort zusammenzufassen – beispielsweise alle Verkaufsdaten oder alle Telefonnummern potenzieller Neukund:innen –, damit sie im nächsten Schritt optimiert werden können.
Bei der Umwandlung standardisiert das Orchestrierungstool Rohdaten, indem Geschäftsregeln und eine einheitliche Formatierung angewendet werden. Bei fehlenden Informationen muss das Tool die Daten möglicherweise anreichern, indem es die Lücken füllt und Fehler korrigiert. Das Ziel ist die Bereitstellung präziser, einheitlicher Daten in einem Standardformat, damit ML-Modelle und Analytiktools sie leichter nutzen können. So können Unternehmen diese Daten bearbeiten und die Informationen über Dashboards und Visualisierungstools teilen.
Sobald Sie die Daten so normalisiert haben, dass sie in einem lesbaren Format vorliegen und einigermaßen fehlerfrei sind, müssen Sie sie den Systemen zugänglich machen, in denen die Daten analysiert werden oder die sie für Visualisierungs- und Dashboard-Tools bereitstellen. Dieser Vorgang wird als Datenaktivierung bezeichnet.
Datenorchestrierungstools erleichtern den Zugang zu Daten für die Entscheidungsfindung in Unternehmen, für Datenanalysen oder für KI-Anwendungen. Mit diesen Tools können Sie die oben beschriebenen Schritte automatisieren und einen höheren Wert aus den geschäftlichen Rohdaten ziehen. Und so benötigen Sie weniger Zeit, um Daten in Erkenntnisse zu verwandeln. Sehen wir uns die Vorteile an:
Wenn Sie bereinigte, genaue Daten in Systeme für maschinelles Lernen und Datenanalyse einspeisen, erhalten Sie zuverlässigere, beständigere Ergebnisse.
Je größer und komplexer ein Unternehmen ist, desto mehr Daten erzeugt es. Datenorchestrierungstools können dazu beitragen, Datensilos aufzubrechen und den Zugriff auf diese Daten zu erleichtern. Sie unterstützen Sie auch bei der Verbesserung der Datenqualität, was für die Skalierung datengestützter Initiativen und anhaltende Agilität unerlässlich ist.
Tools, die die Datenorchestrierung automatisieren und optimieren, helfen Ihnen, zu bestimmten Informationen ins Detail zu gehen, erleichtern die Erkennung von Anomalien und verbessern die Datenqualität im Laufe der Zeit.
Time-to-Data (TTD) bezieht sich auf die Zeit, die von der Erstellung der Daten bis zu dem Zeitpunkt vergeht, an dem Sie sie als geschäftliches Asset verwenden können. (Manchmal wird dieser Faktor auch als „Datenlatenz“ bezeichnet.) Mit Datenorchestrierungstools können Sie die Latenz verringern, wodurch die Datenverarbeitung einfacher und schneller wird. Eine kürzere TTD verringert auch die Zeit, die es braucht, um Mehrwert aus Daten zu gewinnen, wodurch der gesamte Entscheidungsprozess beschleunigt wird.
Weltweit tätige Unternehmen unterliegen Vorschriften zur Datensicherheit und zum Datenschutz, wie z. B. DSGVO, HIPAA und CCPA. Datenorchestrierungstools tragen dazu bei, bestimmte Datensicherheitskontrollen zu automatisieren, um die Einhaltung dieser Regeln zu vereinfachen.
Datenorchestrierung birgt auch einige potenzielle Fallstricke, die durch das ständig wachsende Datenvolumen und die -komplexität noch verschärft werden können. Sehen wir uns drei typische Herausforderungen an:
Die Datenorchestrierungstools selbst können schwierig zu handhaben sein – ebenso wie die Tools, die Teams zur Automatisierung von Teilen des Prozesses verwenden. Außerdem arbeiten die Tools nicht immer problemlos zusammen, sodass die Integration aller Tools möglicherweise eine Anpassung der Software oder eine Änderung einiger Datenverarbeitungsprozesse erfordert, um den spezifischen Anforderungen gerecht zu werden.
Bei der Programmierung beziehen sich Abhängigkeiten auf Aufgaben, die in einer bestimmten Reihenfolge ausgeführt werden müssen. Abhängigkeiten treten auf, wenn ein Schritt in einem linearen Prozess nur dann ausgeführt werden kann, wenn die Ergebnisse eines vorangegangenen Vorgangs vorliegen. Je komplexer die Datenabläufe sind, desto mehr Abhängigkeiten müssen beachtet werden. Data Engineers setzen gerichtete azyklische Graphen (Directed Acyclic Graphs, DAGs) ein, um Datenflüsse visuell darzustellen und Abhängigkeiten zu veranschaulichen.
Je mehr Daten Sie aus verschiedenen Systemen erhalten, desto schwieriger wird es, alle erforderlichen Prozesse zu optimieren, um diese Daten durch die verschiedenen Schritte der Datenorchestrierung zu führen. Mit anderen Worten: Die Datenspeicherung muss skaliert werden, ebenso wie die Orchestrierungsfunktion selbst.
Datensysteme – und die Daten selbst – sind nicht immer leicht zu integrieren. Wie bereits erwähnt, arbeiten Datensysteme nicht immer gut zusammen, ohne dass sie angepasst oder umgerüstet werden müssen, und die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen ist nicht immer unkompliziert, wobei inkompatible Datenformate ein häufiges Problem darstellen. Möglicherweise stoßen Sie auch auf Hindernisse bei der Kombination von Daten aus Altsystemen mit neueren Daten, die für moderne, cloudbasierte Datenplattformen optimiert wurden.
Die Befolgung der Best Practices für die Datenorchestrierung kann dazu beitragen, viele der oben genannten Herausforderungen zu meistern. Folgende fünf wichtige Tipps sollten Sie beachten:
Daten-Workflows definieren, wie Daten in den IT-Systemen des Unternehmens bewegt und umgewandelt werden. Eine eindeutige Definition der Abläufe und Schritte, aus denen sich dieser Prozess zusammensetzt – von der Extraktion über die Organisation bis hin zur Aktivierung – wird Ihnen zum Erfolg verhelfen.
Ebenso müssen Sie das Datenorchestrierungstool auswählen, das am besten zu den allgemeinen Unternehmens- und den spezifischen Projektanforderungen passt. Achten Sie bei dieser Entscheidung auf die Benutzerfreundlichkeit des Tools, auf die Kompatibilität mit Ihren bestehenden Systemen und darauf, ob – und wie gut – es komplexe Workflows verarbeiten kann.
Wie können Sie feststellen, ob die Datenorchestrierung funktioniert? Indem Sie den Prozess überwachen, können Sie nach Engpässen, Fehlern bei der Datenverarbeitung und Möglichkeiten zur Optimierung suchen.
Wenn Sie gerade erst mit der Datenorchestrierung beginnen, sollten Sie Ihren Umfang für die ersten Projekte eingrenzen. Nutzen Sie Proofs of Concept, um zu bewerten, wie gut Ihre Workflows und Tools funktionieren. Dann iterieren Sie mit verschiedenen Verbesserungen, um zu lernen, was am besten funktioniert.
Es ist immer empfehlenswert, die Prozesse in den Datenorchestrierungs-Workflows zu dokumentieren. Mit diesen Aufzeichnungen ist es einfach, Workflows regelmäßig zu überprüfen, Fehler zu dokumentieren und notwendige Änderungen vorzunehmen.
Datenorchestrierung unterstützt Sie dabei, Daten erfolgreich für strategische Verbesserungen im Unternehmen zu nutzen. Außerdem ist die Fähigkeit, Workflows für die Erfassung, Umwandlung und Aktivierung von Daten zu definieren und zu automatisieren, ein Markenzeichen jedes leistungsstarken, datengestützten Unternehmens. Dabei geht Datenorchestrierung über bloße Datenverwaltung hinaus und schafft intelligente, integrierte Systeme, die die Komplexität reduzieren und dazu beitragen, dass Sie schneller und zuverlässiger einen Mehrwert aus den Daten ziehen.
Datenorchestrierungstools automatisieren den Prozess der Datenorchestrierung. Sie lassen sich in andere Datenverarbeitungs- und -visualisierungstools integrieren, um die Gewinnung von Erkenntnissen aus Rohdaten zu beschleunigen.
Wenn Sie schon einmal einen Medienstreaming-Service genutzt haben, haben Sie Datenorchestrierung in Aktion erlebt. Denn die Medien, die Sie nutzen, bestehen aus Daten, und die Services nutzen Orchestrierung, um Ihnen diese Daten bereitzustellen – auf Grundlage Ihrer Suchanfragen, Ihrer Vorlieben und der Inhalte, die Sie geliked oder Ihrer Watchlist hinzugefügt haben.
Ein weiteres Beispiel, das Sie wahrscheinlich selbst erlebt haben: Wenn Handelsunternehmen die Bestände von Onlineshops und Ladengeschäften synchronisieren müssen, nutzen sie die Orchestrierung, um Verkaufsdaten von beiden Standorten abzurufen. Dazu gehören auch aktualisierte Bestandsdaten von Ladengeschäften und Warenlagern, die als Quelle für Onlineverkäufe dienen. So können sie Nachfragemuster verfolgen, die wiederum Aufschluss darüber geben, wie sie ihren Bestand am besten verwalten können.
Datenerfassung und Datenorchestrierung sind unterschiedliche, aber zusammenhängende Bestandteile des Datenmanagements. Datenerfassung ist nur eine Komponente der Datenorchestrierung. Sie beschreibt den Prozess der Erfassung von Rohdaten, unabhängig davon, wo im Unternehmen sie sich befinden. Datenorchestrierung ist der weiter gefasste Prozess der Erfassung, Organisation und Verarbeitung von Daten, damit sie für KI oder andere datengestützte Systeme verwendet werden können.
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