Deloitte Report deckt strategische Lücke in Data Modernization Bemühungen auf

Umfrage findet: Viele Organisationen gehen Data Modernization noch als taktisches Projekt an, nicht als strategische Initiative.

Ein diese Woche veröffentlichter Deloitte-Report legt nahe, dass obwohl viele Data Modernization Bemühungen laufen, die meisten auf ad-hoc-Basis stattfinden, nicht als Teil einer strategischen Initiative.

Ein Drittel (34 %) der 504 IT-Profis in Unternehmen mit über 500 Mio. $ Jahresumsatz, die von Deloitte befragt wurden, geben an, eine Datenplattform vollständig modernisiert zu haben, während weitere 50 % ein laufendes Projekt haben. Allerdings sagen nur die Hälfte (48 %) der Befragten, sie hätten eine spezifische Initiative. Die Umfrage macht klar, dass viele Organisationen Data Modernization noch als taktisches Projekt angehen statt als strategische Initiative, sagt David Linthicum, Chief Cloud Strategy Officer bei Deloitte.

Die langfristige Herausforderung für Organisationen wird sein, dass mit wachsender Zahl an Datenbankplattformen die gesamte IT-Umgebung schwierig zu managen wird, sagt Linthicum. Die meisten Organisationen wären gut beraten, einen strategischeren Ansatz zu adoptieren, der über die nächsten fünf bis zehn Jahre diese Komplexität reduzieren wird, sagt Linthicum.

„Der Kampf wird mit Vorabplanung gewonnen“, sagt Linthicum. „Es gibt keinen Big-Bang-Ansatz für das Problem.“

Deloitte definiert Data Modernization als jede Bemühung, Support für neue Datentypen hinzuzufügen oder eine bestehende Datenplattform in die Cloud zu bewegen. Das Problem, mit dem viele IT-Leiter jetzt konfrontiert sind, resultiert generell daraus, dass Entwickler neue Applikationen schneller denn je bauen. Und viele von ihnen benötigten IT-Organisationen, um alles von Document- bis Graph-Datenbanken neben traditionellen relationalen Datenbanken zu unterstützen. Mit jeder neuen Plattform, die zur Umgebung hinzugefügt wird, steigen die gesamten IT-Kosten in direkter Proportion zur Komplexität dieser Umgebung, merkt Linthicum an.

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Leider wird es für die meisten Organisationen nicht machbar sein, all diese Plattformen über Nacht zu rationalisieren. Organisationen könnten alternativ in Data Virtualization Plattformen investieren, um Datenquellen zugänglicher zu machen. Allerdings merkt Linthicum an, dass Data Virtualization Plattformen am Ende nur eine weitere Datenbankplattform hinzufügen, die neben allem anderen gemanagt werden muss. Stattdessen müssen Organisationen einen Fünf-bis-Zehn-Jahres-Plan basierend auf einem gut definierten Satz von APIs erstellen, um ihre Kosten zu senken, sagt Linthicum.

Kurzfristig sagt Linthicum, Organisationen sollten auch den Business Value aller Daten bewerten, die sie sammeln. Viele der heute gespeicherten Daten bieten dem Business nicht viel Wert, merkt Linthicum an. Dieses Problem zu überwinden wird besonders kritisch, wenn Organisationen künstliche Intelligenz (KI) nutzen wollen, um eine breite Vielfalt an Business-Prozessen in Near Real Time zu automatisieren, sagt Linthicum. Die Algorithmen, auf denen diese KI-Modelle basieren, benötigen Zugriff auf Daten, die nicht nur von höchster Qualität, sondern auch für das Business am relevantesten sind, fügt Linthicum hinzu.

Linthicum sagt, Organisationen, die einen bevorstehenden „Brand Apocalypse“ überleben wollen, der unweigerlich eintreten wird, wenn agilere Wettbewerber Data Analytics nutzen, um etablierte Leader in jedem vertikalen Industriesegment zu verdrängen, müssen jetzt einen Weg finden – oder nie. Leider identifiziert die Deloitte-Umfrage die größten Herausforderungen für Data Modernization als Budget (55 %), mangelndes technologisches Verständnis (44 %) und mangelnden Konsens unter Entscheidern (41 %).

Angesichts des Umfangs dieser Herausforderungen ist klar, dass viele Organisationen, ob sie es realisieren oder nicht, bereits auf einer endangered species list stehen. Tatsächlich stellt die Umfrage fest, dass nur 62 % der Befragten glauben, ihre Data Modernization Bemühungen werden letztlich erfolgreich sein.