Heute habe ich auf dem Data and Analytics Summit von Gartner in London darüber gesprochen, wie SnapLogic die Entwicklung der Integrationstechnologie im Zusammenhang mit Data Warehousing und Analytik sieht.
Das Interessante an der Integration (und von führenden RDBMS-Analysten von Gartner bestätigt) ist, dass eine der schwierigsten Aufgaben beim Aufbau einer vollständigen Datenplattform nach wie vor der Aufbau einer Integrationsstruktur ist, die alle Daten und Datengemeinschaften miteinander verbindet. Und das trotz der technologischen Fortschritte, die in den letzten Jahren im Bereich der Daten und Analysen erzielt wurden.
Hauptgründe, warum die Integration schwierig bleibt:
- Wie nicht anders zu erwarten, müssen sich Data Warehouse- und Analytics-Shops mit großen Datenmengen zufrieden geben, die aus einer enormen Anzahl von Datenquellen stammen
- Es ist nach wie vor eine Herausforderung, all diese Daten zu sammeln und sie denjenigen zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen, und zwar über verschiedene Gruppen hinweg.
- Hinzu kommt ein Antrag auf Application Integration für betriebliche Anforderungen.
- Außerdem befassen sich immer mehr Unternehmen mit der Erstellung von Anwendungen, einschließlich der Entwicklung und Verwaltung von APIs, was die Herausforderungen der Datenintegration um neue Aspekte erweitert.
Aus der Integrationsperspektive und nach dem, was wir bei unseren Kunden gesehen haben, geht es bei Daten und Analysen selten nur darum, bessere Erkenntnisse zu gewinnen. Die Ergebnisse der Analytik sind oft mit größeren Strategien der digitalen Transformation und Geschäftszielen verknüpft, einschließlich der Automatisierung des Unternehmens, um Daten zwischen verschiedenen Anwendungen fließen zu lassen und Geschäftsprozesse zu steuern.
In diesem zusätzlichen Kontext wird deutlich, dass schwierige Integrationen ein geschäftseinschränkendes Problem darstellen, denn das Ziel vieler Strategien zur digitalen Transformation ist es, mehr Menschen in die Lage zu versetzen, digitale Geschäfte zu tätigen. Dies kann nicht erreicht werden, wenn die Aufgabe der Entwicklung von Integrationen nur in den Händen weniger Spezialisten liegt.
Die Entwicklung von Datenplattformen zur Bewältigung der drei V's (Volume, Velocity und Variety) von Daten reicht nicht aus, um die Herausforderungen bei der Integration der entstehenden Datenberge zu lösen. Die Fähigkeiten einer Datenplattform können durch eine digitale, transformationsorientierte Integrationsstruktur erheblich erweitert werden, die zusätzliche Funktionen bietet:
- Künstliche Intelligenz: von Haus aus im Produkt enthalten, vereinfacht die Integrationsentwicklung für alle
- Zugang für alle: Ausweitung auf Citizen Integrator, Behebung von IT-Ressourcenknappheit und Engpässen, ermöglicht durch einfachere Integrationen, die durch KI ermöglicht werden
- Anwendungsfunktionen: MultiApplication Integration für betriebliche Zwecke sowie API-Verwaltung und -Orchestrierung, die neben den Funktionen für die Datenintegration nach der Produktion auf derselben Plattform angesiedelt sind, wodurch der Toolingaufwand minimiert und die Komplexität der Datenarchitektur verringert wird
- Automatisierung im gesamten Unternehmen: Förderung von Data Flows, die den manuellen Aufwand für anwendungsgesteuerte Geschäftsprozesse reduzieren und die Beschleunigung der Geschäftsergebnisse fördern
Die vier A's, kurz gesagt, sind Attribute einer Integrationsstruktur, die die Leistungsfähigkeit jeder Datenplattform erweitern, die oben erwähnten Integrationsherausforderungen reduzieren und die Zeit bis zur Wertschöpfung aus Anwendungs- und Datenintegrationen beschleunigen werden. Metriken zur Messung der Geschäftsergebnisse:
- Zeitersparnis bei der Erstellung von Integrationen
- Die Anzahl der Nutzer, die in der Lage sind, ihre eigene Integration zu erstellen, und die Fähigkeit, die Anzahl der Nutzer zu erhöhen(Nutzerskalierbarkeit), ohne gegen eine Wand zu stoßen. Die Skalierbarkeit der Nutzer ist auch ein Indikator für die Benutzerfreundlichkeit
- Kosteneinsparung durch Reduzierung der Werkzeuge
- Zeitersparnis/ROI durch beschleunigte Time-to-Value für Geschäftsergebnisse
Mehr zu diesem Thema in zukünftigen Blogs.
