Im Zeitalter der digitalen Transformation wurden die Daten zum wertvollsten Gut für Unternehmen in jedem Sektor. Die Fähigkeit, diese Informationen zu sammeln, zu verarbeiten, zu analysieren und vor allem zu regeln, ist jetzt der Kern jeder erfolgreichen Strategie. Eine kürzlich von Denodo in Zusammenarbeit mit IKN Italien durchgeführte Studie zeigte jedoch ein besorgniserregendes Bild für die italienische Geschäftslandschaft: ein beträchtlicher Anteil der Unternehmen fehlte noch an strukturierten Management- und Daten-Governance-Zahlen. Diese Lücke ist nicht nur ein operationelles Problem, sondern eine echte Barriere für die vollständige Realisierung der potenziellen datengetriebenen Unternehmen, die Unternehmen vor komplexen Herausforderungen stellen, von schlechter Datenqualität bis zur Schwierigkeit, zeitnahe und zuverlässige Erkenntnisse zu generieren. Dieser Artikel zielt darauf ab, die Herausforderungen, die sich aus dieser Forschung ergeben, eingehend zu untersuchen, die Auswirkungen des Mangels des Chief Data Officers, die Trennung zwischen Unternehmen und IT und die Auswirkungen der schlechten Datenqualität zu analysieren. Wir werden neue Lösungen vertiefen, von der Datenvirtualisierung bis hin zu fortschrittlicheren Architekturen wie Data Fabric und Data Mesh und der transformativen Rolle von Cloud-Technologien und künstlicher Intelligenz. Ziel ist es, einen klaren Weg für italienische Unternehmen zu einem agileren, sicheren und wertorientierten Datenmanagement zu skizzieren, das in einem zunehmend dynamischeren und datenzentrierten Markt wettbewerbsfähig ist, wo die Geschwindigkeit der Entscheidung und Relevanz von Informationen Erfolg oder Unternehmensversagen bestimmen kann. Diese Dynamik zu verstehen ist der erste Schritt, um eine Zukunft aufzubauen, in der die Daten nicht nur eine Akkumulation, sondern ein echter strategischer Motor sind.
Il Panorama Italiano e la Crisi della Data Governance: Eine tiefe Analyse
Die Forschung Denodo hat eine Realität hervorgehoben, in der 29% der unternehmen haben noch keine person, die sich speziell mit der datenverwaltung beschäftigt. Eine alarmierende Figur, die eine immer noch akute Wahrnehmung von Daten als fundamentaler strategischer Wert widerspiegelt. Nur weniger als zwei von zehn Unternehmen (bis zu 19%) können sich mit einem Chief Data Officer (CDO) in ihrem eigenen Personal rühmen, während in den meisten Fällen (26%) die Governance-Funktion an den Chief Information Officer (CIO) delegiert wird, ist es akut, aber mit einem primären Fokus auf technologische Infrastruktur anstatt auf strategische Datenverbesserung. Diese Delegation kann zu einem unzureichenden Management führen, da das IOC oft von Aufgaben im Zusammenhang mit IT-Betrieben besorgigt wird und möglicherweise nicht die spezifische Vision oder Fähigkeiten haben, um die komplexen Herausforderungen der Datenverwaltung zu bewältigen, die Rechts-, Ethik-, Qualitäts- und Unternehmensstrategie umfassen. Das Fehlen einer dedizierten und wohldefinierten Rolle setzt Unternehmen auf eine Reihe von erheblichen Risiken, einschließlich betrieblicher Unzulänglichkeiten, versteckte Kosten aufgrund unzuverlässiger Daten, Schwierigkeiten bei der Einhaltung immer strengerererer Regelungen wie der DSGVO und vor allem eine erhebliche Unfähigkeit, den maximalen Wert aus den immensen Datenmengen zu ziehen, die täglich erzeugt werden. In einer zunehmend wettbewerbsfähigen globalen Wirtschaft und datengetriebenen, nicht robusten und proaktiven Daten-Governance bedeutet sich ein wettbewerbsfähiger Nachteil. Geschäftsentscheidungen, von der Definition von Marketingstrategien bis zur Supply-Chain-Optimierung, von der Anpassung der Kundenerfahrung bis hin zur Minderung von finanziellen Risiken, hängen eigens von der Qualität, Zugänglichkeit und Integrität der Daten ab. Ohne einen klaren Leitfaden und eine Organisationsstruktur, die ihr Management unterstützt, bleiben die Daten in Silos isoliert, ihre Qualität degradiert, und ihre potentielle Intelligenz bleibt unexprimiert und verwandelt sich von Möglichkeiten zu Lasten. Diese Situation zeigt nicht nur eine operative Lücke, sondern eine wirkliche strategische Krise, die italienische Unternehmen dringend ansprechen müssen, um in der zeitgenössischen digitalen Szene relevant und innovativ zu bleiben, wo Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Ungenauigkeit von Daten (die so genannte so genannte „4 V“ der Big Data) weiter exponentiell wachsen und governance komplexer, aber auch kritischer denn je machen.
Geschäfts- und IT-Trennung: Hindernisse für die Datenverarbeitung
Einer der kritischsten Aspekte der Denodo-Forschung ist die tiefe Trennung, die zwischen den Geschäftsanforderungen und IT-Fähigkeiten in Bezug auf das Datenmanagement und die Lieferung besteht. Die 23% der italienischen unternehmen beklagen lange wartezeiten für unternehmen, bevor sie die erforderlichen daten zur verfügung haben, während der 19% leiden unter datendispergierung und isolation innerhalb verschiedener geschäftsstrukturen. Diese Zahlen sind keine einfachen Statistiken, sondern Manifestationen eines systemischen Problems, das die operative und strategische Agilität der Unternehmen hemmt. Das Unternehmen, angetrieben durch die Notwendigkeit, schnell auf Marktdynamik zu reagieren, das Angebot an Kunden anzupassen und Prozesse zu optimieren, erfordert einen einfachen, schnellen und autonomen Zugang zu zuverlässigen Informationen. Die IT verwaltet dagegen oft komplexe und alte Infrastrukturen mit begrenzten Ressourcen und technologischen Zwängen, die die schnelle Lieferung von sauberen und integrierten Daten beschwerlich machen. Diese Kupplung erzeugt einen Teufelskreis: Das Unternehmen, das durch Verzögerungen frustriert wird, nutzt "Form"-Lösungen (schatten der Welt), die Erstellung eigener Datensätze und Analysen, die oft nicht streng, Kohärenz und Governance, zunehmende Fragmentierung und Gesamtkomplexität. Die Daten bleiben in Abteilungssilos gefangen – ob Excel-Bögen, lokale Datenbanken oder bestimmte Anwendungssysteme –, so dass es für eine einzigartige und ganzheitliche Sicht des Kunden oder Geschäftsbetriebs fast unmöglich ist. Der Mangel an einem einzigen Access Point und einem gemeinsamen semantischen verwandelt die Suche nach relevanten Informationen in eine echte Schatzsuche, raubt wertvolle Zeit und untergräbt das Vertrauen in die Daten selbst. Diese Ineffizienz führt nicht nur zu höheren Betriebskosten, sondern auch zu suboptimalen Entscheidungen, Verlust von Marktchancen und schlechter Innovationsfähigkeit. Die Trennung zwischen denen, die Daten erzeugen und denen, die sie strategisch nutzen müssen, ist kein bloßes technisches Problem, sondern eine organisatorische und kulturelle Herausforderung, die eine Neuausrichtung der Ziele und eine Neudefinition der Rollen erfordert, mit IT, dass als Infrastrukturanbieter Moderator und Unternehmensintelligenzgeber wird, und dem Unternehmen, das ein größeres Bewusstsein für die Quellen und Qualität der Daten entwickelt, die es für seine eigene Analyse verwendet.
Die strategische Rolle des Chief Data Officer: Architekt der datengetriebenen Transformation
Die schlechte Gegenwart eines Chief Data Officer (CDO), gefunden in 19% der italienischen Unternehmen, ist eine der offensichtlichsten Anzeichen eines Ansatzes noch nicht reif für das Datenmanagement. Während 26% der Unternehmen diese Aufgabe dem CIO übertragen, ist es wichtig zu verstehen, dass, obwohl es Überschneidungen gibt, die Rolle der CDO deutlich und komplementär ist, aber vor allem *repensable*, um die datengesteuerte Ära zu navigieren. Das CIO konzentriert sich traditionell auf Technologieinfrastruktur, Konnektivität, Systemsicherheit und IT-Betriebseffizienz. Die CDO hat jedoch als Hauptauftrag das maximieren des datenwerts als strategisches unternehmen. Dies bedeutet die Definition der Datenstrategie, die Festlegung von Governance-Politiken (von Qualität zu Privatsphäre, von Sicherheit bis Ethik), die Förderung datengesteuerter Kultur und die Förderung von Innovation durch intelligente Informationsanalyse und -nutzung. Die CDO ist der Architekt, der die Brücke zwischen Technologie und Geschäftszielen baut, um sicherzustellen, dass Daten nicht nur zugänglich, sondern auch zuverlässig, konform und bereit sind, in handlungsfähige Erkenntnisse umzuwandeln. Seine Aufgaben reichen von der Erstellung eines Unternehmensdatenkatalogs bis zur Überwachung von Integrationsprojekten, von der Definition des KPI für die Qualität der Daten bis zur Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von Informationen. Es ist keine rein technische Rolle, sondern erfordert eine einzigartige Kombination von strategischer Vision, tiefes Verständnis von Wirtschaft, Führungsfähigkeiten und ein solides Wissen über die Vermittlung von Technologien. Eine effektive CDO arbeitet transversal an der Organisation, arbeitet mit allen Funktionen zusammen, um neue datenbasierte Möglichkeiten zu identifizieren und die Herausforderungen im Zusammenhang mit ihrem Management zu lösen. Seine Präsenz ist entscheidend, um die Trennung zwischen Unternehmen und IT zu überwinden, als Katalysator für einen ganzheitlichen Ansatz für Daten, die jede Entscheidungsebene des Unternehmens durchdringt. Die Investition in eine CDO bedeutet Investitionen in ihre Fähigkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen, den Betrieb zu optimieren, Produkte und Dienstleistungen zu innovieren und einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil in einem sich ständig weiterentwickelnden Markt zu schaffen, wo die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Informationen zu einem Zeitpunkt entscheidend sind. Die CDO ist kein Luxus, sondern ein strategischer Bedarf für jedes Unternehmen, das wirklich datengetrieben werden will.
Qualität der Daten wie Pilar Fundamental: Auswirkungen und Strategien
Denodos Forschung ergab, dass die84% der unternehmen glauben, dass die vielfalt der datenquellen die qualität der analyse beeinträchtigtDiese Daten sind eine zentrale Herausforderung: Die schlechte Qualität der Daten ist kein isoliertes technisches Problem, sondern ein strategisches Hindernis, das Vertrauen untergräbt, den Betrieb verlangsamt und Entscheidungen auf allen Ebenen beeinträchtigt. Die Datenqualität ist nicht auf die Genauigkeit beschränkt, sondern ist ein multidimensionales Konzept, das umfasst: vollständigkeit (alle notwendigen informationen sind vorhanden), konsistenz (ist die dateneinheit zwischen verschiedenen quellen?), gültigkeit (respektieren daten standardformate und -werte? ), zeitlinien (ist die daten aktualisiert? ), einzigartige (keine duplikate) integrität (Ist die Datenbeziehungen richtig?) Wenn ein oder mehrere dieser Aspekte scheitern, werden die Folgen in jedem Geschäftsbereich wahrgenommen. Denken Sie an einen CRM mit doppelten oder falschen Kundenadressen: Marketing-Kampagnen werden ineffektiv, Kommunikation scheitert, Kundenerfahrung basiert auf und Unternehmensreputation kann beeinträchtigt werden. In operativen Prozessen können ungenaue Bestandsdaten zu übermäßigen Beständen oder Bestandsbrüchen führen, wodurch Unwirksamkeiten und Verluste entstehen. Strategisch können Verkaufsprognosen, die auf unzuverlässigen historischen Daten basieren, zu falschen Produktions- oder Investitionsentscheidungen führen, mit erheblichen finanziellen Auswirkungen. Die am stärksten betroffenen Sektoren, nach Forschung, sind diejenigen, die mit Kunden (25%), Geschäftsbetrieb (24%) und Vertrieb (20%), Bereiche, in denen die Datenqualität direkt mit der Prognose und Definition von Marktstrategien verbunden ist. Um diese Herausforderung anzugehen, ist es unerlässlich, einen proaktiven Ansatz zu verfolgen datenqualitätsmanagement (DQM). Dazu gehören die Profilierung von Daten, um kritische Themen zu identifizieren, die Definition von Validierungsregeln, die Implementierung von Reinigungs- und Anreicherungsvorgängen und die Annahme von Master Data Management (MDM) Lösungen, um eine „einzige Quelle der Wahrheit“ für kritische Wesen (Kunden, Produkte, Lieferanten) zu schaffen. Datenqualität ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess, der eine ständige Überwachung, Governance und das Engagement der gesamten Organisation erfordert. Nur dann können Daten aus einer potenziellen Quelle zuverlässiger Säulenfehler für Unternehmenswachstum und Innovation transformiert werden.
Virtualisierung von Daten: Eine Brücke zur Agilität und Demokratisierung
Angesichts der Fragmentierungs-Herausforderungen, der langen Wartezeiten und der schlechten Datenqualität gewinnt eine technologische Lösung an Bedeutung: virtualisierung von datenDie Denodo-Forschung unterstreicht, dass die 61% der italienischen unternehmen erwägen die einführung dieser technologien die Herausforderungen der Integration und Verwaltung des Informationserbes zu lösen. Aber was genau ist die Datenvirtualisierung und warum gilt sie als eine so vielversprechende Lösung? Zusammengefasst erzeugt die Datenvirtualisierung eine einheitliche und echtzeit-logikansicht alle Unternehmensdatenquellen, unabhängig von ihrem Standort (on-premise, cloud), ihrem Format (strukturiert, unstrukturiert) oder ihrer Komplexität. Anstelle von physikalisch bewegten Daten in ein Datenlager oder Datensee, um sie zu integrieren (ein langsamer und teuerer Prozess), lässt die Virtualisierung die Daten, wo sie ursprünglich wohnen und schafft eine Abstraktion Ebene, die sie zugänglich macht, als ob sie in einem einzigen Projektarchiv waren. Die Vorteile sind vielfältig und tiefgreifend für Unternehmen. Vor allem dieagilität: Das Unternehmen kann auf die Daten zugreifen, die in drastisch reduzierten Zeiten benötigt werden, über lange Wartezeiten. Zweitens: demokratisierung: Die Virtualisierung erleichtert einen Self-Service-Ansatz, der es den Unternehmern ermöglicht, Daten unabhängig zu hinterfragen und zu analysieren, ohne die ständige Abhängigkeit von IT zur Berichterstattung. Die Virtualisierungsplattform fungiert als einziger Access Point, wo Daten in verständlichen und konsistenten Formaten für Endbenutzer modelliert, angereichert und bereitgestellt werden können. Dies trägt wesentlich zur Verbesserung bei gesamtqualität der vorgestellten Daten, da die Regeln der Transformation und Governance zentral angewendet werden können. Außerdem reduzieren Sie die Notwendigkeit, Daten zu replizieren, erhalten Sie kosteneinsparung speicherung und Infrastruktur und Minimierung von Sicherheits- und Compliance-Risiken, da die ursprünglichen Daten in ihren Quellen geschützt bleiben. Die Virtualisierung von Daten ist kein Ersatz für Datenlager oder Datenseen, sondern eine Ergänzung, die sie effektiver macht, als eine leistungsfähige logische Schnittstelle, die den Zugang und die Integration aller Quellen inszeniert, einschließlich derjenigen, die in komplexen Umgebungen wie Cloud- oder Legacy-Systemen leben, ermöglicht ein echtes flexibles, datengesteuertes Ökosystem und reagiert auf ständig wechselnde Geschäftsbedürfnisse und eine schnellere Kapitalrendite.
Jenseits von Data Lake: Evolution zu Data Fabric und Data Mesh
Wenn die Datenvirtualisierung ein wesentlicher Schritt in Richtung Agilität ist, entwickelt sich die Landschaft der Datenarchitektur ständig, weit über das traditionelle Data Warehouse und Data Lake hinaus. Denodo Forschung stellt fest, dass die Annahme Data Lake ist in italienischen Unternehmen noch nicht weit verbreitet, mit mehr als einem Drittel von Organisationen (39%), die nicht besitzenObwohl die Data Lakes große Flexibilität bei der Speicherung großer Mengen von Rohdaten im nativen Format versprochen haben, verwandelten sie sich oft in „Datenswamps“ – überholte Datenswamps, schwer zu entdecken und effektiv zu verwenden. Um diese Einschränkungen zu überwinden und auf die zunehmende Komplexität der Datenquellen und auf die unterschiedlichen Bedürfnisse der Nutzer zu reagieren, werden fortschrittlichere Konzepte wie Datengewebe und Datum Mesh. Il Datengewebe ist eine ganzheitliche Datenmanagement-Plattform, eine integrierte und intelligente Architektur, die das Datenmanagement in heterogenen Umgebungen (on-premise, multi-cloud, edge) durch Automatisierung, KI und maschinelles Lernen vereinheitlichen soll. Ziel ist es, eine integrierte Sicht auf die Daten zu bieten, ihre Entdeckung, Zugriff und Governance zu erleichtern, unabhängig von ihrem physischen Standort. Es ist kein Produkt, sondern ein Architekturmodell, das unterschiedliche Technologien – einschließlich der Datenvirtualisierung – ordnet, um ein zusammenhängendes und selbstverwaltetes Daten-Ökosystem zu schaffen, das Unternehmen ermöglicht, Daten effizienter, skalierbar und sicher zu verwalten. Auf der anderen Seite Datum Mesh stellt eine radikalere Veränderung dar, nicht nur technologische, sondern auch organisatorische und kulturelle. Es handelt sich um eine dezentrale Architektur, die Daten als Produkte verarbeitet und bestimmten Domänenteams (z.B. Kundenteams, Produktteams) Dateneigentum zuweist, die für die Bereitstellung hochwertiger, dokumentierter und leicht verwertbarer Daten aus anderen Teams verantwortlich sind. Die vier Grundprinzipien von Data Mesh sind: domain-basiertes eigentum, daten als produkt, a selbstbedienungsplattform für daten und eine föderale rechnergestützte governance. Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Engpässe zentralisierter Datenteams zu überwinden und Geschäftsteams mehr Autonomie zu geben und Innovationen zu beschleunigen. Sowohl Data Fabric als auch Data Mesh versuchen, Probleme der Datenisolation und der langsamen Zugriff auf die von Denodo-Forschung hervorgehobene Denodo-Forschung zu lösen und bieten mehr agile und skalierbare Rahmen für die Verwaltung von Informationsvermögen in einem verteilten und diversifizierten Kontext von Daten. Die Virtualisierung von Daten kann in beiden Paradigmen als Schlüsselkomponente fungieren, wodurch die für die Integration und den Zugriff auf Daten in kohärenter und geregelter Weise notwendige Abstraktion ermöglicht wird, wodurch der Übergang von einem monolithischen Ansatz zu einem verteilteren und wertorientierteren Daten erleichtert wird.
Cloud, Künstliche Intelligenz und Datenmanagement Wirkung: Neue Chancen und Herausforderungen
Die Beschleunigung in Richtung der Cloud ist eine tatsache für italienische unternehmen, mit mehr als vier von fünf Unternehmen (84%) behaupten, eine Cloud-Initiative zu haben. Allerdings zeigen nur 29%, dass sie mehr als die Hälfte ihrer Daten in der Cloud haben und bestätigen, dass die Migration noch in den ersten, aber wachsenden Stadien ist. Die Cloud bietet für das Datenmanagement unbestreitbare Vorteile: unbegrenzte Skalierbarkeit, Flexibilität, Zugang zu verwalteten Dienstleistungen und vor allem Plattformen Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) letzte Generation. Diese Technologien, die zunehmend in Cloud-Angebote integriert sind, versprechen, die Datenanalyse, Prozessautomatisierung und Wissensgenerierung zu revolutionieren. KI insbesondereIA Generativ, nimmt Aufmerksamkeit auf seine Fähigkeit, Inhalte zu erstellen, die Forschung zu optimieren und sogar mit Daten auf neue Weise zu interagieren, wie durch das Konzept von "Null-Klick auf Null-Checkout" im Marketing vorgeschlagen. Der Enthusiasmus für KI muss jedoch durch einen pragmatischen Ansatz ausgeglichen werden, wie der Markt zeigt, der die Hype-Phase überschritten hat. Unternehmen stehen vor konkreten Risiken, wie z.B. „Halleukinationen“ (plausible, aber falsche Antworten) und der Fragilität der Lieferkette von Daten, die diese Modelle speisen. Hier ergibt sich die grundlegende Bedeutung von datenverwaltung: eine KI ist nur wirksam, wenn sie von qualitativ hochwertigen Daten gespeist wird, geregelt, sicher und zuverlässig. Ohne eine solide Datenbank wird AI anstelle von Wert eine Risikoquelle, die bereits vorhandene Fehler und Ineffizienzen verstärkt. Das Konzept von „Business AI“, das von Unternehmen wie SAP (im Artikel zitiert) gefördert wird, unterstreicht die Notwendigkeit einer KI basierend auf maßgeblichen Daten, integriert in bestehende und kontrollierte Geschäftsprozesse durch Mechanismen wie RAG (Retrieval Augmented Generation), die die Macht von generativen Modellen mit der Genauigkeit der geprüften internen Datenquellen kombinieren. Die AWS-Serviceunterbrechung (also in ähnlichen Zusammenhängen) dient als Warnung: Cloud-Abhängung erfordert robuste Widerstandsfähigkeit, Backup-Strategien und möglicherweise ein Multi-Cloud-Ansatz, um Risiken zu mindern. Die Cloud- und KI-Integration ist nicht nur ein technologischer Trend, sondern eine strategische Transformation, die ein Gesamtumdenken an das Datenmanagement erfordert, Governance und Qualität im Zentrum setzt, um das wahre Innovationspotenzial dieser Technologien zu entsperren und Daten in einen nachhaltigen und sicheren Wachstumsmotor zu verwandeln.
Data Self-Service und Data-Driven Culture: Auf dem Weg zur Autonomie und Innovation
Das Streben nach größerer Agilität und Leichtigkeit auf dem Weg, der Daten an diejenigen bringt, die es analysieren müssen, ist ein deutlicher Bedarf aus der Denodo-Forschung, mit einer starken Nachfrage, unabhängig arbeiten zu können und eine selbstbedienungsansatz zur datenanalyse und -verbrauchObwohl Daten-Selbstbedienung jetzt eine konsolidierte Realität ist, zeigt die Forschung, dass in den meisten Fällen (65%) die IT immer noch eine wichtige Rolle der Aufsicht, und nur 19% der Unternehmen nehmen einen kompletten Selbstbedienung, wo das Geschäft unabhängig arbeitet. Diese Vorsicht ist verständlich: Die Gewährung einer vollen Autonomie ohne adäquate Auflieger kann zu Chaos, Unstimmigkeiten und Sicherheitsrisiken führen. Eine effektive Selbstbedienung ist jedoch der Schlüssel zur Demokratisierung des Zugangs zu Daten und zur Beschleunigung der Entscheidungsfindung. Um eine echte Selbstbedienung von Daten zu erreichen, ist es notwendig, Geschäftsbenutzer nicht nur mit den richtigen Werkzeugen auszustatten (intuitive Business Intelligence Plattformen, benutzerfreundliche Virtualisierungsschnittstellen, Datenkataloge zur Datenerfassung), sondern auch von fähigkeiten und kultur notwendig, um sie verantwortungsvoll und aussagekräftig zu nutzen. Datenkompetenztraining ist entscheidend: Nutzer müssen Datenquellen, ihre Definitionen, Metriken und Implikationen ihrer Analyse verstehen. Die IT entwickelt sich in diesem Szenario von „gatekeeper“ bis „abilitator“ und bietet die Infrastruktur, Werkzeuge und Governance, die es dem Unternehmen ermöglichen, Daten sicher zu erforschen. Diese Passage erfordert eine kulturelle Transformation, die die gesamte Organisation durchdringt, eine kultur datengesteuertEs geht nicht nur darum, Zugriff auf Daten zu haben, sondern um die Datenanalyse in jeden Entscheidungsprozess einzubeziehen, von der Strategie bis zur alltäglichen Tätigkeit. Dies beinhaltet ein Engagement von der Führung, die Schaffung einer gemeinsamen Sprache über Daten, die Förderung einer neugierigen und analytischen Denkweise und die Anerkennung “Datenmeister” innerhalb von Geschäftsteams. Wenn die Selbstbedienung gut umgesetzt ist, führt sie zu mehr Geschwindigkeit bei der Gewinnung von Erkenntnissen, einer Reduzierung des IT-Anforderungs-Backlogs, einer größeren Innovationskapazität und letztlich einer Mitarbeiterbefähigung, die aktiv zum Geschäftswert beitragen kann, basierend auf konkreten Beweisen. Self-Service ist nicht das Fehlen von Governance, sondern eine Governance, die Autonomie befähigt und die Komplexität der Daten in einen Wettbewerbsvorteil verwandelt, der allen zur Verfügung steht.
Strategien für eine nachhaltige datenorientierte Zukunft: Unterricht für italienische Unternehmen
Die Herausforderungen der Denodo-Forschung, der Mangel an Chief Data Officer an der Trennung zwischen Business und IT, an die schlechte Qualität der Daten und die Komplexität der Architekturen, stellen einen Rahmen dar, in dem italienische Unternehmen einen bedeutenden Weg haben, um eine vollständige datengetriebene Reife zu erreichen. In diesen Herausforderungen gibt es jedoch große Chancen für Wachstum und Innovation. Um eine nachhaltige und widerstandsfähige datengetriebene Zukunft zu schaffen, müssen italienische Unternehmen einen strategischen und ganzheitlichen Ansatz verfolgen, der nicht auf punktuelle technologische Umsetzungen beschränkt ist, sondern Menschen, Prozesse und Kultur umfasst. Hier sind die wichtigsten Strategien: 1. Vorrangige Führung und Datenorganisation: Es ist zwingend notwendig, in die Schaffung einer Rolle als Chief Data Officer oder eine Funktion für die Datenverwaltung zu investieren, um sicherzustellen, dass diese Zahl die Exekutivunterstützung und die notwendige Behörde hat, um Veränderungen zu führen. Die CDO muss der Katalysator sein, der die Vision von Daten zwischen Business und IT vereint. 2. Bewerben von Fähigkeiten und modernen Architekturen: Die Virtualisierung von Daten ist eine wesentliche Brücke für Agilität und Demokratisierung des Zugangs. Darüber hinaus können Architekturen wie Data Fabric und Data Mesh langfristige Lösungen für Skalierbarkeit und Management komplexer und verteilter Datenökosysteme, insbesondere in Multi-Cloud-Kontexten, anbieten. Die strategische Annahme der Cloud mit der Aufmerksamkeit auf die Datensicherheit und die Souveränität ist für den Zugang zu skalierbaren Ressourcen und fortschrittlichen AI/ML-Tools unerlässlich. 3. Investieren in Qualität und Datenführung: Die Umsetzung robuster Data Quality-Programme und die Festlegung eines klaren und gemeinsamen Governance-Rahmens ist die Grundlage, auf der jede datengetriebene Initiative aufgebaut werden soll. Ohne zuverlässige Daten soll jede Analyse oder jedes AI-Modell scheitern. 4. Fördern Sie eine datengetriebene Kultur und Datenkompetenz: Die Empowerment von Business-Nutzern durch Selbstbedienung ist entscheidend, muss jedoch mit Schulungsprogrammen (Datenkompetenz) einhergehen, die die Fähigkeiten entwickeln, die für die Interpretation und Nutzung von Daten erforderlich sind. Die Unternehmenskultur muss die Daten als Entscheidungsressource schätzen. 5. Sicherheit und Konformität stärken: In einer Welt der zunehmenden Cyberbedrohungen und Datenschutzbestimmungen (DSGVO in primes) müssen Datensicherheit und Compliance in jeder Phase des Datenlebenszyklus integriert werden. Serviceunterbrechungen großer Cloud-Anbieter (wie AWS) erinnern uns an die Bedeutung robuster Kontingenzpläne. Die italienischen Unternehmen haben das Potenzial, ihre aktuellen Herausforderungen in Wettbewerbsvorteile zu verwandeln. Die Data-Driven Transformation-Ära erfordert Entscheidungen, die von Erkenntnissen geleitet werden, und dies, wie Gabriele Obino von Denodo betont, erfordert eine Demokratisierung des Zugriffs auf Daten, unter Gewährleistung von Sicherheit und Governance. Denodos Mission, und die Hoffnung für alle Unternehmen, ist in der Lage, sich auf seine Geschäftsziele und Wert für Kunden konzentrieren zu können, ohne die Bedenken im Zusammenhang mit dem intrinsischen Datenmanagement. Nur auf diese Weise, sofort und einfach Zugriff auf alle notwendigen Daten, unabhängig von ihrer Lage oder Komplexität, werden Unternehmen in der Lage sein, in einer Zukunft, die bereits hier.
