Kommentar: 2020 wird zentrales Datenmanagement zur Schlüsseldisziplin

Autor: Michael Herrmann

09.01.2020 

Im Jahr zwei nach der Einführung der DSGVO stellt sich die Frage: Was steht 2020 in Sachen Datenmanagement und Datenschutz an?

Die Technologie für die Aufbereitung, Steuerung und Verwaltung von Daten wird sehr viel effizienter werden (müssen), damit Daten schneller und zuverlässig bereitstehen. Hier spielen vor allem fünf Bereiche eine Rolle.

Datenorchestrierung

Daten- und API-Integration sowie Datenbewegung müssen zusammenwachsen, um DataOps-Methoden zu unterstützen. Dies erfordert eine Kombination unterschiedlicher Technologien, die einen zentralen Datenfluss sicherstellen. Denn nur so lassen sich datenbezogene Tätigkeiten orchestrieren – und das über verschiedene Standorte hinweg, on Premise oder in der Cloud.

Data Discovery 

Ein übergreifendes Verzeichnis für Suchen, Bereitstellung, Sicherung und Interpretation von Daten und anderen Objekten wird immer wichtiger. Advanced Analytics ermöglicht die Automatisierung profaner Datenmanagement-Aufgaben und macht Ressourcen frei, um tatsächlich Mehrwert aus den Daten zu schöpfen.

Datenaufbereitung 

Künstliche Intelligenz (KI) schafft die Basis für fortschrittliche Datentransformation und ermöglicht die automatische Bereinigung und Zusammenführung von Daten. Auf diese Weise werden auch Anwender ohne technische Vorkenntnisse in die Lage versetzt, Daten zu nutzen.

Model Management 

Es geht nicht mehr lediglich um das separate Management einzelner Modelle, sondern um die zentrale Steuerung aller Modelle in einer einzigen Applikation. Gerade angesichts der Tatsache, dass viele analytische Modelle niemals in Produktion kommen oder schnell obsolet werden (Model Decay), ist es umso wichtiger, dass Unternehmen schnell und einfach neue Modelle registrieren, sie anpassen, verfolgen, bewerten, veröffentlichen, regulieren und dokumentieren können.

Data Governance 

Neue Gesetze zum Datenschutz fordern von Unternehmen Data-Governance-Programme, die „Data Privacy by Default“ vorsehen. Treiben sie Standards und Programme nicht proaktiv voran, laufen sie nicht nur Gefahr, den rechtlichen Vorgaben zu widersprechen. Sie könnten auch das Vertrauen ihrer Kunden verlieren. Mit dem Einsatz von Advanced Analytics und künstlicher Intelligenz in der Entscheidungsfindung sind sie daher noch mehr gefordert, Transparenz in die Algorithmen zu bringen.

Michael Herrmann ist Senior Solutions Data Management bei SAS DACH (Homepage SAS)