Daten dezentral per AI managen und Data Mesh realisieren
Geopolitische Herausforderungen setzen Unternehmen unter Druck, weshalb Datenprodukte so wichtig sind: Sie sorgen für neue Werte und mehr Produktivität.
Allerdings kommt es darauf an, Informationen aus Fachbereichen einzubinden und per dezentralem Data-Mesh-Konzept zu bearbeiten. One Data Cartography liefert hierfür die technologische Basis: Im ersten Schritt entsteht automatisiert eine „Landkarte“ aller Quelldatensätze – für ihre effiziente Verwaltung, Qualitätssicherung und Bereitstellung als Datenprodukte für Fachbereiche. Das Ganze sorgt für mehr Produktivität, Nachhaltigkeit und Transparenz.
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Das Data-Mesh-Konzept auf einen Blick
One Data Cartography ist somit das Fundament für die Prinzipien des Data-Mesh-Konzepts: Die Daten werden dezentral von den Fachbereichen des Unternehmens verantwortet. Somit lassen sie sich als hochwertige, qualitätsgeprüfte Datenprodukte im Rahmen des Data-Mesh-Konzepts behandeln und nutzen. Dadurch sind sie besser auffindbar, unmittelbar verständlich, sicher und interoperabel. Zugleich entstehen keine Silos, weil One Data Cartography eine übergreifende und replikationsfreie Quelldatenanbindung sicherstellt. Die Vernetzung der beteiligten Teams über Abteilungsgrenzen hinweg senkt zudem den Aufwand bei den IT-Teams. Und nicht zuletzt sorgt eine föderale Verantwortungsstruktur für Autonomie und Agilität der Fachbereiche. Die vier Säulen von Data Mesh im Überblick:
Die vier Prinzipien einer Data Collaboration Platform
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Principle of Domain Ownership
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Principle of Data as a Product
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Principle of the Self-Serve Data Platform
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Principle of Federated Computational Governance
Wie Sie mit One Data Cartography die Grundlage für Data Mesh schaffen
1. Transparenz über die Datenlandschaft aller Fachbereiche
Daten in Unternehmen stammen oft aus intransparenten Quellen und enthalten fehlerhafte oder unvollständige Verknüpfungen. One Data Cartography erstellt eine replikationsfreie „Datenlandkarte“ über alle angebundenen Quellsysteme und Fachbereiche hinweg. Dadurch können die Dateneigentümer – also in der Regel die bereitstellenden Fachbereiche – sowie die spezifischen Datennutzer ihren kompletten Datenbestand überprüfen, verwalten und lokalisieren. Dies geschieht unabhängig von der Datenkomplexität und Menge.
2. Datenprodukte per Data Collaboration Platform nutzbar machen
Der Erfolg von datengetriebenen Lösungen hängt maßgeblich von der Qualität der Daten ab. Deswegen kann jeder Fachbereich – unterstützt durch ein entsprechendes Rechtemanagement – seine Datenprodukte auf Basis von definierten Qualitätskriterien bereinigen und aufbereiten. Zudem ermöglicht One Data Cartography AI-basiert die Anomaliedetektion, automatisierte Qualitätschecks und eine Anreicherung mit Metadaten. Anschließend lassen sich die Datenprodukte in einem übergreifenden Dateninventar – einer Art „Marktplatz“ – veröffentlichen. Die Entwicklung von Business-Lösungen kann so jederzeit starten und läuft reibungslos ab.
3. Effiziente Self-Service-Prozesse
In One Data Cartography arbeiten Dateneigentümer und Datennutzer sowie Entwickler Hand in Hand mit derselben Technologie – ohne direkt auf die Dateneigentümer oder gar die IT-Abteilung zugehen zu müssen. Anfrage, Zugangsgenehmigung und Suche von Datenprodukten erfolgen per Self-Service. Die Datenlandkarte ermöglicht außerdem einen intuitiven Umgang mit den Daten. Der vereinfachte Zugang sorgt dafür, dass zentrale Datenteams nicht länger zum Engpass werden. Damit ist der wertschöpfende Fluss der Daten in der Organisation jederzeit sichergestellt.
4. Technical Data Governance im Sinne des Data Mesh
One Data Cartography unterstützt als Data-Mesh-Cockpit bei einer dezentralen Technical Data Governance. So erhalten Fachbereiche die erforderliche Unabhängigkeit. Lediglich die Steuerung von entsprechenden Zugriffs- und Verwaltungsrechten erfolgt weiterhin durch ein zentrales Team im Rahmen eines zentralen Betriebsmodells. Im Ergebnis steigen Flexibilität und Sicherheit der Datenlandschaft.
Übrigens: Unser Produkt können Sie sowohl per Cloud als auch On-Premise nutzen. Im Idealfall vollzieht sich die schlüsselfertige Bereitstellung per Cloud innerhalb weniger Tage.
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Demo-Video: Wie One Data Cartography funktioniert
Erfahren Sie in unserem Demo-Video, wie Sie Ihre Daten mithilfe von One Data Cartography zu Ihrem kostbarsten Gut machen – und das Data-Mesh-Konzept umsetzen.
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Kernfunktionen im Überblick
Komplexität managen und (Meta-)Daten suchen
Hierarchische Zoomstufen und visuelle Ebenen gruppieren Datenbestände nach ihren Eigenschaften und vereinfachen die Navigation durch die Datenlandschaft. Per metadatenbasierter Suche lassen sich spezifische Daten und ihre Verbindung auffinden.
Data-Mesh-Enabling: Daten als Datenprodukte auffindbar, zugänglich und verknüpfbar machen.
Demo buchenQualität in Echtzeit managen
Nutzen Sie automatische Prüfungen zu Qualitätsanomalien – kontinuierlich und in Echtzeit. Durch Benachrichtigungen können Dateneigentümer unmittelbar reagieren und erkannte Probleme beheben. Helfen Sie Ihren Teams, die Projekte um bis zu 70 % zu beschleunigen und mit den gesammelten Daten immer up-to-date zu sein.
Data-Mesh-Enabling: Wertigkeit von Datenprodukten automatisiert sicherstellen und zum Self-Service bereitstellen.
Demo buchenAutomatisiert inventarisieren und klassifizieren
Objektive und unvoreingenommene Entscheidungen erfordern vollständige Daten. Mit Konnektoren lässt sich auf verschiedene Quellen zugreifen und durch fortschrittliche Algorithmen und automatisierte Pipelines ein kontinuierliches Bild der Unternehmensdatenlandschaft erzeugen – inklusive Klassifizierung, um etwa personenbezogene Daten zu erkennen.
Data-Mesh-Enabling: Fachbereichsübergreifenden Zugang zu vollständigen und interoperablen Datenprodukten ermöglichen.
Demo buchenDaten systemübergreifend tracken und verknüpfen
One Data Cartography ermöglicht per Record-Linkage ein ganzheitliches und lückenloses Daten-Tracking über Systemgrenzen hinweg, um beispielsweise Datensilos automatisiert zu verbinden. Hierzu werden per Algorithmus auf Basis von Metadaten identische und ähnliche Spaltenbezeichnungen in separaten Datensätzen erkannt und miteinander verknüpft. So lassen sich beispielsweise zusammengehörige Informationen – etwa der Preis eines Produktes sowie die abgesetzte Menge – dem Objekt zuordnen. Hierbei steht die neue Verknüpfung auch anderen Nutzern und Fachbereichen als angereicherte Information dauerhaft zur Verfügung. Dadurch entsteht ein Maximum an Daten-Transparenz für das gesamte Unternehmen.
Data-Mesh-Enabling: Daten aus Silos befreien und zu interoperablen Datenprodukten verknüpfen.
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Wir ermöglichen es Datenexperten, passende Datenprodukte für die verschiedenen Fachbereiche bereitzustellen.
Flexible Cloud-Bereitstellung in kürzester Zeit
One Data unterstützt Sie bei der Integration der Technologie mit flexibler Softwarebereitstellung.
- Cloud- oder Hybrid-Bereitstellung
- Infrastruktur als Code mit Terraform
- Container-basierte Cluster-Architektur über Kubernetes
Je nach Ausgangslage erfolgt eine cloudbasierte Bereitstellung im Idealfall innerhalb weniger Tage. Gerne beantworten wir Ihre individuellen Fragen rund um die Implementierung.
Demo buchenPakete für individuelle Anforderungen
One Data Cartography kann in Unternehmen jeder Größe zum Einsatz kommen. Erfahren Sie, welches Paket für Ihre Anforderungen das passende ist.
Laden Sie den Produktflyer zu One Data Cartography kostenlos herunter: „Daten dezentral per AI managen und Data Mesh realisieren“
Mit One Data Cartography lassen sich die grundlegenden Prinzipien des Data-Mesh-Konzeptes technologisch unterstützen. Sämtliche Quelldaten werden replikationsfrei zugänglich und lassen sich von den Fachbereichen per Self-Service sowie durch automatisierte Prozesse als Datenprodukte veröffentlichen. So können Sie beispielsweise automatisiert Schwachstellen identifizieren, Datenverbindungen offenlegen und per AI den Überblick über alle Bestände behalten. Auf dieser Grundlage lassen sich Lösungen in kürzester Zeit implementieren – für höhere Produktivität, Nachhaltigkeit und Transparenz im Unternehmen.
- Die gesamte Datenlandschaft überblicken und per Self-Service managen
- Hochwertige Datenprodukte über Fachbereiche hinweg perfekt bereitstellen
- Sämtliche Schwachstellen identifizieren
- Föderale Technical Data Governance unterstützen
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Ihre Ansprechpartnerin:
Tanya Nitzsche | Senior Vice President Software Sales
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