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Was sollte man bei der Modernisierung seiner Analytics-Landschaft berücksichtigen?

Die Bedeutung von Daten als kritische Ressource für Unternehmen nimmt kontinuierlich zu, da man sich mit deren effektiver Nutzung von Marktbegleitern differenzieren kann. Diese Einsicht ist in praktisch jeder Branche verbreitet. Regulierte Industrien haben ihre Analytics-Landschaften in der Regel im Hinblick auf externe Anforderungen seitens der Regulatorik angepasst. Datengetriebene Geschäftsmodelle sorgen nun für wachsende Anforderungen an die Flexibilität und Skalierbarkeit der Daten- und Analyseplattform.

Bestehende Analytics-Landschaften weisen häufig folgende Schwachpunkte auf:

  • Unzureichende Unterstützung neuer Workloads (zum Beispiel Umsetzung von KI-Strategien)
  • Abhängigkeit von proprietären Technologien und Herstellern • Technische Limitierungen in Bezug auf Skalierbarkeit
  • Hohe Betriebskosten und teurer Ausbau
  • Bedarf an Spezial-Skills, die im Unternehmen rar sind
  • Mangelnde Unterstützung neuer Werkzeuge für neue Jobrollen (Self-Service Low-/No-Code-Tools, DataOps)

Außerdem hat man sich Maßnahmen vo…