Was ist eine Dateninfrastruktur?
Eine Dateninfrastruktur umfasst Technologien und Systeme zur Erfassung, Verwaltung, Speicherung und Analyse von Daten. Hardware, Software, Netzwerke und Dienste sind so konzipiert, dass sie Daten-Workloads in verschiedenen Umgebungen unterstützen. Sie gewährleisten die Verfügbarkeit von Daten und ermöglichen eine effiziente Verarbeitung sowie die Bereitstellung datenbasierter Einblicke.
Was ist das Ziel der Dateninfrastruktur?
Das Hauptziel der Dateninfrastruktur ist es, eine umfassende, zuverlässige und skalierbare Grundlage zu schaffen. Dadurch können Unternehmen effektiv mit Daten arbeiten. Weitere Gründe für eine solide Dateninfrastruktur sind die folgenden.
Compliance und Governance
Die Dateninfrastruktur stellt die erforderlichen Tools und Prozesse bereit, einschließlich Sicherheits- und Datenschutzkontrollen. Unternehmen können so Daten gemäß internen Richtlinien und externen regulatorischen Anforderungen verwalten. Zudem wird sichergestellt, dass Daten während ihres gesamten Lebenszyklus verantwortungsvoll behandelt werden.
Datenzugriff und Teilen von Daten
Die Dateninfrastruktur stellt autorisierten Benutzern und Systemen Daten jederzeit und überall zur Verfügung. Sie eliminiert Verzögerungen und Engpässe, sodass Entscheidungsträger rechtzeitig auf die benötigten Informationen zugreifen können.
Eine durchdachte Dateninfrastruktur fördert den Datenaustausch und die Zusammenarbeit zwischen Gruppen. Sie stellt sicher, dass Daten nicht isoliert werden.
Datenintegration und Interoperabilität
Eine gut konzipierte Dateninfrastruktur sorgt dafür, dass Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten nahtlos integriert und gemeinsam genutzt werden können. Unternehmen können so Daten kombinieren, aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen und Datensilos beseitigen.
Datenmanagement
Eine Dateninfrastruktur ermöglicht die effiziente Verwaltung von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg – von der Erstellung und Speicherung bis zur Verarbeitung und Löschung. Sie umfasst Prozesse und Systeme, die Daten durch die richtigen Pipelines leiten, sodass sie bei Bedarf zugänglich und nutzbar sind.
Datenqualität und -integrität
Die Dateninfrastruktur stellt Mechanismen bereit, die die Genauigkeit, Konsistenz, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit von Daten sicherstellen. Dadurch wird die Qualität der Erkenntnisse aus Datenanalysen und Entscheidungsprozessen verbessert.
Datenschutz und Privatsphäre
Die IT-Sicherheit der Dateninfrastruktur und der Datenschutz sind zentrale Aspekte bei der Verwaltung und Sicherung digitaler Vermögenswerte.
Datensicherheit umfasst Schutzmaßnahmen und Technologien, die Daten vor unbefugtem Zugriff, Datenschutzverstößen und böswilligen Angriffen schützen. Wichtige Elemente sind Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Data Masking, Tokenisierung, Netzwerksicherheit sowie Audits und Monitoring.
Datenschutz bezieht sich auf die gesetzeskonforme Erhebung, Speicherung, Verwaltung und Weitergabe von Daten. Unternehmen müssen dabei Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO, HIPAA und CCPA einhalten. Wichtige Maßnahmen sind Datenminimierung, „eingebauter Datenschutz“, Datenhoheit und Einwilligungsmanagement.
Skalierbarkeit
Die Dateninfrastruktur bietet Skalierbarkeit, sodass Unternehmen Speicher, Verarbeitungsfunktionen und andere Ressourcen flexibel anpassen können. Dabei bleiben Performance und Sicherheit gewährleistet.
Komplexität im Zusammenhang mit der Dateninfrastruktur
Komplexe Ökosysteme
Der Wechsel zu einer Mischung aus Cloud-, On-Premises- und Edge-Umgebungen erhöht die Komplexität des Dateninfrastrukturmanagements und der Governance.
Kosten und Komplexität des Datenzugriffs und der Datenintegration
Da die Anzahl der Datenquellen steigt, nehmen auch die Kosten und die Komplexität des Datenzugriffs und der Integration zu. Dies erfordert neue Architekturen und Technologien für ein effizientes Datenmanagement.
Cloud-basierte Lösungen bieten Skalierbarkeit und Flexibilität, doch die Verwaltung der damit verbundenen Kosten kann herausfordernd sein. Unternehmen müssen den Ressourcenbedarf mit Budgetbeschränkungen in Einklang bringen. Eine sorgfältige Planung und kontinuierliches Monitoring sind notwendig, um unnötige Ausgaben zu vermeiden.
Datenqualität und -konsistenz
Eine hohe Datenqualität und die Konsistenz über verschiedene Datenquellen hinweg sicherzustellen, sind eine komplexe Aufgabe. Sie erfordert strenge Data-Governance-Verfahren, darunter die Standardisierung von Datenformaten, die Validierung der Datengenauigkeit und die Bereinigung von Daten zur Entfernung von Duplikaten und Fehlern.
Herausforderungen in Bezug auf Datensicherheit und Datenschutz
Mit dem Wachstum und der zunehmenden Komplexität von Dateninfrastrukturen wird es immer schwieriger, sie vor Cyberbedrohungen zu schützen. Die Integration verschiedener Technologien und Plattformen vergrößert die potenzielle Angriffsfläche. Zudem erhöht die Einhaltung globaler Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO und des CCPA die Komplexität weiter.
Integration und Interoperabilität
Verschiedene Apps und Systeme erzeugen und speichern Daten in unterschiedlichen Formaten. Die Integration dieser Daten und die nahtlose Zusammenarbeit der Systeme stellen eine große Herausforderung dar.
Management unstrukturierter Daten
Ein großer Teil der Unternehmensdaten, darunter E-Mails, Dokumente und Multimedia-Inhalte, ist unstrukturiert. Die Verwaltung dieser Daten stellt besondere Herausforderungen an die Dateninfrastruktur, insbesondere in den Bereichen Speicherung, Durchsuchbarkeit und Analyse.
Mangel an Fachkräften und Kenntnissen
Anhaltende Herausforderungen in den Bereichen Cybersicherheit und Cloud-Computing erschweren die Entwicklung und Wartung von Dateninfrastrukturen.
Welche Tools ermöglichen ein Management der Dateninfrastruktur?
Ein effizientes Management der Dateninfrastruktur erfordert verschiedene Tools, die unterschiedliche Aspekte wie Datenspeicherung, -verarbeitung, -sicherheit und -analyse abdecken. Diese Tools gewährleisten nicht nur die Performance und Zuverlässigkeit der Datensysteme, sondern auch die Zugänglichkeit, Sicherheit und Nutzbarkeit der Daten für Entscheidungsprozesse und tragen dadurch zur IT-Effizienz bei.
Die folgenden Tools werden oft zur Verwaltung der Dateninfrastruktur verwendet.
- Tools für Backups und Notfallwiederherstellung
- Business-Intelligence- und Analytikplattformen
- Cloud-Management- und Orchestrierungsplattformen
- Compliance-Management-Tools
- Data-Governance- und Metadaten-Management-Tools
- Datenintegrations- und ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden)
- Tools für das Datenqualitätsmanagement
- Tool für Datensicherheit und Datenschutz
- Monitoring- und Performancetools
Elemente der Dateninfrastruktur
Zu den Elementen der Dateninfrastruktur gehören Datenmanagementlösungen, Software-Tools und Plattformen. Sie unterstützen die Organisation, Verwaltung und Steuerung von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg. Dazu zählen Systeme für Datenintegration, Qualitätskontrolle, Metadaten-Management und Stammdatenverwaltung (MDM).
- Datenspeicherung und -management, wie DBMS (Datenbankverwaltungssystem), Data Warehousing und Data Lakes
- Hardware- und Softwareressourcen, die die für die Datenverarbeitung, Analytik und maschinelles Lernen erforderliche Rechenleistung bereitstellen
- Netzwerk-Tools (z. B. WAN (Wide Area Networks), LAN (Local Area Networks), Router und Switches) zur Verbindung von Datenressourcen innerhalb und zwischen Rechenzentren
- Richtlinien, Regeln, Vorschriften, Leitlinien und Best Practices, die das Datenmanagement, die Datennutzung und -sicherheit sowie den Datenschutz regeln
Warum Dateninfrastruktur wichtig ist
Sie berücksichtigt Nachhaltigkeitsfragen
Dateninfrastrukturen werden zunehmend unter dem Aspekt der Nachhaltigkeit konzipiert. Dabei stehen die Umweltauswirkungen von Rechenzentren und Computerressourcen im Fokus. Durch die Optimierung des Energieverbrauchs und die Reduzierung von Abfällen soll der CO₂-Fußabdruck minimiert werden, ohne die Effizienz des Betriebs zu beeinträchtigen.
Sie ermöglicht die datengestützte Entscheidungsfindung
Die Dateninfrastruktur ist die Basis für Analyse- und Business-Intelligence-Tools. Sie ermöglicht die Verarbeitung und Analyse von Daten und unterstützt eine datengestützte Entscheidungsfindung.
Sie steigert die betriebliche Effizienz
Die Dateninfrastruktur automatisiert und optimiert Datenmanagementprozesse. Sie reduziert den manuellen Aufwand und ermöglicht es Unternehmen, sich auf ihre Kernaktivitäten zu konzentrieren.
Sie ermöglicht ein effizientes Datenmanagement
Eine effektive Dateninfrastruktur ermöglicht Unternehmen, Daten mithilfe von Tools zur Speicherung, Abfrage und Analyse effizient zu organisieren und zu verwalten.
Zukunftssicherheit
Die Dateninfrastruktur schafft eine umfassende Umgebung für die Datenanalyse. Sie ermöglicht Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis korrekter und aktueller Daten zu treffen.
Unterstützt die datengestützte Entscheidungsfindung
Die Dateninfrastruktur stellt eine umfassende Umgebung für die Datenanalyse bereit. Sie ermöglicht Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis korrekter und aktueller Daten zu treffen.
Die Dateninfrastruktur fördert Innovation und Wertschöpfung
Die Dateninfrastruktur bietet den grundlegenden Rahmen für die Verwaltung und Nutzung von Daten. Sie unterstützt die datengestützte Entscheidungsfindung, optimiert Betriebsabläufe, verbessert das Kundenerlebnis und fördert Innovationen.
Unternehmen können ihre Daten gezielt für die Wertschöpfung nutzen – etwa durch fortschrittliche Analytik, maschinelles Lernen und andere datengestützte Initiativen. Dies schafft neue Chancen und Wettbewerbsvorteile.
