Keine Kompromisse: Leitfaden für Datenexpert:innen zur Steigerung des ROI

• Ein herausforderndes Umfeld
• Steigerung der Produktivität und Skalierung von Data Analytics
• Kosteneinsparungen – wie Sie Ihr Budget besser einsetzen können
• Flexibilität – wählen Sie die richtige Deployment-Strategie, um den Austausch Ihrer Infrastruktur zu vermeiden
• Was kommt als Nächstes – kein Grund für Kompromisse

Ein herausforderndes Umfeld

Nur 44 % der Führungskräfte im Bereich Data & Analytics weltweit sind der Meinung, dass ihr Team effektiv einen Mehrwert für das Unternehmen generiert.

^* CDAO Agenda 2023: Presence, Persistence and Performance, Gartner, March 2023

So kann es nicht weitergehen – und es gibt auch keinen Grund dafür. Aber in einem schwierigen wirtschaftlichen Umfeld, in dem die Budgetverantwortlichen die Ausgaben und den ROI immer genauer unter die Lupe nehmen, müssen Data- und Analytics-Expert:innen in der Lage sein, ihren eigenen Wert zu belegen.

Laut der Gartner-Studie ist das zweithäufigste Hindernis für erfolgreiche Data- und Analytics-Initiativen der Mangel an Ressourcen und finanziellen Mitteln. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an die Unternehmen. Laut der ADI-Marktstudie 2023 (Analytical Data Infrastructure) von Dresner Advisory Services ist die Nachfrage nach traditionellen BI-Anwendungsfällen zwar nach wie vor hoch, allerdings werden Data Science und Embedded Analytics immer wichtiger. Das weist auf eine zunehmende Reife der ADI-Plattformen und eine wachsende Nachfrage nach prädiktiven oder präskriptiven Erkenntnissen hin. Viele Teams müssen also mit weniger Mitteln mehr erreichen.

Wie können Sie erfolgreich sein?

Machen Sie keine Kompromisse. Daten können Ihr Unternehmen transformieren, aber nur, wenn sie schnell, flexibel und kosteneffizient sind. Zu viele Datenexpert:innen müssen bei einem oder mehreren dieser Punkte Kompromisse eingehen. Sie tauschen Leistung gegen steigende Kosten oder technische Verzögerungen ein. Aber das muss nicht sein.

Was Sie daraus lernen können

Wenn Sie täglich mit einer Analytics-Datenbank arbeiten, sei es als Data Engineer, Business Intelligence-Analyst, Datenbankadministrator:in oder in einer ähnlichen Position, helfen wir Ihnen dabei, die drei größten Herausforderungen zu meistern, mit denen Sie konfrontiert werden. Wir befassen uns mit den Themen Produktivität, Kosteneffizienz und Flexibilität. Dabei untersuchen wir:

• die Auswirkungen, die diese Aspekte auf Ihr Unternehmen haben.
• die Risiken, die auftreten, wenn Sie hier Kompromisse eingehen.
• wie Sie diese Herausforderungen meistern können.

Lesen Sie weiter, um das Potenzial Ihrer Daten und Ihrer Karriere auszuschöpfen.

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Wie man die Produktivität steigern und Data Analytics skalieren kann

Die Herausforderung

Die Leistung Ihrer Analytics-Datenbank ist die Grundlage für den Erfolg Ihres Teams und Ihres Unternehmens. Sie kann den Unterschied ausmachen, wenn es darum geht, Produkte schneller auf den Markt zu bringen, die Kundenverluste zu verringern und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Aktuelle Daten zeigen jedoch, dass 95 % der Unternehmen immer noch mit operativen Herausforderungen im Zusammenhang mit Data & Analytics zu kämpfen haben und 88 % weiterhin durch veraltete Technologien behindert werden.

Das Dilemma der Kompromisse

Viel zu oft müssen Datenexpert:innen Kompromisse eingehen. Sie müssen auf leistungsschwache Legacy-Datenbanken zurückgreifen, die das Unternehmen nicht anrühren möchte, um die bereits getätigten hohen Investitionen zu schützen. Die abschreckende Alternative ist eine teure, zeitaufwändige Überholung der Infrastruktur, um diese veralteten Systeme zu ersetzen – die scheinbar bessere Option besteht für Unternehmen oft darin, nichts zu tun. Mit anderen Worten: Sie tauschen Leistung gegen Kosten.

Lesen Sie unseren Blogartikel, in dem es darum geht, wie veraltete Datenbanken Ihr Unternehmen ausbremsen können„Unternehmen, die alte Systemlösungen verwenden, verfügen oft nicht über die tiefgreifenden analytischen Funktionen und die Skalierbarkeit, die zur Unterstützung komplexer Workloads erforderlich sind. Dem ROI, den diese Unternehmen erwarten können, sind reale Grenzen gesetzt, und Dinge wie Echtzeit-Analysen bleiben oft nur ein Wunschtraum.”

^*The Total Economic Impact of the Exasol Analytics Database Studie, in Auftrag gegeben von Exasol und durchgeführt von Forrester

Die Produktivität für niedrigere Kosten zu opfern, ist die falsche Strategie – hier erfahren Sie, wie Sie das Blatt wenden können:

Wie Sie profitieren können

Warum die Database Layer so wichtig ist

• Die Database Layer kann die Produktivität Ihrer Business Intelligence-Aktivitäten verändern, aber vermutlich ist sie für mehr als nur das verantwortlich. Sie könnte die treibende Kraft hinter Ihren anderen Datenumgebungen und Data-Science-Plattformen sein. Eine neue Datenbank kann Einfluss nehmen auf:
  • die Datenquellen, die Sie in Ihr(e) BI-Tool(s) ziehen können
  • die Effizienz und Geschwindigkeit, mit der Ihr System Extraktions-, Transformations- und Ladeaufgaben (ETL) erledigt
  • die Menge und Komplexität der Abfragen, die Sie ausführen
  • die Datenquellen, die Sie in Ihr(e) BI-Tool(s) ziehen können
  • die Effizienz und Geschwindigkeit, mit der Ihr System Extraktions-, Transformations- und Ladeaufgaben (ETL) erledigt
  • die Menge und Komplexität der Abfragen, die Sie ausführen
  • die Datenquellen, die Sie in Ihr(e) BI-Tool(s) ziehen können
  • die Effizienz und Geschwindigkeit, mit der Ihr System Extraktions-, Transformations- und Ladeaufgaben (ETL) erledigt
  • die Menge und Komplexität der Abfragen, die Sie ausführen
• Anstatt die Leistung und Produktivität Ihres Data Stacks und Ihrer BI-Tools zu beeinträchtigen, kann eine Hochleistungsdatenbank Ihr System auf ein ganz neues Niveau heben. Stellen Sie sicher, dass Ihre Budgetverantwortlichen dies auch berücksichtigen.

Beweisen Sie Ihren Wert mit Quick Wins bei tiefgehenden Echtzeit-Analysen

• Richten Sie eine Live-Verbindung zwischen Ihrer Analytics-Datenbank und den von ihr bedienten BI-Tools ein, um den BI-Anwender:innen schnelle, unabhängige, flexible und tiefgehende Analysen zu liefern.
• BI-Anwender:innen müssen sich nicht mehr auf ungenaue, veraltete und vorab aggregierte Daten verlassen. Stattdessen werden sie in der Lage sein
  • mehrere Datensätze miteinander zu kombinieren
  • die für ihr Unternehmen am besten geeigneten Parameter zu definieren
  • neue Erkenntnisse in kürzester Zeit zu gewinnen
• Je schneller Sie Erkenntnisse liefern können, desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie engagierte Stakeholder:innen auf Führungsebene, die Ihr Budget kontrollieren, überzeugen können. Außerdem sparen Sie viel Zeit für die Datenbank-Administrator:innen, die sich dann auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren können.

Machen Sie maschinelles Lernen in großem Umfang nutzbar

• Während die Budgets knapp sind, wird der ROI von ML-Investitionen noch genauer geprüft.
• Konzentrieren Sie sich auf die Arbeit mit einer Analytics-Datenbank, die die Leistung und Fähigkeit zur Skalierung von ML bietet.
• Gleichzeitig wird der erfolgreiche Einsatz von ML von der Beziehung zwischen Data Scientists und Data Engineers abhängen. Eine gute Zusammenarbeit ist entscheidend, um sicherzustellen, dass ML-Bewertungsmodelle, die beispielsweise von Data Scientists erstellt wurden, von Data Engineers ordnungsgemäß in Produktionssysteme und -prozesse integriert werden.

Lernen Sie in unserem Leitfaden in 3 Schritten, wie Sie Ihr Data Stack optimieren und mehr aus Ihren BI-Tools herausholen.

Kosteneinsparungen – wie Sie mehr aus Ihrem Budget herausholen

Die Herausforderung

Inmitten wirtschaftlicher Unsicherheit wird von Data- und Analytikteams erwartet, dass sie mit weniger Mitteln mehr Leistung erbringen. Die Anforderungen des Unternehmens an die Analyse von Daten Dateneinblicke werden weiter steigen, unabhängig von den Budgets, die zur Verfügung stehen. Doch viel zu oft müssen Datenteams mit Altsystemen arbeiten, die ihnen keine Chance lassen, die Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen, weil es zu teuer wäre, diese Systeme zu ersetzen.

Das Dilemma der Kompromisse

Da die Geschäftsbereiche immer mehr Einblicke benötigen, nehmen auch die Datenmengen, mit denen Sie arbeiten zu. Zugleich müssen mehr Anfragen gleichzeitig bearbeitet werden und die Komplexität der Workloads steigt. Daher müssen Sie sich unbedingt über die Kosten im Klaren sein. Kann Ihre vorhandene Analytics-Datenbank kosteneffizient skaliert werden? Kann sie fortgeschrittene Analyseaufgaben bewältigen? Und vor allem: Wissen Sie, wo Sie bestimmte Analytics-Workloads im Rahmen Ihres Budgets ausführen können?

Lesen Sie in unserem Blog, wie eine fehlende Datenstrategie Ihren ROI zunichte macht

Auf der Suche nach Schnelligkeit und Agilität migrieren viele Unternehmen Daten-Workloads in die Cloud, doch schon bald können diese Unternehmen von den steigenden Kosten überrollt werden. Wenn Sie jedoch ein klares Verständnis für Ihre Daten-Workloads haben und wissen, wo Sie Analysen durchführen, sollten Sie im Gegenzug für eine höhere Produktivität und einen flexibleren Ansatz keine überhöhten Kosten in Kauf nehmen müssen. Sie sollten auch nicht weiterhin Geld in alte Datenbanken stecken, die die Ursache für ungenaue, veraltete Daten sind, nur weil die Stakeholder:innen vor einem disruptiven Rip-and-Replace zurückschrecken.

Wie Sie profitieren können

Verstehen Sie, wo bestimmte Daten-Workloads am besten eingesetzt werden

• Wenn Ihre Aufgabe darin besteht, variable Daten-.Workloads zu bewältigen oder große Datenmengen zu analysieren, könnte das Pay-As-You-Go-Modell der öffentlichen Cloud die kosteneffizienteste Option sein. Aber das muss nicht unbedingt Ihre Standardlösung sein. Wenn Sie mit ressourcenintensiven Data-Warehouse-Workloads arbeiten möchten, die eine umfangreiche Datennutzung und analytische Anwendungsfälle erfordern, können Ihre Kosten in der Cloud schnell in die Höhe schnellen. Bevor Sie sich also für die Cloud entscheiden, sollten Sie sich einen klaren Überblick über die zu migrierenden Workloads verschaffen.

Vergewissern Sie sich, dass Sie sich über die Kosten im Klaren sind, wenn Sie eine Entscheidung über die Bereitstellung treffen

• Cloud-Service-Anbieter erheben Gebühren für die Übertragung von Daten aus einer öffentlichen Cloud. Sie müssen sich bewusst sein, wie hoch diese sind und welche Kosten auf Sie zukommen. Denn unerwartete Kosten könnten die Vorteile eines hybriden Ansatzes in den Augen der Budgetverantwortlichen schnell zunichte gemacht werden. Denken Sie daran, dass CFOs sich zunehmend mit dem Thema Cloud auskennen sollten. Je besser Sie auf dem aktuellen Stand sind, desto größer sind Ihre Chancen, Ihr Budget zu sichern.

Entscheiden Sie sich für eine vereinfachte, automatisierte Database Layer

• Eine ausgereifte Database Layer kann Lösungen von mehreren Anbieter:innen umfassen, was die Verwaltung einer Vielzahl von Verträgen bedeutet. Und wo es Verwaltung gibt, gibt es auch entsprechende Kosten. Im Vergleich dazu hat eine vereinfachte und automatisierte Database Layer geringere Gemeinkosten für Tuning und Hardware, was die Gesamtbetriebskosten (TCO) senkt.

Informieren Sie sich über die möglichen Kosteneinsparungen und den ROI in unserer Studie “Total Economic Impact of the Exasol Analytics Database”, die von Forrester durchgeführt wurde.

Flexibilität – wählen Sie die richtige Deployment-Strategie, um den Austausch Ihrer Infrastruktur zu vermeiden

Die Herausforderung

Laut der DataOps Dilemma Survey von 451^* sind zwei der fünf wichtigsten technologiebasierten Einschränkungen, die zu Engpässen auf der Daten-“Angebotsseite” beitragen, “Konnektivitäts- oder Integrationsprobleme” und “Cloud-Kompatibilitätsprobleme”. Viele Unternehmen werden davon abgehalten, mehr Wert aus ihren Daten zu ziehen, weil sie so viel Zeit und Geld für die Entwicklung von Workarounds für eine Analytics-Datenbank aufwenden, die sich nicht in ihren Daten-Stack und ihr Analytics-Ökosystem integrieren lässt, oder weil sie sich einem schmerzhaften Rip-and-Replace unterziehen müssen. Infolgedessen werden sie nie das Potenzial der ihnen zur Verfügung stehenden Daten ausschöpfen können.

^*Lesen Sie unseren Blog zum Thema 6 Fragen, die Sie sich stellen sollten, wenn Sie entscheiden, wo Sie Ihre Analytics-Datenbank implementieren wollen.

Das Dilemma der Kompromisse

Für Unternehmen, die schnellere Abfragezeiten oder niedrigere Kosten anstreben, besteht ein sehr reales Risiko, die Flexibilität zu opfern und mit einer Analytics-Datenbank zu enden, die eine ohnehin schon sehr komplexe Architektur. weiter stören könnte. Je mehr manuelle Integrationen Sie zwischen den Datenbanken hinzufügen, desto langsamer, teurer und unzuverlässiger werden Ihre Analysen. Darüber hinaus könnten Sie sehr leicht Opfer einer Anbieter- oder Plattformbindung werden und die Kontrolle über ihre Daten verlieren. Dies könnte zu erheblichen Geldstrafen und Rufschädigung für Unternehmen führen, die in Branchen tätig sind, in denen die Verwaltung bestimmter Datenmengen gesetzlich geregelt ist.

Wie Sie profitieren können

Führen Sie Analysen direkt dort durch, wo Ihre Daten liegen

• Sie sollten sich darüber im Klaren sein, welche Daten-Workloads Sie in die Cloud verlagern wollen und welche besser on-premises funktionieren.
• Prüfen Sie, ob Sie erhebliche Compliance-Verpflichtungen haben und in einem stark regulierten Sektor tätig sind, der vorschreibt, dass die Daten an bestimmten Standorten oder in bestimmten Gerichtsbarkeiten verbleiben müssen. Sie benötigen eine Analytics-Datenbank, mit der Sie Analysen überall dort durchführen können, wo sich Ihre Daten befinden, nicht nur in der Cloud.

Ändern Sie Ihre Architektur schrittweise – Sie können Erfolg haben, ganz ohne Rip-and-Replace.

• Die Architektur der meisten Unternehmen besteht wahrscheinlich aus jahrelanger Technologiebeschaffung, schrittweiser Übernahme, überholten Systemen und komplizierten Integrationen. Allein die Abbildung Ihres aktuellen Data Stacks kann eine Herausforderung sein, und das, bevor Sie überhaupt daran denken, die grundlegende Database Layer auszutauschen. Nichts zu
• tun birgt jedoch ein größeres Risiko. Es könnte dazu führen, dass Ihr(e) BI-Tool(s) nicht ausreichen. Und das bedeutet, dass irgendjemand, irgendwo, bessere und schnellere Entscheidungen trifft als Sie. Betrachten Sie es also nicht als enorm kompliziertes Upgrade, sondern als eine schrittweise Reise und beginnen Sie in kleinen Schritten.

Wählen Sie eine Analytics-Datenbank mit einem hohen Maß an Integration und Automatisierung

• Der Grad der Integration und Automatisierung einer Analytics-Datenbank mit ETL-Tools und einzelnen Datenquellen ist entscheidend. Dies senkt die Gesamtbetriebskosten erheblich. Außerdem wird eine flexible Plattform geschaffen, auf der Sie die von Ihnen gewünschten Tools auswählen können. Sie können von einer starren Struktur, in der die Auswahl eingeschränkt ist und Verbesserungen nur langsam durchgeführt werden, zu einem fließenden und anpassungsfähigen Stack wechseln.

Lesen Sie unsere Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Auswahl der richtigen Bereitstellung für Ihre Analytics-Datenbank.

Was kommt als Nächstes – Sie müssen keine Kompromisse eingehen

Sie verdienen eine Analytics-Datenbank, die Produktivität, Kosteneinsparungen und Flexibilität steigert, ohne dabei Kompromisse in der Performance einzugehen, damit Ihr Unternehmen auf Echtzeit-Einsichten reagieren kann, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Kommen Sie zu Exasol.

Exasol ist die einzige Analytics-Datenbank, die alle drei kritischen Elemente erfüllt, ohne Sie zu Kompromissen zu zwingen. Exasol-Kunden erhalten bis zu 20-mal schneller Einblicke in ihre Daten und können einen ROI von mehr als 300 % mit reduzierten Lizenz-, Implementierungs-, Wartungs- und Schulungsgebühren erzielen, wodurch zusätzliche Kosten und Anbieterbindung vermieden werden. Mit Exasol haben Unternehmen die Flexibilität, ihre Daten so zu verwalten, wie sie es wünschen – in der Cloud, als SaaS, on-premises oder irgendwo dazwischen.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Exasol Ihren ROI verbessern kann, in unserem neuesten Ebook.

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