Holen Sie Ihren Kopf und Ihre Daten in die Cloud

Unabhängig davon, wo Sie sich auf Ihrer Data Warehousing-Reise befinden, ist es wichtig, einen Schritt zurückzutreten und die Grundlagen des Data Warehousing zu verstehen und zu verstehen, wo die Trends Fallstricke vermeiden. Richtig eingerichtet und verwaltet, erschließt ein Data Warehouse die leistungsstarken Daten innerhalb einer Organisation. Ein Data Warehouse speichert nicht nur Daten, sondern fungiert im Wesentlichen als Pipeline für die Datenintegration.

Heute möchte Ihr modernes Data Warehouse skalieren und die Lücke zwischen On-Premise- und Cloud-Daten schließen. Laut Gartner liegt die Zukunft des Datenbankmanagements in der Cloud. Gartner berichtet dass bis 2022 75 Prozent aller Datenbanken bereitgestellt oder auf eine Cloud-Plattform migriert werden, wobei nur 5 Prozent für eine Repatriierung an lokale Standorte in Betracht gezogen werden. Unternehmen migrieren kontinuierlich Daten in die Cloud und es gibt keine Anzeichen dafür, dass sich dieser Trend verlangsamt. Was müssen Sie also wissen?

Datenüberladung

Es ist kein Geheimnis – Daten sind überall und kommen von so vielen Orten, ob lokal, in der Cloud oder Daten, die von einzelnen Abteilungen innerhalb eines Unternehmens vollständig isoliert sind. Unnötig zu sagen - es ist komplex. Es gibt jedoch viele Anbieterdienste und -tools, die den Markt im Sturm erobern, um alle Probleme für Unternehmen auszubügeln, die schnell skalieren müssen. Ein Data Warehouse ist das zentrale Nervensystem eines Unternehmens, um mehr Wert und Gesamtumsatz zu generieren. Allied Market Research berichtet, dass der globale Data-Warehousing-Markt bis 34.69 voraussichtlich 2025 Milliarden US-Dollar erreichen und mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 8.20 Prozent wachsen wird.

Erschließen Sie das Potenzial Ihrer Daten

Ja, viele Daten werden in der Cloud verwaltet, aber warum? Ein Grund dafür ist, dass die meisten Anbieterdienste und -tools Visualisierungsebenen bieten, um Daten einfach umzuwandeln, sodass die Beteiligten problemlos Probleme diagnostizieren und basierend auf diesen gemischten Daten Maßnahmen ergreifen können. Cloud-Plattformen sind skalierbar und insgesamt flexibler. Eines der größten Probleme im Zeitalter der Datenanalyse besteht darin, dass Geschäftsinhaber und Nicht-Datenwissenschaftler/IT in der Spur der IT blieben. Mit der Funktionsweise von Data-Warehouse-Architekturen und den Lösungen führender Anbieter wie Microsoft, Oracle, SAP und Snowflake wird der Implementierungsprozess ohne große Kosten vereinfacht.

Cloud Data Warehousing kann für Unternehmen eine kostengünstigere Strategie sein, um die neuesten und besten Technologien und Architekturen zu nutzen, ohne sich um den Kauf, die Installation und die Konfiguration der Hardware und Software kümmern zu müssen. Unternehmen profitieren von Cloud-nativen Daten, darunter:

  • Rasche Einführung von SaaS – Customer-Relationship-Management-Software, Enterprise-Resource-Planning-Software-Suiten, Online-Marketing-Tools usw.
  • Kostengünstige Einrichtung und Vermeidung großer Vorabinvestitionen
  • Einfachere Bereitstellung und weniger Zeitaufwand
  • Erhöhte Flexibilität beim Hoch- oder Herunterskalieren je nach Unternehmenszielen'
  • Möglichkeit, einen Data Lake mit strukturierten und halbstrukturierten Daten zu haben, ohne sich zu viele Gedanken über Speicherbeschränkungen machen zu müssen

Haupttreiber für das Wachstum des Data Warehousing-Marktes ist die steigende Nachfrage nach mehr Analytik und der Produktion von Advanced Analytics. Bei so vielen IIoT-Geräten, die heutzutage in so ziemlich jeder Branche Daten sammeln, werden Daten rund um die Uhr gesammelt und ein Unternehmen benötigt eine Lösung, um all diese Daten zu speichern, zu analysieren und darauf zu reagieren.

Insgesamt ist es einfacher, sich mit Cloud-basierten Technologien zu beschäftigen, wodurch die Eintrittsbarriere verringert wird, was auch das Wachstum der Cloud-basierten Lagerhaltung vorantreibt. Es gibt auch Plattformen, die eine Hybrid-Cloud-Lösung anbieten.

Snowflake ist keine „Flocke“, wenn es darum geht, einer der größten Player in diesem Bereich zu sein. Ihre Datenplattform ermöglicht es Unternehmen, die gesamte Kraft hinter den Daten zu nutzen, die abgebaut, gesammelt, gespeichert und analysiert werden. Laut der Total Economic Impact Study von Forrester können die Kunden von Snowflake über drei Jahre einen ROI von 612 % und Vorteile von mehr als 21 Millionen US-Dollar erwarten. Das sind riesige Ergebnisse.

Bereiten Sie Ihre Daten mit den richtigen Tools und Ansätzen vor

In der Vergangenheit wurde bei der Entwicklung von Data Warehousing ein Extract-Transform-Load (ETL)-Ansatz verfolgt, und jetzt liegt der Fokus auf einer neuen bevorzugten Methode – Extract-Load-Transform (ELT). Bei diesem Ansatz werden Rohdaten aus der Quelle extrahiert und geladen unverändert in einen Bereich des Lagers. Von dort aus können Unternehmen die Leistungsfähigkeit der Datenbank nutzen, um diese Daten zu transformieren, indem sie Geschäftsregeln anwenden, sie bereinigen oder Datenqualitätsmessungen durchführen. Dies nutzt wiederum Vorteile wie die Kosteneffizienz, die Daten direkt an das Lager statt an einen externen Server manipulieren und einfachere Datenprüfungen durchführen.

Abgesehen vom richtigen Entwicklungsansatz bieten Anbieter wie Snowflake eine sichere Grundlage für Ihre Daten mit wichtigen Funktionen wie:

  • Verschlüsselte Kundendaten im Ruhezustand und während der Übertragung mit dedizierten Verschlüsselungsschlüsseln
  • Virtuelle Lager laufen nur bei Bedarf
  • Das Personal hat keinen Zugriff auf unverschlüsselte Kundendaten oder die Möglichkeit, Daten zu sammeln, zu aktualisieren oder zu löschen.
  • Führt eine Analyse durch, um Bedrohungen zu erkennen und abzuwehren
  • Integrierte Sicherheitsfunktionen erhöhen den Datenschutz, der geladen und verwaltet wird

Sie haben also die Architektur Ihres Data Warehouse erstellt und es ist betriebsbereit. Was jetzt? Ein großes Ziel für ein Data Warehouse ist es, kontinuierlich auf Spitzenniveau zu arbeiten und Daten schneller bereitzustellen, was zu schnelleren Entscheidungen führt und mehr Wert schafft. Die Einführung von Automatisierungstools kann bei der schnelleren Bereitstellung von Code helfen.

Die Verwendung von Tools zur Sicherung Ihrer Daten ist eine weitere Notwendigkeit. Da Hybrid-Cloud-Einführungen immer mehr an Bedeutung gewinnen, ist es wichtig, alle erfassten Rohdaten zu sichern. Mit einem Hybrid- oder Cloud-Data Warehouse können IT-Abteilungen ein wenig entspannter werden, ohne selbst Datenschutzrichtlinien festlegen zu müssen. Cloud-Anbieter machen es ein wenig einfacher, indem sie Regeln, Berechtigungen und rollenbasierten Zugriff bereitstellen.

Nach Statista, im Jahr 2020 beliefen sich die weltweiten durchschnittlichen Kosten einer Datenschutzverletzung auf 3.86 Millionen US-Dollar, ein Rückgang um 1.5 Prozent gegenüber den durchschnittlichen Kosten von 3.92 Millionen US-Dollar im Vorjahr. Das Allzeithoch war im Jahr 2016, damals beliefen sich die durchschnittlichen Kosten einer Sicherheitsverletzung auf 4 Millionen US-Dollar – es sieht also so aus, als würden wir besser werden und wir müssen in diese Richtung weitergehen.

Daten-Cloud-Anbieter wie Snowflake verfügen über integrierte Sicherheit und bauen ihr Security-Compliance-Portfolio kontinuierlich aus, um mit den hohen Standards und Erwartungen einer Vielzahl von Branchen Schritt zu halten. Hybrid-Cloud-Anbieter bieten Strategien an, um diese Sicherheitslücken zu schließen, indem sie:

  • Verwenden von Service Organization Control-Berichten um ihre Kontrollumgebungen zu zertifizieren oder Sicherheitszertifizierungen von Dritten anzubieten, um Compliance-Strategien zu definieren.
  • Durchführung von Sicherheitsaudits. Audits können Remote-Tests oder Vor-Ort-Besuche umfassen, um Schwachstellen zu begrenzen, und es werden Best Practices bei der Datenverwaltung befolgt.
  • AGB pflegen die darlegen, wie sie für die Verwaltung von Kontrollen und die Implementierung der erforderlichen Sicherheitsmaßnahmen und die Weitergabe dieser Informationen an Unternehmen verantwortlich sind, um sicherzustellen, dass Arbeitslasten sicher übertragen/aufrechterhalten werden.

Unternehmen müssen nicht nur über ein zuverlässiges Data Warehouse verfügen, sondern es muss auch ordnungsgemäß verwaltet und gesichert werden, um Datenschutzverletzungen oder Datenlecks zu vermeiden, die ein Unternehmen Millionen von Dollar und seinen Ruf kosten könnten. Es ist schwierig, sich von einem beschädigten Ruf zu erholen, insbesondere wenn sensible/proprietäre Daten durchgesickert sind. Unabhängig davon, ob Ihr Unternehmen mit einem Cloud- oder Hybrid-Data-Warehousing-Modell arbeitet, haben beide Methoden je nach Unternehmensziel Vorteile. Eine wichtige Erkenntnis ist, dass es als Stakeholder bei der Verwaltung Ihrer Daten keine negative Sache ist, den Kopf in der Cloud zu haben.

Nearshore-IT-Services

Unsere Data Science Premium-Supportteams sind speziell auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten, vom laufenden Personalbedarf bis hin zu einem umfassenden Vor-Ort- / Nearshore-Modell rund um die Uhr. Stellen Sie eine IT-Ressource ein, die relativ innerhalb derselben Zeitzone liegt, kostengünstig und leichter zugänglich ist als die meisten Offshore-Dienste.

Da wir hochqualifizierte Data Mining- und Big Data-Spezialisten sind, kann unser Nearshore-Team das kritische Wissen und die Erkenntnisse, die Sie benötigen, aus Ihren strukturierten und unstrukturierten Daten extrahieren.

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Prozessmanagement

Wie bereits erwähnt, besteht einer der besten Anwendungsfälle für die RPA-Technologie darin, Prozesse in jeder Abteilung Ihres Unternehmens zu optimieren und zu verbessern. Wenn Sie feststellen, welche Bereiche des Unternehmens am längsten dauern oder ineffizient arbeiten, können RPA-Lösungen diese Aufgaben übernehmen. In der Gesundheitsbranche haben beispielsweise die Lieferketten des Gesundheitswesens so viele sich wiederholende Aufgaben. In Anbetracht nur einer dieser Aufgaben - der Anzahl der ständig eingehenden Ansprüche und der Gewährleistung von Genauigkeit und Effizienz - wird die Automatisierung zunehmend nachgefragt.

Die Nutzung von Bots und RPA-Technologie ist nur der erste Schritt zur Automatisierung des gesamten Unternehmens. Insbesondere mit dem Zustrom von Sofortversorgung und der hohen Nachfrage nach Ärzten während der Pandemie gab es eine noch höhere Nachfrage nach Automatisierung von Aufgaben. Laut der PwC Health Research Institute Gesundheit In einer Umfrage unter Führungskräften gaben 73 Prozent der Führungskräfte von Anbietern an, dass ihre Organisationen die Verwaltungsaufgaben des Arztes automatisieren. Mit der Automatisierung müssen sich Ärzte nicht nur nicht um eine Vielzahl sich wiederholender und dennoch kritischer Verwaltungsaufgaben kümmern, sondern auch engere Beziehungen zu ihren Patienten aufbauen, um die Qualität der angebotenen Versorgung zu verbessern.

Die hohe Nachfrage nach mehr Informationen und einer schnelleren Reaktion auf die Vorgänge mit COVID-19 in verschiedenen Regionen der Welt hat die Anbieter motiviert, in RPA zu investieren. Gemäß Gartner50 Prozent der US-amerikanischen Gesundheitsdienstleister werden in den nächsten drei Jahren in RPA investieren. In derselben Umfrage haben die Gesundheitsdienstleister eine Reihe von Herausforderungen aufgeführt, darunter die Notwendigkeit einer Kostenoptimierung. RPA-Technologien begegnen dieser Herausforderung natürlich direkt, indem sie diese obligatorischen, aber zeitaufwändigen Aufgaben automatisieren, die auch die Leistung und Effizienz steigern.

Laut einer unabhängigen Studie Im Auftrag von UIPath gaben 66% an, dass RPA die bestehende Arbeit umstrukturiert und ihren Mitarbeitern mehr menschliche Interaktionen ermöglicht, und 60% gaben an, dass RPA den Menschen hilft, sich auf sinnvollere strategische Aufgaben zu konzentrieren.

Process Mining- und RPA-Lösungen

Während Unternehmen bei der Implementierung von RPA-Technologien und -Bots in kleinerem Maßstab einen schnellen ROI erzielen können, ist die Ausfallrate recht hoch, da vor der Automatisierung von Aufgaben kein gut durchdachter Prozess und keine Analyse durchgeführt wurden. RPA-Technologien und Process Mining bieten aus kritischen Gründen viele Synergien zwischen beiden. Lassen Sie uns jedoch zunächst definieren, was Process Mining genau ist. Process Mining kann Probleme mit der Datenqualität aufdecken, die behoben werden müssen. Um einen Prozess zu optimieren oder zu automatisieren, müssen die wichtigsten Stakeholder zunächst verstehen, wie genau ein Prozess derzeit ausgeführt wird, und Process Mining behebt dies und erstellt erneut eine skalierbare End-to-End-Automatisierungsprozesslösung. Die folgenden Vorteile bei der Verwendung von Process Mining sind:

  • Analysieren Sie Prozesse unternehmensweit, ohne Mitarbeiterressourcen zu verwenden
  • Sammeln und analysieren Sie Daten zu vorhandenen Prozessen anhand von Fakten
  • Identifizieren Sie Ineffizienzen in Prozessen und solche, die automatisiert werden können
  • Vereinfachen Sie die Einhaltung von Vorschriften in allen Branchen

Wenn Data Mining stattfindet, werden die Daten in Ereignisprotokolle umgewandelt, die dann in Visualisierungen und aufschlussreiche Analysen umgewandelt werden, um Maßnahmen zu ergreifen und Ihre Prozessautomatisierung voranzutreiben. Mit diesen Erkenntnissen lernen Sie, wie Sie sich verbessern, was verbessert werden muss, und überwachen insgesamt, wie die Dinge erledigt werden, um sicherzustellen, dass das Unternehmen mit maximaler Effizienz arbeitet.

Process Mining-Techniken dienen dazu, Prozesse zu erkennen, zu überwachen und zu verbessern, indem Wissen aus Ereignisprotokollen in einer Vielzahl von Systemen extrahiert wird. Der Prozess ist so aufwändig und dennoch entscheidend für den gesamten Automatisierungsprozess. In 2011, das Institut für Elektro- und Elektronikingenieure (IEEE) hat ein Manifest erstellt, um das Process Mining zu fördern, Leitprinzipien zu definieren und wichtige Herausforderungen für Softwareentwickler, Wissenschaftler, Manager und Endbenutzer aufzulisten. Laut einer Gartner-Umfrage waren die meisten Process-Mining-Initiativen in der Vergangenheit auf Verbesserungen von Geschäftsprozessen ausgerichtet. Im Jahr 2021 werden jedoch voraussichtlich mehr Anwendungsfälle für die Automatisierung von Geschäftsprozessen (BPA) und RPA vorgesehen sein.

Technologie wie die UIPath-Plattform ist im Gegensatz zu anderen eine Automatisierungsplattform mit integriertem Process Mining, die wertvollen Kontext und Einfluss der Automatisierung auf End-to-End-Prozesse bietet und eine Hyperautomatisierungsstrategie ermöglicht. Die Analyse, die auf einer solchen Plattform stattfindet, umfasst mehrere Interaktionen und verbessert die Hyperautomationsstrategie innerhalb der Plattform erheblich.

Die Auswahl eines solchen Tools ist nicht einfach, aber es ist von entscheidender Bedeutung, RPA und die gesamten Automatisierungsbemühungen besser zu unterstützen. Process Mining schafft wirklich die Voraussetzungen für eine erfolgreiche RPA-Implementierung, die auch skalierbar ist. Wenn diese Tools vorhanden sind, können Sie eine Lösung für die Probleme des allgemeinen Gesundheitszustands des Unternehmens diagnostizieren und vorschreiben. Mit dem richtigen Tool können die Stakeholder die gesamte ROI-Pipeline anzeigen, einschließlich Informationen darüber, was optimiert werden kann, die Implementierung und die Auswirkungen der vorgeschlagenen Prozessänderungen, einschließlich der Kosten und des von der Organisation geforderten Aufwands.

Das Gleiche Globale RPA-Umfrage von Deloitte Außerdem wurde berichtet, dass 63 Prozent der Organisationen, die RPA implementieren, aufgrund mangelnder Fachkenntnisse wahrscheinlich mit einem engagierten Partner zusammenarbeiten werden. Um erfolgreich zu implementieren und zu skalieren, müssen die Stakeholder die ihnen zur Verfügung stehenden Ressourcen kennen und wissen, wann es am sinnvollsten ist, mit einem anderen Team zusammenzuarbeiten, um eine Lösung zu entwickeln, die das beste Ergebnis für die Zukunft des Unternehmens erzielt.

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