Finanzbuchhaltungsdienstleistungen für Unternehmen

rss iconRSS
plende

e-Service „Data as Service (DaaS)“

eService Data as a Service (DaaS)

In den vergangenen Jahren sind infolge Unterauslastung von IT-Kapazitäten und der immer komplexer werdenden Verwaltung wachsender Datenbestände mehrere Trends in der IT-Szene entstanden. Darunter auch Data-as-a-Service (DaaS). Ein relativ neues Konzept. DaaS ist ein Cloud-basiertes Modell, das unseren Kunden die Möglichkeit verschafft, bei Bedarf unmittelbar auf bestimmte Daten zugreifen zu können; völlig unabhängig davon, wo diese Daten aufbewahrt oder gesammelt werden.

data as service

Das Wichtige an DaaS ist, dass dieser Service durch die Zentralisierung von Datenquellen die Chance zur Verbesserung der IT-Effizienz bietet. Durch die Entwicklung und Implementierung geeigneter Technologien, wie Datenvirtualisierung, Datenintegration, Stammdatenverwaltung, Service-orientierte Architektur, Business Process Management (BPM) und Platform-as-a-Service (PaaS), haben DaaS-Strategien in den vergangen Jahren dramatisch an Bedeutung gewonnen.

Da sich dieser Trend zu DaaS beschleunigt, haben wir uns in unserem eigenen Unternehmen mit den damit verbundenen Fragen auseinandergesetzt: Wie liefern wir die richtigen Daten zur rechten Zeit an den rechten Ort? Wie “virtualisieren” wir Daten, die häufig nur innerhalb bestimmter Anwendungen benutzt werden? Wie begegnen wir den sich verändernden Anforderungen an die Geschäftstätigkeit (Analysen, Berichte, Leistungsmanagement), wenn Datenvolumen und Komplexität ständig variieren?

Die DaaS-Strategie und -Infrastruktur für unser eigenes Unternehmen gehört zu unseren Kardinalaufgaben. Die Gründe:

  • Enterprise Data Warehouse (EDW) Strategien werden immer stärker zu umfassenden interdisziplinären DaaS-Strategien
  • Das Wachstum strukturierter und unstrukturierter Daten beschleunigt die Entwicklung von DaaS
  • Weil die jeweils in verschiedenen Anwendungen gehorteten Daten zentralisiert werden, gewinnt die DaaS-Infrastruktur an Bedeutung
Wer in irgendeiner Form Analysen in Echtzeit braucht, kann auf DaaS nicht verzichten.

In den Anfangsjahren dieses Marktes war DaaS zunächst auf Finanzdienstleistungen, Telekommunikation und auf Institutionen der Regierung beschränkt. Aber in den vergangenen zwei Jahren haben wir miterlebt, dass viele andere Branchen DaaS übernehmen, nämlich: Gesundheitswesen, Versicherungen, Groß- und Einzelhandel, Produktionsbetriebe, E-Commerce-Portale und Medien/Unterhaltung.


Was ist Data-as-a-Service?

Wie man weiß, verfolgt DaaS ein Konzept, wonach datenbezogene Dienstleistungen – Aggregation, Qualitätssicherung, Bereinigung und Erweiterung von Beständen und deren Übertragung auf andere Systeme, also auf Anwendungen oder an mobile Nutzer – von einem zentralen Standort aus erbracht und zugänglich gemacht werden. Zudem ist DaaS die Grundvoraussetzung für ein Master Data Management (MDM) Konzept, also für die Stammdatenverwaltung.

Die Stammdatenverwaltung ist so etwas wie der Heilige Gral des Datenmangements von Unternehmen. Die meisten Unternehmen fokussieren sich dabei jeweils auf eine einzige zuverlässige Informationsquelle: Produkt-, Kunden-, Transaktions- oder Lieferanten-Daten. Warum ist das so? Fragmentierte und inkonsistente Produktdaten verlangsamen den Markteintritt und verursachen Ineffizienzen in der Wertschöpfungskette, wodurch die Marktdurchdringung schlechter wird als es erwartet worden ist. Außerdem steigen dadurch die Kosten durch Beschwerden usw. Fragmentierte und inkonsistente Kundendaten behindern das Erkennen von Umsatzpotenzialen, führen zu Risiken, verschlechtern den Verkaufsprozess und enden in fehlgeschlagenen Marketingkampagnen und enttäuschten Kunden. Fragmentierte und inkonsistente Lieferantendaten vermindern die Effizienz und bewirken negative Einflüsse auf die Kontrollmöglichkeiten und erhöhen das Risiko von Regelabweichungen und Ausnahmen.

Im Folgenden werden DaaS-Lösungen näher beschrieben. Als getsix stellen wir mit unseren DaaS Dienstleistungen eine Systematik zur Verfügung, die MDM ermöglicht und dabei folgende Vorteile bietet:

  • Agilität (und Time-to-Market): Unsere Kunden kommen durch die Zusammenlegung von Datenzugängen und durch die Tatsache schnell voran, dass sie keine besonderen Kenntnisse über die zugrunde liegenden Daten brauchen. Falls unsere Kunden eine wenig veränderte Datenstruktur haben wollen oder standortspezifische Anforderungen stellen, ist die Implementierung einfach, weil die nötigen Anpassungen minimal sind.
  • Kosteneffizienz: Wir können gemeinsam mit unseren Datenexperten die Basis schaffen und die Darstellungsebene auslagern, wodurch die Schnittstellen für Berichte und Dashboards kosteneffizienter werden. Außerdem können dadurch Änderungswünsche hinsichtlich der Darstellungsebene besser berücksichtigt werden.
  • Datenqualität: Der Zugang zu Daten wird durch einen Daten-Service gesteuert, der die Tendenz hat, die Datenqualität zu verbessern, weil es für alle Aktualisierungen nur einen einzigen Zugangspunkt gibt. Sobald dieser Service einmal gründlich getestet worden ist, müssen später nur noch Regressionstests (Wiederholung von Testfällen) durchgeführt werden, sofern es zwischenzeitlich keine Veränderungen gegeben hat.
  • Cloud-ähnliche Effizienz, hohe Verfügbarkeit und elastische Kapazitäten: Dieser Nutzen ist auf die Virtualisierung zurückzuführen. Man profitiert von der intensiven gemeinsamen Nutzung physischer Server, sowie von der Möglichkeit des Zusammenfassens mehrerer Server. Außerdem kann die Größe eines Serververbunds dynamisch angepasst werden und/oder es werden in Echtzeit die in einem Serververbund befindlichen Computer auf andere physische Server migriert. Dadurch werden die verfügbaren Kapazitäten elastischer.

DaaS Anwendungsfelder

Organisationen versuchen, die großen Herausforderungen der Daten- und Prozessintegration zu bewältigen, wenn sie wieder in neue Geschäftsfelder zu investieren beginnen. Sobald sie neue Geschäftsmöglichkeiten erkunden, müssen sie sich auch für Handlungsalternativen entscheiden, die nicht nur dabei helfen, das Unternehmen zu rationalisieren, sondern es sogar nach vorne treiben. DaaS macht die gängige Trennung von Dienstleistern und Konsumenten nach ihren geografischen Standorten oder nach ihren Organisationen überflüssig. Zudem ist es durch die Entstehung von Platform-as-a-Service (PaaS), gemeinsam mit Service-orientierten Architekturen (SOA), vollkommen irrelevant geworden, auf welchen aktuellen Plattformen Daten aufbewahrt werden.

DaaS hat viele Anwendungsfelder im Unternehmen:

  • Bereitstellung einer einzigen zuverlässigen Informationsquelle
  • Integration von Daten aus einer Vielzahl von Speichersystemen
  • Ermöglichung von Business Intelligence (BI) in Echtzeit
  • Durchführung leistungsfähiger und erweiterbarer Transaktionen
  • Zusammenführung interdisziplinären Fachwissens
  • Verbesserung der Sicherheit und des Zugangs
  • Integration der Cloud, von Daten der Geschäftspartner und sozialer Medien
  • Bereitstellung von Echtzeit-Informationen auf mobilen Anwendungen
  • Verwaltung von unternehmensweiten Suchfunktionen

DaaS Elemente

Angenommen, ein Kunde nimmt sich für den nächsten Schritt Zeit. Wo fängt der Kunde damit an, eine MDM-Strategie einzuführen und innerhalb seines Unternehmens Data as a Service als interne Leistung anzubieten?

Dies sind die Elemente, die ein Unternehmen braucht, um den nächsten Schritt zu machen:

  • Datenakquisition: Daten können aus jeder denkbaren Quelle stammen, auch aus einem Data Warehouse, aus Emails, von Portalen und von anderen Dritten
  • Datenordnung und -standardisierung: Reduzieren sie die Bestände auf ein handhabbares Standardmaß
  • Datenaggregation: Halten Sie sich bei Ihrer Datenbeschaffung an ein Data Warehouse. Dort finden Sie einen guten Service und technologiegetriebene Qualitätssicherungsmechanismen. Das ist durchaus etwas anderes als “lasst uns einfach 100 ETL-Programme schreiben”.
  • Datenbereitstellung: Durch Internetdienstleister, Extrakte, Berichte usw. Machen Sie es dem Endnutzer möglichst leicht, die Daten zu verwenden; entweder von Maschine zu Maschine oder direkt innerhalb des Management Informationssystems.

All diese Fähigkeiten sind in der Umgebung der Daten-Logistikkette vereint. In den letzten Jahrzehnten war eine dramatische Veränderung in der Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Daten umgehen, zu beobachten. In zunehmendem Maße entfernen sie sich von einer hierarchischen und eindimensionalen Ordnung im Enterprise Data Warehouse (EDW), hin zu einem fragmentierten Netzwerk strategischer Partnerschaften mit externen Datenquellen. Es überrascht nicht, dass dieses Phänomen im alten Netzwerk der Datenlogistik entsprechende Welleneffekte erzeugt. Durch seine Kernkompetenz kann DaaS dieses Problem der Fragmentierung ansprechen und damit umgehen.

Als Kombination von Anwendungen und Technologien konsolidiert, bereinigt und erweitert DaaS die aus dem Unternehmen stammenden Datenbestände und synchronisiert sie mit allen Anwendungen, Geschäftsprozessen und Analysewerkzeugen. Dahinter steckt das Ziel, spürbare Verbesserungen der betrieblichen Effizienz, im Berichtswesen und in der faktenbasierten Entscheidungsfindung zu erreichen. Schließlich verlangen diese Schlüsselanforderungen nach einer DaaS-Strategie, die Fachwissen, Kenntnisse über Anwendungen, Menschen/besondere Fähigkeiten, Wissen über Prozesse und Technologieplattformen umfasst.

Last modified: Februar 28, 2018