Auf einen Blick: Datenarchitektur und Informationsarchitektur sind unterschiedliche Konzepte, die für das Unternehmensmanagement entscheidend sind. Die Datenarchitektur konzentriert sich auf das Sammeln und Speichern von Rohdaten, während die Informationsarchitektur diese Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandelt.
- Die Datenarchitektur verwaltet Rohdaten; die Informationsarchitektur verarbeitet sie in nutzbare Informationen.
- Beide Architekturen sind für effektive Geschäftsentscheidungen voneinander abhängig.
Es gibt eine bekannte Debatte zwischen Datenarchitektur und Informationsarchitektur. Und die oft gestellte Frage lautet: Sind sie dasselbe? Der Unternehmensarchitekt und Microsoft-Blog-Autor Nick Malik erkannte die inhärente Verwirrung, als er Teil einer Gruppe war, die die Wikipedia-Einträge zu den Themen bearbeitete. Sein Team war der Meinung, dass die Einträge zusammengeführt werden sollten. Als er jedoch 2014 die IT-Community befragte , entdeckte er bald eine gespaltene Zielgruppe, bei der etwa die Hälfte aller Umfrageteilnehmer glaubte, dass die beiden getrennt bleiben sollten. Schauen wir uns die Unterschiede zwischen Daten und Informationen an und die wichtigsten Überlegungen, die Ihre Unternehmensorganisation verstehen muss.
Datenarchitektur vs. Informationsarchitektur
Der Autor stimmt zu, dass Informationsarchitektur und Datenarchitektur zwei deutlich unterschiedliche Entitäten darstellen. Dafür gibt es einige Gründe, wie unten beschrieben:
Unterscheidung zwischen Daten und Information
Einfach ausgedrückt bezieht sich Daten auf rohe, unorganisierte Fakten. Stellen Sie sich Daten als Bündel von Bulk-Einträgen vor, die ohne Kontext erhoben und gespeichert werden. Sobald den Daten durch das sinnvolle Aneinanderreihen von zwei oder mehr Teilen zugeordnet wurde, werden daraus Informationen. Ebenso ist es wichtig, den Unterschied in Bezug auf die Infrastruktur zu verstehen:
- Informationsarchitektur bezeichnet die Entwicklung von Programmen, die dazu entwickelt wurden, bedeutungsvolle Informationen einzugeben, zu speichern und zu analysieren.
- Datenarchitektur ist die Entwicklung von Programmen, die Daten interpretieren und speichern.
Auszeichnung in der Architektur
Da wir festgestellt haben, dass Daten und Informationen nicht gleich sind, liegt es nahe, dass sie in ihren Architekturplattformen nicht gleich behandelt werden können. Die Datenarchitektur ist grundlegend. Sie betrachtet eingehende Daten und bestimmt, wie sie erfasst, gespeichert und in andere Plattformen integriert werden. Eine solche Plattform ist wahrscheinlich eine Informationsarchitektur, ähnlich einem CRM, die mit Rohkundendaten sinnvolle Verbindungen zwischen Verkaufs- und Vertriebsprozessen herstellt. Das CRM ist in diesem Beispiel die Informationsarchitektur, weil es sich darauf spezialisiert hat, Rohdaten in etwas Nützliches zu verwandeln. Das ist der klare Unterschied zwischen Datenarchitektur und Informationsarchitektur. Die Datenarchitektur definiert die Sammlung, Speicherung und Bewegung von Daten innerhalb einer Organisation, während die Informationsarchitektur die einzelnen Datenpunkte in sinnvolle, nutzbare Informationen interpretiert. Ein "Informationsvermögen" ist der Name für Daten, die in Informationen umgewandelt wurden. Und die Erstellung von Informationsvermögen ist der Hauptzweck der Informationsarchitektur. Informationsvermögen können in eine von mehreren Kategorien eingeordnet werden:
- Kataloge
- Dashboards
- Dokumente
- Ontologien
- Spielpläne
- Taxonomien
- Vorlagen
- Terminologien
Jede Kategorie schlägt die Umwandlung von Daten in etwas vor, das für Geschäftsinitiativen hilfreich ist, sei es eine Gruppierung ähnlicher Daten oder eine visuelle Darstellung, die den Stakeholdern eine sinnvolle Momentaufnahme der Daten bieten kann.
Daten- und Informationslebenszyklus-Management
Eine weitere Unterscheidung betrifft Anforderungen aus Lebenszyklusmanagement-Perspektive. Neben dem offensichtlichen Unterschied zwischen Daten und Information hat jede einen einzigartigen Lebenszyklus und Best Practices für deren Verwaltung innerhalb einer Organisation. Ähnlich wie Dateninfrastruktur die Grundlage solider Informationsinfrastruktur bildet, wird ein ordnungsgemäßes Datenlebenszyklusmanagement ein zentraler Treiber des Informationslebenszyklusmanagements sein. Kommen wir nun zu einigen weiteren Definitionen. Datenlebenszyklusmanagement bezeichnet automatisierte Prozesse, die Daten von einer Stufe zur nächsten während ihrer Nutzungsdauer verschieben, bis sie letztlich veraltet werden und aus einer Datenbank gelöscht werden. Informationslebenszyklusmanagement hingegen untersucht Fragen wie, ob ein Datenstück nützlich ist und wenn ja, wie? Kurz gesagt zielt das Informationslebenszyklusmanagement darauf ab, Rohdaten relevant umzusetzen, um Informationsvermögen zu bilden. Darüber hinaus haben Informationsvermögen ihren eigenen Lebenszyklus und Wert, die durch die Qualität und Nützlichkeit der beteiligten Daten sowie die oben beschriebene Art des Vermögenswerts bestimmt werden. Ein Teil des Informationslebenszyklusprozesses erfordert, dass Entwickler zukünftige Zustandsimplementierungen berücksichtigen. Zum Beispiel Empfehlungen, dass ein Datensatz besser als Dashboard oder Dokumentanhang implementiert werden könnte. Dies kann erforderlich sein, um den Gesamtverbrauch von Wissen in einer Organisation zu verbessern, Informationen zu demokratisieren oder bedeutungsvollere Erkenntnisse zu schaffen.
Datengetriebene Geschäftsmodelle
Immer häufiger werden IT-Abteilungen zu einem integralen Bestandteil des Unternehmens-Geschäftsmodells. Die Zeiten, in denen IT-Abteilungen noch Nebenwirkung bei der Verarbeitung waren, sind vorbei. Heute werden die überwiegende Mehrheit der Abteilungen und Prozesse von IT-Innovation angetrieben. Eine Studie der Universität Cambridge legt nahe, dass Unternehmen zunehmend neue Modelle entwickeln, um ein Engagement für Daten und Informationen zu ermöglichen. Und die Ergebnisse zeigen, dass sich dieser Ansatz auszahlt und Produktivitätssteigerungen gegenüber Wettbewerbern bietet. Der Bericht legt nahe, dass sich Unternehmensleiter bei der Entwicklung eines neuen Geschäftsmodells diese Fragen stellen:
- Was ist unser Zielergebnis für ein datengetriebenes Geschäftsmodell?
- Was möchten wir unserer Zielgruppe anbieten?
- Welche Software, Hardware und Dienstleistungen benötigen wir, um dieses Modell zu liefern?
- Woher sollen wir diese Ressourcen bekommen?
- Wie werden die gesammelten Daten verwendet?
- Wie kann dies monetarisiert werden, um ein Einnahmemodell zu unterstützen?
- Welche Herausforderungen werden wir bei der Erreichung dieser Ziele erwarten?
Doch selbst nachdem ein datengetriebenes Modell entwickelt wurde, scheitern einige Unternehmen, weil sie die Bedeutung eines Workflows nicht verstehen, der Daten durch den Lebenszyklus und den Prozess der Informationsförderung bringt. Die Etablierung von Best Practices und einem Workflow in Ihren Daten- und Informationslebenszyklen bietet folgende Vorteile:
- Verbessert die Gesamtgeschwindigkeit auf den Markt
- Verringert die Komplexität zwischen allen Cloud-Umgebungen erheblich
- Leicht skalierbar
- Hilft, das Risiko zu mindern
- Verbessert die Integration
Um dies zu erreichen, sollten Unternehmen überlegen, wie sie diese Workflows integrieren, automatisieren und orchestrieren können. Application Workflow Orchestration-Lösungen wie Control-M helfen Organisationen, die Komplexität der zahlreichen Datenquellen, mehrerer Anwendungen und vielfältiger Infrastruktur zu abstrahieren. Sie helfen Organisationen, sich darauf zu konzentrieren, neue Informationsressourcen zu schaffen und dem Unternehmen Einblicke zu liefern, anstatt wertvolle Zeit und Mühe in die Reparatur fehlerhafter Arbeitsabläufe zu investieren. Dennoch müssen Unternehmensunternehmen, unter alle Umstände, die richtigen IT-Mitarbeiter haben, um ein funktionales Geschäftsmodell zu schaffen. Nachfolgend finden Sie einen Mitarbeiter-Snapshot, der sowohl für die Informationsarchitektur als auch für die Datenarchitektur erstellt wurde.
Mitarbeiter-Snapshots: Information vs. Daten
Im Zentrum eines gut funktionierenden Unternehmens steht eine IT-Abteilung mit den richtigen Personen, um ihre Informations- und Datenarchitekturen zu verwalten. Im folgenden Text betrachten wir Positionen, die für Datenarchitektur, Informationsarchitektur oder beides notwendig sein können.
Chief Information Officer (CIO)
Der CIO einer Unternehmensorganisation trifft wichtige Entscheidungen in Bezug auf Technologie und Innovation und steht im Zentrum jeder digitalen Transformation oder jedem Wandel hin zum IT-in-Enterprise-Geschäftsmodell. Zu den Aufgaben in dieser Rolle gehören Innovation, Integration von Cloud-Umgebungen, Motivation der IT-Abteilung und die Festlegung eines IT-Budgets basierend auf den prognostizierten Bedarfs. Der CIO trifft Entscheidungen sowohl bezüglich der Daten- als auch der Informationsarchitektur. Im Hinblick auf die Datenarchitektur wird eine der großen Überlegungen die Entscheidung zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse sein. Mehr dazu später. (Vergleichen Sie CIOs mit CTOs.)
Informationsarchitekt
Der Informationsarchitekt ist integraler Bestandteil der Informationsarchitektur und automatisierter Lebenszyklusverwaltungsprozesse. Er oder sie implementiert Informationsstrukturen, Funktionen, Funktionalitäten, Benutzeroberfläche und mehr. Die Hauptaufgabe des Informationsarchitekten besteht darin, sich auf das strukturelle Design und die Implementierung einer Infrastruktur zur Verarbeitung von Informationsvermögen zu konzentrieren.
Datenarchitekt
Wie ein Informationsarchitekt arbeiten Datenarchitekten an der strukturellen Gestaltung einer Infrastruktur, aber in diesem Fall geht es darum, Daten zu sammeln, sie durch einen Lebenszyklus zu ziehen und in andere sinnvolle Systeme zu bringen.
Datenanalyst
Der typische Tag des Datenanalysten besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, abzurufen und zu organisieren, um wertvolle Informationsressourcen zu schaffen. Dies ist wahrscheinlich jemand, der in beiden Systemen arbeitet, die aus Datenarchitektur und Informationsarchitektur bestehen. Immer mehr werden einige Funktionen des Datenanalysten automatisiert, aber selbst mit Automatisierung bleiben Analysten wichtig für die Schaffung zukünftiger Informationszustände.
Informationsanalyst
Informationsanalysten sind auf die Extraktion und Analyse von Informationsressourcen spezialisiert.
Eine kurze Anmerkung: Data Lakes vs. Data Warehouses
Data Lakes werden in letzter Zeit immer beliebter, werden aber immer noch mit Data Warehouse verwechselt. Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass diese beiden einzigartige Unterschiede haben und unterschiedlich genutzt werden. Ein Data Warehouse bezeichnet einen großen Datenspeicher, der aus einer Vielzahl von Quellen innerhalb einer Organisation gesammelt wird.
- Ein Lager wird genutzt, um Managemententscheidungen zu leiten.
- Ein Data Lake ist ein Speicherarchiv oder eine Speicherbank, die eine riesige Menge an Rohdaten (unstrukturiert) in ihrer ursprünglichen Form speichert, bis sie benötigt werden.
(Lesen Sie mehr über die Unterschiede zwischen Data Lakes und Warehouses.)
Abschließende Gedanken: Datenarchitektur vs. Informationsarchitektur
Hoffentlich ist inzwischen klar, warum Informations- und Datenarchitektur zwei verschiedene Dinge sind. Wenn nicht, hier eine kurze Zusammenfassung. Daten- und Informationsarchitektur haben deutlich unterschiedliche Eigenschaften:
- Sie arbeiten mit verschiedenen Assets: Daten-Assets vs. Informations-Assets
- Sie liefern unterschiedliche Ergebnisse
- Sie haben eindeutig einzigartige Lebenszyklen
- Aus architektonischer Sicht erfordern sie unterschiedliche Dinge
- Sie benötigen Rollen mit unterschiedlichen Fachrichtungen, um Teil einer Unternehmensorganisation zu sein
Obwohl Daten- und Informationsarchitektur einzigartig sind, ist eine wichtige Erkenntnis, dass sie aufeinander angewiesen sind, damit Unternehmensorganisationen die Erkenntnisse gewinnen können, die sie benötigen, um die bestfundierten Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Verwandte Literatur
Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.