Die Kraft von DataOps für erfolgreiche Geschäftsergebnisse freisetzen

Heutige Organisationen sind bestrebt, so viele Daten wie möglich aus neuen, alten und sich entwickelnden Quellen zu sammeln und zu analysieren. Aber sie haben weiterhin unterschiedliche Erfolgsniveaus bei der Destillation und der Gewinnung von Mehrwert. Die Daten selbst sind nicht unbedingt das Problem. Vielmehr ist es, woher diese Daten stammen und wie sie genutzt werden – sowie die Menschen, Prozesse und Technologien, denen sie unterwegs begegnen – die ihren Wert entweder verstärken oder verschleiern. Das explosive Wachstum der Daten in den letzten Jahren hat eine eigene operative Kategorie hervorgebracht: DataOps. Und wie gut Organisationen DataOps-Best Practices integrieren, macht den entscheidenden Unterschied für ein erfolgreiches Datenmanagement und entsprechende datengetriebene Ergebnisse. Putting the "Ops" in DataOps: Success Factors for Operationalizing Data, ein aktueller Bericht von BMC in Partnerschaft mit 451 Research und S&P Global, zeigte, dass die Definition eines erfolgreichen DataOps-Ansatzes davon abhängt, was Ihre Daten für Ihr Unternehmen leisten sollen. Und dieser Ansatz muss auf die spezifischen Bedingungen und Ziele Ihrer Organisation zugeschnitten werden.

Faktoren, die zum datengetriebenen Geschäftserfolg beitragen, sind oft so variabel wie die demografische Struktur der Organisation. Unternehmensgröße, Geografie, Datenmanagementreife, DataOps-Best Practices, das Betriebsmodell für Datenmanagement und Datenbereitstellung (ob zentralisiert, föderiert oder hybrid) sowie der Einsatz von Technologien wie Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen (KI/ML) im Datenmanagement können alle beeinflussen, wie viel Geschäftswert eine Organisation aus ihren Daten schafft. DataOps ist der Schlüssel, der Unternehmen ermöglicht, angesichts einer schwankenden Wirtschaft sowie zunehmender Konkurrenz und regulatorischer Anforderungen die Tür zu größerer Agilität und Resilienz zu öffnen. Das bedeutet jedoch, die erfolgreiche Umsetzung von DataOps-Praktiken, Technologien und Expertise, um das Beste aus ihren Datenmanagement-Initiativen herauszuholen. In unserem Bericht bewerten wir die Reife einer Organisation basierend auf ihrer Datenmanagementstrategie, ihren Praktiken und ihrer Architektur. Die vier Reifeprofile des Datenmanagements sind:

• Entwicklung: Strategie entwickelt sich, aber Praktiken und Architektur sind möglicherweise noch nicht eng mit kritischen Geschäftsergebnissen verknüpft.
• Funktional: Die Strategie ist weitgehend entwickelt, wobei einige hochpriorisierte Datenpraktiken und Architekturen mit kritischen Geschäftsergebnissen verknüpft sind.
• Kompetent: Die Strategie ist vollständig etabliert, wobei nahezu alle Datenpraktiken und Architekturen mit kritischen Geschäftsergebnissen verknüpft sind.
• Außergewöhnlich: Die Strategie ist ständig optimiert, wobei Datenpraktiken und -architektur neuartige Wertquellen fördern.

Überlegungen zur Datenverwaltung

Besonders interessant für europäische Unternehmen ist die stetig wachsende Liste von Compliance-Anforderungen, insbesondere im Bereich Kundendatenschutz und personenbezogene Daten (PII). Ein erheblicher Anteil (65 Prozent) der Umfrageteilnehmer gab an, derzeit Daten gezielt zu sammeln und/oder aktiv zu verwalten, um ihre Corporate Governance- oder Verantwortungsinitiativen zu unterstützen. Laut dem Bericht: "[Das] datengetriebene regulatorische Umfeld sich weiterhin vermehrt und differenzierter über Regionen und Sektoren hinweg verbreitet, werden Organisationen mit wachsender Reife wahrscheinlich ebenso Ressourcen für die Erfüllung 'reaktiver' externer Anforderungen bereitstellen müssen, wie sie Ressourcen für proaktivere Maßnahmen zur Schaffung von Geschäftswerten mit Daten bereitstellen." Wie wir bei jüngsten weltweiten Datenlecks und Hacks gesehen haben, kann der falsche Umgang mit Kundendaten weitreichende Folgen für ein Unternehmen haben, von erheblichen Geldstrafen und Prüfungen bis hin zu Reputationsschäden, die die Beziehungen zu Kunden, Partnern und Lieferanten schädigen. Extern auferlegte Vorgaben und regulatorische Anforderungen können ein nützlicher Aufruf zum Handeln sein, um eine detailliertere Kontrolle über ihre Unternehmensdatenressourcen auszuüben, mit zusätzlichen Vorteilen, die über die bloße Einhaltung regulatorischer Überlegungen hinausgehen. Der Bericht stellt fest, dass außergewöhnlich reife Organisationen bereits systematisch extern auferlegte, definierte oder vorschreibende Anforderungen im Zusammenhang mit Datenmanagement und -kontrolle adressiert haben. Dennoch müssen diese Organisationen sowohl zukunftsorientiert als auch kooperativ sein und mit der Realität ihrer technologischen Fähigkeiten Schritt halten. Dadurch können sie sich auf zukünftige Anforderungen vorbereiten und mit Regulierungsbehörden oder Partnerorganisationen zusammenarbeiten, um zu definieren, was in Bezug auf Datenverwaltung und -kontrolle angemessen und vertretbar ist.

DataOps und Vorschriften

Eine weitere wichtige Erkenntnis im Bericht ist, dass europäische Organisationen bei aktiven Datenmanagementpraktiken, die aufkommende Technologien nutzen, führend sind. Sie sind zudem tendenziell stärker reguliert in Bezug auf datenbezogene Compliance und KI-Anforderungen. Ein Beispiel: Der Digital Operational Resilience Act (DORA) tritt am 17. Januar 2025 in der gesamten EU in Kraft. Das Gesetz soll die operative Widerstandsfähigkeit digitaler Systeme stärken, die Finanzinstitute auf europäischen Märkten unterstützen. Es soll Organisationen beim Aufbau widerstandsfähiger Rahmenwerke unterstützen, mit einem umfassenden Fokus auf Service-Sichtbarkeit, Risikominderung, Geschäftskontinuität, Vorfallmanagement und Governance. Nach dieser neuen Gesetzgebung müssen geteilte Informationen den relevanten Richtlinien entsprechen, und personenbezogene Daten müssen die Kriterien der Datenschutz-Grundverordnung der EU (DSGVO) erfüllen. Durch die Etablierung solider DataOps-Praktiken können EU-Organisationen der Konkurrenz bei der Compliance-Bereitschaft voraus sein.

Überlegungen zur Datenkonformität

Das Digital Operational Resilience Act behandelt fünf Überlegungen, die Organisationen beachten sollten, wenn sie auf die Einhaltung zusteuern – alle gelten für Daten:

• Identifikation: Verständnis von Risiken für Systeme, Menschen, Vermögenswerte, Daten und Fähigkeiten, einschließlich Geschäftskontext, Richtlinien und Schwachstellen.
• Schutz: Sicherstellung von Schutzmaßnahmen, um die Auswirkungen eines potenziellen Cybersicherheitsereignisses zu begrenzen oder einzudämmen. Verteidigungen zu stärken, um die Integrität und Sicherheit kritischer Daten und Systeme zu gewährleisten.
• Erkennung: Entdeckung von Bedrohungen, Cybersicherheitsereignissen und Anomalien in Echtzeit und Verständnis ihrer potenziellen Auswirkungen für eine schnelle Minderung.
• Reaktion: Maßnahmen ergreifen, um die Auswirkungen dieser Bedrohungen, Cybersicherheitsereignisse und Anomalien mit klar definierten Reaktionsmechanismen und Protokollen zu begrenzen.
• Genesung: Es wird sichergestellt, dass Systeme effizient und effektiv zu normalen Bedingungen zurückkehren können.

Daten sind ein wichtiger geschäftlicher Treiber – für manche der primäre geschäftliche Treiber –, daher ist es eine organisatorische Notwendigkeit, sie sowie die Menschen, Prozesse und Technologien, die ihren Wert maximieren, in den Griff zu bekommen. Sie können den gesamten Bericht hier lesen und die Datenreifebewertung durchführen , um herauszufinden, wo Ihre Organisation in ihrer Entwicklung steht und welche Bereiche Sie angehen müssen, um Daten für erfolgreiche Ergebnisse zu nutzen.

Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.