Vereinfachen Sie CSP-Dateninitiativen mit Control-M

In der heutigen hypervernetzten, digital-first-Welt ist zuverlässige Telefon-, Internet- und Fernsehdienste nicht verhandelbar. Das bedeutet, dass Kommunikationsdienstleister (CSPs) technologisch auf dem neuesten Stand bleiben und hervorragende Kundenbeziehungen pflegen müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Dies tun sie, indem sie enorme Datenmengen aus Quellen wie Abonnenteninformationen, Anrufdaten und Verkäufen nutzen.

Die Notwendigkeit, diese Daten zu operationalisieren, setzt CSP-Daten- und Analyseteams auf eine entscheidende Mission: Wege zu finden, mit einsichtsbasierter Analyse die Unternehmenstransformation zu unterstützen und Wettbewerbsvorteile zu schaffen. Der dahinterstehende Druck der Führungskräfte ist groß. CSP-Datenarchitekten und ihre Teams haben oft Schwierigkeiten zu entscheiden, welche Daten benötigt werden und wie sie gesammelt, aufgenommen, aggregiert, verarbeitet und analysiert werden können, um die vom Unternehmen benötigten Erkenntnisse zu liefern. Daten sind kein Projekt – sie sind eine Reise, die oft ohne Fahrplan erfolgt.

Die Bereitstellung von Daten- und Analysefähigkeiten mit dem Umfang und der Größenordnung, die CSPs benötigen, erfordert die Flexibilität, unterschiedliche Datenquellen und Technologien über verschiedene Infrastrukturen hinweg sowohl vor Ort als auch in der Cloud zu integrieren. Um den Anforderungen von Führungskräften und Geschäftsbedingungen gerecht zu werden, benötigen Unternehmen eine robuste Plattform und Strategie zur Orchestrierung von Anwendungen und Datenworkflows. Dies hilft CSP-Organisationen, wesentliche Aufgaben über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg zu orchestrieren, damit sie ihre Modernisierungsinitiativen koordinieren, beschleunigen und operationalisieren können.

Eine der größten Herausforderungen auf der Datenreise besteht darin, nicht alle Details und Entscheidungen zu Architektur, Tools, Prozessen und Integration davon ablenken zu lassen, wie wertvolle Erkenntnisse und Dienstleistungen in der gesamten Organisation bereitgestellt werden können.

Allzu häufig geraten Organisationen in grundlegende Datenfragen wie:

Haben wir das richtige Framework, um Datenpipelines zu verwalten?

Was sind die besten Optionen, um neue Datenströme in unsere Systeme einzuspeisen?

Wie können wir unterschiedliche Technologien integrieren?

Wie können wir unsere bestehenden Aufzeichnungssysteme nutzen?

Wo sollten unsere Datensysteme laufen?

Die Liste ließe sich endlos fortsetzen. Während sie versuchen, Antworten zu finden, verlieren Unternehmen oft das übergeordnete Ziel, Systeme zu schaffen, die bessere Einblicke liefern und die Entscheidungsfindung verbessern. Die Details sind essenziell, aber ebenso wichtig, sich auf das große Ganze zu konzentrieren. Je weniger Zeit Planer für die Details der Datenverwaltung aufwenden müssen, desto mehr können sie sich darauf konzentrieren, Wert und Einsicht in ihren Daten zu finden.

Um mit der Komplexität umzugehen, benötigen CSPs industriell starke Anwendungs- und Datenworkflow-Orchestrierungsfähigkeiten. Viele Tools können Daten-Workflows orchestrieren. Einige davon – wie Apache Airflow – sind Open Source. Die meisten dieser Tools sind jedoch plattformspezifisch und zielen auf bestimmte Personas ab, um bestimmte Aufgaben auszuführen. Daher müssen mehrere Tools zusammengefügt werden, um komplexe Workflows über Multi-Cloud- und Hybridumgebungen hinweg zu orchestrieren.

End-to-End-Orchestrierung ist für den Betrieb von Datenpipelines in der Produktion unerlässlich, und die von der Organisation gewählte Plattform muss in der Lage sein, unterschiedliche Anwendungen und Daten auf unterschiedlichen Infrastrukturen zu unterstützen. Control-M (selbstgehostet und SaaS) erreicht dies, indem es flexible App- und Datenworkflow-Orchestrierung für jede Phase der Daten- und Analysereise bietet und die Modernisierungsinitiativen des Unternehmens operationalisiert, die jede Organisation anstrebt. Es bietet Schnittstellen, die auf die vielen Personen zugeschnitten sind, die an der Erleichterung komplexer Workflows beteiligt sind, darunter IT-Betrieb (ITOps), Entwickler, Cloud-Teams, Data Engineers und Geschäftsanwender. Wenn alle auf einer einzigen Plattform zusammenarbeiten, die frei innerhalb der von ITOps implementierten Grenzen operiert, beschleunigt das die Innovation und reduziert die Zeit zum Wert.

Control-M beschleunigt die Implementierung von Datenpipelines, indem manuelle Prozesse durch Anwendungs- und Datenintegration, Automatisierung und Orchestrierung ersetzt werden. Dies sorgt für Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Wiederholbarkeit für jedes Projekt. Control-M bietet Transparenz in Workflows und Service Level Agreements (SLAs) mit einem vollständigen Überblick über Datenpipelines in jeder Phase, was eine schnelle Lösung potenzieller Probleme durch Benachrichtigung und Fehlerbehebung vor Fristüberschreitung ermöglicht. Control-M kann potenzielle SLA-Verstöße auch durch Prognosen und prädiktive Analysen erkennen, die gezielte menschliche Eingriffe bei spezifischen Abhilfemaßnahmen anleiten, um SLA-Verstöße zu verhindern.

Die Orchestrierung der Datenpipeline bietet CSPs einzigartige Möglichkeiten, ihr Geschäft durch die Operationalisierung von Daten zu verbessern. CSPs können beispielsweise Kundenabwanderung reduzieren, indem sie Daten nutzen, um Signale und Muster zu identifizieren, die auf potenzielle Probleme hinweisen. Mit dieser Analyse können sie proaktiv gefährdete Kunden mit Bindungskampagnen und personalisierten Angeboten ansprechen. Darüber hinaus können CSPs Kundendaten nutzen, um die Preise zu optimieren, gezielte Aktionen anzubieten und exzellente Kundenerlebnisse zu bieten.

Fallstudie

Ein bedeutender europäischer CSP- und Medienkonzern nutzt Control-M im gesamten Geschäft, um die Kraft der Daten zu nutzen. Mit mehr als 12 Millionen Kunden sammelt das Unternehmen beeindruckende sechs Petabyte an Kundendaten pro Nacht, darunter Sehgewohnheiten von Fernsehkabelboxen, Informationen zur Nutzung des Mobilfunknetzes und Website-Daten. Mit diesen Informationen wird eine 360-Grad-Ansicht jedes Kunden erstellt. Das bedeutet, dass die Kundendaten nie älter als 15 Minuten sind, was es ermöglicht, den bestmöglichen Kundenservice zu bieten. Darüber hinaus werden diese Informationen genutzt, um gezielte Werbung zu liefern, sodass jeder Kunde das sieht, was für seine Interessen am relevantesten ist.

Control-M verwaltet und orchestriert den gesamten Datenwissenschafts-Modellierungsworkflow von Ende zu Ende, sowohl vor Ort als auch in der Cloud, über Technologien wie Google Cloud Platform (GCP), BigQuery, DataBricks und viele mehr. Mit Control-M kann der CSP diese riesige Datenmenge nutzen, um seine Kunden zu verstehen, ein optimiertes Kundenerlebnis zu bieten, Stornierungen zu reduzieren und neue Einnahmequellen zu schaffen.

Fazit

Daten und Analysen in Erkenntnisse und Maßnahmen umzuwandeln, kann unmöglich erscheinen – besonders angesichts der riesigen Datenmenge, die ein CSP erzeugt. Control-M orchestriert und automatisiert Datenpipelines, um die benötigten Erkenntnisse Ihrer Organisation zu liefern.

Control-M hilft CSPs dabei, jeden Schritt eines Daten- und Analyseprojekts zu orchestrieren, einschließlich der Datenübertragung in Ihre Systeme, deren Verarbeitung und der Bereitstellung von Erkenntnissen an Geschäftsanwender und andere Teams, die die verfeinerten Daten besser nutzen müssen. Es sorgt auch für die notwendige Konsistenz und Integration zwischen modernen und Altumgebungen. Der Vorteil dieser Integration und Automatisierung besteht darin, dass Sie Daten operationalisieren können, um Ihr Unternehmen zu modernisieren, schneller zu innovieren und Dateninitiativen erfolgreich umzusetzen.

Um mehr darüber zu erfahren, wie Control-M Ihnen helfen kann, Ihre Geschäftsergebnisse zu verbessern, besuchen Sie unsere Website.

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