Datensilos stehen einer (erfolgreichen) KI-Zukunft im Weg. noomcpk | shutterstock.com Bei der Hyper-Datenaggregation werden große Datenmengen aus verschiedenen Quellen gesammelt, integriert und verarbeitet. Das ermöglicht beispielsweise, Daten aus Cloud-Plattformen und lokalen Systemen zu einem einheitlichen, umfassenden Datensatz zusammenzuführen. Das Ziel besteht darin, die Datentransparenz zu erhöhen und so Decision Making, Datenanalysen und die betriebliche Effizienz zu optimieren. Darüber hinaus entsteht im Ergebnis idealerweise ein nahtloses Daten-Ökosystem, das mit den Unternehmenszielen in Einklang steht – respektive auf diese einzahlt. Zu verstehen, wie Hyper-Datenaggregation funktioniert und wie man sie einsetzt, könnte in Zukunft der Schlüssel dazu sein, Business-Mehrwert in bislang unbekanntem Ausmaß zu realisieren. In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, wie dieses Ziel in greifbare Nähe rücken kann. Der Backbone der Hyper-Datenaggregation Das Rückgrat, um Hyper-Datenaggregation effektiv betreiben zu können, bildet die Infrastruktur und die sie unterstützenden Technologien – besser bekannt als Middleware. Cloud-Plattformen sind darauf ausgelegt, große Datenmengen zu managen und zu verarbeiten. Dabei ist Abstraktion essenziell, um die Cloud- und Datenkomplexität händeln zu können: Indem sie eine Abstraktionsschicht „über“ Cloud-Plattformen einziehen, können Unternehmen Betrieb, Security und Konfigurationsmanagement rationalisieren. Das ermöglicht nicht nur eine verbesserte Datenintegration, sondern kann auch dazu beitragen, Multi-Cloud-Komplexitäten zu bewältigen – etwa Datensilos und Interoperabilität. Das (ebenfalls nicht neue) Konzept der Datenvirtualisierung erlaubt es darüber hinaus, auch mit sehr komplexen und schlecht konzipierten Datenstrukturen zu arbeiten – unabhängig davon, wo diese existieren. Die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten umgehen, wurde zudem durch Cloud Provisioning und -Management revolutioniert. Automatisiert bereitgestellte Ressourcen ermöglichen den Anwendern einen bedarfsgerechten Einsatz – und ihre Prozesse vertikal oder horizontal zu skalieren, ohne in Infrastruktur investieren zu müssen. Für Unternehmen, die das volle Potenzial der Daten-Hyperaggregation abrufen wollen, ist diese Flexibilität entscheidend. KI als treibende Kraft Dass das Thema Hyper-Datenaggregation momentan wieder „hochkommt“, obwohl das Konzept der Abstraktion nichts Neues ist, liegt – wie sollte es anders sein – am Fokus auf künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML). Weil diese Technologien zunehmend in Workflows integriert werden, steigt der Bedarf nach konsolidierten und qualitativ hochwertigen Daten. Auch aufgrund ihres umfassenden Serviceangebots bilden Cloud-Plattformen eine ideale Umgebung für KI-gesteuerte Anwendungen, die eine umfangreiche Datenverarbeitung und -analyse erfordern. Mit Hyperaggregation können KI-Modelle auf vielfältige, akkurate Daten zugreifen, was sich positiv auf die Qualität ihrer Vorhersagen auswirkt. Mit Blick auf die Wirtschaftlichkeit kann Daten-Hyperaggregation ebenfalls überzeugende Argumente liefern: Bei einer Migration auf eine Cloud-Plattform entstehen zwar unter Umständen Kosten – die Vorteile, die sich aus optimierten Datenanalysen, reduzierten Ineffizienzen und einer verkürzten Time-to-Market ergeben, wiegen diese jedoch in vielen Fällen wieder auf. Das ermöglicht Anwenderunternehmen, ihre finanziellen Ressourcen besser einzusetzen – beispielsweise für Innovationen oder strategische Initiativen, statt dafür, Hardware und Infrastruktur zu warten. Das Prinzip der Hyper-Datenaggregation passt außerdem gut zum Ubiquitous-Computing-Trend. Bei diesem Modell erstreckt sich die Infrastruktur zur Datenverarbeitung über Edge-Standorte, zentrale Rechenzentren und verschiedene Cloud-Umgebungen. Die Daten werden dabei jeweils dort verarbeitet und genutzt, wo es am effizientesten ist und den größten (Geschäfts-)Wert verspricht. Das optimiert nicht nur Kosten, sondern ist auch der Performance und Ausfallsicherheit zuträglich. Warum Sie das interessieren sollte Daten-Hyperaggregation ist eine strategische Initiative, die sich in den allgemeinen, breiteren Trend zur digitalen Transformation einfügt. Die einheitliche Perspektive auf heterogene Datenquellen ermöglicht den Anwendern: ihre Daten effektiv(er) zu nutzen, Innovationen voranzutreiben und digitale Wettbewerbsvorteile zu erschließen. Das Konzept der Daten-Hyperaggregation wird in Kombination mit Cutting-Edge-Technologien zweifellos nicht nur die Cloud-Computing-Zukunft, sondern auch künftige Enterprise-Datenstrategien maßgeblich prägen. Ob das auch dazu führen wird, dass das weiterhin vielerorts vorherrschende Problem der Datensilos in Unternehmen sich auflösen wird, bleibt abzuwarten. (fm) Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? Unsere kostenlosen Newsletter liefern Ihnen alles, was IT-Profis wissen sollten – direkt in Ihre Inbox!
Sind Sie für Hyper-Datenaggregation gerüstet?
Datensilos stehen einer (erfolgreichen) KI-Zukunft im Weg. noomcpk | shutterstock.com Bei der Hyper-Datenaggregation werden große Datenmengen aus verschiedenen Quellen gesammelt, integriert und verarbeitet. Das ermöglicht beispielsweise, Daten aus Cloud-Plattformen und lokalen Systemen zu einem einheitlichen, umfassenden Datensatz zusammenzuführen. Das Ziel besteht darin, die Datentransparenz zu erhöhen und so Decision Making, Datenanalysen und die betriebliche Effizienz zu optimieren. Darüber hinaus entsteht im Ergebnis idealerweise ein nahtloses Daten-Ökosystem, das mit den Unternehmenszielen in Einklang steht – respektive auf diese einzahlt. Zu verstehen, wie Hyper-Datenaggregation funktioniert und wie man sie einsetzt, könnte in Zukunft der Schlüssel dazu sein, Business-Mehrwert in bislang unbekanntem Ausmaß zu realisieren. In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, wie dieses Ziel in greifbare Nähe rücken kann. Der Backbone der Hyper-Datenaggregation Das Rückgrat, um Hyper-Datenaggregation effektiv betreiben zu können, bildet die Infrastruktur und die sie unterstützenden Technologien – besser bekannt als Middleware. Cloud-Plattformen sind darauf ausgelegt, große Datenmengen zu managen und zu verarbeiten. Dabei ist Abstraktion essenziell, um die Cloud- und Datenkomplexität händeln zu können: Indem sie eine Abstraktionsschicht „über“ Cloud-Plattformen einziehen, können Unternehmen Betrieb, Security und Konfigurationsmanagement rationalisieren. Das ermöglicht nicht nur eine verbesserte Datenintegration, sondern kann auch dazu beitragen, Multi-Cloud-Komplexitäten zu bewältigen – etwa Datensilos und Interoperabilität. Das (ebenfalls nicht neue) Konzept der Datenvirtualisierung erlaubt es darüber hinaus, auch mit sehr komplexen und schlecht konzipierten Datenstrukturen zu arbeiten – unabhängig davon, wo diese existieren. Die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten umgehen, wurde zudem durch Cloud Provisioning und -Management revolutioniert. Automatisiert bereitgestellte Ressourcen ermöglichen den Anwendern einen bedarfsgerechten Einsatz – und ihre Prozesse vertikal oder horizontal zu skalieren, ohne in Infrastruktur investieren zu müssen. Für Unternehmen, die das volle Potenzial der Daten-Hyperaggregation abrufen wollen, ist diese Flexibilität entscheidend. KI als treibende Kraft Dass das Thema Hyper-Datenaggregation momentan wieder „hochkommt“, obwohl das Konzept der Abstraktion nichts Neues ist, liegt – wie sollte es anders sein – am Fokus auf künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML). Weil diese Technologien zunehmend in Workflows integriert werden, steigt der Bedarf nach konsolidierten und qualitativ hochwertigen Daten. Auch aufgrund ihres umfassenden Serviceangebots bilden Cloud-Plattformen eine ideale Umgebung für KI-gesteuerte Anwendungen, die eine umfangreiche Datenverarbeitung und -analyse erfordern. Mit Hyperaggregation können KI-Modelle auf vielfältige, akkurate Daten zugreifen, was sich positiv auf die Qualität ihrer Vorhersagen auswirkt. Mit Blick auf die Wirtschaftlichkeit kann Daten-Hyperaggregation ebenfalls überzeugende Argumente liefern: Bei einer Migration auf eine Cloud-Plattform entstehen zwar unter Umständen Kosten – die Vorteile, die sich aus optimierten Datenanalysen, reduzierten Ineffizienzen und einer verkürzten Time-to-Market ergeben, wiegen diese jedoch in vielen Fällen wieder auf. Das ermöglicht Anwenderunternehmen, ihre finanziellen Ressourcen besser einzusetzen – beispielsweise für Innovationen oder strategische Initiativen, statt dafür, Hardware und Infrastruktur zu warten. Das Prinzip der Hyper-Datenaggregation passt außerdem gut zum Ubiquitous-Computing-Trend. Bei diesem Modell erstreckt sich die Infrastruktur zur Datenverarbeitung über Edge-Standorte, zentrale Rechenzentren und verschiedene Cloud-Umgebungen. Die Daten werden dabei jeweils dort verarbeitet und genutzt, wo es am effizientesten ist und den größten (Geschäfts-)Wert verspricht. Das optimiert nicht nur Kosten, sondern ist auch der Performance und Ausfallsicherheit zuträglich. Warum Sie das interessieren sollte Daten-Hyperaggregation ist eine strategische Initiative, die sich in den allgemeinen, breiteren Trend zur digitalen Transformation einfügt. Die einheitliche Perspektive auf heterogene Datenquellen ermöglicht den Anwendern: ihre Daten effektiv(er) zu nutzen, Innovationen voranzutreiben und digitale Wettbewerbsvorteile zu erschließen. Das Konzept der Daten-Hyperaggregation wird in Kombination mit Cutting-Edge-Technologien zweifellos nicht nur die Cloud-Computing-Zukunft, sondern auch künftige Enterprise-Datenstrategien maßgeblich prägen. Ob das auch dazu führen wird, dass das weiterhin vielerorts vorherrschende Problem der Datensilos in Unternehmen sich auflösen wird, bleibt abzuwarten. (fm) Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? Unsere kostenlosen Newsletter liefern Ihnen alles, was IT-Profis wissen sollten – direkt in Ihre Inbox!
Sind Sie für Hyper-Datenaggregation gerüstet? Datensilos stehen einer (erfolgreichen) KI-Zukunft im Weg. noomcpk | shutterstock.com Bei der Hyper-Datenaggregation werden große Datenmengen aus verschiedenen Quellen gesammelt, integriert und verarbeitet. Das ermöglicht beispielsweise, Daten aus Cloud-Plattformen und lokalen Systemen zu einem einheitlichen, umfassenden Datensatz zusammenzuführen. Das Ziel besteht darin, die Datentransparenz zu erhöhen und so Decision Making, Datenanalysen und die betriebliche Effizienz zu optimieren. Darüber hinaus entsteht im Ergebnis idealerweise ein nahtloses Daten-Ökosystem, das mit den Unternehmenszielen in Einklang steht – respektive auf diese einzahlt. Zu verstehen, wie Hyper-Datenaggregation funktioniert und wie man sie einsetzt, könnte in Zukunft der Schlüssel dazu sein, Business-Mehrwert in bislang unbekanntem Ausmaß zu realisieren. In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, wie dieses Ziel in greifbare Nähe rücken kann. Der Backbone der Hyper-Datenaggregation Das Rückgrat, um Hyper-Datenaggregation effektiv betreiben zu können, bildet die Infrastruktur und die sie unterstützenden Technologien – besser bekannt als Middleware. Cloud-Plattformen sind darauf ausgelegt, große Datenmengen zu managen und zu verarbeiten. Dabei ist Abstraktion essenziell, um die Cloud- und Datenkomplexität händeln zu können: Indem sie eine Abstraktionsschicht „über“ Cloud-Plattformen einziehen, können Unternehmen Betrieb, Security und Konfigurationsmanagement rationalisieren. Das ermöglicht nicht nur eine verbesserte Datenintegration, sondern kann auch dazu beitragen, Multi-Cloud-Komplexitäten zu bewältigen – etwa Datensilos und Interoperabilität. Das (ebenfalls nicht neue) Konzept der Datenvirtualisierung erlaubt es darüber hinaus, auch mit sehr komplexen und schlecht konzipierten Datenstrukturen zu arbeiten – unabhängig davon, wo diese existieren. Die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten umgehen, wurde zudem durch Cloud Provisioning und -Management revolutioniert. Automatisiert bereitgestellte Ressourcen ermöglichen den Anwendern einen bedarfsgerechten Einsatz – und ihre Prozesse vertikal oder horizontal zu skalieren, ohne in Infrastruktur investieren zu müssen. Für Unternehmen, die das volle Potenzial der Daten-Hyperaggregation abrufen wollen, ist diese Flexibilität entscheidend. KI als treibende Kraft Dass das Thema Hyper-Datenaggregation momentan wieder „hochkommt“, obwohl das Konzept der Abstraktion nichts Neues ist, liegt – wie sollte es anders sein – am Fokus auf künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML). Weil diese Technologien zunehmend in Workflows integriert werden, steigt der Bedarf nach konsolidierten und qualitativ hochwertigen Daten. Auch aufgrund ihres umfassenden Serviceangebots bilden Cloud-Plattformen eine ideale Umgebung für KI-gesteuerte Anwendungen, die eine umfangreiche Datenverarbeitung und -analyse erfordern. Mit Hyperaggregation können KI-Modelle auf vielfältige, akkurate Daten zugreifen, was sich positiv auf die Qualität ihrer Vorhersagen auswirkt. Mit Blick auf die Wirtschaftlichkeit kann Daten-Hyperaggregation ebenfalls überzeugende Argumente liefern: Bei einer Migration auf eine Cloud-Plattform entstehen zwar unter Umständen Kosten – die Vorteile, die sich aus optimierten Datenanalysen, reduzierten Ineffizienzen und einer verkürzten Time-to-Market ergeben, wiegen diese jedoch in vielen Fällen wieder auf. Das ermöglicht Anwenderunternehmen, ihre finanziellen Ressourcen besser einzusetzen – beispielsweise für Innovationen oder strategische Initiativen, statt dafür, Hardware und Infrastruktur zu warten. Das Prinzip der Hyper-Datenaggregation passt außerdem gut zum Ubiquitous-Computing-Trend. Bei diesem Modell erstreckt sich die Infrastruktur zur Datenverarbeitung über Edge-Standorte, zentrale Rechenzentren und verschiedene Cloud-Umgebungen. Die Daten werden dabei jeweils dort verarbeitet und genutzt, wo es am effizientesten ist und den größten (Geschäfts-)Wert verspricht. Das optimiert nicht nur Kosten, sondern ist auch der Performance und Ausfallsicherheit zuträglich. Warum Sie das interessieren sollte Daten-Hyperaggregation ist eine strategische Initiative, die sich in den allgemeinen, breiteren Trend zur digitalen Transformation einfügt. Die einheitliche Perspektive auf heterogene Datenquellen ermöglicht den Anwendern: ihre Daten effektiv(er) zu nutzen, Innovationen voranzutreiben und digitale Wettbewerbsvorteile zu erschließen. Das Konzept der Daten-Hyperaggregation wird in Kombination mit Cutting-Edge-Technologien zweifellos nicht nur die Cloud-Computing-Zukunft, sondern auch künftige Enterprise-Datenstrategien maßgeblich prägen. Ob das auch dazu führen wird, dass das weiterhin vielerorts vorherrschende Problem der Datensilos in Unternehmen sich auflösen wird, bleibt abzuwarten. (fm) Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? Unsere kostenlosen Newsletter liefern Ihnen alles, was IT-Profis wissen sollten – direkt in Ihre Inbox!