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Damit ein IT-Notfall nicht zur Katastrophe wird

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Security

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Nachhaltige Firmenkultur

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3 Szenarien, an die Sie sicher noch nicht gedacht haben

Citizen Development

Beim Rennen um Low-Code steht Microsoft auf der Pole Position

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Citizen Development

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Quanten-Power aus der Cloud

Warum Quantencomputer keine Spielerei sind

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Das Optimum aus Daten herausholen

Datenschutz und -Sicherheit

Wachsam bleiben – Vorschriften wandeln sich beständig

E-Book: Microsoft Azure Cloud

Viel mehr als eine Cloud-Infrastruktur

5 Ansätze für Green Coding

Programmieren für die Umwelt

Modern Digital Selling

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Cloud-Sicherheit

Trust wird zur unternehmerischen Grundlage

Azure im Überblick

Warum sich Unternehmen mit Microsoft Azure beschäftigen sollten

Nachhaltige Fertigung

Von der lästigen Pflicht zum Innovationstreiber

Fachkräfte gewinnen

Wie Unternehmen von der Umstellung auf Remote Development profitieren

Einführung sorgfältig planen

Low Code erfordert neue Arbeitskultur

Maschinelles Lernen

Das Datenverständnis ist bei Machine Learning der Schlüssel zum Erfolg

Data Driven Security

Wie Cloud Computing die Karten in der Sicherheitsindustrie neu mischt

Low-Code/No-Code

Citizen Developer mit KI-Anschluss – weniger programmieren, mehr erreichen

Cloud Skills Challenge

So erlangen Sie spielerisch Cloud-Know-how

Digital Native trifft CTO

Wie Microsoft und eine CTO-Community das Eis zwischen den Generationen gebrochen haben

Reverse Mentoring

Wie digitales Know-how Generationen und Branchen zusammenbringt

Cloud-Native-Partner

Wertvolle Hilfe beim Schöpfen von Cloud-Mehrwert

Azure Virtual Desktop

Eine Workplace-Infrastruktur für das Cloud-Zeitalter. Macht jeden Wandel mit.

Lernen, zu fokussieren

Home-Office mit Familie organisieren – nutzt auch dem Unternehmen

Intelligente Organisation

Digitalisierung braucht eine Datenkultur, Use Cases und ein Vorgehensmodell.

Remote-Selling in B2B

Digitaler Smalltalk hält Kunden. Und kann sogar die Vertriebseffizienz steigern.

Innovation in der Cloud

99,99 Prozent Verfügbarkeit ermöglichen neue Anwendungen.

Datenschutz und KI

KI-Services aus der Cloud mit eingebautem Datenschutz. Kann das funktionieren?

Datenschutz und KI

Ein neues Verfahren könnte eine der größten Hürden beim KI-Einsatz niederreißen.

Neue Lernkultur

Wie CIOs den Weg zur digitalen Transformation ebnen. Ein How-to in 4 Steps

Innovation im Home-Office

Jetzt testen: Online-Meetings bieten neue Potenziale für Gruppendynamik.

Neue Meeting-Kultur

Trifft sich ein Team online, ist die Zeit kostbar. Sorgen Sie für den Fokus

KI-Wissen für Entscheider

Strategie, Kultur und Verantwortung – die AI Business School unterstützt alle Branchen.

SAP in der Public Cloud

Die Cloud lockt mit Flexibilität, doch ihr wahrer Mehrwert liegt tiefer

Strategie für Daten

Daten, Systeme und Personen – so orchestrieren Sie all diese Player

Cloud Waste vermeiden

Wie Monitoring und Kompetenz-Teams im Kampf gegen Verschwendung helfen

Cloud-Integration der Zukunft

Brücke schlagen zwischen Hybrid- und Multi-Cloud-Welt

Dezentrale Sicherheit

Zero Trust ist die Basis des New Normal

Die wichtigsten FAQ

DSGVO-konforme Nutzung der Microsoft Cloud-Dienste

Produktion vernetzen

Wer alles am freien Informationsaustausch mitarbeitet

Dev-Transformation 1

Was CIOs tun müssen, um Entwickler zu halten und Talente zu gewinnen

Die Power der Cloud

Wegbereiter für ein agiles Business: Cloud Native richtig nutzen.

Dev-Transformation 3

Inner Source ermöglicht Technologiesprung in der Softwareentwicklung

Eine offene IT-Welt

Cloud, Container, Open Source – Knackpunkt bleibt das Plattform-Management

Dev-Transformation 2

DevSecOps ermöglicht eine sichere Entwicklung - Auch mit Open Source

DevOps im Fokus

Heute arbeiten Entwickler bei Microsoft viel autonomer und effizienter

Change bei Microsoft

Wie ein radikaler Change den Entwicklern mehr Autonomie bescherte

E-Book

Big Data vs. Big Brother: Wie Sie ihre digitale Privatsphäre wahren

E-Book

Datensilos eliminieren für effiziente Analysen mit Microsoft Azure

Webinar

Kostentreiber erkennen: So rechnet sich der Schritt in die Cloud

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Strategie für Daten

Daten, Systeme und Personen – so orchestrieren Sie all diese Player

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Wollen Unternehmen Daten nutzen, um weitsichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen, kommen sie oft zum gleichen Schluss: Eigentlich haben sie eine riesige Menge an Daten, aber sie liegen in völlig unterschiedlicher Form vor.

Da gibt es strukturierte Daten wie Transaktions- oder Stammdaten und IoT-Daten aus Maschinensensoren und Consumer-Geräten. Hinzu kommen sekündlich neue Daten in unstrukturierter Form - etwa aus E-Mails, Word-Dokumenten oder Social-Media-Kanälen.

Aus dieser Vielfalt konkretes Wissen zu generieren, ist so, als säße man vor einem riesigen Haufen von Legosteinen und müsste aus den Bausteinen, die unterschiedliche Größen, Formen und Farben haben, das Brandenburger Tor samt Quadriga erschaffen.

Das ist noch nicht alles. Die Legosteine befinden sich auch noch in vielen verschiedenen Kisten. Die Daten liegen auf Datei-Servern, in relationalen sowie NoSQL-Datenbanken, auf Cloud-Speichern, auf Hadoop-Systemen und an vielen weiteren Orten. In fast allen Unternehmen existiert ein Sammelsurium an Datensilos.

Wer an einer Datenstrategie feilt, benötigt viel Übersicht: Data-Governance umfasst Prozesse, Technologie und Menschen - und es gilt, all diese Bereiche zusammenzubringen.
Wer an einer Datenstrategie feilt, benötigt viel Übersicht: Data-Governance umfasst Prozesse, Technologie und Menschen - und es gilt, all diese Bereiche zusammenzubringen.
Foto: Microsoft

In dieser Situation analysieren viele Unternehmen ihre Daten und begründen eine Datenstrategie. Darin beschreiben sie, welche Geschäftsziele sie erreichen wollen, welche Erkenntnisse dazu nötig sind und welche Fachabteilungen mit an Bord müssen.

Aber welche Ziele auch erreicht werden sollen, es zeigt sich fast immer: Diese sind nur zu erreichen mit einer Plattform, die alle Daten, Systeme, Prozesse und beteiligten Personen zusammenführt. Gleichzeitig müssen gerade in Europa die datenschutzrechtlichen Vorgaben berücksichtigt werden. Im November 2020 hat der bitkom noch festgestellt, dass bei mehr als jedem zweiten Unternehmen Datenprojekte scheitern, weil die datenschutzrechtlichen Anforderungen (DSGVO) zu komplex sind. Mit anderen Worten: Der Bauplan für das Brandenburger Tor steht, aber es fehlt die Fähigkeit, mit diesem richtig umzugehen.

Um all die verschiedenen Anforderungen, Technologien und Player zu orchestrieren, hat Microsoft eine Plattform-Strategie entwickelt, mit der Unternehmen iterativ eine Data Governance aufbauen und parallel schon erste Erkenntnisse aus ihren Daten nutzen können. Diese Strategie bildet das Fundament für einen modernen Data Estate.

Data-Services erfordern Zugang zu allen Quellen

Noch im Jahr 2019 sind laut Harvard Business Review 55 Prozent der Datenprojekte an Datensilos und unzureichendem Datenmanagement gescheitert. Das klassische Modell des Data Warehousing - sich vorher zu überlegen, wer wann später was analysieren möchte - wird den Anforderungen der Fachabteilungen heute kaum noch gerecht.

Dabei ist es entscheidend, dass man Datensilos aufbrechen und Datenquellen bei Bedarf flexibel hinzuziehen kann. Gleichzeitig muss es viel mehr Menschen in der Organisation möglich sein, Erkenntnisse aus Daten zu nutzen. Das gilt vor allem für Experten, die aus den verfügbaren Informationen eine neue Erkenntnis und damit einen Wettbewerbsvorteil ableiten können.

Als Basis für Auswertungen bietet Microsoft eine Reihe von Werkzeugen wie etwa Azure Purview, welche den Zugriff auf verschiedene Datenquellen - auch und insbesondere von Drittanbietern - im Unternehmen sicherstellen. Alle Anwendungen zur Auswertung von Daten wie Power BI oder Machine-Learning-Dienste lassen den Zugriff auf diese unterschiedlichen Datenquellen ebenfalls zu. "Diese Data Services formen eine Plattform - mit einer wichtigen Eigenschaft: Die Daten bleiben in ihren Silos und müssen nicht auf Vorrat kopiert werden. Dennoch stehen sie für Analyse-Aufgaben zur Verfügung", erläutert Patrick Schidler, Head of Azure Cloud Marketing bei Microsoft Deutschland.

Von großem Vorteil ist, dass alle involvierten Systeme eine einheitliche Sprache sprechen. Dafür sorgt unter anderem Microsofts Common Data Model. So arbeitet Microsoft - etwa im Rahmen der Open Data Initiative - mit Software-Anbietern wie SAP oder Adobe zusammen, um Datenmodelle zu vereinheitlichen. Das stellt sicher, dass in der Auswertung zum Beispiel unter dem Wert "Lieferant" das Gleiche verstanden wird - auch wenn die Daten aus Systemen verschiedener Hersteller stammen.

Webinar

Daten in die Cloud integrieren

Remote Work erfordert Datenzugriff. Erfahren Sie, wie die Infrastrukturdienste von Azure helfen, Workloads rund um Daten in die Cloud zu migrieren.

Plattform als Grundlage für ein Ökosystem

Die Plattform ist angebunden an ein ganzes Ökosystem. Nutzer profitieren somit vom Industrie- sowie vom Workload-spezifischen Know-how von Partnern wie SAP, Qlik oder Informatica. Die Plattform ist hybrid, läuft sowohl "On Premise" im eigenen Rechenzentrum, auf "Edge-Geräten" - etwa Drohnen - und natürlich in der Public Cloud. Unterstützt werden außerdem Multi-Cloud-Szenarien - also auch Instanzen auf AWS oder der Google Cloud Platform. "Wir kennen diesbezüglich keine Grenzen", so Schidler.

Zusammengehalten wird alles von einheitlichen Security-Technologien, durchgängiger Compliance und Datenschutz auf Basis von Microsoft Azure. "Der Anwender erhält eine One-Trusted-Plattform, auf der alle Daten verarbeitet werden", sagt Schidler.

Er weiß aber auch, dass nicht nur die Technik entscheidend ist. "Menschen machen den Unterschied - erst ihre Expertise macht aus Daten einen Wettbewerbsvorteil. Insbesondere vor dem Hintergrund des Fachkräftemangels ist es wichtig, dass wir es möglichst vielen Menschen in der Organisation auf sichere Art und Weise ermöglichen, mehr mit Daten zu erreichen."

Teil der Plattformstrategie ist es daher, die Mitarbeiter in den Unternehmen mit den nötigen Werkzeugen und Fähigkeiten auszustatten. Professionelle Data Scientists sollen bestehende und neue Tools genauso nutzen können wie Fachexperten ohne Data-Science-Erfahrung - die sogenannten "Citizen Data Scientists". So bietet Microsoft kostenlose Schulungen, Zertifizierungen und Trainingsmaterial, um Data-Grundlagen zu erwerben.

Zudem hat der IT-Anbieter die Erfahrungen aus der Vielzahl von Datenprojekten in ein Vorgehensmodell gepackt - dem Cloud Adoption Framework. "Dieses beschreibt unter anderem, wie ein Unternehmen vorgehen sollte, welche Rollen benötigt werden und wie sich eine erfolgreiche Data Governance etablieren lässt", erklärt Schidler.

Klein starten - schnell Erfolge erzielen

Auf dieser einheitlichen Basis sollten Unternehmen zunächst mit kleinen Vorhaben in ihre Data-Strategie starten. "Viele Projekte scheitern, weil sie zu groß angelegt sind", berichtet Schidler. Der Trick sei, möglichst schnell zu Erfolgen zu kommen.

Ein geeignetes Tool dafür ist zum Beispiel Azure Synapse Analytics, das auch über die Microsoft-Plattform verfügbar ist. Der Analysedienst führt Datenintegration, Enterprise Data Warehousing und Big-Data-Analysen in einem Service zusammen. "Damit lässt sich schon innerhalb von sechs bis acht Wochen ein Minimum Viable Product für ein spezifisches Anwendungsszenario umsetzen, das einen echten Mehrwert liefert", so Schidler.

Die wichtigsten Funktionen zeigt folgendes Video "Azure Synapse Analytics - Next-gen Azure SQL Data Warehouse":

Die Vorteile von Synapse nutzt zum Beispiel der Lieferdienst FedEx. Er kombiniert unter anderem seine Logistikdaten mit Verkehrs- und Wetterinformationen. Dank der Analyse mithilfe von Synapse lässt sich nun erkennen, ob es bei einer Lieferung zu Verzögerungen kommen könnte und eine andere Route gewählt werden sollte.

Mit solch einem modernen Data Estate sind Unternehmen in der Lage, schneller auf Ereignisse zu reagieren und sich damit einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Das zeigt ein weiteres Beispiel. Der IT-Dienstleister Correct Power Institute aus Bochum überwacht mithilfe von Sensoren die Vitaldaten in den Serverräumen seiner Kunden.

Das Unternehmen nutzt dafür in der Azure Cloud mehrere Microsoft-Tools wie etwa Stream Analytics und Machine-Learning-Technologie. Ziel war es, nicht nur auf Basis von historischen Daten zu handeln, sondern Ausfallwahrscheinlichkeiten zu berechnen. "Mit Microsoft Azure konnten wir auf einmal Vorhersagen für Serverausfälle treffen und damit Predictive Maintenance als Service anbieten", sagt Geschäftsführer Bernd Steinkühler in dieser Kundenreferenz.

So lässt sich mit einer einheitlichen Plattform quasi nicht nur das Brandenburger Tor, sondern Haus für Haus auch die ganze Stadt drumherum bauen.

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