{"id":2973,"date":"2021-06-11T13:53:54","date_gmt":"2021-06-11T11:53:54","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.prodwaregroup.com\/de\/?p=2973"},"modified":"2025-02-03T10:45:17","modified_gmt":"2025-02-03T09:45:17","slug":"agilerer-lebenszyklus-dank-disruptiver-big-data-architektur","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.prodwaregroup.com\/de\/digitale-transformation\/agilerer-lebenszyklus-dank-disruptiver-big-data-architektur\/","title":{"rendered":"Agilerer Lebenszyklus dank disruptiver Big-Data-Architektur"},"content":{"rendered":"

Ein Data-Governance-Modell ist in der heutigen Zeit unerl\u00e4sslich, da Daten pr\u00e4senter sind als je zuvor und uns eine Vielzahl von Tools zur Verf\u00fcgung steht, um diese Daten zu zentralisieren, zu automatisieren und zu analysieren. Der Trend zur Digitalisierung boomt und f\u00fchrt zu anspruchsvolleren Kunden mit klaren Bed\u00fcrfnissen und dem Wunsch nach 100 % pers\u00f6nlicher Betreuung. Die Implementierung von agilen Methoden mit Hilfe von K\u00fcnstlicher Intelligenz als Transformationshebel bringt einen gr\u00f6\u00dferen Return on Investment und einen Wettbewerbsvorteil mit sich.    <\/p>\n

Durch fortschrittliche Analytik ist es m\u00f6glich, aus den Daten selbst einen Wert zu gewinnen, der es uns erlaubt, eine Vielzahl von M\u00f6glichkeiten wahrzunehmen und zu nutzen. Die M\u00f6glichkeit, \u00fcber die Cloud schnell und sicher auf Informationen zuzugreifen, wie z. B. \u00fcber die Azure-Cloud, bei der Microsoft besonders auf Schutz und Sicherheit Wert legt, ist der Schl\u00fcssel zur Durchf\u00fchrung der Transformation von Unternehmen.    <\/p>\n

DataOps: vom Labor zur Produktion auf agile Weise<\/strong><\/h2>\n

Wie sieht die Datenmanagement-Strategie meines Unternehmens aus? Viele Unternehmen sind immer noch nicht in der Lage, die zu befolgenden Schritte zu definieren, weil sie keine Systeme f\u00fcr den Export ihrer Daten haben oder die Nachteile eines dezentralen System sie bis zu einem gewissen Grad unbeweglich macht. Eine realistische Strategie und die Nutzung spezifischer Technologien f\u00fchrt zur Suche nach neuen M\u00f6glichkeiten auf Basis von Big Data<\/a>.<\/p>\n

Um dieser Transformation von Data Intelligence-Projekten zu begegnen, ist es unerl\u00e4sslich, die Informationen in einem einzigen System zu zentralisieren, um sich durch die Entwicklung langfristiger Projekte zur analytischen Reife zu entwickeln. Dank der Cloud k\u00f6nnen wir \u00fcber Rechenkapazit\u00e4ten verf\u00fcgen, um alle Informationen zu analysieren, Daten in Echtzeit zu \u00fcberwachen, Warnmeldungen zu versenden oder kollaborative Analysesysteme zu nutzen. Von den vorhandenen Cloud-Technologien empfehlen wir folgende Bestandteile: <\/p>\n