The Doppler Quarterly (DEUTSCHE) Frühjahr 2017 | Page 32

Qualitätssicherung während Ihrer
Datenmigration in die Cloud
Amit Dutta, Joey Jablonski und Seth Rao
Vor einer größeren Analyseimple-
mentierung in der Cloud muss Ihr
Unternehmen wichtige Standards
für die Datenqualität definieren.
Die Cloud versetzt Unternehmen in die Lage, ihre
Datenkapazität schneller zu steigern, als dies in her-
kömmlichen Rechenzentren je möglich war. Gleich-
zeitig sorgt das Aufkommen innovativer Data-Scien-
ce-Tools dafür, dass mehr Nutzer im Unternehmen
Daten analysieren und neue Erkenntnisse gewinnen
können. Dies kann jedoch auch dazu führen, dass sich
kleine Fehler während der Datenübertragung zwi-
schen unterschiedlichen IT-Systemen einschleichen
– mit oder ohne Cloud. Angesichts der Tatsache, dass
jeden Tag mehrere Hundert Millionen Datensätze
übertragen werden, könnte selbst eine PPM-Fehler-
rate von 1 bedeutsam sein. Wenn diese Fehler nicht
proaktiv behandelt werden, besteht die Gefahr, dass
sie sich negativ auf das Unternehmen auswirken.
An der Schnittstelle von Cloud-Einführung und
Citizen Data Scientists müssen Unternehmen den
Analysten qualitativ hochwertige, dokumentierte
Datasets zur Nutzung bereitstellen. Die Vorteile der
Cloud für die Datenspeicherung sind davon abhängig,
dass die Datenintegrität bei der Übertragung zwi-
schen verschiedenen IT-Systemen und Plattformen
sicher gewahrt bleibt. In diesem Artikel werden die
Voraussetzungen beschrieben, die erfüllt werden
müssen, um eine geschäftsorientierte Datenqualität
zu erzielen.
Fehlertoleranz
Unternehmen, die Cloud Computing einführen, müs-
sen darauf achten, ob es Mängel bei der Datenqualität
in ihren Ökosystemen gibt. Für Daten im Bereich des
zielgerichteten Marketings ist angesichts der gerin-
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gen Kosten gezielter Werbung eine höhere Fehlerrate
bei Post-Analyse-Daten eher akzeptabel. Wenn die
Daten jedoch aus PR-, Compliance- oder rechtlicher
Perspektive kritisch sind, können Sie Fehler teuer zu
stehen kommen. Daten, die beispielsweise für unter-
nehmens- oder branchenspezifische Governance bei
einem Finanzdienstleister erforderlich sind, müssen
eine Akkuratheit von 100 Prozent aufweisen, damit
sich Aktienbestände genau zuschreiben und Steuern
richtig kalkulieren lassen.
Herausforderungen der Cloud
Die Vorteile einer Datenmigration in die Cloud sind
sehr attraktiv. Große Cloud-Provider haben beein-
druckende Angebote, die sich im Vergleich mit den
Kosten von On-Premise-Implementierungen durch
eine überaus hohe Wirtschaftlichkeit auszeichnen.
Die Cloud hat Unternehmen neue Möglichkeiten
eröffnet. Mit diesen Vorteilen gehen jedoch auch
Herausforderungen bei der Datenintegration einher.
Die größte Veränderung, die mit der Umstellung von
On-Premise-Datenmanagement auf die Cloud ver-
bunden ist, besteht in der großen Bandbreite von
Services, die für die Speicherung, Verarbeitung und
Analyse von Daten zur Verfügung stehen. Doch mit
jedem Service entstehen auch neue Herausforderun-
gen bei der Datenbearbeitung, die zu Output führen
können, der nicht dem vom Unternehmen verlangten
Qualitätsstandard entspricht. Warum trotzdem die
Umstellung wagen? Weil Cloud-Plattformen Ihnen
die Flexibilität bieten, Daten in einer Vielzahl von For-
maten zu speichern und dabei die Plattformtechno-
logie für die Abfrage- und Analysemuster der Benut-
zer zu optimieren.
Doch Cloud-Provider haben in den frühen Reifepha-
sen noch nicht die Tools, um sicherzustellen, dass die
Daten sich zur Nutzung eignen, wenn sie aus der