Gewährleisten Sie Transparenz und schaffen Sie Vertrauen durch die Automatisierung der Datenherkunft – So geht's
In der heutigen datenzentrierten Welt sind Daten das wertvollste Kapital eines Unternehmens. Dennoch haben viele Unternehmen Schwierigkeiten, in komplexen, sich ständig verändernden Umgebungen zuverlässige und vertrauenswürdige Daten zu pflegen. Besonders kritisch ist diese Herausforderung für Führungskräfte, die für die Datenstrategie und den Betrieb verantwortlich sind.
Hier erfahren Sie, wie automatisierte Datenherkunft diese Herausforderungen in Chancen verwandeln kann, wie die Entwicklung des Gesundheitsdienstleisters „HealthCo“ zeigt.
Die Datenstrategie
Wie viele zukunftsorientierte Unternehmen haben auch die Führungskräfte von HealthCo früh erkannt, dass Daten mehr als nur ein wertvolles Gut sind: Sie sind eine strategische Notwendigkeit. Sie stellen Daten in den Mittelpunkt ihres Geschäfts und integrieren sie in Entscheidungsprozesse, Produkte und Dienstleistungen. Auf diese Weise möchten sie Innovationen fördern, Abläufe optimieren und die Patientenversorgung verbessern.
Sie investierten umfassend in die Dateninfrastruktur und stellten ein talentiertes Team aus Datenwissenschaftlern und -analysten ein. Ihr Ziel war die Entwicklung hochentwickelter Datenprodukte, wie prädiktive Analysemodelle zur Vorhersage von Patientenbedürfnissen, Tools zur Optimierung der Patientenversorgung und Dashboards zur Messung der betrieblichen Effizienz. Mit diesen Datenprodukten sollten die Behandlungsergebnisse für Patienten verbessert, Krankenhausabläufe optimiert und umsetzbare Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung bereitgestellt werden.
Diese strategische Entscheidung rechtfertigte weitere Investitionen in das Datenteam, die Infrastruktur, das Management und die Wissenschaft. Das Team von HealthCo stellte sich einen Flywheel-Effekt vor, bei dem sie umso mehr in ihre Datenkapazitäten investieren und diese verbessern konnten, je mehr Wert sie aus ihren Datenprodukten schöpften.
Das Problem: isolierte und widersprüchliche Daten
Trotz der strategischen Vision stand HealthCo bei seiner Expansion vor erheblichen Herausforderungen. Die Komplexität seines Datenökosystems wurde zu einem großen Hindernis. Das Datenteam des Unternehmens verwaltete eine Vielzahl unterschiedlicher Quellen, darunter SQL Server, Oracle-Datenbanken und Informatica. Darüber hinaus verwendeten sie mehrere BI-Tools wie Power BI, Tableau, MicroStrategy und Qlik. Aufgrund der Komplexität der verschiedenen Plattformen entstanden erhebliche Integrations- und Verwaltungsprobleme.
Die hybride Datenumgebung von HealthCo bot Flexibilität und Zugriff auf erweiterte Tools, brachte jedoch auch erhebliche Integrationsherausforderungen mit sich. Jedes System verfügte über eigene Protokolle und Bearbeitungsmethoden, sodass sich die Erstellung einer einheitlichen Ansicht als schwierig erwies. Beispielsweise war die Abstimmung von Patientendaten aus Oracle-Datenbanken mit Betriebsmetriken aus Power BI ohne klare Datenherkunft eine Herausforderung. Verschiedene Abteilungen verwalteten ihre Daten unabhängig voneinander, was zu Silos und Inkonsistenzen führte. Diese Fragmentierung führte zu einer mangelnden Übereinstimmung zwischen den Behandlungsdaten der Patienten und den Finanzdaten, was zu widersprüchlichen Erkenntnissen führte, die die Entscheidungsfindung beeinträchtigten.
Mit zunehmenden Dateninkonsistenzen wuchs auch die Skepsis über die Genauigkeit der Daten. Entscheidungsträger zögerten, sich auf datengestützte Erkenntnisse zu verlassen, da sie die Folgen möglicher Fehler fürchteten. Die Einführung neuer Datenprodukte, wie beispielsweise Modelle für maschinelles Lernen zur Vorhersage von Wiederaufnahmen von Patienten, wurde aufgrund von Bedenken über mögliche Ungenauigkeiten und negative Auswirkungen auf die Patientenversorgung verzögert. Die Einhaltung der Vorschriften im Gesundheitswesen wurde zu einer gewaltigen Aufgabe. Die Unmöglichkeit der genauen Rückverfolgung der Datenherkunft erschwerte den Nachweis der Compliance bei Audits. Diese Situation barg rechtliche Risiken und gefährdete den Ruf des Unternehmens.
Das mangelnde Vertrauen in die Daten führte zu Trägheit. Trotz des Potenzials für wirkungsvolle datengestützte Initiativen zögerte HealthCo, Datenprodukte direkt bei Gesundheitsdienstleistern und Patienten einzusetzen, da das Risiko von Datenungenauigkeiten als zu hoch eingeschätzt wurde. Dieses Zögern hinderte sie daran, ihre Dateninvestitionen voll auszuschöpfen und die Patientenversorgung zu verbessern.
Die Lösung: Automatisierte Datenherkunft
Die automatisierte Datenherkunft konnte diese Herausforderungen lösen und ermöglichte eine umfassende, durchgängige Transparenz des Datenflusses über alle Systeme hinweg. Bei HealthCo führte dies dazu, dass die Stakeholder endlich den Weg der Daten von ihrer Quelle über verschiedene Transformationen bis zu ihrem endgültigen Ziel nachvollziehen konnten. Diese Transparenz war entscheidend, um Probleme mit der Datenqualität schnell zu erkennen und zu beheben und so konsistente und zuverlässige Erkenntnisse zu gewährleisten. Durch die Zuordnung der Datenherkunft konnte HealthCo Datensilos aufbrechen und einen einheitlichen Ansatz für die Datenverwaltung erreichen. Dadurch wurde eine bessere Integration und Konsistenz im gesamten Unternehmen erzielt. Beispielsweise könnten Metriken zur betrieblichen Effizienz nun direkt mit den Patientenergebnissen korreliert werden, wodurch eine ganzheitliche Sichtweise ermöglicht wird, die zuvor nicht erreichbar war.
Die genaue Datenherkunft konnte das Vertrauen der Entscheidungsträger wiederherstellen. Die Führungskräfte von HealthCo konnten sich beruhigt auf datengestützte Erkenntnisse verlassen, da sie wussten, dass der Weg der Daten gut dokumentiert und zuverlässig war. Dieses Vertrauen ermöglichte ihnen die Einführung neuer Datenprodukte ohne Angst vor Ungenauigkeiten, sodass Innovationen und betriebliche Verbesserungen erzielt werden konnten.
Durch die automatisierte Datenherkunft war es auch einfacher, Datenprozesse nachzuverfolgen und die Einhaltung von Vorschriften im Gesundheitswesen nachzuweisen. Im Rahmen von Audits konnte HealthCo klar nachweisen, wie Daten behandelt und verarbeitet wurden, wodurch das Risiko von Strafen wegen Nichteinhaltung von Vorschriften verringert wurde. Damit war das Unternehmen rechtlich abgesichert und bekräftigte gleichzeitig sein Engagement für hohe Standards im Bereich der Daten-Governance.
Durch die Einführung einer automatisierten, mehrdimensionalen Datenherkunft konnte HealthCo in seinen Hybridsystemen eine konsistente und zuverlässige Datenumgebung aufrechterhalten. Die Lösung des Problems der Datenherkunft unterstützte direkt die Datenprodukte, indem sie die Datenintegrität und -zuverlässigkeit gewährleistete. Modelle der vorhersagenden Analyse wurden genauer, da sie auf vertrauenswürdigen Datenflüssen basierten. Tools zur Optimierung der Patientenversorgung könnten konsistente und integrierte Daten aus mehreren Quellen abrufen und so zu effektiveren Behandlungsplänen führen. Dashboards zur Betriebseffizienz könnten nun in Echtzeit genaue Einblicke in den Krankenhausbetrieb liefern und so eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen.
Machen Sie Daten zu Ihrem vertrauenswürdigsten Gut mit Cloudera Octopai Data Lineage
Hier zeigt Cloudera Octopai Data Lineage seine Stärken. Die Metadatenverwaltungslösung von Cloudera vereinfacht den Prozess der Datenherkunftsverwaltung, indem sie eine automatisierte, mehrdimensionale Zuordnung bereitstellt, die sich nahtlos in komplexe hybride Datenlandschaften integrieren lässt. Cloudera Octopai Data Lineage bietet umfassende Transparenz über die Transformationsprozesse, die von anderen speziellen Tools wie dbt, Informatica, Talend, SSIS oder benutzerdefinierten SQL-Skripten ausgeführt werden, und ordnet diese externen Transformations-Workflows automatisch zu und analysiert sie, sodass sie verständlich, nachvollziehbar und verwaltbar sind.
Der Arbeitsbereich von Cloudera Octopai Data Lineage bietet Unternehmen eine zentrale Oberfläche, über die sie ihre Daten im gesamten Datenbestand – von On-Premises- bis hin zu Multi-Cloud-Umgebungen – erfassen, verstehen, verwalten und vertrauen können. Er wurde entwickelt, um Datenexperten, Geschäftsanwendern und Datenverwaltern die Möglichkeit zu geben, Daten sicher für Analysen und KI zu nutzen, damit Unternehmen die Datengenauigkeit aufrechterhalten, Vertrauen wiederherstellen und Innovationen fördern können. Diese Lösung unterstützt Unternehmen bei der Schließung der Lücke zwischen Datenstrategie und Betriebsrealität und macht Daten zu einem zuverlässigen, strategischen Kapital zur Verbesserung des Unternehmenserfolgs.
Für Führungskräfte, die für die Datenstrategie und den Datenbetrieb verantwortlich sind, stellt die Gewährleistung der Datenzuverlässigkeit und -Compliance in einem komplexen Datenökosystem eine enorme Herausforderung dar. Die automatisierte Datenherkunft ist für die Bewältigung dieser Herausforderungen von entscheidender Bedeutung. Dank der Lösung von Cloudera ist dies sowohl realisierbar als auch verwaltbar. Mithilfe der automatisierten Datenherkunft können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen und sie in ein leistungsstarkes Kapital zur Förderung ihres Erfolgs verwandeln.
Überzeugen Sie sich selbst davon, wie Cloudera Octopai Data Lineage eine vollständige Rückverfolgbarkeit von Daten ermöglicht und Vertrauen in Unternehmensdaten schafft, und vereinbaren Sie eine Demo!