Data Quality aus der Cloud: den Anwendernutzen im Fokus

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Data Quality aus der Cloud: den Anwendernutzen im Fokus

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wolke_31

Wir schreiben E-Mails, verwalten Kontakte, tummeln uns auf Social-Media-Plattformen: Dabei produzieren wir Unmengen von Daten. Jeden Tag. Um die Kontrolle über diese Datenflut zu behalten und möglichst viel Nutzen aus den darin enthaltenen Informationen zu ziehen, ist ein effektives Datenqualitäts-Management unabdingbar. Bis vor kurzem stand dies Unternehmen nur als Software-Lösung zur Verfügung. Datenqualitäts-Lösungen nach dem klassischen Lizenzmodell sind aber für viele Anforderungen oft entweder zu mächtig – und werden dennoch angeschafft und implementiert. Oder sie sind zu kostspielig – und Unternehmen verzichten auf sinnvolle Services. Die Alternative: Datenqualitäts-Services aus der Cloud.


Der zentrale Mehrwert der Cloud


Applikationen aus der Cloud bieten im Idealfall genau das, was man braucht – nicht mehr, aber auch nicht weniger. Meist schnell, unkompliziert und kostengünstig. Aber neben den rein finanziellen Überlegungen spielen in vielen Anforderungsszenarien vor allem Effizienzsteigerung und Nutzerorientierung eine wichtige Rolle. Die stärkere Fokussierung auf den Nutzer und den Nutzwert bilden den Kern des Cloud-Ansatzes. Selbstverständlich geht es dabei auch um die dahinterstehende Technik, die intuitive Steuerung, die Architektur der Cloud-Dienste, die Leistung und Vernetzung der Server sowie um Datensicherheit und Risikominimierung. Aber erst die Möglichkeit, eine Anwendung wirklich on Demand zu nutzen und dabei ausschließlich die tatsächlich benötigten Ressourcen zu bezahlen, macht die Cloud so attraktiv. In vielen Bereichen ist sie darum zu einer echten Alternative zur traditionellen On Premise-Lösung geworden.


Data Quality aus der Cloud


Auch Data Quality-Services werden als On Demand-Lösung aus der Cloud angeboten, entweder als Software-as-a-Service oder als geschickt implementierter Web-Service, der unauffällig im Hintergrund arbeitet. Der Nutzen dabei? Sie bieten maßgeschneiderte Lösungen für die branchenspezifischen und individuellen Bedürfnisse von Unternehmen – im besten Fall  schneidert sich das Unternehmen seine Lösung sogar selbst auf den Leib.


On Demand: Data Quality auf Abruf


Ein Unternehmen übernimmt einen Mitbewerber, mehrere Tochterunternehmen werden fusioniert oder zwei vollkommen selbstständige Niederlassungen einer Firma werden im Zuge von Konsolidierungsmaßnahmen zusammengelegt. Solche M&A-Prozesse erfordern meist die Integration der Daten aller Beteiligten. Sollte es sich um Unternehmen handeln, die einen recht überschaubaren und stabilen Kunden- und Lieferantenstamm besitzen, kann man davon ausgehen, dass sie nicht über Datenqualitäts-Lösungen verfügen. Durch die veränderte Unternehmensstruktur wird schnell deutlich, dass viele Kunden- und Lieferantendaten mehrfach im System vorkommen, vermutlich auch noch in unterschiedlichen Formaten und mit unterschiedlichen Werten. Spätestens jetzt besteht also ein Bedarf an Datenbereinigung und -konsolidierung. Das Unternehmen plant aber, aufgrund der Kunden- und Lieferantenstruktur, nach der einmaligen Optimierung keine weiteren Datenqualitäts-Lösungen einzusetzen. Die Lizenzierung und Installation einer Data Quality-Lösung scheidet damit als zu kostspielig und aufwendig aus. Bis dato hat man dieses Problem meist folgendermaßen gelöst: Ein oder mehrere Mitarbeiter werden damit beauftragt, die Daten manuell auf den neuesten Stand zu bringen.


Die smarte Alternative: Innovative Cloud-Technologien. Die entsprechenden Daten werden einfach, bequem und vor allem sicher via Webbrowser auf das Portal eines Data Quality-Dienstleisters geladen und von diesem im eigenen Rechenzentrum bereinigt und konsolidiert. Zudem lassen sich die Adressen der Kunden noch gegen aktuelle Umzugsdaten und Sterbefälle abgleichen oder um Telefonnummern und Geo-Daten ergänzen.


Neben dieser einmaligen Erfassung und Optimierung von Daten – vergleichbar der Stapelverarbeitung bei klassischen On Premise-Lösungen – sind auch interaktive Ad-hoc-Bereinigungen von einzelnen Adressdaten mit Cloud-Services möglich und sinnvoll: beispielsweise für eine weniger umfangreiche, dafür umso höherwertigere Mailing-Aktion oder bei häufigeren Änderungen innerhalb der Kundenstammdaten und der Notwendigkeit in Echtzeit auf korrekte Adressen zurückgreifen zu können. So lange hier die zu optimierenden Daten nicht ein bestimmtes Volumen überschreiten, sind lokale Data Quality-Softwareinstallationen nicht wirklich sinnvoll. Im Gegenteil – die verwendeten Ressourcen stehen in keinerlei Verhältnis zum erzielten Nutzen. Auch dann nicht, wenn immer häufiger einzelne Daten optimiert werden sollen. Hier bietet sich viel mehr die feste Integration von Data Quality-Web-Services in die bestehenden Datenmanagement-Systeme an. So können Adressdaten auch ohne Webbrowser aber ebenfalls über die Cloud jederzeit nach Bedarf optimiert werden. Wichtig ist hier das Know-how des Anbieters, der für die entsprechenden Schnittstellen sorgen muss.


Webbasierte Datenqualitäts-Angebote eignen sich damit sowohl für die Ad-hoc-Optimierung von einzelnen Datensätzen – über einen Webbrowser oder als interaktiver Web-Service im Hintergrund – als auch für die periodische Bereinigung größerer Datenvolumen. Der Workload sollte dabei bestimmte, vom Nutzer individuell festzulegende Grenzen nicht überschreiten.


Das Hybrid-Modell: Intelligente Verknüpfung


Die Integration von Web-Services in Business-Anwendungen über Konnektoren (Schnittstellen) bietet dabei die Voraussetzung für ein weiteres Nutzungsmodell im Bereich Cloud Computing: das Hybrid-Modell.


Die Kombination von installierter Software und Data-Quality-on-Demand schließt eine besondere Bedarfslücke. Volumenaufgaben übernimmt die installierte Software, bei besonderen Aufgabenstellungen oder Ad-hoc-Bereinigungen ist die Cloud-Lösung gefragt. Das ist beispielsweise der Fall, wenn eine Data Quality-Lösung bereits für optimale Adressdaten bei einem Onlinehändler mit hauptsächlich deutschem Kundenstamm sorgt, dieser aber vermehrt Kunden aus den Nachbarländern gewinnt. Für lediglich einige hundert internationale Kundendaten die bestehende Lösung um die entsprechenden lizenzpflichtigen Referenzadressdatenbanken zu ergänzen, ist nach dem zu erwartenden Umsatz und Gewinn vermutlich nicht wirtschaftlich. Eine intelligente und flexible Alternative: Die Ergänzung um On Demand-Funktionen, die die gleiche Aufgabe übernehmen, aber nur nach dem tastsächlichen Bedarf abrechnen. Vergleichbares ist auch denkbar, wenn es um die Anreicherung von Daten geht. Und je nach Bedarf des Kunden sollten sich dabei alle klassischen Installationslösungen mit beiden On Demand-Ansätzen – Stapelverarbeitung und Echtzeit-Services – kombinieren lassen.


Aus der Nutzerperspektive


Zwar sind Datenqualitäts-Angebote aus der Cloud – wie andere Cloud-Dienste auch – meist nicht so umfänglich wie ihre traditionellen Pendants und auch deutlich standardisierter, aber der höhere Grad an Standardisierung hat gegenüber lokal installierten Software-Produkten einen entscheidenden Vorteil: Die Cloud-Services sind ohne Schulungsaufwand vom Anwender direkt nutzbar. Die relevanten Funktionen zur Datenbereinigung, zum Datenabgleich und zur Datenanreicherung bieten sie ebenso wie die On Premise-Lösungen.


 


Die Nutzung der Cloud-Services ist von jedem Arbeitsplatz aus möglich, der über einen Webzugang verfügt. Die stets hohe Verfügbarkeit und der minimalen Integrationsaufwand werden noch durch einfache Bedienbarkeit ergänzt. Data Quality-Cloud-Services sind damit eine schlanke und intelligente Lösung für eine Vielzahl von Datenqualitäts-Initiativen. Eine Hybrid-Lösung stellt dabei in vielen Fällen das Optimum dar, da sie die Wirtschaftlichkeit von On Premise-Installationen erhöht und die meisten Szenarien abdecken kann. Zudem ist bei Bestandskunden der Wechsel von lokalen zu Cloud-Services ohne jedwede Unterbrechung von Arbeitsprozessen realisierbar.


Auf eine einfache Bedienbarkeit und die erforderliche Usability sollten Anwender besonders achten. Das beginnt bereits mit der Oberfläche der Browseranwendung, die den modernen Web-2.0-Anforderungen genügen muss und deren Funktionen sich intuitiv erschließen sollten. Allein dadurch lässt sich Aufwand einsparen, denn Einarbeitungszeiten werden wesentlich reduziert. Außerdem ist es wichtig, dass sich alle Einzelanwendungen aus der Browseranwendung heraus starten und managen lassen, dass zu allen Prozessen eine begleitende Step-by-Step-Anleitung zu finden ist und dass alle laufenden Prozesse sowie bisherige Kosten und eventuell gebuchte Kontingente sofort im Blick sind. Dann sind die eigenen Mitarbeiter in der Lage, eine Cloud-Lösung wirklich schnell und produktiv zu nutzen.  


Allgemein gilt: Von Data-Quality-on-Demand lässt sich immer dann besonders profitieren, wenn sich eine Lizenz nicht oder besser gesagt noch nicht rechnet. Die transaktionsgebundenen Kostenmodelle bieten dabei eine große Kalkulationssicherheit. Bezahlt wird nur für tatsächlich genutzte Leistung. Damit rentiert sich die Optimierung der Datenqualität für jede Datenmenge und jede Aufgabenstellung.


Sicherheit


Ein wichtiger letzter Punkt: Da bei DQ-Anwendungen aus der Cloud personenbezogene Daten verarbeitet werden, müssen die Anforderungen an die Sicherheit naturgemäß sehr hoch sein. Dem sollte die Architektur des Portals bzw. der Web-Service-Schnittstellen durch eine SSL-verschlüsselte HTTPS-Verbindung Rechnung tragen. Zum anderen sind die Verarbeitungsdaten durch ein mehrstufiges firewall-basiertes Sicherheitssystem gegen unberechtigten Zugriff zu schützen. Schließlich sollte auch das Rechenzentrum selbst, in dem die Cloud-Services gehostet werden, für bestimmte Sicherheitsstandards zertifiziert sein.


Autor: Holger Stelz, Leiter Marketing & Geschäftsentwicklung bei Uniserv  


 


 


 


 

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