Was ist ein Data Hub?

...Und welche Rolle spielt er im unternehmerischen Kontext für die Auffindbarkeit von Daten und allgemeine Informationsverfügbarkeit?

Daten werden nur zu gern auch als Öl des 21. Jahrhunderts bezeichnet. Technologische Fortschritte wie beispielsweise im Bereich der generativen AI sind nur durch große Mengen an Daten möglich, die die KI "füttern" und so trainieren. Im Zeitalter von Big Data & Co. ist Daten somit ein hoher Stellenwert zuzusprechen.

Unternehmen können sie nutzen, um wertvolle Erkenntnisse über Märkte oder die Bedürfnisse der eigenen Kunden zu erlangen. Oder aber, um im Bereich BI/ analytisches CRM die eigenen Prozesse zu durchleuchten und zu optimieren.

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All das setzt jedoch voraus, dass wichtige Daten und Informationen für Mitarbeiter zugänglich gemacht werden. An dieser Stelle kommt ein Data Hub ins Spiel. Im Folgenden befassen wir uns damit, worum es sich handelt, und welche Rolle er in Unternehmen spielen kann.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist ein Data Hub?
• Das Problem mit Datensilos
• Wie kann ein Data Hub helfen?
• CRM-Software & Data Hubs

Was ist ein Data Hub?

Ein Data Hub fungiert als zentrale Dreh- und Angelstelle für den Datenaustausch. Dabei handelt es sich keinesfalls um eine unabhängige Lösung, sondern vielmehr um eine Storage-Architektur in Form eines Datenaustausch-Zentrums, welches mit anderen Anwendungen interagiert. Dabei wird es durch Data Science, -Engineering und -Warehouse-Technologien unterstützt.

Funktion eines Data Hubs

Funktion und Ziel eines Data Hubs ist es, Unternehmen beim Austausch bzw. der Konsolidierung von Daten zu unterstützen. Dabei sollen vor allem auch voneinander unabhängige Datensilos aufgebrochen werden, welche zahlreiche Einschränkungen und Nachteile mit sich bringen und in Anbetracht der großen Bedeutung hochwertiger Echtzeit-Daten zumeist nicht mehr zeitgemäß sind.

Warum sind Datensilos problematisch?

Dennoch sind nach nach wie vor verbreitet. Schließlich hat jede Anwendung, jedes System eigene Anforderungen an ihre Daten. Gleichzeitig nutzen Unternehmen oftmals mehrere Lösungen parallel, um ihr Anforderungsprofil abzudecken.

So kommt es zur Verwahrung von Daten in unabhängigen Silos. Problematisch ist daran, dass dieselben Daten so nun schnell an mehreren Orten in unterschiedlichen Ausführungen liegen. Niemand weiß mehr, welche Kundenadresse die aktuellste ist, die Überführung wichtiger Informationen von einem System ins andere verläuft nicht automatisch, nimmt viel Zeit in Anspruch und fällt im hektischen Tagesgeschäft auch schon einmal unter den Tisch.

Heterogene Softwarelandschaften, die mit der Zeit und den Anforderungen des Unternehmens gewachsen und dabei zunehmend komplex geworden sind, führen schnell auch zum Aufbau derartiger Datensilos.

Auswertung des Daten mithilfe von KI

Diese sind jedoch, zumindest im Hinblick auf eine hohe Datenverfügbarkeit und -Qualität, oft ein Hindernis. Auch, wenn es darum geht, KI-basierte Systeme und Funktionen einzuführen, um verfügbare Daten zu analysieren, Trend zu erkennen und Empfehlungen auszusprechen, stellt die heterogene Datenlandschaft eher eine Hürde da. Die Systeme können nicht problemlos auf alle relevanten Daten zugreifen, Analysen werden nur auf Grundlage eines Bruchteils der verfügbaren Informationen durchgeführt und schließlich leidet so auch die Qualität der Ergebnisse.

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Wie kann ein Data Hub helfen?

Data Hubs können hier Abhilfe schaffen. Sie brechen bestehende Silos auf und konsolidieren vorhandene Daten. Durch die Vereinigung von Daten ermöglichen es Data Hubs, dass unterschiedliche Systeme gleichzeitig auf die Daten zugreifen können.

Silos aufbrechen, Daten konsolidieren

Dabei wird sichergestellt, dass die Daten aktuell sind und in korrekter Form vorliegen. Der Data Hub fungiert somit als eine Art "Single Source of Truth". Gleichzeitig erfolgt der Zugriff mit hoher Geschwindigkeit; eine Informationsverfügbarkeit in Echtzeit wird somit zur Realität.

Nicht zuletzt erhalten Unternehmen eine einheitliche Anlaufstelle für sämtliche, relevanten Daten. Das optimiert auch die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit, da alle mit denselben, korrekten Daten arbeiten und Missverständnissen entsprechend vorgebeugt wird.

CRM-Software und Data Hubs

Die Bedeutung ganzheitlicher Systeme, um eine einheitliche Datenbasis zu schaffen, wird auch im Bereich des Customer Relationship Managements deutlich. Hier lassen sich umfassende Systeme nutzen, die Funktionen für Marketing, Vertrieb und Kundenservice unter einen Hut bringen. Alle Mitarbeiter haben dabei Zugriff auf dieselben, korrekten Daten.

Kundenakten werden im Idealfall automatisiert aktualisiert, sodass alle Mitarbeiter abteilungsübergreifend stets auf dem neusten Stand sind; auch dann, wenn sie einen Kunden im Normalfall nicht betreuen und lediglich die Urlaubsvertretung übernehmen.