Data Hubs: Warum diese im Zentrum der Systemlandschaft stehen sollten

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Data Hubs: Warum diese im Zentrum der Systemlandschaft stehen sollten

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Um alle Systeme zusammenzubringen, fungiert in den meisten Unternehmen immer noch das ERP-System als zentraler Knotenpunkt. Für diese Rolle wurde es jedoch ursprünglich nicht entwickelt, was nicht selten zu Innovationsstau führt. Wie der neue Ansatz der Data Hubs Abhilfe schaffen kann, erklärt Christopher Möhle von Turbine Kreuzberg.
Chief Data Officer Process Mining

Quelle: Elnur/Shutterstock

Ohne Daten läuft heute in keinem Unternehmen mehr etwas. Ob Finanzbuchhaltung, digitaler Vertrieb, Produktion oder Logistik – jede Abteilung ist auf schnelle Informationsvermittlungen von den jeweils anderen Unternehmensbereichen angewiesen, um strategisch und effizient arbeiten zu können. Dem internen Datenfluss mittels Data Hubs kommt heute eine wichtige Rolle für den Erfolg und die Innovationsfähigkeit des Unternehmens zu. Wie werden Daten in deutschen Firmen heutzutage gemanagt? In den meisten Fällen fungieren hierbei sogenannte Enterprise-Resource-Planning-, kurz ERP-Systeme als zentraler Umschlagspunkt.

Die missverstandene Rolle von ERP-Systemen

ERP-Anwendungen wurden ursprünglich in den 1980er Jahren als Software für die Materialbedarfsplanung entwickelt. Sie hatten lediglich die Aufgabe, die Bereiche Einkauf, Produktion und Verkauf miteinander zu verbinden. Über die Jahrzehnte folgten dann zahlreiche Erweiterungen und Schnittstellen zu neuen Bereichen. Hierunter zählten Kunden- und Lieferantenmanagement, Business Intelligence und E-Commerce. So kam es, dass letztlich immer mehr Daten durch das ERP liefen und es vom Rand in die Mitte der Systemlandschaft gerückt ist. Mit steigender Komplexität der Unternehmensstrukturen und ihrer Datenpools häufen sich jedoch gleichzeitig negative Erfahrungen mit ERP-Anwendungen im Zentrum des Datenflusses. So mussten viele Unternehmen feststellen, dass die Abhängigkeiten von einem Anbieter steigen. Zudem werden individuelle Anpassungen zu Komplexitätsfallen und sprengen das Zeit- und Kostenbudget.

Wie kommt es zu diesen auffälligen Problemen? Zum einen steht den ERP-Systemen für die immer komplexer werdende Rolle als Datendrehscheibe des gesamten Unternehmens ihre langsamen Datenbanken im Weg. Darüber hinaus kann das ERP die ein- und ausgehenden Datenströme nicht grundlegend harmonisieren. Vielmehr muss das System diese an beiden Schnittstellen jeweils transformieren. Wenn das nicht schon genug wäre, so kommt noch die generell schlechte Integrationsfähigkeit hinzu: Müssen also einzelne Systeme erneuert oder ausgetauscht werden, hat dies auch automatisch Auswirkungen auf den Weg der Daten in sämtliche andere Systeme. Oft müssen Entwicklungsteams daher auf umständlichen Wegen neu improvisierte Datenflüsse aufbauen, nur um das problemlose Weiterlaufen der vorhandenen Anwendungen zu gewährleisten.

Data Hubs verhindern Mehraufwand und Innovationsstau

Die Nachteile des ERP-Systems als Datendrehscheibe haben jedoch nicht nur Einschränkungen für die IT zur Folge, sondern für das gesamte Unternehmen. Denn der ineffiziente Umweg der Daten über das ERP wirkt sich als Bremse für die Unternehmensdynamik und Innovationsfähigkeit aus. Da sich viele Prozesse durch den hohen Integrationsaufwand an das System anpassen müssen, sind sie nicht mehr frei gestaltbar; die Systemarchitektur beschränkt sich selbst. Zusätzlich zieht der Mehraufwand wertvolle Ressourcen ab und kann vielversprechende Initiativen oft bereits im Keim ersticken. 

Um diese Probleme von Grund auf zu lösen, reicht es nun jedoch kaum aus, die ERP-Anwendung als Kernsystem durch ein anderes System, etwa für Product Information Management (PIM), auszutauschen. Anstatt einer alternativen Anwendung muss vielmehr die grundlegende Datenarchitektur neu gedacht und für die modernen Anforderungen des unternehmensinternen Datenmanagements angepasst werden. Hier kommt das neue Konzept der Data Hubs ins Spiel.

Data Hubs – neues Paradigma der Systemarchitektur

 Der primäre Gedanke hinter einem Data Hub ist es, eine zentrale Schicht zu platzieren, die sich wie eine Wirbelsäule zwischen die weiteren Systemschichten des Unternehmens legt. Diese Schicht verfügt über die gesamte Datenstrukturhoheit mitsamt den Zustandsänderungen aller Datensätze und bündelt das Rollenmanagement und die Schnittstellen. Sämtliche Systeme von Produktion, Finanzbuchhaltung, Commerce oder Customer Relations sind über standardisierte Schnittstellen mit dem Hub verbunden und können über die Hub-API schnell und problemlos Daten untereinander austauschen.

Im Gegensatz zur linearen und verzweigten Kommunikation beim ERP-Systems nutzt der Hub intern eine harmonisierte Standard-Datenstruktur, die nicht von den sonstigen Systemen abhängt. So lassen sich Daten beliebig transferieren und flexible Verbindungen mit anderen IT-Systemen herstellen. Die daraus folgende große Unabhängigkeit des Data Hubs erleichtert gleichzeitig auch seine Implementierung. Dabei wird der Hub zunächst komplett getrennt von der restlichen IT aufgebaut. Im Gegensatz zur monolithischen Struktur des ERP besteht er grundsätzlich aus drei Bestandteilen:

  1. ein System für das API-Management
  2. ein Eventhandler
  3. ein leistungsstarkes Datenbanksystem
Data Hubs Turbine Kreuzberg
Data Hubs ermöglichen in der Mitte der Systemschichten eine flexible Vermittlung der Daten aller Systeme. (Quelle: Turbine Kreuzberg)

Data Hub in die Cloud verlagern

Sind diese Bausteine einmal zusammengesetzt, lässt sich Data Hubs weiterhin getrennt von anderen Anwendungen testen und optimieren. Erst wenn die Leistungen den jeweiligen Ansprüchen genügen, wird der Hub mit allen Systemen nach und nach verbunden. Der große Vorteil: In dieser Phase der schrittweisen Migration können die alte und neue Datenarchitektur parallel arbeiten. Dadurch lässt sich der Data Layer auch während des laufenden Betriebs einführen. Sobald der Hub mit sämtlichen Anwendungen verbunden ist, kann die alte Infrastruktur abgeschaltet werden.

Damit der Hub und die sich in ihm befindlichen Daten bestmöglich vor Ausfall und Verlust geschützt sind, bietet es sich an, diesen in eine Cloud zu verlagern. Große Cloud-Anbieter wie Azure oder AWS können im Gegensatz zu On-Premise-Lösungen die Performance der Datenbank in viel größerem Ausmaß sichern sowie steigende Lasten abfangen und kompensieren. So bietet der Data Hub in der Cloud auch bei unterschiedlichsten Anforderungen im Unternehmen maximale Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit.

Intelligente Datenverknüpfungen für mehr Innovationen

Ähnlich wie die Einschränkungen des ERP-Systems wirken sich nun wiederum die positiven Effekte der Data Hubs auf das gesamte Unternehmen aus. So lassen sich durch das zentrale Datensystem neue Verknüpfungen herstellen, die zuvor nur schwer möglich waren. Sowohl ein intelligenter Einkauf basierend auf Benutzerverhalten, Marketing- oder externen Wetterdaten wird dadurch einfacher möglich. Aber auch das Erkennen von prozessbezogenen Korrelationen oder Möglichkeiten der Effizienzsteigerung. Die hierfür nötigen Daten sind dabei bereits zuvor vorhanden. Der Unterschied ist nur, dass sie nun zentral, harmonisiert und nicht redundant in einem Pool abliegen, auf den alle Systeme unmittelbaren Zugriff haben.

Es zeigt sich: Der Datenfluss eines Unternehmens entscheidet auch maßgeblich über seine Flexibilität und Fähigkeit zur Innovation. Damit sich die eigenen Daten jedoch intelligent und wertschöpfend nutzen lassen, müssen Unternehmen zunächst alte und monolithische Strukturen für Datenhaltung und Verarbeitung überwinden. Erst ein wirklich neutraler und harmonisierter Data Hub gibt Unternehmen wieder die Kontrolle und Hoheit über den eigenen Datenschatz. (sg)

Turbine Kreuzberg
Über den Autor: Christopher Möhle ist COO bei Turbine Kreuzberg. (Bild: Turbine Kreuzberg)

Lesen Sie auch: Data Automation bei der Dokumentation: Höhere Agilität für Datenarchitekturen

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