Die IT-Technologie ist heute so weit fortgeschritten, dass selbst traditionelle Unternehmen ihre Geschäftsmodelle konsequent datengetrieben ausrichten können. Doch es geht um mehr als nur Digitalisierung – es geht darum, den digitalen Datenfluss radikal zu vereinfachen und zentral zu orchestrieren, um daraus maximalen geschäftlichen Mehrwert zu generieren:

• Reduktion von Komplexität und Kosten
• Beschleunigte Time-to-Market
• KI-natives Wissensmanagement
• Neue datengetriebene Anwendungsfälle
• Einfache Einhaltung regulatorischer Vorgaben
• Transparenz durch digitale Zwillinge

Utopie oder Realität?

Eines ist klar: Der bisherige Weg ist nicht mehr tragfähig. Nach SOA, Microservices und steigender Digitalisierung haben wir eine Komplexität erreicht, die nur noch mit immensem Aufwand beherrschbar ist.

Neue Lösungen sind gefragt. Low-Code und No-Code-Plattformen bieten Ansätze – aber wie lassen sich diese mit Datensouveränität, DSGVO-Konformität, Provider-Unabhängigkeit, Open Source, Knowledge-Graphen, KI-Integration und digitalen Zwillingen vereinen?

Die Lösung: Datengetriebene Digitalisierung mit voller Souveränität

Unternehmen brauchen eine Architektur, die digitale Transformation ermöglicht, ohne Abhängigkeiten zu schaffen. Eine Lösung, die Daten sicher in eigener Hand hält, Mitarbeitern einfachen Zugriff auf bestehende Informationen bietet und gleichzeitig KI nativ integriert – jedoch strikt getrennt von sensiblen Unternehmensdaten.

Der datenzentrische Ansatz liefert genau diese Lösung. Als offene, skalierbare Architektur umgesetzt, ermöglicht er Unternehmen, sich unabhängig von Anbietern zu positionieren, den Fokus auf das eigene Kerngeschäft zu legen und durch innovative datengetriebene Use Cases Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Die Prinzipien der datenzentrischen Architektur:

• DATA AVAILABILITY → Daten in Echtzeit, unabhängig von Anwendungen
• DATA OWNERSHIP → Klare Verantwortung für Fachkomponenten
• DATA SEMANTICS → Kontext durch Metainformationen und Beziehungen
• DATA SOVEREIGNTY → Volle Kontrolle, strikte Trennung von KI-Modellen
• DATA CATALOGUE → Auffindbarkeit und Self-Service-Nutzung
• DATA SECURITY → Schutzklassen und gezielte Zugriffskontrolle
• DATA SCALABILITY → Echtzeit-Zugriff unabhängig von Lastspitzen
• DATA QUALITY → Validierung und Governance durch Datenverträge
• DATA MONETIZATION → Messbare Wertschöpfung durch Daten

Make or Buy? Die strategische Entscheidung

Während IT-Kernprozesse bislang individuell entwickelt wurden, verändert sich diese Dynamik mit einer datenzentrischen Architektur. Der Schlüssel liegt nicht in proprietären Anwendungen, sondern in einer flexiblen Datenplattform, die Unternehmen befähigt, unabhängig zu agieren, sich vom Wettbewerb abzuheben und durch KI sowie datengetriebene Geschäftsmodelle agil auf Marktveränderungen zu reagieren.

Die Standardisierung von Daten schafft eine neue Kategorie von Buy-Produkten, die sich direkt in die unternehmenseigene Plattform integrieren lassen – ohne die Kontrolle über wertvolle Unternehmensdaten aus der Hand zu geben. Wissen und Daten bleiben intern, KI wird nativ nutzbar und der datengetriebene Wandel wird zur Realität.

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