Unsere Gedanken zum Gartner Magic Quadrant for Data Quality Solutions Bericht 2020

„Jedes Unternehmen — egal wie groß oder klein — braucht Data Quality”, sagt Gartner im kürzlich veröffentlichen Magic Quadrant for Data Quality Solutions. Da jedoch immer mehr Daten aus immer mehr Quellen stammen, wird es für Datenexperten immer schwieriger, das wachsende Datenchaos in vertrauenswürdige und wertvolle Datenbestände zu verwandeln. Datenpipelines können unvollständige und ungenaue Daten enthalten, was die Arbeit von Datenfachkräften erschwert und die erwarteten Geschäftsergebnisse durch datengesteuerte Initiativen verhindert.

Wir alle streben danach, unsere Unternehmen auf der Basis datengestützter Erkenntnisse umzugestalten, aber das können wir nicht, wenn wir unseren Daten nicht vertrauen. Eine kürzliche Umfrage von Opinion Matters zeigt, dass nur 31% der Datenexperten ein hohes Maß an Vertrauen in die Fähigkeit ihrer Organisationen haben, schnell vertrauenswürdige Daten bereitzustellen.

Ohne zuverlässige Daten zu arbeiten wird kostspielig, riskant und chaotisch. Unabhängig davon, ob Sie Produkt- und Kundendaten in einer einzigen 360°-Ansicht zur Veränderung der Kundenerfahrung vereinen, oder ob Sie Datenschutzbestimmungen einhalten müssen, die Datenqualität kann über Erfolg oder Misserfolg Ihrer datengesteuerten Initiativen entscheiden.

Im Jahr 2019 wurde der Markt für Datenqualitätslösungen weltweit auf 1,5 Milliarden Euro geschätzt, mit einer Wachstumsrate von 6,2, davon mehr als 100 Millionen Euro allein in Deutschland.

 

Jede Datenmanagement-Initiative ohne eine solide Datenqualitätsstrategie wäre unvollständig

Die Datenqualität kann sich dramatisch auf Ihren Geschäftserfolg auswirken. Gartner erklärte, dass seine Magic Quadrant Kundenumfrage zeigt, dass Unternehmen die durchschnittlichen Kosten für schlechte Datenqualität auf 12,9 Millionen Dollar pro Jahr schätzen“. Ein weiterer Bericht von Gartner positioniert Data Governance und Data Quality als die wichtigsten Initiativen für Datenverwaltungsstrategien.

Da sich die Datenqualität zunehmend zu einem Dreh- und Angelpunkt des Datenmanagements entwickelt, sind wir stolz darauf, dass Talend von Gartner in der Ausgabe 2020 des Gartner Magic Quadrant for Data Quality Solutions zum dritten Mal in Folge zum Leader ernannt wurde.

Wir sind der Meinung, dass Datenqualität mehr als nur eine isolierte Lösung erfordert. Vielmehr sollte man Datenqualität als eine Kerndisziplin innerhalb der Datenverwaltung betrachten. Sie sollte eng mit anderen Datenprozessen verzahnt sein, wofür auch Integration und Erweiterbarkeit nötig sind.

Talend Data Fabric liefert eine durchgängige Datenqualität über alle Plattformen und zugehörigen Anwendungen hinweg – das umfasst die Datenaufbereitung im Self-Service, Datenintegration, Echtzeitintegration, Metadatenmanagement und den Datenkatalog.

Wir sind davon überzeugt, dass die Auszeichnung als Leader im Magic Quadrant for Data Quality Solutions nicht nur unser Vermögen bestätigt, eine Vision zur Datenqualität zu entwickeln, sondern auch unsere Fähigkeit zeigt, Unternehmen bei der erfolgreichen Bewältigung ihrer digitalen Transformationsprozesse zu unterstützen.

 

2020 Gartner Magic Quadrant for Data Quality Solutions

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4 Innovationen, die sich am stärksten auf die Datenqualität auswirken

Die Studie berücksichtigt auch die Technologien und Innovationen auf dem Markt für Datenqualität. Lassen Sie uns diese Kernbestandteile durchgehen und sehen, wie Talend sie angeht.

  • Vollständigkeit: horizontale, nicht vertikale Datenqualität

Talend hat bereits seit einem Jahrzehnt die Datenqualität zum wesentlichen Bestandteil seiner Datenmanagement-Vision gemacht; seit 2011 sind wir in diesem Gartner Magic Quadrant positioniert. Für Talend war Datenqualität schon immer der Schlüssel zum Erfolg eines jeden Datenmanagementprojekts.

Wir betten Datenqualität in jeden Schritt der Datenpipeline ein, indem wir Talend Data Quality zu einem festen Teil der Talend Data Fabric statt zu einer eigenständigen Anwendung machen, so dass Kunden in jeder Phase des Datenlebenszyklus Daten erhalten, denen sie vertrauen.

  • Einfachheit: Demokratisierung der Datenqualität mit einfachen, effizienten, kollaborativen Datensystemen

Data Practicioners benötigen einfache, intelligente und automatisierte Datenqualitätstools, um das Datenchaos in wertvolle, wiederverwendbare Datenbestände zu verwandeln.

Talend gehörte zu den ersten Anbietern, die diese Anforderung erfüllt haben. Talend führte 2016 Selfservice-Tools für die Datenvorbereitung ein und überbrückte damit die Kluft zwischen IT-Fähigkeiten und Geschäftsanforderungen. Im darauffolgenden Jahr wurde Talend als Leader im Gartner Magic Quadrant for Data Quality Solutions ausgezeichnet. Heute bietet Talend Data Fabric eine vereinheitlichte, kollaborative Plattform in der Cloud, auf der nicht-technische Nutzer Datenprofile erstellen und Daten beitragen und verbessern können, wodurch die Probleme durch Altsysteme vor Ort beseitigt werden.

  • Automatisierung: Datenqualität intelligent gemacht

Die Steigerung der Datenqualität durch maschinelles Lernen ist zu einem wichtigen Unterscheidungsmerkmal geworden. “Bis 2022”, prognostiziert Gartner, “werden 60% der Unternehmen maschinenlernfähige Datenqualitätstechnologien nutzen, um Vorschläge für die Reduzierung manueller Aufgaben zu erhalten, die zu einer Verbesserung der Datenqualität führen.“ Geschäftsanwender brauchen Hilfe bei der Datenvorbereitung, um die Datenqualität zu erhöhen.

Zu diesem Zweck hat Talend vor kurzem weitere maschinenlerngesteuerte Funktionen wie Magic Fill eingeführt, um die Datenvorbereitung zu beschleunigen und den Anwendern eine schnellere und bessere Datenverarbeitung zu ermöglichen.

  • Zusammenarbeit: Das Wissen der Mitarbeiter wieder in die Daten einbringen

Auch wenn Automatisierung wichtig ist, ist sie nicht die Antwort auf alles. Der Erfolg der Datenqualität ist oft auf die richtige Verbindung von Menschen, Technologie und Prozessen zurückzuführen, die erst zusammen eine Wirkung erzielen. Der Mensch muss die Kontrolle behalten, und menschliches Wissen muss erfasst werden und in die Datenkette einfließen. Um dieses Wissen zu erfassen, hilft eine weitere Komponente von Talend Data Fabric, Talend Data Stewardship, den Unternehmen dabei, die Datenvalidierung an ernannte Experten im gesamten Unternehmen zu vergeben und den Fortschritt zu verfolgen und zu überprüfen.

 

Die Stewardship-Fähigkeiten von Talend wurden von unseren Kunden im vorherigen Magic Quadrant hervorgehoben und bieten ihnen auch weiterhin einen hohen Mehrwert. Aus diesem Grund haben wir Talend Data Stewardship zu einer zentralen Komponente unserer Talend Data Fabric gemacht, so dass Organisationen nicht nur diese Funktionalität anbieten, sondern auch die Nutzer in eine positive Dynamik mit ihren Daten einbinden können.

 

Unternehmen verlassen sich auf die Datenqualität, um erfolgreiche Datenstrategien bereitzustellen

Wir erleben diese Innovationen und neuen Bedürfnisse aus erster Hand und sind stolz darauf, unsere Kunden auf ihrem Weg zur Datenqualität zu unterstützen.Talend customer: TipicoBetrachten wir zum Beispiel Tipico, den Marktführer der Sportwettenanbieter im Online- und Privatkundengeschäft in Deutschland. Im Bereich der Sportwetten hängen 80% des Geschäftsmodells von Daten ab. Um Wetten und Spielergebnisse sekundengenau verfolgen und ein optimales Kundenerlebnis bieten zu können, muss Tipico riesige Datenmengen verwalten und diese mit sehr geringer Latenzzeit abrufen und ausliefern.

 „Wir sind davon überzeugt, dass wir die Wende geschafft haben — Daten sind mittlerweile ein wesentlicher Umsatzfaktor bei Tipico geworden. Wir investieren auch weiterhin in KI und Werkzeuge rund um das Thema Daten und werden zukünftig verstärkt auf KI-basiertes Marketing setzen, um automatisierte, individuelle Omnichannel-Erfahrungen liefern zu können.“

Adrian Vella, Leiter Data and Business Intelligence bei Tipico

 

Lesen Sie Tipicos Use Case, wenn Sie mehr dazu erfahren möchten.

Die größte Datenherausforderung für Tipico bestand darin, dass das Unternehmen über keine konsolidierte Datenplattform verfügte. Tipico musste viele verschiedene Systeme mit unterschiedlichen Technologien und verschiedenen Datenformaten nutzen, die alle in eine einzige Version der Wahrheit überführt werden mussten.  Ein wichtiger Teil dieser digitalen Transformation war die Entscheidung, fast alle IT-Lösungen in der Cloud zu betreiben — eine Architektur, für die Talend ideal war. Das Unternehmen implementierte eine 50 TB große, moderne Cloud-Datenplattform, die vollständig auf Amazon Web Service (AWS) läuft.

 

Jeder sollte wissen, was seine Daten beinhalten, sie bewerten und mit der Zeit verbessern

Gartner prognostiziert, dass “bis 2022, 70% der Unternehmen   das Datenqualitätsniveau anhand von Metriken rigoros verfolgen und die Datenqualität um 60% erhöhen werden, um die Betriebsrisiken und -kosten deutlich zu reduzieren.”

Talend legt das Data-Profiling in die Hände von Dateningenieuren. Jetzt, wo jeder Daten verwenden möchte, ist es ebenso wichtig, dass die Mitarbeiter, die mit den Daten arbeiten, diese verstehen, sie freigeben, bewerten und verbessern können.

Data Trust Score by Talend Talend Trust Score tut genau das. Der Trust Score hilft jedem, die Frage „Wie vertrauenswürdig ist mein Datensatz?“ auf einen Blick zu beantworten. Er basiert nicht nur auf Datenqualitätsindikatoren, sondern auch auf Popularität und Zertifizierung, so dass zuverlässige und maßgebliche Datensätze in der gesamten Organisation gemeinsam genutzt und befüllt werden können.

 

Wir stehen noch am Anfang der Datenqualitätsreise. Die Datenmanagement-Praktiken entwickeln sich ständig weiter, und wir sehen, wie die Funktionen in einer einheitlichen Plattform zusammenlaufen, die den Anforderungen sowohl der einzelnen Unternehmensabteilungen als auch der IT gerecht wird.

Wir helfen Ihnen gerne. Wir danken allen Kunden, die Talend jeden Tag ihr Vertrauen schenken. Jeden, der Klarheit in sein Datenchaos bringen möchten, laden wir dazu ein, sich Talend anzusehen, unseren Datenqualitäts-Stack auszuprobieren und Teil unserer wachsenden Nutzergemeinschaft zu werden.

 

 

 

 

Gartner, “Magic Quadrant for Data Quality Solutions,” Melody Chien, Ankush Jain, 27. Juli 2020.

Gartner, Umfrage-Analyse: „Data Management Struggles to Balance Innovation and Control“, Melody Chien, Nick Heudecker, 19. März 2020

Gartner, „Build a Data Quality Operating Model to Drive Data Quality Assurance“, Melody Chien, Saul Judah, Ankush Jain, 29. Januar 2020

 

Gartner, Magic Quadrant for Data Quality Solutions, Melody Chien, Ankush Jain, 27. Juli 2020

Gartner spricht keine Empfehlungen für die in seinen Studien genannten Anbieter, Produkte oder Services aus und rät Technologieanwendern nicht dazu, nur Anbieter mit den besten Bewertungen oder anderen Auszeichnungen auszuwählen. Gartners Studien basieren auf den Meinungen von Gartners Forschungsorganisation und sollten nicht als Darstellung von Tatsachen aufgefasst werden. Gartner schließt alle ausdrücklichen oder stillschweigenden Gewährleistungen hinsichtlich dieser Studie inklusive jeglicher Gewährleistungen der Gebrauchstauglichkeit oder Eignung für einen bestimmten Zweck aus.
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Diese Grafik wurde von Gartner, Inc. im Rahmen einer größeren Marktstudie veröffentlicht und sollte im Kontext des gesamten Dokuments evaluiert werden. Das Gartner-Dokument ist auf Anfrage bei Talend erhältlich.

 

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