Anwendungsfälle für den Data Hub
Ein Data Hub ist eine moderne, agile und zentralisierte Datenplattform, die dazu dient, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu konsolidieren, zu verwalten und zu teilen. Er fungiert als Kernkomponente einer unternehmensweiten Datenmanagementstrategie und ermöglicht die digitale Transformation.
Erstellung einer 360-Grad-Kundensicht
Ein Datenintegrations-Hub eignet sich hervorragend, um Datensilos aufzubrechen und ein umfassendes Customer-360-Profil zu erstellen. Durch die Zentralisierung von Informationen aus CRM, Marketing-Automatisierung und Service-Interaktionen in einer einzigen Quelle der Wahrheit (Single Source of Truth) können Unternehmen hyperpersonalisierte Erlebnisse schaffen, den Kundenservice verbessern und eine saubere Datengrundlage für fortschrittliche Datenanalysen und prädiktive Modellierung bereitstellen.
Ermöglichung von Stammdatenmanagement (MDM) & Data Governance
Ein Data Hub ist die Grundlage für ein effektives Stammdatenmanagement (MDM) und einen Data-Governance-Rahmen. Er etabliert einen Golden Record für kritische Geschäftseinheiten (Kunden, Produkte) und setzt Regeln für Datenqualität, Sicherheit und Konsistenz durch. Mit einem integrierten Datenkatalog und Metadatenmanagement vereinfacht er die Compliance und unterstützt eine robuste Datenverantwortung im gesamten Unternehmen.
Förderung von Self-Service-Analysen & Datendemokratisierung
Als Datenmarktplatz oder Datenaustauschplattform erleichtert ein Hub die Datendemokratisierung. Er bietet Geschäftsanwendern und Datenwissenschaftlern eine sichere, einfache Datenermittlung und den Zugriff für Self-Service-Analysen und Business Intelligence (BI). Dieser Ansatz, der für moderne Data-Fabric- und Data-Mesh-Architekturen von zentraler Bedeutung ist, befähigt Teams, eigenständig Berichte zu erstellen und KI/ML-Modelle zu trainieren, was die Innovation beschleunigt.
Unterstützung von operativen Echtzeitanalysen
Ein wichtiger Anwendungsfall ist die Echtzeit-Datenintegration für operative Analysen. Der Data Hub erfasst und verarbeitet Streaming-Daten aus Quellen wie IoT-Geräten und Transaktionssystemen und liefert Live-Informationen an operative Dashboards und Anwendungen. Dies ermöglicht es Unternehmen, die Leistung zu überwachen, Anomalien zu erkennen und sofortige, datengestützte Entscheidungen zu treffen, was die betriebliche Effizienz erheblich verbessert.