Data Service – Funktion, Vorteile und Einsatzgebiete

Daten waren schon immer der Treibstoff für Innovationen und Fortschritt. Von den frühen Tagen der Computer, in denen Festplatten und Speichermedien eine Revolution darstellten, bis hin zur heutigen Ära von Cloud-Computing und Data Service – die Art und Weise, wie Daten gespeichert, verwaltet und genutzt werden, hat sich stark verändert.

Vor nicht allzu langer Zeit waren Datenlagerungen statische Angelegenheiten. Sie wurden auf physischen Medien wie Festplatten und Bändern gespeichert, wobei die manuelle Verwaltung und Skalierung eine zeitaufwändige Realität waren. Doch diese Landschaft hat sich radikal gewandelt.

Laut Statistiken des International Data Corporation (IDC) hat die digitale Datenmenge von 0,6 Zettabyte im Jahr 2010 auf schwindelerregende 59 Zettabyte im Jahr 2020 zugenommen.

Das ist ein Anstieg um das Hundertfache in nur einem Jahrzehnt.

Das heißt für die Praxis: Unternehmen müssen Daten heute effizient organisieren, teilen und auswerten. Immer mehr Firmen nutzen daher einen Data Service. Dieser ist der Schlüssel, um aus den gigantischen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Wir zeigen Ihnen ausführlich, wie ein Data Service funktioniert und für welche Einsatzgebiete sich dieser eignet. Und: Wir erklären, welche Benefits und Herausforderungen die Dienste mitbringen und warum sich Unternehmen damit Wettbewerbsvorteile verschaffen können.

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Data Service – Definition 

Ein Data Service ist ein Dienst, der Informationen und Daten zur Verfügung stellt und verwaltet. Unternehmen können auf diese Weise Daten effizient organisieren, speichern, abrufen und teilen. Data Services umfassen – je nach Einsatz – eine breite Palette von Datenarten, wie zum Beispiel strukturierte Daten in Form von Datenbanken, unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder und Audiodateien sowie halbstrukturierte Daten wie XML-Dokumente.

Ein Data Service Hub stellt Schnittstellen bereit, mit denen Entwickler auf die Daten zugreifen und sie in ihren Anwendungen verwenden können. Dies trägt zur Flexibilität und Interoperabilität von Software bei. Zudem kann der Service Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um sicherzustellen, dass Daten vertraulich und vor unberechtigtem Zugriff geschützt sind.

Durch ein Data Service Management können Unternehmen ihre betrieblichen Abläufe optimieren, fundierte Entscheidungen treffen und innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln.

Dazu stellen die Dienste vor allem Datenanalysen und -visualisierungen zur Verfügung, was zu einem besseren Verständnis der eigenen Daten und zu strategischen Erkenntnissen führt.

Kurz gesagt: Smart Data Services sind ein zentraler Baustein der modernen Informationsgesellschaft, der die Datenverwaltung und -nutzung erleichtert.

Unterschied von Data Service und Data as a Service

Ein Data Service ist eine Dienstleistung, die sich auf die Bereitstellung von Daten konzentriert. Hierbei werden spezifische Daten von einem Anbieter zur Verfügung gestellt, um Kunden bei ihren Informationsbedürfnissen zu unterstützen.

Im Gegensatz dazu ist Data as a Service (DaaS) ein umfassenderer Ansatz. Hier werden nicht nur reine Daten geliefert, sondern auch die zugehörige Infrastruktur und Tools, um die Daten effektiv zu nutzen. Dafür kann DaaS zum Beispiel Datenbankzugriff, Analysetools und das Ausführen von Anwendungen umfassen. DaaS bietet also eine Komplettlösung, während ein Data Service sich auf die Datenlieferung selbst konzentriert.

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Arten von Data Services

Verschiedene Data Services dienen dazu, unterschiedliche Datenverarbeitungsanforderungen in modernen Anwendungslandschaften zu erfüllen. Dabei gibt es die folgenden Arten von Data Services:

Art des Data ServicesErklärung
Relationaler DatenbankdienstEin relationaler Datenbankdienst bietet eine Plattform zur Verwaltung von strukturierten Daten in Form einer Tabelle. Er ermöglicht das Erstellen, Speichern, Abrufen und Aktualisieren von Daten mithilfe von SQL-Abfragen. Bekannte Beispiele sind Amazon RDS und Microsoft Azure SQL Database.
In-Memory-Caching-DienstEin In-Memory-Caching-Dienst speichert Daten vorübergehend im Arbeitsspeicher, um den Zugriff zu beschleunigen. Dies verbessert die Leistung, indem häufig abgerufene Daten schneller bereitgestellt werden. Redis und Memcached sind populäre Optionen.
Nachrichtenbroker- oder Streaming-DienstEin Nachrichtenbroker- oder Streaming-Dienst ermöglicht die effiziente Übertragung von Nachrichten oder Datenströmen zwischen verschiedenen Anwendungen oder Komponenten. Dies ist hilfreich für Echtzeitverarbeitung und Ereignisverarbeitung. Beispiele sind Apache Kafka und Amazon Kinesis.
Dokumentdatenbank-DienstEin Dokumentdatenbank-Dienst speichert unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten in Dokumentenformaten wie JSON oder XML. Dadurch können flexible Datenmodelle unterstützt werden. MongoDB und Couchbase sind bekannte Beispiele.
Graphdatenbank-DienstEin Graphdatenbank-Dienst speichert Daten in Form von Knoten und Kanten, um komplexe Beziehungen zwischen den Datenpunkten zu modellieren. Solche Dienste sind nützlich für soziale Netzwerke, Empfehlungssysteme und Wissensgraphen. Neo4j ist eine bekannte Option.
Zeitreihendatenbank-DienstEin Zeitreihendatenbank-Dienst ist spezialisiert auf die Speicherung und Analyse von zeitlich geordneten Datenpunkten. Dies ist besonders in Anwendungen wie IoT-Sensordaten, Finanzanalysen und Überwachungssystemen relevant. InfluxDB und OpenTSDB sind Beispiele.
Spaltenspeicher-Datenbank-DienstEin Spaltenspeicher-Datenbank-Dienst organisiert Daten spaltenweise, was effiziente Analyseabfragen ermöglicht. Dies ist gut geeignet für Datenlagerung und Business Intelligence. Amazon Redshift und Google Bigtable sind Beispiele.
Objektspeicher-DienstEin Objektspeicher-Dienst speichert unstrukturierte Daten wie Dateien und Medienobjekte. Er bietet eine skalierbare und kosteneffiziente Möglichkeit zur Langzeitarchivierung und Bereitstellung von Inhalten. Amazon S3 und Azure Blob Storage sind gängige Dienste.
Data-Warehouse-DienstEin Data-Warehouse-Dienst kombiniert Daten aus verschiedenen Quellen für die Analyse und Berichterstattung. Er bietet eine zentrale Plattform zur Sammlung, Bereinigung und Transformation von Daten. Snowflake und Google BigQuery sind bekannte Optionen.
Data-Lake-DienstEin Data-Lake-Dienst ermöglicht die Speicherung großer Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten in ihrem nativen Format. Dies erleichtert die spätere Analyse und Verarbeitung. Amazon S3 und Azure Data Lake Storage sind Beispiele.

Einsatzgebiete eines Data Service Hubs 

Ein Data Service Hub spielt eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung, Analyse und Nutzung von Daten in Unternehmen und Organisationen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Dabei unterstützt er Unternehmen in diesen Einsatzgebieten:

Datenanalyse 

Data Services werden eingesetzt, um große Mengen von Daten zu analysieren. Sie ermöglichen die Extraktion von Erkenntnissen aus den Daten, um Trends, Muster und Beziehungen zu identifizieren. Zum Beispiel könnte ein Einzelhändler mithilfe von Datenanalyse erkennen, welche Produkte während bestimmter Jahreszeiten am besten verkauft werden, um entsprechende Lagerbestände und Werbeaktionen zu planen.

Datenintegration 

Data Services unterstützen die Kombination und Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Quellen. Sie erleichtern den nahtlosen Fluss von Informationen zwischen verschiedenen Systemen und Plattformen. Eine Bank könnte beispielsweise Data Services verwenden, um Kundeninformationen aus verschiedenen Abteilungen zusammenzuführen und ein einheitliches Bild jedes Kunden zu erstellen.

Datenbereitstellung 

Data Services ermöglichen den einfachen Zugriff auf Daten, indem sie Schnittstellen bereitstellen, über die Anwendungen und Benutzer auf benötigte Informationen zugreifen können. Ein Gesundheitsunternehmen könnte Data Services nutzen, um medizinische Aufzeichnungen und Patientendaten über eine sichere Online-Plattform für Ärzte und medizinisches Personal zugänglich zu machen.

Datenvisualisierung 

Durch Data Services können Daten auf anschauliche Weise präsentiert werden, etwa durch Diagramme, Grafiken und interaktive Dashboards. Ein Technologieunternehmen könnte Data Services verwenden, um Verkaufsdaten in Echtzeit in Form von dynamischen Dashboards darzustellen, um den Vertriebsteams bessere Einblicke in ihre Leistung zu bieten.

Datenvalidierung

Data Services helfen bei der Überprüfung von Daten auf Richtigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz, um sicherzustellen, dass die Informationen korrekt sind. Ein Versicherungsunternehmen könnte Data Services nutzen, um sicherzustellen, dass Kundendaten korrekt sind, bevor Ansprüche bearbeitet werden.

Datentransformation 

Diese Dienste ermöglichen die Umwandlung von Daten in verschiedene Formate, Strukturen oder Modelle, um sie für unterschiedliche Zwecke nutzbar zu machen. Ein Logistikunternehmen könnte Data Services nutzen, um Lieferdaten in ein standardisiertes Format umzuwandeln, das von verschiedenen Partnern und Systemen genutzt werden kann.

Datenqualität 

Ein Data Service unterstützt bei der Überwachung und Verbesserung der Datenqualität, um sicherzustellen, dass sie verlässlich und präzise sind. Ein Telekommunikationsunternehmen könnte diesen verwenden, um Dubletten in Kundendaten zu identifizieren und zu bereinigen.

Datenarchivierung 

Data Services bieten Möglichkeiten zur langfristigen Aufbewahrung von Daten in sicheren und effizienten Speicherlösungen. Eine Regierungsbehörde könnte diese verwenden, um historische Aufzeichnungen sicher zu archivieren und gleichzeitig einen einfachen Zugriff darauf zu gewährleisten.

Datenmigration 

Bei Systemwechseln oder Aktualisierungen helfen Data Services dabei, Daten von einem System in ein anderes zu übertragen – ohne Verlust oder Beschädigung. Ein Unternehmen, das sein altes CRM-System auf ein neues umstellt, könnte Data Services verwenden, um Kundenkontaktinformationen reibungslos zu übertragen.

Datenzugriffskontrolle

Data Services ermöglichen die Steuerung des Zugriffs auf sensible Daten durch Authentifizierung und Autorisierung, um die Datensicherheit zu gewährleisten. Eine Finanzinstitution könnte diese nutzen, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Mitarbeiter Zugriff auf Finanzdaten von Kunden haben.

Echtzeitdaten 

Die Dienste bieten die Möglichkeit, Echtzeitdaten zu erfassen, zu verarbeiten und zur sofortigen Nutzung verfügbar zu machen. Ein Transportunternehmen könnte diese verwenden, um die Standorte seiner Fahrzeuge in Echtzeit zu verfolgen und Routen entsprechend anzupassen.

Datenarchitektur 

Data Services unterstützen bei der Gestaltung einer effizienten Datenarchitektur, die den Anforderungen der Organisation entspricht. Ein E-Commerce-Unternehmen könnte die Services verwenden, um eine skalierbare Dateninfrastruktur aufzubauen, die den steigenden Datenanforderungen gerecht wird.

Datenreporting 

Die Services ermöglichen die Erstellung von Berichten und Analysen, um Einblicke in vergangene Leistungen und aktuelle Trends zu geben. Ein Bildungsunternehmen könnte die Dienste verwenden, um Leistungsberichte von Schülern und Lehrern zu erstellen und auf dieser Grundlage Verbesserungen vorzunehmen.

Datenmodellierung 

Data Services helfen bei der Erstellung von Datenmodellen, die die Struktur und Beziehungen zwischen verschiedenen Datenarten darstellen. Ein Produktionsunternehmen könnte diese nutzen, um ein Modell für den Materialfluss in der Lieferkette zu erstellen und Engpässe zu identifizieren.

Daten-Backup und Wiederherstellung 

Ein Data Service Management bietet Lösungen für das regelmäßige Backup von Daten sowie deren Wiederherstellung im Falle eines Ausfalls oder einer Störung. Ein IT-Unternehmen könnte dies verwenden, um automatisierte Backup-Routinen einzurichten und im Falle eines Serverausfalls die Daten schnell wiederherzustellen.

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Vorteile von Data Service

Wie Unternehmen von einem Data Service profitieren, hängt davon ab, wo sie den Service einsetzen. Grundsätzlich ermöglichen die Dienste diese Benefits:

VorteilErklärung
Informierte EntscheidungenData Services ermöglichen fundierte Entscheidungen, indem umfassende Daten genutzt werden, um Unsicherheiten zu minimieren und Erfolgschancen zu steigern.
Personalisierte KundenanspracheUnternehmen nutzen Kundendatenanalyse, um maßgeschneiderte Angebote zu erstellen, Kundenbindung zu stärken und den Umsatz zu erhöhen.
Effizientes MarketingDatenoptimierte Marketingstrategien definieren Zielgruppen präziser, überwachen Kampagneneffektivität und optimieren somit die Marketingmaßnahmen.
Proaktiver KundenserviceData Services helfen, Kundenbedürfnisse vorherzusehen und proaktiv Lösungen anzubieten, was die Kundenzufriedenheit steigert.
Optimierte BetriebsabläufeDurch Datenanalyse erkennen Unternehmen Engpässe und Ineffizienzen in Betriebsabläufen, was Kosten senkt und die Produktivität steigert.
RisikomanagementUnternehmen identifizieren durch Marktdatenanalyse frühzeitig potenzielle Risiken und ergreifen Maßnahmen zur Minimierung finanzieller Verluste.
InnovationsförderungData Services erkennen Trends und neue Möglichkeiten, fördern Innovationen und führen zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen.
Effektive RessourcennutzungVerbrauchs- und Produktionsdatenanalyse ermöglicht optimierte Ressourcennutzung, Kostenreduktion und geringere Umweltauswirkungen.
WettbewerbsvorteilUnternehmen, die Daten effektiv nutzen, agieren schneller, reagieren besser auf Veränderungen und verschaffen sich somit einen Wettbewerbsvorteil.
Echtzeit-EinblickeData Services bieten Echtzeit-Einblicke in Geschäftsdaten, erhöhen die Reaktionsfähigkeit und Agilität von Unternehmen.
Partnerschaften und KooperationenDatenaustausch mit Partnern und Lieferanten ermöglicht bessere Beziehungen und die Nutzung von Synergien zwischen den Unternehmen.
KostenkontrolleDurch eine Kostenanalyse können Unternehmen Ausgaben überwachen und kontrollieren, um eine effektive Kostenkontrolle zu gewährleisten.

Herausforderungen von Data Service

Welche Herausforderungen Unternehmen bei einem Data Service meistern müssen, hängt von der Art des Services ab. In der Regel stehen sie dabei vor diesen drei Herausforderungen:

Zusätzliche Compliance-Schritte

Unternehmen müssen möglicherweise zusätzliche rechtliche und regulatorische Anforderungen erfüllen, um sicherzustellen, dass die Daten während der Übertragung und Verarbeitung geschützt sind. Dies umfasst Maßnahmen wie Datenschutzvereinbarungen, Sicherheitszertifikate und möglicherweise auch die Notwendigkeit, Drittanbieter-Audits durchzuführen.

Möglicherweise eingeschränkte Funktionen

Setzen Unternehmen auf eine Cloud-Lösung, könnte eine Data Service Plattform eingeschränkte Funktionalitäten im Vergleich zur lokalen Datenverarbeitung bieten. Denn: Die Service-Plattformen können darauf ausgelegt sein, eine breite Palette von Anwendungen zu unterstützen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die angebotenen Funktionen ihren spezifischen Anforderungen entsprechen, ohne unnötige Kompromisse einzugehen.

Dauer der Datenübertragung

Bei DaaS kann die Geschwindigkeit der Datenübertragung eine Herausforderung darstellen, insbesondere bei großen Datenmengen. Die Übertragung von Daten an den Serviceanbieter und die Rückübertragung der verarbeiteten Daten können Zeit in Anspruch nehmen, was sich auf die Gesamteffizienz der Datenverarbeitung auswirken kann. Dies ist insbesondere bei Echtzeit-Anwendungen kritisch.

Data Service Einführung – So gehts in der Praxis

Um einen Data Service online über eine Cloud (DaaS) einzuführen, müssen Unternehmen diese Schritte vornehmen:

  1. Klarheit über Ziele schaffen

    In einem ersten Schritt definieren Unternehmen klare Ziele für den Einsatz von Data as a Service. Das können beispielsweise eine verbesserte Entscheidungsfindung, Kosteneinsparungen oder die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen sein.

  2. Datenquellen identifizieren und bewerten

    Sie ermitteln dann alle verfügbaren internen und externen Datenquellen. Diese können zum Beispiel Kundendaten, Transaktionsdaten, soziale Medien und externe Marktdaten umfassen. Danach sollten sie die Datenquellen hinsichtlich ihrer Relevanz und Qualität bewerten.

  3. Dateninfrastruktur aufbauen

    Die benötigte technologische Infrastruktur zur Verarbeitung und Speicherung der Daten muss errichtet werden. Dies könnte die Auswahl von Datenbanken, Cloud-Services und anderen Tools umfassen, die die Datenverarbeitung und -speicherung ermöglichen.

  4. Datenschutz und Sicherheit gewährleisten

    Der Schutz der Daten und die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen sind entscheidend. Hierzu müssen Unternehmen angemessene Sicherheitsmaßnahmen ergreifen, um die Daten vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch zu schützen.

  5. Datenprozesse definieren und optimieren

    Unternehmen legen dann klare Prozesse für die Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Bereitstellung der Daten fest. Diese Prozesse sollten sie kontinuierlich optimieren, um Effizienz und Genauigkeit sicherzustellen.

  6. Zugriffsmechanismen und Benutzerrollen festlegen

    Unternehmen definieren, wer Zugriff auf welche Daten hat. Dazu sollten sie Benutzerrollen und Zugriffsmechanismen festlegen, so dass die richtigen Personen die richtigen Daten sehen und nutzen können.

  7. Datenqualität sicherstellen und überwachen

    Die Qualität der bereitgestellten Daten ist von großer Bedeutung. Regelmäßige Überprüfungen und Monitoring-Mechanismen sollten etabliert werden, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, aktuell und zuverlässig sind.

  8. Skalierbarkeit und Performance berücksichtigen

    Der Data Service Provider muss in der Lage sein, mit steigenden Datenmengen umzugehen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Die Skalierbarkeit der Infrastruktur und der Prozesse sollte daher von Anfang an berücksichtigt werden.

  9. Kontinuierliche Überprüfung und Anpassung durchführen

    Unternehmen sollten ihr Data Service Management regelmäßig überprüfen, um sicherzustellen, dass sie die gesteckten Ziele erreichen. Anpassungen können nötig sein, um Veränderungen im Unternehmen oder auf dem Markt gerecht zu werden.

Data Service Provider Konfuzio

Mit der API und den Servern von Konfuzio können Unternehmen ihren eigenen Datenservice aufbauen. Dabei ermöglicht der Data Service Provider sowohl eine DaaS- als auch eine On-Premise-Lösung. Auf diese Weise holen sich Unternehmen eine leistungsstarke Plattform ins Haus, die Daten über Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen automatisiert analysiert, extrahiert und an angeschlossene Workflows übergibt. Unternehmen können auf diese Weise im Geschäftsalltag schneller bessere Entscheidungen treffen.

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FAQ

Wie lautet eine Data Service Definition?

Ein Data Service bietet Datenverwaltung und -nutzung für Unternehmen. Er organisiert, speichert und teilt Daten effizient, darunter strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten. Durch Schnittstellen im Data Service Hub greifen Entwickler auf Daten zu und integrieren sie in Anwendungen, wodurch Flexibilität und Interoperabilität gefördert werden. Ein Data Service Management optimiert Abläufe, ermöglicht datengestützte Entscheidungen und fördert Innovationen durch Analyse und Visualisierung.

Wie profitieren Unternehmen von einem Data Service?

Unternehmen profitieren von einem Data Service durch verbesserte Entscheidungsfindung, personalisierte Kundenansprache, effizientere Prozesse und Wettbewerbsvorteile. Dafür liefern Data Services Echtzeitdaten. Unternehmen können ihre Daten so präziser und schneller bewerten und ihre Betriebsabläufe optimieren.

Wie macht KI einen Data Service online besser?

KI verbessert Online Data Services, indem sie Daten automatisiert analysiert, Muster erkennt und präzise Vorhersagen trifft. Machine Learning optimiert dabei konstant die vorhandenen Algorithmen – und verbessert so die Ergebnisse. In der Praxis verfügen Unternehmen auf diese Weise über hocheffiziente und genaue Daten.

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Avatar von Jan Schäfer

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