{"id":79806,"date":"2023-09-19T05:33:05","date_gmt":"2023-09-19T05:33:05","guid":{"rendered":"https:\/\/barc.com\/de\/?p=79806"},"modified":"2024-03-04T12:49:33","modified_gmt":"2024-03-04T12:49:33","slug":"datenprodukte-erstellen-mit-one-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/barc.com\/de\/datenprodukte-erstellen-mit-one-data\/","title":{"rendered":"Datenprodukte erstellen mit One Data: Analysteneinsch\u00e4tzung"},"content":{"rendered":"\n

Worum geht\u2019s bei One Data?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

One Data adressiert das Integrationsproblem in verteilten Datenlandschaften. Im Kontext von Data Mesh<\/a> soll One Data vor allem den Zugriff und die Bereitstellung vertrauensw\u00fcrdiger, kuratierter Datenprodukte in einer zentralen Plattform beschleunigen und vereinfachen. Datenproduzenten werden bei der Erstellung und Ver\u00f6ffentlichung von Datenprodukten unterst\u00fctzt, wie der Zusatz \u201eData Product Builder\u201c verr\u00e4t. Ein gro\u00dfer Mehrwert der L\u00f6sung liegt in der Verk\u00fcrzung des Prozesses zur Bereitstellung von Datenprodukten durch Automation und AI.<\/p>\n\n\n\n

Wer ist One Data?<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Das Unternehmen wurde 2013 mit Namen One Logic durch Dr. Andreas B\u00f6hm in Passau gegr\u00fcndet und im Jahre 2023 in One Data<\/a> umbenannt, um den Wandel von einer Beratungsfirma zu einem Softwareanbieter zu unterstreichen. Das Unternehmen besch\u00e4ftigt heute mehr als 300 Mitarbeiter an vier Standorten in Deutschland und bedient sch\u00e4tzungsweise zwischen 10 bis 50 namenhafte Kunden. Die genaue Anzahl der Kunden wollte man mir nicht nennen. Unter Ihnen sind thyssenkrupp, Schott AG und Porsche.<\/p>\n\n\n\n

2021 gab es eine Finanzspritze im zweistelligen Millionenbetrag der Beteiligungsgesellschaft Salvia<\/a>, um die Software weiterzuentwickeln und das Unternehmen st\u00e4rker im Markt zu verankern. So findet sich One Data auch h\u00e4ufig auf den einschl\u00e4gigen Konferenzen und bietet die Chance zum n\u00e4heren Kennenlernen, bspw. auf der BARC Konferenz \u201eThe Heart of Data Mesh & Fabric<\/a>\u201c.<\/p>\n\n\n\n

Das bevorzugte Kundenprofil ist gekennzeichnet durch hohen Umsatz, Internationalit\u00e4t, viele Mitarbeiter und gro\u00dfe, komplexe Datenlandschaften, in denen die Automatismen von One Data ihren Mehrwert richtig entfalten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Die Software wird gr\u00f6\u00dftenteils durch One Data selbst implementiert. Dabei kann auf das Know-how eines erfahrenen Teams zur\u00fcckgegriffen werden. Alternativ kann die Software \u00fcber Partner implementiert und betrieben werden, bspw. cimt, Sieger Consulting, Woodmark AG, QuinScape, Five1, M2 Consulting oder biztory (hier findet man eine Liste aller Partner)<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

One Data \u2013 \u201eAI-gest\u00fctzter Data Product Builder\u201c<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

One Data adressiert mit seiner Software in erster Linie Probleme mit Datenintegration in verteilten Datenlandschaften. Im Kontext von Data Mesh soll One Data vor allem den Zugriff und die Bereitstellung vertrauensw\u00fcrdiger, kuratierter Daten beschleunigen und vereinfachen. Datenproduzenten werden bei der Erstellung und Ver\u00f6ffentlichung von Datenprodukten unterst\u00fctzt, wie der Zusatz \u201eData Product Builder\u201c verr\u00e4t. <\/p>\n\n\n\n

Dies kann auch per Self-Service durch fachliche Anwender erfolgen \u2013 dank einfacher Benutzerfunktionen oder automatisierten Workflows. Die fachliche Nutzbarkeit unterliegt aber auch Einschr\u00e4nkungen, vor allem im Design von komplexen Datenmanipulationen oder Mappings, da hierf\u00fcr viel Coding erforderlich ist und es sich somit nicht f\u00fcr fachliche Nutzer eignet \/Stichwort: komplexe Mappingregeln).<\/p>\n\n\n\n

Im Mittelpunkt steht eine interaktive \u201ewabenartige\u201c Karte als Repr\u00e4sentation der Datenlandschaft. Diese bietet eine Sicht auf die aktuellen Data Assets in unterschiedlichen Abstraktionsebenen (z. B. Datensicht, Dom\u00e4nensicht, Systemsicht oder Datenproduktsicht) und hilft dem Anwender bei der Orientierung und Navigation durch komplexe Datendschungel. Einzelne Waben (bspw. eine Tabelle) k\u00f6nnen gezielt untersucht und vom Nutzer per Kontextmen\u00fc bearbeitet werden, bspw. k\u00f6nnen Nutzer Verkn\u00fcpfungen angelegen, Datenprodukte ver\u00f6ffentlichen oder DQ-Regeln hinterlegen.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 1: One Data – Interaktive Datenlandkarte mit Sicht auf Data Assets.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Der Data Product Builder unterst\u00fctzt den gesamten Prozess von der Anbindung verschiedener Datenquellen, Datenanalyse und -aufbereitung, Qualit\u00e4tssicherung bis hin zur Datenbereitstellung und bietet Schnittstellen zur direkten Integration der Datenprodukte in bestehende Prozesse oder Applikationen.<\/p>\n\n\n\n

Dabei kommen patentierte Verkn\u00fcpfungsalgorithmen und automatisierte Workflows zum Einsatz. Diese unterst\u00fctzen den gesamten Prozess, bspw. in der Harmonisierung von Datenbest\u00e4nden oder Verkn\u00fcpfung von Data Assets. Dies kann automatisiert erfolgen durch die Anwendung smarter Algorithmen, die Zusammenh\u00e4nge zwischen Daten z. B. \u00fcber \u00c4hnlichkeitsanalysen erkennen. Beispielsweise k\u00f6nnen durch die Anwendung eines Levensthein-Algorithmus \u00c4hnlichkeiten zwischen Beschreibungsfeldern festgestellt und so ein Zusammenhang abgeleitet werden. Einfache Mappings \u00e0 la PK-FK gehen nat\u00fcrlich auch \ud83d\ude0a.<\/p>\n\n\n\n

In der klinischen Demo sah die Integration schon recht smart und chic aus, aber eine richtige Meinung zur Leistungsf\u00e4higkeit der KI-Algorithmen in echten Szenarien konnte ich mir nicht bilden. Fakt ist allerdings, das One Data seit 2013 als Spezialist f\u00fcr KI zur Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen in komplexen Datenlandschaften gilt. Auch die Roadmap zeigt vor allem Investitionen in den Ausbau von KI-Funktionen, wie KI-generierte Datenprodukt-Beschreibungen, KI-generierter SQL und Python Code oder KI-generierte Datenqualit\u00e4ts- und Anomalie-Checks und unterstreicht die Ausrichtung und Expertise des Unternehmens.<\/p>\n\n\n\n

Die Software repliziert und persistiert im ersten Schritt keine Daten. Es werden ausschlie\u00dflich Metadaten und optional Beispieldaten (Samples) in das zentrale One Data Datenmodell integriert. Diese Metadaten sind in einer Graph-\u00e4hnlichen Struktur bestehend aus Knoten, Kanten und Attributen abgelegt und unterst\u00fctzen den Datenproduzenten in der Erstellung von Datenprodukten. <\/p>\n\n\n\n

Erst mit der Ver\u00f6ffentlichung des Datenproduktes speichert die Software die eigentlichen Daten in einem Data Layer, der auf einem beliebigen Speichersystem des Kunden ausgepr\u00e4gt werden kann. Der Zugriff auf die Daten kann dann \u00fcber verschiedene Drittanbieter-Tools erfolgen. Die Zugriffssteuerung auf diese Datenprodukte \u00fcbernimmt One Data.<\/p>\n\n\n\n

Wer sollte sich One Data anschauen?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Der Selbstauskunft nach pr\u00e4feriert One Data Gro\u00dfunternehmen mit Umsatz von mehr als 250 Millionen Euro und hohen Mitarbeiterzahlen jenseits der 1.000, die gro\u00dfe, komplexe Datenlandschaften aufweisen. Die starke Ausrichtung zu Data Mesh setzt mehr oder weniger den Wunsch der Kunden voraus, dass Anwender Datenprodukte im Self-Service beziehen wollen, in einem Umfeld, das gepr\u00e4gt ist von dezentraler Datenverantwortung und f\u00f6derierter Governance. (Wer mehr zu den S\u00e4ulen des Data Meshs und Datenprodukten erfahren will, findet hier die BARC Research Note<\/a>: Entmystifizierung von Data Mesh: Wie man das Potential von Datenprodukten freisetzt.<\/p>\n\n\n\n

Diese Grundannahmen lassen folgenden Schluss hinsichtlich One Data zu:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Man kann davon ausgehen, dass die Software relativ teuer ist (ich habe keine genauen Informationen zu Lizenzpreisen). Der hohe Lizenzpreis braucht daher einen entsprechenden Gegenwert, der erst in gro\u00dfen, komplexen Szenarien mit vielen Anwendungsf\u00e4llen eintreten wird. Grundvoraussetzung ist, datengetrieben zu agieren und die Identifikation und Umsetzung entsprechender Anwendungsf\u00e4lle strategisch zu betreiben, um letztendlich Gesch\u00e4ftsnutzen aus den Investitionen in Daten zu erhalten.<\/p>\n\n\n\n

One Data kann dann insbesondere unterst\u00fctzen<\/strong><\/h4>\n\n\n\n