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Was ist Datenmanagement für Unternehmensanwendungen?

Was ist Datenmanagement für Unternehmensanwendungen?

Von Finanzprognosen über Lieferketten bis hin zu Produktentwicklung, Marketing und Vertrieb: Daten spielen eine entscheidende Rolle beim Betreiben eines modernen Unternehmens. Je effizienter Sie Ihre Daten verwalten können, desto wettbewerbsfähiger können Sie sein. Datenmanagement für Unternehmensanwendungen beschäftigt sich mit dem Organisieren, Transportieren und Verwalten von Daten im erforderlichen Umfang.

Nehmen Sie ein typisches Unternehmen mit seinen unterschiedlichen Abteilungen und ordnen Sie die Arten von Daten zu, die in jedem dieser Geschäftsbereiche generiert werden oder dafür interessant sein könnten. Das könnte in etwa aussehen wie folgt:

  • Kundenbeziehungsmanagement (CRM): Kundennamen, Feedback, Adressen, Zielgruppen, Einkaufshistorie und Produktpräferenzen
  • Produktentwicklung: Funktionsanfragen, Qualitätsberichte, Nachverfolgbarkeit und Herstellungsprobleme
  • Produktmarketing und Vertrieb: Umrechnungskurse, Klickraten, Eindrücke und Verkaufszahlen

Es ist leicht zu erkennen, wie Informationen aus einem System für ein anderes System von Interesse sein könnten. So könnte das Produktentwicklungsteam beispielsweise Kunden-Feedback auf Ideen für neue Funktionen untersuchen. Jedes System erhält eine eigene Unternehmens-App. Daraus leitet sich die Bezeichnung „Datenmanagement für Unternehmensanwendungen“ ab. 

Das Datenmanagement wird sogar noch komplizierter, da nicht alle Daten innerhalb einer Organisation geteilt werden können oder sollten. Zum einen erfordern Datenschutzgesetze streng regulierte Berechtigungen für personenbezogene Daten, zum anderen können manche Daten für bestimmte Abteilungen schlicht irrelevant sein. 

Folglich ging es beim Datenmanagement bisher darum, unterschiedliche Software- und Storage-Umgebungen – eine ungeordnete Sammlung von Datensilos und Unternehmens-Apps – zu integrieren. Glücklicherweise gibt es eine einfachere Möglichkeit, Daten auf Unternehmensebene zu verwalten: Data Hubs.

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Data Hubs machen das Anwendungsdatenmanagement leichter

Beim Management von Anwendungsdaten geht es darum, sich darin zurechtzufinden, wie Daten sich innerhalb einer Organisation bewegen. Das Konsolidieren einer verteilten Ansammlung von Storage-Silos und Unternehmens-Apps in einem intelligenten Data Hub kann vieles erleichtern.

Ein  Data Hub  ist eine Storage-Architektur, die Ihre Storage-Infrastruktur zu einer einheitlichen Schnittstelle konsolidiert, die es jedem Benutzer leichter macht, benötigte Daten abzurufen. Der Data Hub verwaltet automatisch die Governance und Qualität der Daten über Benutzerberechtigungen und automatisierte Workflows. Zuletzt wurden auch maschinelles Lernen und KI mit eingebunden, um intelligente Data Hubs zu schaffen, die Daten in relevante Erkenntnisse für viele unterschiedliche Benutzer umwandeln können.

Warum Pure Storage für moderne Datenanalysen?

Unternehmenslösungen von Pure Storage® kombinieren die Vorteile von nativen All-NVMe-Storage-Arrays mit einem hochmodernen Data Hub für alle Ihre Anforderungen hinsichtlich File-, Object- und Block-Storage. Mit Pure können Sie:

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  • echte Hybrid-Cloud-Flexibilität mit nahtloser Datenmobilität erreichen
  • Datensilos in einem hochgradig parallelen, skalierbaren Data Hub zusammenführen
  • Datenbankoperationen und Datenanalysen über alle Ihre Geschäfts-Apps hinweg optimieren

Pure Storage liefert unbegrenzte Workloads durch das Modernisieren des Anwendungsdatenmanagements.

09/2025
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Lösungsprofil
5 pages

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Your scenario prioritizes the selected outcomes. You can modify or choose next to confirm.
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What’s your role and industry?
We've inferred your role based on your scenario. Modify or confirm and select your industry.
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Defines the strategy and the decision making process
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Manages IT infrastructure operations and the technical evaluations
Business leadership team
Responsible for achieving business outcomes
Security team
Owns the policies for security, incident management, and recovery
Application team
Owns the business applications and application SLAs
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Tell us about your infrastructure and workload needs. We chose a few based on your scenario.
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Databases
Oracle, SQL Server, SAP HANA, open-source

Key benefits:

  • Instant, space-efficient snapshots

  • Near-zero-RPO protection and rapid restore

  • Consistent, low-latency performance

 

AI/ML and analytics
Training, inference, data lakes, HPC

Key benefits:

  • Predictable throughput for faster training and ingest

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Data protection and recovery
Backups, disaster recovery, and ransomware-safe restore

Key benefits:

  • Immutable snapshots and isolated recovery points

  • Clean, rapid restore with SafeMode™

  • Detection and policy-driven response

 

Containers and Kubernetes
Kubernetes, containers, microservices

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  • Reliable, persistent volumes for stateful apps

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  • Multi-cloud portability and consistent ops
Cloud
AWS, Azure

Key benefits:

  • Consistent data services across clouds

  • Simple mobility for apps and datasets

  • Flexible, pay-as-you-use economics

 

Virtualization
VMs, vSphere, VCF, vSAN replacement

Key benefits:

  • Higher VM density with predictable latency

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Data storage
Block, file, and object

Key benefits:

  • Consolidate workloads on one platform

  • Unified services, policy, and governance

  • Eliminate silos and redundant copies

 

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