Was ist Datenorchestrierung?

Datenorchestrierung ist der Prozess der Organisation, Koordination und Verwaltung verschiedener datenbezogener Aufgaben und Arbeitsabläufe über mehrere Systeme, Anwendungen und Speicherorte hinweg. Dazu gehört die Automatisierung der Bewegung, Umwandlung und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, um sicherzustellen, dass die richtigen Daten den richtigen Benutzern oder Anwendungen zur richtigen Zeit zur Verfügung stehen.

In der heutigen datengesteuerten Geschäftsumgebung haben Unternehmen mit riesigen Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu tun, darunter Datenbanken, Cloud-Speicher, IoT-Geräte und Drittanbieteranwendungen. Die Datenorchestrierung fungiert als Dirigent, der diese unterschiedlichen Datenströme zu einer kohärenten, effizienten und wertvollen Ressource für das Unternehmen harmonisiert.

Das Hauptziel der Datenorchestrierung besteht darin, einen nahtlosen Datenfluss im gesamten Unternehmen zu schaffen, Datensilos aufzubrechen und sicherzustellen, dass die Daten in allen relevanten Systemen und Abteilungen konsistent, genau und zugänglich sind. Diese Orchestrierung ermöglicht es Unternehmen, auf der Grundlage eines umfassenden Überblicks über ihre Datenlandschaft fundiertere Entscheidungen zu treffen, die betriebliche Effizienz zu verbessern und Innovationen voranzutreiben.

Wie profitieren Unternehmen von der Datenorchestrierung?

Die Datenorchestrierung bietet Unternehmen in verschiedenen Branchen zahlreiche Vorteile. Hier sind einige wichtige Vorteile:

1. Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch die Konsolidierung und Organisation von Daten aus verschiedenen Quellen bietet die Datenorchestrierung einen ganzheitlichen Überblick über die Informationen eines Unternehmens. Diese umfassende Perspektive ermöglicht es den Führungskräften, fundiertere, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Durch den Zugriff auf aktuelle, genaue Daten aus dem gesamten Unternehmen können Entscheidungsträger Trends erkennen, Chancen erkennen und Herausforderungen effektiver angehen.
2. Verbesserte betriebliche Effizienz: Die Datenorchestrierung automatisiert viele datenbezogene Aufgaben, die bei manueller Ausführung zeitaufwändig und fehleranfällig wären. Durch diese Automatisierung werden IT-Teams und Datenwissenschaftler entlastet, so dass sie sich auf strategischere Initiativen konzentrieren können. Durch die Rationalisierung von Datenabläufen können Unternehmen effizienter arbeiten, Kosten senken und die Produktivität steigern.
3. Verbesserte Datenqualität und -konsistenz: Datenorchestrierungstools enthalten häufig Funktionen zur Datenbereinigung, -validierung und -umwandlung. Diese Funktionen tragen dazu bei, dass die Daten in allen Systemen genau, konsistent und korrekt formatiert sind. Qualitativ hochwertige Daten sind die Voraussetzung für zuverlässige Analysen, Berichte und Entscheidungen.
4. Kürzere Zeit bis zur Einsicht: Mit Datenorchestrierung können Unternehmen die Zeit für die Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Daten verkürzen. Durch die Automatisierung von Datenpipelines und die Integration verschiedener Datenquellen können Unternehmen schneller Erkenntnisse gewinnen und so schneller auf Marktveränderungen und Kundenanforderungen reagieren.
5. Skalierbarkeit und Flexibilität: Wenn Unternehmen wachsen und sich ihre Datenanforderungen weiterentwickeln, können Datenorchestrierungslösungen skaliert werden, um wachsende Datenmengen und neue Datenquellen aufzunehmen. Diese Skalierbarkeit stellt sicher, dass die Dateninfrastruktur das Wachstum des Unternehmens ohne größere Überholungen oder Unterbrechungen unterstützen kann.

Was sind die wichtigsten Komponenten einer Strategie zur Datenorchestrierung?

Eine umfassende Strategie zur Datenorchestrierung umfasst in der Regel mehrere Schlüsselkomponenten:

1. Datenintegration: Hier geht es um die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen zu einer einheitlichen Ansicht. Datenintegrationstools und -techniken werden verwendet, um Daten aus verschiedenen Systemen zu extrahieren, sie in ein gemeinsames Format umzuwandeln und in ein Zielsystem oder Data Warehouse zu laden.
2. Verwaltung von Datenpipelines: Datenpipelines sind Abfolgen von Datenverarbeitungsschritten, die Daten von der Quelle zum Ziel bringen. Eine Strategie zur Datenorchestrierung umfasst die Entwicklung, Implementierung und Verwaltung dieser Pipelines, um einen effizienten Datenfluss im gesamten Unternehmen zu gewährleisten.
3. Verwaltung von Metadaten: Metadaten liefern Kontext und Informationen über die Daten, die orchestriert werden. Ein robustes Metadatenverwaltungssystem ist entscheidend für das Verständnis der Datenherkunft, die Gewährleistung der Datenqualität und die Erleichterung der Datenerkennung und -verwaltung.
4. Verwaltung der Datenqualität: Diese Komponente konzentriert sich auf die Aufrechterhaltung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten in allen Systemen. Es umfasst Prozesse zur Datenbereinigung, -validierung und -anreicherung.
5. Datenverwaltung: Strategien zur Datenorchestrierung sollten Data-Governance-Richtlinien einschließen, um die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten, die Datensicherheit zu erhalten und die Datenzugriffsrechte im gesamten Unternehmen zu verwalten.
6. Überwachung und Optimierung: Die kontinuierliche Überwachung von Daten-Workflows und Pipelines ist unerlässlich, um Probleme schnell zu erkennen und zu beheben. Zu dieser Komponente gehört auch die Optimierung von Datenprozessen zur Verbesserung der Leistung und Effizienz.
7. Datenkatalog: Ein Datenkatalog dient als zentraler Aufbewahrungsort für Informationen über die Datenbestände des Unternehmens. Es hilft den Nutzern, die Daten, die sie für ihre Arbeit benötigen, zu entdecken, zu verstehen und darauf zuzugreifen.

Wie unterstützt die Datenorchestrierung Initiativen zur digitalen Transformation?

Die Datenorchestrierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Unterstützung von Initiativen zur digitalen Transformation, da sie es Unternehmen ermöglicht, ihre Datenbestände effektiver zu nutzen. So geht's:

1. Ermöglichung datengesteuerter Kulturen: Die Datenorchestrierung erleichtert den Mitarbeitern im gesamten Unternehmen den Zugriff auf Daten und deren Nutzung bei ihrer täglichen Arbeit. Diese Zugänglichkeit fördert eine datengesteuerte Kultur, in der Entscheidungen auf allen Ebenen auf der Grundlage relevanter, aktueller Informationen getroffen werden.
2. Unterstützung für fortschrittliche Analysen und KI: Durch die Bereitstellung einer einheitlichen und konsistenten Datenansicht legt die Datenorchestrierung die Grundlage für fortschrittliche Analysen und Initiativen für künstliche Intelligenz. Diese Technologien erfordern große Mengen an hochwertigen Daten, die durch Datenorchestrierung bereitgestellt werden können.
3. Erleichterung der Cloud-Migration: Wenn Unternehmen ihre Abläufe in die Cloud verlagern, hilft die Datenorchestrierung bei der Bewältigung der Komplexität von Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen. Sie sorgt dafür, dass Daten nahtlos zwischen lokalen Systemen und verschiedenen Cloud-Plattformen fließen können.
4. Verbessern der Kundenerfahrung: Die Datenorchestrierung ermöglicht es Unternehmen, durch die Integration von Daten aus verschiedenen Berührungspunkten eine 360-Grad-Sicht auf ihre Kunden zu erstellen. Dieser umfassende Überblick ermöglicht es Unternehmen, ihre Angebote zu personalisieren und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
5. Beschleunigung der Innovation: Durch den schnelleren Zugang zu verschiedenen Datensätzen können Unternehmen schneller experimentieren, neue Ideen testen und innovative Produkte und Dienstleistungen schneller auf den Markt bringen.
6. Verbesserung der betrieblichen Flexibilität: Die Datenorchestrierung ermöglicht es Unternehmen, sich schneller an veränderte Marktbedingungen anzupassen, indem sie Dateneinblicke in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit liefert. Diese Agilität ist in der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt von entscheidender Bedeutung.

Welche Herausforderungen bewältigt die Datenorchestrierung in modernen Datenumgebungen?

Die Datenorchestrierung befasst sich mit mehreren kritischen Herausforderungen in modernen Datenumgebungen:

1. Datensilos: Viele Unternehmen kämpfen mit Datensilos, in denen Informationen in verschiedenen Abteilungen oder Systemen isoliert sind. Die Datenorchestrierung bricht diese Silos auf, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen integriert und eine einheitliche Sicht auf die Informationen des Unternehmens bietet.
2. Datenvolumen und -vielfalt: Das exponentielle Wachstum des Datenvolumens und die zunehmende Vielfalt der Datentypen (strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert) können herkömmliche Datenverwaltungsansätze überfordern. Die Datenorchestrierung bietet die Werkzeuge und Prozesse, um diese Komplexität effektiv zu bewältigen.
3. Datenverarbeitung in Echtzeit: Viele Geschäftsprozesse erfordern heute die Verarbeitung von Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit. Die Datenorchestrierung ermöglicht die Erstellung effizienter Datenpipelines, die Streaming-Daten verarbeiten und zeitnahe Erkenntnisse liefern können.
4. Probleme mit der Datenqualität: Inkonsistente oder ungenaue Daten können zu einer schlechten Entscheidungsfindung und betrieblichen Ineffizienzen führen. Die Datenorchestrierung umfasst Prozesse zur Verwaltung der Datenqualität, um sicherzustellen, dass die Daten in allen Systemen sauber, konsistent und zuverlässig sind.
5. Einhaltung von Vorschriften und Sicherheit: Angesichts zunehmender gesetzlicher Vorschriften und Bedrohungen der Cybersicherheit müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten ordnungsgemäß verwaltet und gesichert werden. Strategien zur Datenorchestrierung umfassen Governance- und Sicherheitsmaßnahmen, um diese Bedenken auszuräumen.
6. Qualifikationsdefizite: Viele Unternehmen haben einen Mangel an qualifizierten Datenexperten. Tools zur Datenorchestrierung bieten häufig benutzerfreundliche Schnittstellen und Automatisierungsfunktionen, die dazu beitragen können, diese Qualifikationslücke zu schließen und die Datenverwaltung für ein breiteres Spektrum von Benutzern zugänglich zu machen.

Wie hängt die Datenorchestrierung mit Konzepten wie DataOps und Data Fabric zusammen?

Die Datenorchestrierung steht in engem Zusammenhang mit Konzepten wie DataOps und Data Fabric und ist häufig mit diesen integriert:

DataOps: DataOps ist ein Ansatz für die Datenverwaltung, der den Schwerpunkt auf Zusammenarbeit, Automatisierung und kontinuierliche Bereitstellung von Daten legt. Die Datenorchestrierung ist eine Schlüsselkomponente von DataOps, da sie die Tools und Prozesse für die Automatisierung von Daten-Workflows bereitstellt und den reibungslosen Datenfluss im gesamten Unternehmen gewährleistet. Während DataOps umfassendere organisatorische und kulturelle Aspekte umfasst, konzentriert sich die Datenorchestrierung auf die technische Implementierung von Datenmanagementprozessen.

Datenstruktur: Eine Datenstruktur ist eine Architektur, die die End-to-End-Integration verschiedener Datenpipelines und Cloud-Umgebungen durch den Einsatz intelligenter und automatisierter Systeme erleichtert. Die Datenorchestrierung kann als ein entscheidendes Element bei der Implementierung einer Data Fabric angesehen werden. Sie stellt die Mechanismen für die Verwaltung und Koordinierung der Datenflüsse innerhalb der Fabric bereit und sorgt dafür, dass die Daten über verschiedene Umgebungen und Anwendungen hinweg zugänglich und nutzbar sind.

Sowohl DataOps als auch Data-Fabric-Konzepte zielen darauf ab, agilere, effizientere und integrierte Datenökosysteme zu schaffen. Die Datenorchestrierung dient als grundlegende Technologie, die diese Ansätze ermöglicht, indem sie die notwendigen Tools für die Automatisierung und Verwaltung komplexer Datenworkflows bereitstellt.

Wie kann die Datenorchestrierung die spezifischen Anforderungen von Unternehmen erfüllen?

Unternehmen verfügen oft über komplexe, umfangreiche Datenumgebungen, die ausgefeilte Lösungen zur Datenorchestrierung erfordern. Im Folgenden werden einige wichtige Möglichkeiten der Datenorchestrierung für unternehmensspezifische Anforderungen beschrieben:

1. Umgang mit komplexen Altsystemen: Viele Unternehmen haben Altsysteme, die für ihren Betrieb wichtig sind, aber nur schwer in moderne Datenplattformen integriert werden können. Die Datenorchestrierung bietet Werkzeuge und Techniken, um diese Altsysteme mit neueren Technologien zu verbinden und sicherzustellen, dass wertvolle historische Daten in aktuelle Analyse- und Entscheidungsprozesse einbezogen werden können.
   
   Datenorchestrierungsplattformen können Konnektoren oder APIs erstellen, über die Altsysteme mit modernen Data Warehouses oder Cloud-Plattformen kommunizieren können. Diese Integration ermöglicht es Unternehmen, ihre bestehenden Investitionen zu nutzen und gleichzeitig ihre Dateninfrastruktur schrittweise zu modernisieren.
2. Unterstützung globaler Operationen: Unternehmen sind oft in mehreren geografischen Regionen tätig, jede mit ihren eigenen Rechenzentren, Vorschriften und Geschäftsprozessen. Die Datenorchestrierung hilft bei der Bewältigung dieser Komplexität durch:
• Koordinierung des Datenflusses über verschiedene Zeitzonen und Regionen hinweg.
• Sicherstellung der Einhaltung der verschiedenen Datenschutzbestimmungen (z. B. GDPR in Europa, CCPA in Kalifornien).
• Bereitstellung eines einheitlichen Überblicks über globale Vorgänge unter Berücksichtigung der Anforderungen an die lokale Datenhoheit.
3. Skalierbarkeit für große Datenmengen: Unternehmen haben mit enormen Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu tun. Lösungen für die Datenorchestrierung in Unternehmen müssen hoch skalierbar sein, damit sie funktionieren:
   • Analyse von Petabytes oder sogar Exabytes an Daten.
   • Hunderttausende von gleichzeitigen Datenpipelines.
   • Echtzeit-Datenströme von Millionen von IoT-Geräten oder Benutzerinteraktionen.
   
   Plattformen für die Datenorchestrierung auf Unternehmensebene nutzen verteilte Rechnerarchitekturen und können Ressourcen dynamisch zuweisen, um diese massiven Arbeitslasten effizient zu verwalten.
4. Erweiterte Sicherheit und Governance: Unternehmen, insbesondere solche in regulierten Branchen, benötigen robuste Sicherheits- und Governance-Funktionen. Die Datenorchestrierung für Unternehmen umfasst:
• Fein abgestufte Zugriffskontrollen und rollenbasierte Berechtigungen.
• Prüfpfade für alle Datenzugriffe und -bewegungen.
• Verfolgung der Datenherkunft, um den Ursprung und die Umwandlungen von Daten zu verstehen.
• Verschlüsselung von Daten sowohl im Ruhezustand als auch bei der Übertragung.
• Integration in Identitätsmanagementsysteme von Unternehmen.
5. Unterstützung für Multi-Cloud und Hybrid-Cloud: Viele Unternehmen nutzen mehrere Cloud-Anbieter neben ihrer lokalen Infrastruktur. Datenorchestrierungslösungen für Unternehmen müssen in der Lage sein:
• Nahtloses Verschieben von Daten zwischen verschiedenen Cloud-Plattformen (z. B. AWS, Azure, Google Cloud).
• Orchestrierung des Datenflusses zwischen lokalen Rechenzentren und Cloud-Umgebungen.
• Optimieren Sie die Datenplatzierung aus Kosten-, Leistungs- und Compliance-Gründen.
6. Unterstützung für verschiedene Datentypen und Anwendungsfälle: Unternehmen haben in der Regel ein breites Spektrum an Datentypen und Anwendungsfällen. Plattformen zur Datenorchestrierung müssen dies unterstützen:
• Strukturierte Daten aus relationalen Datenbanken.
• Semi-strukturierte Daten wie JSON oder XML.
• Unstrukturierte Daten wie Textdokumente, Bilder und Videos.
• Streaming-Daten von IoT-Geräten oder Echtzeit-Transaktionen.
• Stapelverarbeitung für groß angelegte Analysen.
7. Integration in Unternehmenssoftware-Ökosysteme: Unternehmen nutzen oft eine Vielzahl spezialisierter Softwarelösungen. Plattformen zur Datenorchestrierung müssen sich integrieren lassen:
• ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning).
• Plattformen für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM).
• Systeme für das Management der Lieferkette.
• Business Intelligence und Analysetools.
8. Hohe Verfügbarkeit und Notfallwiederherstellung: Für Unternehmen sind Daten geschäftskritisch. Lösungen für die Datenorchestrierung müssen Folgendes bieten:
• Hochverfügbarkeitskonfigurationen zur Gewährleistung eines kontinuierlichen Datenflusses.
• Robuste Disaster-Recovery-Funktionen mit geografischer Redundanz.
• Automatisierte Failover- und Wiederherstellungsprozesse zur Minimierung von Ausfallzeiten.
9. Anpassbarkeit und Erweiterbarkeit: Jedes Unternehmen hat einzigartige Anforderungen. Datenorchestrierungsplattformen für Unternehmen sollten Folgendes bieten:
• APIs und SDKs für benutzerdefinierte Integrationen.
• Die Möglichkeit, benutzerdefinierte Datentransformationen und Regeln zu erstellen und einzusetzen.
• Flexibilität bei der Anpassung an branchenspezifische oder gesetzliche Anforderungen.
10. Änderungsmanagement und Versionskontrolle: In großen Unternehmen können Änderungen an Datenpipelines weitreichende Auswirkungen haben. Lösungen zur Datenorchestrierung sollten dies ermöglichen:
• Versionskontrolle für Datenpipelines und Orchestrierungsworkflows.
• Testumgebungen zur Validierung von Änderungen vor dem Produktionseinsatz.
• Rollback-Funktionen für den Fall von Problemen.
11. Leistungsüberwachung und -optimierung: Unternehmen benötigen detaillierte Einblicke in ihren Datenbetrieb. Fortschrittliche Plattformen zur Datenorchestrierung bieten:
    • Echtzeitüberwachung der Leistung der Datenpipeline.
    • Vorausschauende Wartung, um potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten.
    • Automatisierte Optimierungsvorschläge zur Verbesserung der Effizienz des Datenflusses.
    
    Durch die Berücksichtigung dieser unternehmensspezifischen Anforderungen wird die Datenorchestrierung zu einer entscheidenden Komponente für die effektive Verwaltung und Nutzung von Datenbeständen in großen, komplexen Unternehmensumgebungen. Sie ermöglicht es Unternehmen, trotz ihrer Größe und Komplexität flexibel und innovativ zu bleiben und potenzielle Datenprobleme in Wettbewerbsvorteile zu verwandeln.

Wie hilft OpenText bei der Datenorchestrierung?

Wir bei OpenText wissen um die entscheidende Rolle, die eine effektive Datenorchestrierung in heutigen Unternehmensumgebungen spielt. Unsere Lösungen sind auf die komplexen Datenverwaltungsanforderungen großer Unternehmen zugeschnitten und ermöglichen es ihnen, das volle Potenzial ihrer Informationsressourcen auszuschöpfen.

Unser Ansatz zur Datenorchestrierung ist umfassend und auf die besonderen Herausforderungen von Unternehmenskunden zugeschnitten. Hier erfahren Sie, wie OpenText bei der Datenorchestrierung hilft:

Vereinheitlichtes Informationsmanagement: OpenText™ Extended ECM ist unsere Enterprise Content Management Plattform und dient als Grundlage für unsere Datenorchestrierung. Es ermöglicht Kunden die Integration von Inhaltsdiensten in führende Unternehmensanwendungen und schafft so eine zentrale Quelle für alle Unternehmensinformationen. Diese Integration ist entscheidend für den Abbau von Datensilos und die Gewährleistung eines einheitlichen Informationszugriffs im gesamten Unternehmen.

Intelligente Automatisierung: Die OpenText™ Magellan Plattform bringt Data Discovery mit künstlicher Intelligenz und Analytik in den Daten-Orchestrierungsprozess. Unsere Lösung ist in der Lage, Daten aus verschiedenen Quellen automatisch zu klassifizieren, zu extrahieren und anzureichern, so dass unsere Kunden leichter wertvolle Erkenntnisse aus ihren Informationsbeständen gewinnen können.

Informationssicherheit für Unternehmen: OpenText™ Data Privacy and Protection Lösungen geben Unternehmen ein stabiles und geschütztes Daten-Ökosystem an die Hand, um den Datenzugriff zu regeln, Richtlinien durchzusetzen und die Datennutzung auf Compliance zu überwachen. Datensicherheit kann das finanzielle Risiko verringern und zur Einhaltung der Datenschutzbestimmungen beitragen. Data Security Posture Management bietet die Möglichkeit, Daten überall zu erkennen und zu klassifizieren - in Cloud-Repositories, Datenbanken, Anwendungen und Dateifreigaben - mit Klassifizierungskennzeichnung, Modellierung der Datensensibilität und des finanziellen Risikos, Nutzungsüberwachung und Datenschutz.

Cloud-native Architektur: OpenText Cloud bietet flexible Cloud-Bereitstellungsoptionen für unsere Datenorchestrierungslösungen. Unabhängig davon, ob unsere Kunden öffentliche, private oder hybride Cloud-Umgebungen bevorzugen, können wir Datenflüsse nahtlos über verschiedene Infrastrukturen hinweg orchestrieren. Dieser Cloud-native Ansatz gewährleistet Skalierbarkeit und Leistung, selbst für die größten Datenmengen eines Unternehmens.

Integrationsfähigkeit: Wir wissen, dass Unternehmensumgebungen oft eine Mischung aus Altsystemen und modernen Anwendungen umfassen. Die OpenText™ AppWorks™ Plattform bietet eine Low-Code-App-Entwicklungsplattform zur Erstellung von benutzerdefinierten Integrationen und Workflows und stellt sicher, dass alle Systeme, unabhängig von Alter oder Komplexität, am Datenorchestrierungsprozess teilnehmen können.

Einhaltung von Vorschriften und Governance: Für viele unserer Unternehmenskunden ist die Einhaltung von Vorschriften ein wichtiges Anliegen. OpenText InfoArchive ist eine moderne Plattform zur Informationsarchivierung, die Unternehmen bei der Verwaltung von Datenaufbewahrung, Archivierung und Disposition als Teil der gesamten Daten-Orchestrationsstrategie unterstützt. Dadurch wird sichergestellt, dass unsere Kunden die Einhaltung der Branchenvorschriften gewährleisten und gleichzeitig ihre Datenverwaltungsprozesse optimieren können.

Optimierung von Geschäftsprozessen: Unsere Lösungen zur Datenorchestrierung gehen über die reine Datenverschiebung hinaus. Mit der OpenText Process Automation Plattform helfen wir unseren Kunden, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und zu automatisieren, indem wir sicherstellen, dass die richtigen Informationen zur richtigen Zeit den richtigen Personen zur Verfügung stehen. Dies führt zu einer besseren Entscheidungsfindung und betrieblichen Effizienz.

Echtzeit-Analysen: Über die OpenText Analytics Cloud Plattform nutzen wir künstliche Intelligenz und Analytik, um Echtzeitanalysen von orchestrierten Daten zu ermöglichen. Dadurch können unsere Unternehmenskunden unmittelbare Einblicke in ihre Datenströme gewinnen, was eine flexible Entscheidungsfindung in schnelllebigen Geschäftsumgebungen unterstützt.

Globale Unterstützung und Expertise: Als weltweit führendes Unternehmen im Bereich Informationsmanagement bringt OpenText umfassende Erfahrung und Expertise in jedes Datenorchestrierungsprojekt ein. Unser globales Support-Netzwerk stellt sicher, dass unsere Unternehmenskunden zeitnah Unterstützung und Beratung erhalten, egal wo sie tätig sind.

Kontinuierliche Innovation: Wir bei OpenText sind bestrebt, bei der Datenorchestrierungstechnologie an vorderster Front zu bleiben. Wir investieren kontinuierlich in Forschung und Entwicklung, um unser Angebot zu verbessern und sicherzustellen, dass unsere Kunden stets Zugang zu den fortschrittlichsten Datenorchestrierungsfunktionen haben.

Durch die Wahl von OpenText für die Datenorchestrierung gewinnen unsere Unternehmenskunden einen Partner mit umfassender Expertise im Management komplexer Informationslandschaften. Wir arbeiten eng mit jedem Unternehmen zusammen, um eine maßgeschneiderte Strategie für die Datenorchestrierung zu entwickeln, die sich an den spezifischen Geschäftszielen des Unternehmens orientiert und es ihm ermöglicht, den vollen Wert seiner Datenbestände zu erschließen und die digitale Transformation in allen Geschäftsbereichen voranzutreiben.