Kennen Sie den Trugschluss der unverbundenen Daten? Er geht ungefähr so: (Kap. 6.3 Datenmanagement)

»Die meisten Organisationen sind zum Bersten voll mit Datenbanken, die speziell für die Unterstützung der einen oder anderen Anwendung bestimmt sind. Es gibt auch Daten in Dokumenten, Tabellenkalkulationen und anderen Datenspeichern, und es ist einfach eine Frage der Bequemlichkeit, dass die meisten dieser Daten für andere Teile einer Organisation nicht verfügbar sind. Kaufen Sie das richtige Werkzeug (oder stellen Sie genügend Open-Source-Entwickler ein, um das richtige Werkzeug zu entwickeln ) und Sie erreichen das digitale Nirwana.“

„Damit ist eben noch nicht viel erreicht. Warum?
● Die Synchronisierung bestehender Datensysteme ist schwierig, kostspielig und bringt in der Regel nur eine sehr geringe Rendite für die Investition.
● Jedes System hat unterschiedliche Darstellungen der »gleichen« konzeptionellen Daten, und in vielen Fällen unterscheiden sich diese Darstellungen von einem System zum anderen erheblich.
● Die Identität von Objekten ist unternehmensintern selten von einem System zum nächsten konsistent, geschweige denn von einer Organisation zur nächsten.
● Data Warehousing oder Data Lakes sind zwar eine wichtige Voraussetzung im Datenmanagement, lösen aber nur ein Klempnerproblem und nur sehr selten das komplexere Kontext- und Sprachproblem in spezifischen Businesskontexten.“

Semantische Technologien kombiniert mit „Knowledge Engineering“ können hier Abhilfe schaffen: vgl. Kap. 6.3.1.4 Vernetztes Datenmanagement mit semantischen Technologien

„Aus strategischer Sicht findet im Datenmanagement eine Verlagerung statt, weg von der dokumenten- oder dossierzentrierten Verwaltung, hin zu einer datenzentrierten Verwaltung unterstützt durch eine semantische
Wissensrepräsentation; d.h. konkret verabschieden sich die Datenstrategen von den folderbasierten Dateisystemen, hierarchischen Klassifikationen und Ablagen, hin zu hyperlinkvernetzten Strukturen. … (lesen Sie weiter im Praxisleitfaden auf S. 257)

J.Hagmann