⚡️ APIs ⚡️: Die Basis einer data-centric architecture
API-Management

APIs sind die Grundlage einer Data-Centric Architecture

| | SVP Strategic Product Management, SEEBURGER AG
APIs sind die Grundlage einer data-centric architecture

Die Unternehmenswelt wird zunehmend digitaler. Digitale Ökosysteme entstehen, digitale Produkte und Geschäftsmodelle schaffen neue Umsatzquellen und dank digitaler Entscheidungshilfen können Führungskräfte schnell und unkompliziert all die Informationen zusammenführen die sie brauchen, um zielführende Strategien zu entwickeln. Die Grundlage für all dies sind Daten. Doch damit diese möglichst effizient genutzt werden können ist es erforderlich, sie einfach und in Echtzeit abrufbar bereitzustellen. APIs sind hierfür die Grundlage.

Erfahren Sie, wie sich die data-centric architecture von einer app-centric architecture unterscheidet und welche Lösungen die SEEBURGER BIS API-Solution für eine universelle und applikationsunabhängige Datenbereitstellung sowie neue Geschäftsmodelle via APIs bietet.

Daten werden überall generiert. Nehmen wir beispielsweise das gute alte Auto. Früher war es einfach nur dies – ein Auto – es fuhr. Das tut es heute immer noch, doch es gleicht mittlerweile eher einem hoch komplexen Computer auf Rädern, der ständig Daten produziert – wertvolle Daten, die sich in vielfältiger Weise nutzen lassen. Hierfür muss es jedoch zunächst möglich sein sie zentral, beim Produzenten des Fahrzeugs zu sammeln und auszuwerten. Hat man dies erreicht, liefern sie beispielsweise Aussagen über das Fahrverhalten oder machen individuelle Kundenbedürfnisse erkennbar, aus denen der Hersteller wiederum mögliches Potenzial zur Weiterentwicklung seiner Produkte und seines Unternehmens erkennen kann. Außerdem sind diese Daten eine wichtige Inspirationsquelle für zusätzliche Produkt- und Serviceideen, die über das eigentliche Angebotsspektrum hinausreichen. Eine Möglichkeit für ein digitales Geschäftsmodell besteht darin, diese Daten mit Lieferanten und Kooperationspartnern zu teilen und zu monetarisieren. Wie hieraus dann individuelle Kundenservices entstehen können, zeigt folgendes Beispiel:

Aus digitalen Daten werden individuelle Kundenservices

Max Mustermann fährt gerne sportlich, jedoch vergeudet er nicht viele Gedanken an die Sicherheit seines Fahrzeuges. Damit er trotzdem seine Reifen rechtzeitig wechselt und das Fahrzeug stets optimal gerüstet ist, bietet sein Hersteller einen speziellen Kundenservice an. Aus Daten, die er vom Fahrzeug übermittelt bekommt, können Rückschlüsse auf das Fahrverhalten von Max gezogen werden. Aus diesen Informationen, kombiniert mit der Anzahl der seit dem letzten Reifenwechsel gefahrenen Kilometer, generiert das System nun nicht nur den Hinweis, dass es höchste Zeit für einen neuen Satz Reifen ist. Durch die Vernetzung mit weiteren Partnern kann die Serviceidee noch viel weitergehen und direkt ein Angebot samt Terminvorschlag zum Reifenwechsel einschließen. Bestätigt Max das Angebot wie auch den Terminvorschlag, wird dieser direkt in seinen Kalender übertragen und im Optimalfall muss er nicht einmal in eine Werkstatt fahren, sondern ein Servicetechniker kommt mit den neuen Reifen direkt zu ihm nachhause. Perfekt!

Auf diese Weise können auf Basis der gesammelten und ausgewerteten Daten um ein bereits fertiges und verkauftes Produkt herum neue Services generiert werden.

Digitale Daten als Basis für die Produktentwicklung

Digitale Daten bieten darüber hinaus dem Fahrzeughersteller auch eine wertvolle Grundlage für die Produktentwicklung. Die Auswertung der Daten zum Fahrverhalten der Fahrzeugnutzer ermöglicht beispielsweise die optimale Anpassung der Motoren auf das tatsächliche Fahrverhalten der Nutzer. So hat ein Hersteller auf diese Weise ermittelt, dass der weitaus größte Teil der Fahrzeugnutzer im Schnitt nicht schneller als 180 km/h fährt. Der Motor dieses Fahrzeugmodells wurde auf dieses Fahrverhalten hin optimiert und leistungsfähiger gestaltet. Mehr als 180 km/h können mit diesem Fahrzeug nun nicht mehr gefahren werden. Dies bedeutet in der Produktion deutliche Kosteneinsparungen und eine optimierte Fahrleistung des Motors.

Gesammelte digitale Daten dienten in diesem Fall also als Basis für eine sogenannte „digital decision“.
Eine datengesteuerte Architektur eröffnet neue Perspektiven der Digitalisierung
Abbildung 1: Eine datengesteuerte Architektur eröffnet neue Perspektiven der Digitalisierung

Es gibt zwei Ansätze, wenn es darum geht, wo Daten in Unternehmen zusammenfließen und wer darauf Zugriff hat: den app-centric approach und den data-centric approach – also den applikationsorientierten Ansatz und den datengesteuerten Ansatz. Wie unterscheiden sich diese?

Der app-centric approach

Beim app-centric oder applikationsorientierten Ansatz steht die einzelne Anwendung im Vordergrund. Die Situation in einem Unternehmen könnte folgendermaßen aussehen: Es existieren Altsysteme und es existieren diverse Anwendungen. Die Anwendungen greifen, beispielsweise über eine zentrale Integrationsschicht, auf die Altsysteme zu. Bestehende ERP-Systeme wurden möglicherweise, um neuen Anforderungen zu entsprechen, mithilfe von extra erstellten Anwendungen erweitert. Gleiches gilt für CRM-Systeme, Billing-Systeme etc. Die Anwendungen greifen jedoch immer auf die bestehenden Altsysteme zu. Jede dieser Anwendungen hat praktisch ihr eigenes Datenmanagement, speichert ihre eigenen Anwendungsdaten oder Daten, die gesondert bereitgestellt werden müssen, verwaltet diese selbst und hat ihr eigenes Datenmodell. Es entstehen Datensilos und die individuellen Datensammelpunkte liegen in den einzelnen individuellen Anwendungen.

Der app-centric approach begünstigt die Bildung von Datensilos
Abbildung 2: Der app-centric approach begünstigt die Bildung von Datensilos

Der data-centric approach

Ein anderer Ansatz ist der data-centric approach, oder auch datengesteuerter Ansatz. Hier werden Daten nicht mehr 1 : 1 aus einem Altsystem heraus betrachtet, sondern sie können kombiniert zusammengefasst werden. Dies kann durch eine Integrationsschicht geschehen, die diese unterschiedlichen Altsysteme und Datenbanken miteinander verbindet (hier stehen alle Möglichkeiten offen) und aus der anschließend diese Informationen weitergegeben werden. Eine weitere Möglichkeit ist eine zentrale Datenschicht, in die alle Daten einfließen und auf die alle Anwendungen zugreifen. Auf diese Weise werden Datensilos aufgebrochen. Die Daten sind nicht mehr in der jeweiligen Anwendung selbst gespeichert, sondern werden eben in dieser Integrations- oder Datenschicht hinterlegt, auf die alle Anwendungen zugreifen und sich die Daten ziehen können, die sie zur Weiterverarbeitung benötigen.

  • Jeder, der auf diese Integrationsschicht zugreift, erhält nun dieselben Daten. Aussagen und Analysen, die beispielsweise auf C-Level für die Unternehmensentwicklung getroffen werden, basieren somit auf derselben aktuellen Grundlage. Die Situation, dass jeder Entscheidungsträger mit einer auf eigenen Zahlen basierenden Analyse im Meeting sitzt, kommt so nicht mehr vor.
  • Mit dem data-centric approach können Datensilos aufgebrochen werden und einheitliche Entscheidungsgrundlagen geschaffen werden.
  • Die Daten sind nun auch nicht mehr im Datenmodell der jeweiligen Applikation verfügbar: die Integrations-Schicht, eine API-Fassade, abstrahiert von der individuellen Anwendung und ihrem Datenmodell.
Der data-centric approach erfordert einen Paradigmenwechsel
Abbildung 3: Der data-centric approach erfordert einen Paradigmenwechsel

Data-centric bedeutet Paradigmenwechsel

Damit dies funktionieren kann, muss jedoch ein Paradigmenwechsel stattfinden. Intern müssen zunächst alle Datensilos aufgebrochen werden, damit alle auf die gleichen Daten zugreifen können und die Prozesse transparenter und einfacher gestaltet werden. Zusätzlich muss jedes Unternehmen grundsätzlich entscheiden, wie weit es sich nach außen öffnen und externen Partnern Zugriff auf bestimmte Unternehmensdaten gewähren möchte, damit hieraus neue digitale Geschäftsmodelle entstehen können. Dieser Paradigmenwechsel findet hierbei nicht nur auf technischer Ebene statt, sondern spiegelt sich auch im Mindset der Unternehmen wider.

  • Welche Daten sollen zur Verfügung gestellt werden?
  • Wer darf darauf zugreifen?
  • Welche Daten benötigt das Unternehmen von außen, um sich dadurch weiterzuentwickeln – also neue Geschäftsmodelle anzubieten, mit denen diese Daten monetarisiert werden können?

Nicht mehr die individuell entwickelte Anwendung steht im Vordergrund, die meist unter großem Aufwand speziell für jeden individuellen Anwendungsfall entwickelt wird und deren Performance von der ständigen Versorgung mit korrekten und aktuellen Daten abhängt. Es stehen die Daten im Mittelpunkt, um diese herum Anwendungen und Services generiert werden.

Daten treiben die Implementierung einer Integrationslandschaft an

Diese Daten beeinflussen natürlich die Integration sowie die existierende IT-Landschaft. Wenn diese Daten bereitgestellt werden und man selbst auf Daten zugreifen möchte, die in einer Datenschicht liegen oder über mehrere Systeme bereitgestellt werden, ist es irrelevant, ob die geforderten Informationen in einem direkten Call 1 : 1 geliefert werden oder über Umwege von mehreren Systemen stammen.  Egal wie die Backend-Landschaft aussieht – Daten können frei bereitgestellt werden.

Daten treiben Geschäftsprozesse an

Die verfügbaren Daten bilden also die Grundlage für bestehende und neue Geschäftsprozesse. Sie ermöglichen Entscheidungen und das Generieren von Services und Produkten, aus denen Unternehmen wiederum digitale Geschäftsmodelle entwickeln können.

Für all diese Faktoren ist es jedoch erforderlich, dass Daten universell vorliegen, leicht verständlich und nutzbar sind, und für autorisierte Datenkonsumenten leicht zugänglich sind. Dies bedeutet selbstverständlich ein hohes Maß an Management spezifischer Zugriffsberechtigungen und Autorisierungen.

Wird all dies berücksichtigt, sind Daten für Nutzer und Entwickler leicht auffindbar und verfügbar sowohl innerhalb als auch außerhalb der Organisation.

Die BIS API-Solution von SEEBURGER für sicheren Zugriff und Bereitstellung von Daten

Mit der SEEBURGER BIS API-Solution sind alle Herausforderungen, die mit der Datenintegration, Datenbereitstellung und der Datensicherheit zusammenhängen, abgedeckt. Die BIS API-Integration ermöglicht die Anbindung interner und externer Systeme und Applikationen, das BIS API-Gateway regelt die Zugriffsrechte und sorgt für Sicherheit bei Bereitstellung und Abruf von Daten. Das BIS API-Portal ist eine leicht zu verwaltende und zu steuernde API-Management-Oberfläche, die weitere Funktionen wie Monitoring, einen API-Katalog etc. bereitstellt und sich beliebig erweitern lässt.

Die SEEBURGER BIS API-Solution mit API-Gateway und API-Integration sowie API-Portal für das API-Management
Abbildung 4: Die SEEBURGER BIS API-Solution mit API-Gateway und API-Integration sowie API-Portal für das API-Management

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Thomas Kamper

Ein Beitrag von:

Thomas Kamper, SVP Strategic Product Management, ist verantwortlich für strategische Produktinitiativen im Zusammenhang mit allen Business Integrationstechnologien und -lösungen von SEEBURGER. Der Schwerpunkt liegt derzeit auf API-Lösungen und Big Data. Er ist auch für Lösungen verantwortlich, die es Unternehmen ermöglichen, Herausforderungen hinsichtlich Transparenz und Kontrolle zu meistern, wenn ihr Tagesgeschäft auf die reibungslose Ausführung digitalisierter Geschäftsprozesse angewiesen ist. Er ist im Dezember 2017 wieder bei SEEBURGER eingetreten. Zuvor war er als Interims-Manager und Business Advisor tätig. Er unterstützte dabei viele Jahre das C-Level von Software- und Cloud-Service-Anbietern, ihre strategischen Produktinitiativen erfolgreich umzusetzen.