Von Daten zu Entscheidungen: KI-gestützte Advanced Analytics mit ANOW! Automate

Wenn Ihr nächtlicher SAP-Batchlauf auf dem Mainframe erfolgreich abgeschlossen wird, der davon abhängige Cloud-Analytics-Job jedoch erst startet, nachdem am nächsten Morgen jemand das Dashboard überprüft hat, kennen Sie die Folgen einer isolierten Jobsteuerung bereits. Die hybride Workload-Automatisierung schließt genau diese Lücke: Sie stellt dem IT-Betrieb eine zentrale Steuerungsebene bereit, die Jobs, Datenpipelines und Abhängigkeiten zwischen On-Premises- und Cloud-Systemen automatisch koordiniert, ganz ohne manuelle Übergaben.

Wenn Ihre Data Engineers Jobs noch manuell starten, fehlgeschlagenen Datenübertragungen hinterherlaufen oder individuelle Skripte schreiben, um Datenpipelines am Laufen zu halten, investieren sie wertvolle Engineering-Ressourcen in Aufgaben, die sich längst automatisieren lassen. Unter Datenpipeline-Automatisierung versteht man den Einsatz zeitgesteuerter oder ereignisbasierter Workflows, um Daten zwischen Systemen automatisch zu übertragen, zu transformieren und zu überwachen, ganz ohne manuelle Eingriffe. Was früher ein Wettbewerbsvorteil war, entwickelt sich heute zunehmend zum Standard.

Unternehmen investieren seit Jahrzehnten in Automatisierungslösungen wie Job Scheduler und Batch-Verarbeitungssysteme. Die meisten dieser Werkzeuge sind jedoch in proprietären Systemen verankert und lassen sich nur schwer in moderne Plattformökosysteme integrieren. Zwar konnten Workflows ausgeführt werden, doch sie ließen sich weder wie Quellcode versionieren noch aus einer CI/CD-Pipeline heraus starten oder über standardisierte APIs von KI-Agenten nutzen. Vor diesem Hintergrund hat sich ein neues Architekturmodell etabliert: Deployable API-First Automation. Es verändert grundlegend, wie Unternehmen Automatisierung als strategischen Betriebsbestandteil betrachten. In diesem Artikel zeigen wir, welche Auswirkungen dieser Wandel auf IT Operations, DevOps, Data Engineering und KI-Strategien hat.