Cloud Analytics: Wie Unternehmen dessen Potenzial optimal nutzen

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Cloud Analytics: Wie Unternehmen dessen Potenzial optimal nutzen

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IT-Entscheider haben sich bestimmt schon mal die Frage gestellt, wie sich das Potenzial der Cloud für Data Analytics am besten ausschöpfen lässt? Und wie kann man die Cloud in das eigene Analytics-Ökosystem integrieren? Wie sieht überhaupt eine gute Lösung für Cloud Analytics aus? Diese und weitere Fragen beantwortet Gastautor Brian Wood von Teradata.
Datensouveränität

Quelle: Gorodenkoff/shutterstock

Sicherlich haben Sie festgestellt: Auf diese Fragen gibt es keine einfachen Antworten. Dennoch können Sie einige wesentliche Schritte, Faktoren und Tipps beachten, damit Analytics mithilfe der Cloud in Ihrem Unternehmen zum Erfolg wird. So wie Quantität eine eigene Qualität hat, so muss auch die Planung für die Cloud-Migration von lokalen kleinen, übersichtlichen Systemen beziehungsweise Greenfield-Systemen eine andere sein als für historisch gewachsene, komplexere Systeme.

Ein Proof of Concept (POC) für Analytics einer kleinen Umgebung lässt sich zwangsläufig nicht auf eine große, geschäftskritische Umgebung mit einer erheblichen Menge an Daten, Anwendungen und tausenden von Nutzern weltweit adaptieren und skalieren. Dies ist sicherlich eine Tatsache und Lektion, die vielen IT-Entscheidern aus eigener Erfahrung bekannt ist.  

Cloud Analytics: Geschäftsziele haben Vorrang

Wenn Sie eine Migration in die Cloud erwägen – egal ob in die Private, Public oder Hybrid Cloud – sollten Sie nicht mit den technologischen Anforderungen starten. Besser ist es, sich im ersten Schritt auf die geschäftlichen Anforderungen und Ziele zu konzentrieren. Sicherheitsmaßnahmen sollten Sie gleich am Anfang definieren und implementieren – oder sinnvolle Kompromisse machen, wenn nötig. Im zweiten Schritt entscheiden Sie sich für die notwendige Architektur, Lösungen und Tools. Wenn Sie nicht von Anfang durch die Business-Brille sehen und die Unternehmensziele bei der Cloud-Migration nicht im Blick haben, dann kann dies in teuren, kurzlebigen IT-Projekten enden.

Cloud Analytics: Welche Funktionen eine Lösung benötigt

Verfolgen Sie eine effektive und langfristige IT-Strategie, dann sollte eine Cloud-Analytics-Lösung über die folgenden Eigenschaften verfügen:

  1. Nahtlose Integration in bestehende (meist lokale) Infrastrukturen und Anwendungen.
  2. Integration in First-Party Cloud Services, inklusive kostengünstigem Object Storage.
  3. Kein Vendor Lock-In, das an einen Hersteller bindet und Flexibilität verhindert.
  4. Einheitliche User Experience bei Tools, Sprachen und Prozessen, mit denen der Nutzer optimalerweise bereits vertraut ist. Dies steigert die Produktivität und schafft ein ganzheitliches Ökosystem statt einzelner Data Analytics-Silos.
  5. Nutzerspezifischer Zugriff anstelle eines mandantenfähigen, gemeinsam genutzten Systems. Dies erleichtert die Bedienung, Steuerung und Prüfung aller Systeme als geschlossene Einheit.
  6. Modernes Workflow-Management, das es Nutzern und Administratoren ermöglicht, Leistung und Kosten zu verwalten – und entweder automatisch oder manuell anzupassen.

Mit Expertenrat Fehler vermeiden  

Holen Sie sich für den mühelosen Weg zur passenden Cloud-Lösung am besten einen erfahrenen Partner an Ihre Seite, der Sie bei Ihren Plänen beraten und so Ihr Investitionsrisiko verringern kann. Schließlich können Sie am besten von Anfang an eigene Fehler vermeiden, indem Sie aus den Erfahrungen anderer Anwender lernen. (sg)

Lesen Sie auch: Digitalisierung im Mittelstand: Mit kleinen Schritten zu großen Sprüngen

Über den Autor: Brian Wood ist Director of Cloud Marketing bei Teradata. Er verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung im Marketing in den Bereichen Cloud, Wireless, IT, Software und Datenanalyse. Teradata bietet Lösungen für die Datenanalyse in Echtzeit aus, unabhängig davon, wie viele Daten vorhanden und wie komplex sie sind oder in welcher Umgebung sie sich befinden, also On-Premise oder in der Cloud.

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