Wie lässt sich das Potential der Cloud für Data Analytics am besten ausschöpfen? Wie kann man die Cloud optimal in das eigene Analytics-Ökosystem integrieren? Wie sieht überhaupt eine gute Cloud Analytics-Lösung aus? Diesen Fragen stehen IT-Entscheider heutzutage häufig gegenüber.
Auf die drängenden Fragen um das Thema Big Data gibt es keine einfachen „One-Size-Fits-All“-Antworten. Dennoch können sollten Verantwortliche einige wesentliche Schritte, Faktoren und Tipps beachten, damit Analytics mithilfe der Cloud in Ihrem Unternehmen zum Erfolg wird.
Proof of Concept – auf die Größe kommt es an: So wie Quantität eine eigene Qualität hat, so muss auch die Planung für die Cloud-Migration von lokalen kleinen, übersichtlichen bzw. Greenfield-Systemen eine andere sein als für große, 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, die vielen IT-Entscheidern aus eigener Erfahrung bekannt ist.
IT-Strategie – Geschäftsziele haben Vorrang: Wer eine Migration in die Cloud erwägt – egal ob Private, Public oder Hybrid Cloud – sollte 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. Wer nicht von Anfang durch die Business-Brille blickt und sich nicht auf die Unternehmensziele bei der Cloud-Migration fokussiert, kann dies in teuren, kurzlebigen IT-Projekten enden sehen.
Cloud-Analytics-Lösung – Übersicht der wichtigsten Funktionen: Es gilt, eine effektive und langfristige IT-Strategie zu verfolgen, dann sollte eine Cloud-Analytics-Lösung über die folgenden Eigenschaften verfügen:
- Nahtlose Integration in bestehende (meist lokale) Infrastrukturen und Anwendungen.
- Integration in First-Party Cloud Services, inklusive kostengünstigem Object Storage.
- Kein Vendor Lock-In, das an einen Hersteller bindet und Flexibilität verhindert.
- 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.
- Nutzerspezifischer Zugriff anstelle eines mandantenfähigen, gemeinsam genutzten Systems. Dies erleichtert die Bedienung, Steuerung und Prüfung aller Systeme als geschlossene Einheit.
- Modernes Workflow Management, das es Nutzern und Administratoren ermöglicht, Leistung und Kosten zu verwalten – und entweder automatisch oder manuell anzupassen.
Mit Experten im Boot Fehler vermeiden
Für den schnellsten Weg zur passenden Cloud-Lösung sollten sich die Verantwortlichen im Unternehmen am besten einen erfahrenen Partner an ihre Seite holen, der sie bei den Plänen beraten und so das Investitionsrisiko verringern kann. Am besten lassen sich eigene Fehler vermeiden, indem man aus den Erfahrungen anderer lernt.
Brian Wood ist Director of Cloud Marketing bei dem Data Analytics-Spezialisten Teradata.
