Was ist Cloud Analytics?

Cloud Analytics ist der Vorgang der Speicherung und Analyse von Daten in der Cloud und deren Nutzung zur Ableitung verwertbarer Geschäftserkenntnisse. 

Wie bei Data Analytics im Allgemeinen werden Cloud Analytics-Algorithmen auf große Datensammlungen angewandt, um Muster zu erkennen, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und weitere nützliche Informationen für geschäftliche Entscheidungsträger zu gewinnen.

Allerdings ist Cloud Analytics im Allgemeinen eine effizientere Alternative zur lokalen Analyse, bei der Unternehmen teure Rechenzentren kaufen, einrichten und warten müssen. Zwar geben lokale Analyselösungen Unternehmen die interne Kontrolle über Datenschutz und Datensicherheit, sie sind aber schwierig und teuer zu skalieren. Cloud Analytics hingegen profitiert von der Skalierbarkeit, den Servicemodellen und den Kosteneinsparungen des Cloud Computings.

Unternehmen generieren im Rahmen des täglichen Betriebs Terabytes an Daten. Die meisten dieser Daten – die unter anderem von Websites, sozialen Medien, IT-Geräten und Finanzsoftware stammen – liegen heute in der Cloud. Cloud-Analysetools und -Analysesoftware sind bei der Verarbeitung dieser riesigen Datensets besonders effizient und schaffen aus den Daten in der Cloud auf Abruf Erkenntnisse in leicht verständlichen Formaten, was zu einer besseren, gestrafften Benutzererfahrung führt.

Cloud-Analysetools und Analysesoftware sind bei der Verarbeitung dieser riesigen Datensets besonders effizient und liefern auf Abruf Erkenntnisse in leicht verständlichen Formaten, was zu einer besseren, gestrafften Benutzererfahrung führt.

Cloud-Computing-Daten nutzen

Wenn ihr verstehen möchtet, wie Cloud Analytics funktioniert, müsst ihr zunächst von einem Cloud-Computing-Modell ausgehen.

Im Cloud-Computing-Modell können Unternehmen die IT-Infrastruktur und -Services bedarfsgerecht bei einem Cloud-Service-Anbieter mieten, statt sie zu kaufen und eigene Rechenzentren zu betreiben. Diese Services umfassen alles von grundlegenden Infrastrukturen wie Netzwerken, Servern, Speicher, Datenbanken und Software bis hin zu fortschrittlichen Tools wie künstlicher Intelligenz (KI) und Machine-Learning-Systemen. 

Mit Cloud Computing können Unternehmen 

• Kosten senken, 
• die Produktivität steigern,
• hohe Anschaffungs- und Wartungskosten für Geräte sparen,
• Ressourcen entsprechend den wechselnden Geschäftsanforderungen skalieren und
• über webfähige Geräte aus der Ferne auf Systeme zugreifen.

Neben all diesen Vorteilen fallen beim Cloud Computing quasi „nebenbei“ jede Menge Daten an. Dies ist ein Grund, warum wir heute mehr Daten zur Verfügung haben als je zuvor. Unternehmen, die diesen Datenschatz nicht nutzen, lassen sich viele wichtige Erkenntnisse und KPIs entgehen. 

Und genau hier kommt Cloud Analytics ins Spiel.

Wie funktioniert Cloud Analytics?

In Cloud Analytics-Systemen werden alle generierten Daten gesammelt und sicher in der Cloud gespeichert, wo sie von jedem mit dem Internet verbundenen Gerät abgerufen werden können. Das Cloud Analytics-System kann dann die Daten mithilfe proprietärer Algorithmen bereinigen, organisieren, verarbeiten und analysieren. Diese Erkenntnisse werden dem Benutzer durch verschiedene Datenvisualisierungen und andere intuitive Formate präsentiert.

Jede Cloud Analytics-Lösung hat ihren eigenen Funktionsumfang, aber alle Lösungen haben einige gemeinsame Komponenten. Laut Gartner gehören dazu die folgenden:

• Datenquellen: Dies sind die verschiedenen Quellen, aus denen eure Geschäftsdaten stammen. Gängige Beispiele sind Daten zur Web-Nutzung und aus sozialen Medien sowie Daten aus CRM- und ERP-Systemen.
• Datenmodelle: Eine Datenmodellstruktur ruft Daten ab und standardisiert für die Analyse, wie sich Datenpunkte zueinander verhalten. Modelle können einfach sein – etwa wenn Daten aus einer einzelnen Spalte einer Kalkulationstabelle verwendet werden – oder komplex, unter Einbeziehung mehrerer Trigger und Parameter in mehreren Dimensionen.
• Verarbeitungsanwendungen: Cloud Analytics verwendet spezielle Anwendungen, um riesige Mengen an Informationen, die in einem Data Warehouse gespeichert sind, zu verarbeiten und die Zeit bis zur Erkenntnis zu verkürzen (mehr dazu unten).
• Rechenleistung: Cloud Analytics erfordert ausreichend Rechenleistung, um große Datenmengen zu erfassen, zu bereinigen, zu strukturieren und zu analysieren.
• Analysemodelle: Dies sind mathematische Modelle, mit denen komplexe Datensets analysiert und Ergebnisse vorhergesagt werden können. 
• Datenfreigabe und -speicherung: Cloud Analytics-Lösungen bieten Data Warehousing als Service, sodass das Unternehmen schnell und einfach skalieren kann.

Über diese Features hinaus wird KI immer mehr zu einem integralen Bestandteil von Cloud Analytics. Machine Learning-Algorithmen ermöglichen es Cloud Analytics-Systemen, selbstständig zu lernen und zukünftige Ergebnisse genauer vorherzusagen.

Welche Vorteile bietet Cloud Analytics?

Cloud Analytics bringt dem Unternehmen viele Vorteile. Im Folgenden führen wir einige davon auf, die besonders große Auswirkungen auf euer Geschäft haben.

Datenkonsolidierung

Große Datenmengen, die aus zahlreichen unterschiedlichen Quellen im gesamten Unternehmen stammen, machen es fast unmöglich, einen einheitlichen Überblick zu erhalten.

Cloud Analytics ergibt ein vollständigeres Bild, indem es alle Datenquellen eines Unternehmens zusammenführt. Auf diese Daten können alle Beteiligten unabhängig von ihrem physischen Standort (oder dem Speicherort der Daten) zugreifen, um genauere Erkenntnisse zu gewinnen und in Echtzeit bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

(Hier erfahrt ihr mehr über Echtzeitdaten und Daten-Streaming.)

Gemeinsame Nutzung und Zusammenarbeit

Oft sind große Datenmengen in einzelnen Abteilungen wie Finanzen oder Personalwesen siloartig abgelegt und damit für andere nur schwer zugänglich – zum Schaden des Gesamtunternehmens. Eine Cloud Analytics-Lösung kann die Daten aus verschiedenen Teilen des Unternehmens besser integrieren – vorbehaltlich einer konfigurierbaren rollenbasierten Zugriffssteuerung –, was die Kommunikation und Entscheidungsfindung verbessert. 

Skalierbarkeit

Wenn Workloads und Datenmengen schnell wachsen, müssen Administratoren, die lokale Plattformen betreiben, neue Hardware kaufen und installieren, um den Anstieg der Nachfrage zu bewältigen – ein Servicemodell, das oft zu Überversorgung und zu Ausgaben führt, die unnötig erscheinen, wenn die Nachfrage in der Zukunft wieder sinken sollte. 

Mit Cloud Analytics-Services können Unternehmen Nachfragespitzen durch eine entsprechende Skalierung ausgleichen, d. h., sie können mehr Instanzen online bringen (oder diese reduzieren, wenn die Nachfrage sinkt). Sie zahlen dann nur für das, was tatsächlich genutzt wird.

Kostensenkung

Zusätzlich zu den Kosten für die verschiedenen Hardwareanforderungen benötigen lokale Plattformen häufige Upgrades und Migrationen, was unweigerlich zu Systemausfällen führt, die die Geschäftskontinuität beeinträchtigen. Lokale Analysen erfordern außerdem spezielle Fähigkeiten, die sich manche Unternehmen intern nicht leisten können oder wollen. 

Bei Cloud Analytics sind Unternehmen nicht gezwungen, zusätzliche Hardware zu kaufen und zu unterstützen, und können zudem auf das interne Fachwissen von Serviceanbietern zurückgreifen.

Security

Sicherheits-Monitoring ist normalerweise nur einer der vielen Bereiche, für die das IT-Personal eines Unternehmens zuständig ist, aber für Cloud-Hosts ist es ein Vollzeitjob. Cloud Analytics-Anbieter verwenden außerdem eine robuste Verschlüsselung zum Schutz von Daten, während sie in Netzwerken übertragen werden. 

Aber der größte Sicherheitsvorteil liegt vielleicht einfach darin, dass die Daten außerhalb des Unternehmens gespeichert werden: Einem aktuellen Bericht zufolge gehen 34 % aller Sicherheitsverletzungen auf das Konto von Insidern, darunter aktuelle und ehemalige Mitarbeiter, die geheime oder geschützte Informationen mitnehmen, wenn sie das Unternehmen verlassen.

So findet ihr die richtige Cloud Analytics-Plattform

Nicht alle Cloud Analytics-Plattformen sind gleich. Daher wird es sich langfristig auszahlen, wenn Sie sich die Zeit nehmen, die besonderen Anforderungen Ihres Unternehmens zu ermitteln, bevor Sie eine Kaufentscheidung treffen. Hier sind einige wichtige Faktoren, die Sie berücksichtigen sollten:

• Skalierbarkeit. Eine gute Cloud Analytics-Plattform muss in der Lage sein, euer wachsendes Unternehmen und dessen Datenanforderungen zu unterstützen. Flexible Tarifpläne ermöglichen es euch, nur für die genutzten Ressourcen zu zahlen.
• Sicherheit. Zwar verschlüsseln fast alle Cloud-Anbieter Daten, während sie im Netzwerk übertragen werden, viele verzichten aber auf einen Schutz von Daten, die nur im Speicher liegen. Sucht deshalb nach einer Plattform, die Daten sowohl „bei der Übertragung“ als auch „im Ruhezustand“ verschlüsselt.
• Integration in Echtzeit. Eure Cloud Analytics-Plattform sollte sich in Echtzeit in die anderen Systeme eures Unternehmens integrieren, damit euer Unternehmen ohne zusätzlichen Aufwand auf dem neuesten Stand bleibt.
• Analysefunktionen. Jedes Unternehmen nutzt andere Geschäftskennzahlen. Sucht nach einer Cloud Analytics-Plattform, die genau die Kennzahlen berechnen kann, die für euch relevant sind.
• Leistungsstarke Benutzeroberfläche. Datenanalysen erfolgen zunehmend auf mobilen Geräten. Achtet darauf, dass Cloud Analytics-Plattformen, die ihr in Betracht zieht, auf den Smartphones und Tablets der Benutzer flüssig laufen.

Nutzt eure Cloud-Daten

Euer Unternehmen produziert tagtäglich gewaltige Mengen an Daten. 

Cloud Analytics bietet eine unwiderstehliche Möglichkeit, diese Daten zu konsolidieren und in verwertbare Informationen umzuwandeln, während zugleich die Anschaffungs- und Wartungskosten sinken. Der Schlüssel liegt darin, eure Geschäftsanforderungen im Voraus zu bestimmen, damit ihr die Cloud Analytics-Plattform eurer Wahl optimal nutzen könnt. Die Erkenntnisse, die ihr braucht, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen und euer Unternehmen voranzubringen, liegen vor euch. Cloud Analytics bietet euch die Möglichkeit, sie zu nutzen.