Published Date: March 1, 2020
Allerdings ist Cloud Analytics oftmals die 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 anspruchsvoll und teuer in der Skalierung. 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 -Analysesoftwarelösungen sind bei der Verarbeitung dieser riesigen Datasets besonders effizient und schaffen aus den Daten in der Cloud auf Abruf Erkenntnisse in leicht verständlichen Formaten, was zu einer besseren und optimierten Benutzererfahrung führt.
Cloud-Analysetools und Analysesoftwarelösungen sind bei der Verarbeitung dieser riesigen Datasets besonders effizient und liefern auf Abruf Erkenntnisse in leicht verständlichen Formaten, was zu einer besseren und optimierten Benutzererfahrung führt.
Was ist Cloud-Computing?
Wenn Sie verstehen möchten, wie Cloud Analytics funktioniert, müssen Sie zunächst von einem Cloud-Computing-Modell ausgehen. Cloud-Computing meint die Bereitstellung von Computerservices über das Internet. Die „Cloud“ (auf Deutsch: Wolke) ist eine Metapher für die vielen aus Computern bestehenden Cluster, aus denen sich die Internetinfrastruktur zusammensetzt.
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. Cloud-Computing ermöglicht es Unternehmen, Kosten zu senken und die Produktivität zu steigern, da sie weniger eigene Geräte kaufen und warten müssen. Es erleichtert außerdem die Skalierung der Ressourcen entsprechend den wechselnden Geschäftsanforderungen. Und da diese Services remote zentralisiert sind, sind sie von jedem webfähigen Gerät aus zugänglich.
Wie der Name schon sagt, müssen Cloud Analytics-Systeme auf einer Internet-Plattform gehostet werden. In den meisten Fällen werden sie in hochmodernen Rechenzentren betrieben, die die nötige Rechenleistung und den Speicherplatz für die Analyse großer Datenmengen bereitstellen können.
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, auf die in diesem Artikel verwiesen wird, gehören dazu die folgenden:
- Datenquellen: Dies sind die verschiedenen Quellen, aus denen Ihre 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.
- Prozessanwendungen: Cloud Analytics verwendet spezielle Anwendungen, um riesige Mengen an Informationen, die in einem Data Warehouse gespeichert sind, zu verarbeiten und die Time-to-Insight 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 Datensätze analysiert und Ereignisse 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 Ereignisse genauer vorherzusagen.
Welche Vorteile bietet Cloud Analytics?
Cloud Analytics bringt dem Unternehmen viele Vorteile. Es folgen einige der Vorteile, mit den größten Auswirkungen auf Ihr Geschäft.
Große Datenmengen, die aus zahlreichen unterschiedlichen Quellen im gesamten Unternehmen stammen, machen es fast unmöglich, einen einheitlichen Überblick zu erhalten. Cloud Analytics führt alle Datenquellen eines Unternehmens zusammen, um ein vollständigeres Bild zu erstellen. Alle Beteiligten können unabhängig von ihrem physischen Standort (oder dem Speicherort der Daten) auf diese Daten zugreifen, um genauere Erkenntnisse zu gewinnen und in Echtzeit bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Große Datenmengen, die in einzelnen Abteilungen wie der Buchhaltung oder dem Personalwesen siloartig abgelegt sind, haben Einfluss auf das gesamte Unternehmen. Eine Cloud Analytics-Lösung kann die Daten aus verschiedenen Teilen des Unternehmens besser integrieren – vorbehaltlich einer konfigurierbaren rollenbasierten Zugriffssteuerung –, was zu einer besseren Kommunikation und Entscheidungsfindung führt.
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 sinkt. Mit Cloud Analytics-Services können Unternehmen skalieren, um Nachfragespitzen auszugleichen, indem sie mehr Instanzen online hinzuholen (oder sie reduzieren, wenn die Nachfrage sinkt) und nur für das bezahlen, was tatsächlich genutzt wird.
Zusätzlich zu den Kosten für die verschiedenen Hardwareanforderungen benötigen lokale Plattformen häufige Upgrades und Migrationen, was unweigerlich zu Systemausfällen führt, welche die Geschäftskontinuität beeinträchtigen. Lokale Analysen erfordern außerdem spezielle Skills, die sich manche Unternehmen intern nicht leisten können oder wollen. Mit Cloud Analytics sind Unternehmen nicht gezwungen, zusätzliche Hardware zu kaufen und zu pflegen, und können zudem auf das interne Fachwissen von Serviceanbietern zurückgreifen.
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 Vollzeitschwerpunkt. Cloud Analytics-Anbieter verwenden außerdem eine robuste Verschlüsselung, um Daten bei der Übertragung in Netzwerken zu schützen. Aber der größte gebotene Sicherheitsvorteil liegt vielleicht einfach darin, dass die Daten außerhalb des Unternehmens gespeichert werden: Einem aktuellen Bericht zufolge gehen 34 Prozent aller Sicherheitsverletzungen auf das Konto von Insidern, darunter aktuelle und ehemalige Mitarbeiter, die geheime oder geschützte Informationen mitnehmen, wenn sie das Unternehmen verlassen.
Wie der Name schon sagt, müssen Cloud Analytics-Systeme auf einer Internet-Plattform gehostet werden. In den meisten Fällen werden sie in hochmodernen Rechenzentren betrieben, die die nötige Rechenleistung und den Speicherplatz für die Analyse großer Datenmengen bereitstellen können.
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, auf die in diesem Artikel verwiesen wird, gehören dazu die folgenden:
- Datenquellen: Dies sind die verschiedenen Quellen, aus denen Ihre 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.
- Prozessanwendungen: Cloud Analytics verwendet spezielle Anwendungen, um riesige Mengen an Informationen, die in einem Data Warehouse gespeichert sind, zu verarbeiten und die Time-to-Insight 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 Datensätze analysiert und Ereignisse 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 Ereignisse genauer vorherzusagen.
Was ist Business Intelligence (BI)?
Business Intelligence – oder Cloud-BI – ist eine Lösung, die von Cloud Analytics-Anbietern in der Regel über ein Software-as-a-Service-Modell (SaaS) angeboten wird. In diesem Zusammenhang bezieht sich BI auf die Tools und Technologien, die für die Sammlung und Analyse von Geschäftsdaten verwendet werden. BI umfasst eine Reihe von Prozessen, darunter Online-Analytical-Reporting (OLAP), Data- und Text-Mining, vorausschauende und beschreibende Analysen und Performance-Benchmarks. BI-Software sammelt und analysiert relevante Daten aus einem Data Warehouse und erstellt leicht verständliche Berichte und Datenvisualisierungen. BI arbeitet mit der Datenanalyse zusammen, um Unternehmen dabei zu helfen, die Leistung zu optimieren und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Während sowohl herkömmliche als auch moderne Business-Intelligence-Lösungen Entscheidungsträger mit vollständigen und genauen Informationen für eine bessere Entscheidungsfindung ausstatten, unterscheiden sich ihre Methoden erheblich. Herkömmliche Business Intelligence, die immer noch von vielen Unternehmen genutzt wird, ist IT-gestützt und verlässt sich auf speziell ausgebildete Datenwissenschaftler oder Datenanalysten. Eine Abteilung sendet eine Abfrage an eine Berichtswarteschlange, und der Datenspezialist erstellt einen statischen Bericht, dessen Erstellung auf der Grundlage historischer Daten und vergangener Ergebnisse Tage oder Wochen dauern kann. Infolgedessen können die Berichtszyklen langsam sein, es fehlen zudem aktuelle Daten.
Moderne BI ist viel flexibler. Benutzer aus jeder Ebene des Unternehmens können auf die benötigten Echtzeitdaten zugreifen und schnell anspruchsvolle Berichte mit wenig technischem Know-how erstellen. Webbasierte Dashboards ermöglichen es den Anwendern, Daten freier zu erforschen und verschiedene Ansätze für eine geschäftliche Fragestellung zu wählen, sodass sich die IT-Abteilung auf andere geschäftliche Kernaufgaben konzentrieren kann.
BI und Cloud-BI können für praktisch jede Geschäftsentscheidung genutzt werden. Einige der häufigsten Anwendungen sind:
- Analyse des Kundenverhaltens. BI kann Unternehmen dabei helfen, herauszufinden, warum eine bestimmte Kundenstrategie funktioniert oder nicht funktioniert hat, Verhaltensmuster zu erkennen und vieles mehr.
- Entwickeln von Strategien für Umsatzwachstum. BI kann Unternehmen bei der Entwicklung von Umsatzwachstumsstrategien helfen, indem es ideale Kunden identifiziert, Einblicke in Kaufentscheidungen gewährt und dabei hilft, festzustellen, was Konversionen antreibt.
- Aufdecken von Geschäftsproblemen. BI-Software ist oft mit Finanzsoftware integriert und ermöglicht es Unternehmen, Daten aus einer Vielzahl von Blickwinkeln zu betrachten und Probleme zu erkennen, die sonst vielleicht übersehen würden.
- Optimieren der Leistung. Mithilfe von BI können Unternehmen Ziele verfolgen – wie Verkaufsziele und Projekttermine –, erreichbare Ziele identifizieren, Teams auf Kurs halten und Manager benachrichtigen, wenn Ziele kurz vor dem Abschluss stehen.
Wie unterscheidet sich Cloud Analytics von Event Analytics?
Der grundlegendste Unterschied zwischen Cloud Analytics und Event Analytics besteht darin, dass Cloud Analytics ausschließlich in der Cloud ausgeführt wird, während Event Analytics sich auf Software beziehen kann, die überall ausgeführt wird, entweder in der Cloud oder lokal. Darüber hinaus ist Cloud Analytics ein Oberbegriff für Analysen, die auf eine beliebige Anzahl von Geschäftsabläufen angewendet werden, einschließlich Vertrieb, Marketing und IT. Event Analytics kann unter diesen Oberbegriff fallen, bezieht sich aber speziell auf ein Computingverfahren, das sich mit der Lösung von IT-Ereignissen und -Incidents befasst.
Ereignisanalyse ist die neueste Generation des Ereignismanagements. Sie konsolidiert mehrere Ereignisverwaltungssysteme in einer einzigen, zentralisierten Plattform und automatisiert einen Großteil des Sichtungsprozesses. Anomale Ereignisse sind leichter aufzuspüren und zu beheben und erfordern weniger menschliche Interaktion.
Ein Cloud-basierter Ansatz für die Ereignisanalyse bietet viele Vorteile gegenüber einem lokalen Ansatz. Da ein Großteil der Infrastruktur vom Serviceanbieter bereitgestellt wird, werden die Kosten für ein Unternehmen deutlich reduziert. Die Software ist außerdem einfacher zu installieren und zu verwalten und wird automatisch aktualisiert, sodass sich die IT-Mitarbeiter verstärkt der Identifizierung und Behebung von Netzwerkproblemen widmen können.
Wie finden Sie die optimale 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 wird in der Lage sein, Ihr wachsendes Unternehmen und dessen Datenanforderungen zu unterstützen. Flexible Tarifpläne ermöglichen es Ihnen, nur für die genutzten Ressourcen zu zahlen.
- Security. Während fast alle Cloud-Anbieter die Daten verschlüsseln, während sie im Netzwerk transportiert werden, schützen viele die Daten nicht, wenn sie nur im Speicher liegen. Suchen Sie nach einer Plattform, die Daten sowohl „bei der Übertragung“ als auch „im Ruhezustand“ verschlüsselt.
- Integration in Echtzeit. Ihre Cloud Analytics-Plattform sollte sich in Echtzeit in die anderen Systeme Ihres Unternehmens integrieren, damit Ihr Unternehmen ohne zusätzlichen Aufwand auf dem neuesten Stand bleibt.
- Analysefunktionen. Jedes Unternehmen orientiert sich an spezifischen Geschäftsmetriken. Suchen Sie nach einer Cloud Analytics-Plattform, die in der Lage ist, Ihre Geschäftsmetriken zu berechnen.
- Responsive Benutzeroberfläche. Datenanalyse erfolgt zunehmend auf mobilen Geräten. Achten Sie darauf, dass Cloud Analytics-Plattformen, die Sie in Betracht ziehen, auf den Smartphones und Tablets der Benutzer nicht ins Stocken gerät.
Welche Herausforderungen ergeben sich beim Einsatz mehrerer Cloud Analytics-Plattformen?
Wenn es um die Cloud geht, entscheiden sich Unternehmen zunehmend dafür, dass mehr auch gleich besser ist. Trends rund um Multi-Cloud (die Nutzung mehrerer Cloud-Anbieter) und Hybrid-Cloud (die Kombination aus privaten und öffentlichen Cloud-Infrastrukturen) nehmen zu. Unternehmen entscheiden sich für die Hybrid-Cloud, um Workloads auszugleichen, indem sie beispielsweise die öffentliche Cloud für Rechen- oder Speicherspitzen nutzen. Sie entscheiden sich für Multi-Cloud, wenn verschiedene Anbieter unterschiedliche Geschäftsanforderungen erfüllen. Beide Trends bringen jedoch ihre eigenen Herausforderungen mit sich.
Eine der größten Herausforderungen für beide Umgebungen ist die Sicherheit. Eine private Cloud konsolidiert die Datensicherheit innerhalb des Unternehmens, aber das ändert sich, sobald man einige oder alle Daten in eine öffentliche Cloud verschiebt und das Unternehmen zwei Sicherheitsplattformen verwalten muss. Sicherheitsprobleme sind in einer Multi-Cloud-Umgebung noch offensichtlicher, da das Unternehmen mehrere Sicherheitsplattformen verwalten muss, ohne die Kontrolle über ihre Sicherheitsprozesse oder -richtlinien zu haben.
Auch Data Governance und Data Compliance sind in diesen Cloud-Umgebungen komplexer. Es wird schwieriger, zu wissen, wo sich die Daten befinden, insbesondere in einer Multi-Cloud-Umgebung, und es kann leicht zu Verstößen gegen gesetzliche Vorschriften kommen, die Ihr Unternehmen gefährden. Es ist entscheidend, dass die IT-Abteilung über die richtigen Tools verfügt, um diese Umgebungen zu überwachen und die spezifischen regulatorischen Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen.
Nutzen Sie die Kraft Ihrer Daten
Ihr Unternehmen produziert jeden Tag eine außergewöhnliche Menge an Daten. Cloud Analytics bietet eine außergewöhnliche Möglichkeit, diese Daten zu konsolidieren und in verwertbare Informationen umzuwandeln, während zugleich die Anschaffungs- und Wartungskosten gesenkt werden. Der Schlüssel liegt darin, Ihre Geschäftsanforderungen im Voraus zu bestimmen, damit Sie die Cloud Analytics-Plattform Ihrer Wahl optimal nutzen können. Die Erkenntnisse, die Sie brauchen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen und Ihr Unternehmen voranzubringen, liegen greifbar vor Ihnen. Cloud Analytics bietet Ihnen die Möglichkeit, sie zu nutzen.
Mit Vollgas in Richtung Zukunft: Der Stand der Cloud-gestützten Transformation
Verschaffen Sie sich einen Überblick über den aktuellen Stand der Cloud-gestützten Transformation und lernen Sie konkrete Schritte und Best Practices kennen, um die Herausforderungen einer zunehmend hybriden Welt zu meistern.
