{"id":19525,"date":"2021-09-03T11:55:00","date_gmt":"2021-09-03T09:55:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=19525"},"modified":"2021-08-30T10:04:35","modified_gmt":"2021-08-30T08:04:35","slug":"strategieansatz-den-fokus-erst-auf-die-daten-dann-auf-die-cloud-legen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=19525","title":{"rendered":"Strategieansatz: Den Fokus erst auf die Daten, dann auf die Cloud legen"},"content":{"rendered":"\n

Autor\/Redakteur: Daniel Metzger, Regional Vice President Central & Eastern Europe bei Cloudera<\/a>\/gg<\/p>\n\n\n\n

Als eine der Umgebungen, mit denen Unternehmen ihr datengetriebenes Gesch\u00e4ft verbessern wollen, etabliert sich zusehends die Multi-Cloud. Die Umsetzung erfordert ein strategisches Vorgehen, das sich jedoch in erster Linie auf die Daten konzentrieren sollte, um aus diesen das Optimum herauszuholen \u2013 dann auch in der Cloud.<\/p>\n\n\n\n

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Bild: Cloudera<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n\n\n\n

Der Trend geht klar zur Multi-Cloud. Denn 87 Prozent der befragten Unternehmen einer IDC-Studie<\/a> gaben an, dass sie bereits Services verschiedener Public-Cloud-Provider einsetzen. Oder sie stecken mitten in der Planung, ihre Umgebung darauf vorzubereiten. Jede erdenkliche Funktion l\u00e4sst sich mit einem Cloud-Dienst abbilden, wobei die Multi-Cloud-Nutzung nach dem Best-of-Breed-Ansatz funktioniert. Eine Firma w\u00e4hlt die beste L\u00f6sung f\u00fcr eine Aufgabe aus, die sie vorher genau definiert. Workloads werden dann bei unterschiedlichen Anbietern aufgesetzt. Die Business Continuity verbessert sich, da sich das Unternehmen nicht von einem Provider abh\u00e4ngig macht. Zudem kann es einen Workload von einer Public-Cloud zur anderen verschieben, sobald sich dort Bedingungen in irgendeiner Weise verbessern. Oder man verteilt neben den Ressourcen auch Workloads gleich \u00fcber mehrere Clouds, um das Risiko schwerer Ausf\u00e4lle zu minimieren. In einer Multi-Cloud-Umgebung entsteht daher f\u00fcr viele die Gefahr erst gar nicht, in einen Vendor Lock-in bei einem PaaS- (Platform-as-a-Service) oder SaaS (Software-as-a-Service)-Anbieter zu geraten.<\/p>\n\n\n\n

Dennoch h\u00e4lt die strategische Entscheidung f\u00fcr eine Multi-Cloud einige Herausforderungen bereit. Je mehr Cloud-L\u00f6sungen im Einsatz sind, umso schwieriger wird es in der Multi-Cloud-Umgebung alle Workloads zu koordinieren. Schnell geht der \u00dcberblick verloren, Anwendungen und Arbeitslasten laufen unabh\u00e4ngig voneinander anstatt aufeinander abgestimmt, damit keine Silos entstehen. Sicherheitsrelevant wird es, wenn Nutzer bei Provider A, B und C verschiedene Zugriffsrechte haben und f\u00fcr ihre Anwendungen abweichende Sicherheitsstufen gelten. Sp\u00e4testens ab dem Punkt kippt die Multi-Cloud in eine Umgebung, die sich kaum noch \u00fcberblicken, geschweige denn effizient managen l\u00e4sst.<\/p>\n\n\n\n

Wann Integrationsplattformen versagen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Integration der Cloud-Services in die Unternehmens-IT entscheidet dar\u00fcber, ob und wie ein Multi-Cloud-Ansatz aufgeht, datenzentriert zu wirtschaften. An der Stelle n\u00fctzt jedoch die beste Integrationsplattform wenig, solange bestimmte Voraussetzungen fehlen. Es gibt L\u00f6sungen, die Cloud-Dienste von mehreren Anbietern sauber und \u00fcbersichtlich verbinden. Mit ihnen l\u00e4sst sich zwar die Gefahr bannen, beim Verlagern von Datenanalysen blo\u00df Rohdaten zur\u00fcckzubekommen und so das Data-Mining neu starten zu m\u00fcssen. F\u00fcr den sinnvollen und zielgerichteten Einsatz ben\u00f6tigen diese Tools jedoch eine solide Basis, die sich ein Unternehmen mit einer Datenstrategie schafft. Aufbau und Betrieb einer funktionierenden Multi-Cloud, in der sich die gew\u00fcnschten Vorteile einstellen, f\u00e4llt dann erheblich leichter.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

In die datenstrategische Vorarbeit flie\u00dfen \u00dcberlegungen und Vorstellungen zur Technik (Hardware, Software), zur Organisation (Strukturen und Prozesse), zu den Gesch\u00e4ftsanforderungen (Ziele, KPI) sowie zur Sicherheit, zu Datenschutz und Compliance ein. F\u00fcr diesen Schritt ist eine fachbereichs\u00fcbergreifende Zusammenarbeit gefragt, die zu einer Datenarchitektur f\u00fchren soll. In diesem wesentlichen Strategiebaustein schreibt eine Firma fest,wie genau definierte Daten gesammelt, gespeichert, transformiert, verteilt und konsumiert werden. Den Datenfluss steuern festzulegende Regeln f\u00fcr Datenbanken, Datensysteme sowie Systeme und Schnittstellen, die Gesch\u00e4ftsprozesse mit den richtigen Daten versorgen.<\/p>\n\n\n\n

Datenumgang und Kontextualisierung regeln<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Im Prinzip gibt eine Datenarchitektur die Regeln f\u00fcr ein einheitliches, umgebungs\u00fcbergreifendes Datenmanagement vor, damit die Daten dort bereitstehen, wo sie gebraucht werden. Unter den Umst\u00e4nden lassen sich z\u00fcgig gesch\u00e4ftsrelevante Erkenntnisse gewinnen. Ein wichtiger Aspekt ist daneben, die Daten zu kontextualisieren. Es muss eben klar sein, welche Daten zusammen betrachtet werden m\u00fcssen. Eine Conversion-Rate bringt wenig Nutzen. In Kombination mit Tageszeit in einem Online-Shop ergibt sich, wann Kunden am meisten kaufen.<\/p>\n\n\n\n

In der Praxis nimmt eine Datenstrategie, die letztendlich auch die Datenintegrit\u00e4t sicherstellen muss, schrittweise konkrete Z\u00fcge an \u2013 \u00fcber:<\/p>\n\n\n\n