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Der Weg der Daten in die Cloud

Modernisieren und transformieren Sie Ihre Daten-Konzept in der Cloud: Denn der wahre Wert von Daten hängt von ihrer Zugänglichkeit und der Anwendung in den Geschäftsprozessen ab. Die Cloud ist der einzige Ort, an dem Daten an Skalierbarkeit und Agilität gewinnen und die Möglichkeit haben, Innovationen voranzutreiben. Migration ist (nur) der Anfang. Unternehmen müssen daher Schritte einleiten, um ihre Daten-Konzept zu modernisieren, damit ihre Mitarbeiter mit Daten- und Cloud-Innovationen arbeiten können.

Die wachsende Chance durch Daten

Unternehmen, die durch datengesteuerte Entscheidungen einen Mehrwert erzielen, können sich zunehmend von ihren Wettbewerbern differenzieren. Sie können sowohl ihre Geschäftsergebnisse durch die Generierung neuer und tieferer Erkenntnisse steigern, die letztlich zu Innovationen, intelligenteren Entscheidungen und effizienteren Abläufen anregen. Erfolgreiche Unternehmen nutzen Daten, um Kunden besser zu verstehen und das Geschäft zu transformieren; sie können neue Chancen und schneller einen Nutzen aufdecken als Mitbewerber.


Fast täglich entstehen bis zu 2,5 Trillionen Bytes an Daten durch Menschen, Edge- / IOT-Geräten und Maschinen. Das Datenvolumen und das Tempo ihrer Ansammlung können sich in Zukunft nur noch beschleunigen. Tatsächlich werden bis 2023 über 50 % der Hauptverantwortung von Data Analytics-Experten darin bestehen, Daten optimal zu verwalten und zu analysieren.


Die Cloud ist der einzige Ort, an dem Daten an Skalierbarkeit und Agilität gewinnen und die Möglichkeit haben, Neuerfindungen voranzutreiben


Warum die Cloud Daten wertvoller macht?

Um ein hohes Volumen und eine Vielzahl von Daten aus vielen unterschiedlichen Quellen verarbeiten zu können, benötigen Sie ein modernes Daten-Konzept. Die technischen Grundlagen können selbstverständlich überall aufgebaut werden, jedoch ist die Cloud dazu am besten geeignet. Tatsache ist, dass alle fortschrittlichsten Tools zum Verstehen, Analysieren und Konsumieren von Daten überwiegend in der Cloud verfügbar sind. Dazu werden von allen großen Cloud-Anbietern auch ständig neue Funktionen entwickelt und in der Public-Cloud zum EInsatz angeboten. Das ist einer der Gründe, warum Unternehmen, die ihre Daten und Analysen in eine Public-Cloud verlagern, ihre Mitbewerber beim Umsatzwachstum übertreffen - denn sie haben Zugriff auf immer neue Lösungen die den Einsatz der Daten optimieren.


Cloudbasierte Architekturen und Plattformen ermöglichen es, alle Arten von Daten an einem Ort als leistungsstarke kollektive Ressource für das gesamte Unternehmen zusammenzuführen – und zwar in großem Umfang, aber eben auch mit geringen Gesamtbetriebskosten gegenüber On-Premise bzw. Private-Cloud Lösungen. Die Cloud ermöglicht es Ihnen auch, Daten aus internen und neuen externen Quellen in Echtzeit zu erfassen, alle diese Daten zusammenzuführen und dann Analysen, künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung einzusetzen, um Daten für alle Arten von Anwendungsfällen zu nutzen.


Ein modernes Cloud-Fundament macht Daten schnell und skalierbar zugänglich, vertrauenswürdig und analysebereit


Um das wahre Potenzial von Daten in der Cloud zu entfesseln, bedarf es der entsprechenden Kultur, Talente, Prozesse und Technologieelemente. Die Technologie, die für die datengesteuerte Transformation erforderlich ist eine wesentliche Grundlage für den Erfolg.


Was ist also ein Daten-Konzept? Ein solches Konzept besteht aus Frameworks, Funktionen, Tools und Services, die Daten effizient und effektiv speichern, verarbeiten, verwalten und bereitstellen. Eine starke Daten-Konzept sollte einen einfachen und zeitnahen Zugriff auf integrierte, vertrauenswürdige und analysebereite Daten in großem Maßstab ermöglichen.


Für die meisten Unternehmen wird die Macht der Daten durch eine unzureichende oder nicht vorhandenes Daten-Konzept eingeschränkt. Infolgedessen sind Daten auf alten, lokalen Plattformen gesperrt, die oft isoliert sind, was es schwierig, wenn nicht sogar unmöglich macht, verschiedene Datentypen zusammenzubringen. Es macht es für Geschäftsanwender noch schwieriger, alle richtigen Daten zu finden und zu nutzen, die sie benötigen, um die richtigen Entscheidungen zu treffen.


Um den gewünschten Geschäftswert aus Daten abzuleiten, muss das Daten-Konzept modernisiert werden. So können Daten aus Altsilos herausgebrochen werden, um sie in der Cloud über verschiedene Dimensionen hinweg zu vereinheitlichen und mit modernsten Analysetools zu verarbeiten. Dies erfordert den richtigen Speicher, die richtigen Data-Warehouses Komponenten, die richtige Rechenleistung, einen geeigneten Daten-Zugriff – alles in der Cloud – um agile Funktionen zu nutzen, die die Geschäftsergebnisse steigern.


Was macht ein Daten-Konzept modern? Eine moderne Datengrundlage hat drei Kernmerkmale:

  • Modernes Daten-Engineering

  • KI-gestützte Datenverwaltung und

  • Daten-Demokratisierung.

Zusammen helfen diese Eigenschaften Unternehmen dabei, einige der häufigsten Wertschöpfungsbarrieren zu überwinden: Datenzugänglichkeit, Datenvertrauenswürdigkeit, Datenbereitschaft und Aktualität. Diese Merkmale ermöglichen es den Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit zusammenzuführen, ein agiles Reporting zu erstellen und Analysen und KI zu nutzen, um breit zugängliche Kunden-, Markt- und Betriebseinblicke zu erstellen.


KI-gestützte Datenverwaltung

  • Metadatenverwaltung: Erfassen, registrieren und katalogisieren Sie Datenassets und zugehörige Metadaten und Herkunft

  • Datenvertrauen: Stellen Sie sicher, dass die Daten von guter Qualität und vertrauenswürdig sind

  • Daten-Compliance: Ermittlung, Klassifizierung und Einhaltung von Unternehmensrichtlinien und -vorschriften Datenschutz: Verhindern Sie Daten vor unbefugtem Zugriff


Datendemokratisierung

  • Informationszugriff: Verschiedene Methoden, um den Zugriff in jeder Zone zu ermöglichen

  • Self-Service: Daten suchen, finden, bereitstellen und aufbereiten ohne IT-Beteiligung

  • Datenaustausch: Verbrauch und Austausch von Daten mit internen und externen Systemen und Partnern

  • KI-Modelle & BI-Systeme: Reporting, Analytics und Data Science zur Ableitung von Werten


Modernes Daten-Engineering

  • Datenquellen: Strukturierte und unstrukturierte, interne, externe, Partnerdaten

  • Datenerfassung: Datenaufnahme in die Datenplattform, die verschiedene Muster unterstützt

  • Datenkuratierung: Standardisierung, Bereinigung und Integration von Datensätzen in besser nutzbare Assets

  • Datenbereitstellung: Daten für den Verbrauch gestalten, anpassen und organisieren


In einem modernen Daten-Konzept werden Daten aus einer Vielzahl von Quellen (intern und extern) auf verschiedene Weise (Batch, Echtzeit, APIs) erfasst und zu höherwertigen Informationen und wiederverwendbaren Datensätzen zusammengefügt. Entsprechende Frameworks für die Datenaufnahme und ETL (Extract, Transform, Load), die zahlreiche Datenmuster wie Mainframe, XML, JSON, CSV, streambasiert und API unterstützen, vereinfachen die Aggregation.


Frameworks behandeln zum Beispiel auch Regeln für Datenqualität und Standardisierung, Metadatenerfassung und Datenklassifizierung im Rahmen von Datenpipelineaktivitäten. Sie ermöglichen einen konfigurationsgesteuerten Ansatz für die Datenaufnahme und ETL-/Datenkuration, sodass neue Datenpipelines für analytische Anwendungsfälle und Datenprodukte schnell und skalierbar unter Nutzung von Cloud-Diensten entwickelt werden können. Diese Pipelines helfen, Daten mit geringerer Latenz bereitzustellen, um die Analysegeschwindigkeit zu erhöhen. Mit dem entsprechenden Data-Engineering-Team und den entsprechenden Ansätzen ermöglichen Cloud-basierte Architekturen und Plattformen, dass alle Arten von Daten an einem Ort als leistungsstarke kollektive Ressource für das gesamte Unternehmen zusammengeführt werden Betriebskosten und bessere Qualität.


KI-gestützte Datenverwaltung

Cloud-basierte KI-Tools bieten fortschrittliche Funktionen und Skalierbarkeit, um die automatische Bereinigung, Klassifizierung und Sicherung von Daten in der Cloud bei der Aufnahme zu unterstützen. Dies führt zu einer besseren Qualität, Richtigkeit und ethische Handhabung. Um eine effektive Datenverwaltung zu realisieren, benötigen viele Unternehmen Schulungen und Richtlinien - dazu zählen Selbsthilfetools aber auch Datenzugriffskontrollen und eine entsprechende Firewall. Um die ethischen Umgang mit Daten zu unterstützen, können entsprechende Konzepte einen Rahmen bieten, wie Daten während ihrer Lebensdauer gesammelt, gespeichert, abgerufen und verwaltet werden. Fortschrittliche Cloud-Technologien erleichtern die Katalogisierung von Daten, damit sie besser verstanden und entsprechend klassifiziert werden können. Kurz gesagt, die in der Cloud verfügbaren fortschrittlichen Tools sollten Ihnen Vertrauen in die Qualität und Vertrauenswürdigkeit Ihrer Daten geben.


Datendemokratisierung

Ein modernes Daten-Konzept bringt mehr Daten in mehr Hände. Es macht Daten zeitnah zugänglich und stellt eine einfache Anwendung sicher und speist gleichzeitig mehrere Nutzungsmodelle (Self-Service, KI-Modelle, BI-Systeme, Data Scientists usw.). Die neuesten Cloud-basierten Tools demokratisieren Daten und ermöglichen es mehr Mitarbeitern in Ihrem Unternehmen, Daten, die für ihre spezifischen Geschäftsanforderungen relevant sind, einfach zu finden und zu nutzen – und das schneller als mit zuvor bekannten Systemen. Die Cloud macht Daten nicht nur zugänglicher und vertrauenswürdiger, sondern lässt sie auch analysebereit ankommen. Und von allen großen Cloud-Anbietern werden ständig neue Funktionen entwickelt, was bedeutet, dass eben auch die innovativsten Durchbrüche in der Cloud stattfinden.


Die in der Cloud verfügbaren Tools und Technologien ermöglichen es Ihnen, aus Daten viel mehr Nutzen zu ziehen. Sie können mehr Datentypen kombinieren – in Echtzeit und in großem Maßstab – und fortschrittliche Technologien wie KI und ML auf eine Weise anwenden. All dies effektiv zu erreichen, wäre auf Legacy-Plattformen undenkbar. Aber mit einem modernen Daten-Konzept in der Cloud können Sie sich neue Möglichkeiten der Datennutzung zu nutze machen.


Die 10 wichtigsten Fragen, die es zu beantworten gilt

Der Aufbau eines wirklich modernen Daten-Konzeptes in der Cloud erfordert eine Vielzahl von Überlegungen. Hier sind die 10 wichtigsten Fragen, die bei der Gestaltung eines erfolgreichen Modernisierungsprogramms beantwortet werden müssen:

  1. Was sind die kritischen Lücken und Schwächen in Ihren aktuellen Datenkapazitäten und wie können Sie diese weiterentwickeln?

  2. Mit welchen Cloud-Service-Providern sollten Sie zusammenarbeiten und welches Cloud-Modell werden Sie betreiben – Single Public Cloud, Multi-Cloud oder Hybrid-Cloud? Welche Services der CSPs sind für Sie am relevantesten?

  3. Was sind die optimale Datenarchitektur und die erforderlichen Funktionen, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen?

  4. Welche Datenprodukte (integrierte, kuratierte Daten) sollten Sie erstellen, um die Kosten für potenzielle zukünftige Implementierungen zu senken und Konsistenz über mehrere Verbrauchsmuster hinweg zu schaffen?

  5. Sollten Sie aktuelle Daten-, Verarbeitungs- und Verbrauchsworkloads in der Cloud neu hosten, neu plattieren oder neu entwickeln?

  6. Welche Data Governance ist erforderlich, um die Datenqualität zu gewährleisten und dass die Daten sicher und in Übereinstimmung mit den Unternehmens- und Regulierungsrichtlinien gehandhabt werden?

  7. Wie demokratisiert man Daten und ermöglicht Self-Service?

  8. Welche externen Daten werden benötigt, um neue Erkenntnisse zu generieren? Wie kann es zeitnaher oder in Echtzeit erfasst werden?

  9. Welche Rollen und Fähigkeiten sind erforderlich, um die Datengrundlage in der Cloud erfolgreich aufzubauen und zu betreiben? Haben Sie diese intern oder müssen Sie mit einem externen Anbieter zusammenarbeiten?

  10. Haben Sie eine Datenprodukt-Denkweise und -Orientierung innerhalb der Organisation? Wenn nicht, was müssen Sie tun, um loszulegen?


Drei Schritte zur Transformation von Daten in die Cloud

Die Auseinandersetzung mit diesen 10 wichtigsten Überlegungen kann überwältigend sein, aber eine durchdachte Planung und Priorisierung kann einen großen Beitrag zur Vereinfachung der vielen zu treffenden Entscheidungen leisten. Die Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Partner, der sich mit der Komplexität der auskennt, kann die Entwicklung Ihres Ideen und letztendlich den daraus abgeleiteten Werten beschleunigen.


Schritt 01: Stellen Sie die Bühne ein

  • Bewerten Sie Ihre aktuelle Datenreife und Fähigkeit, Stärken, Schwächen, Lücken und Chancen zu verstehen

  • Entwickeln Sie eine umfassende Datenstrategie, die auf Ihre Geschäftsstrategie abgestimmt ist

  • CSP(s) auswählen

  • Entwickeln Sie die passende Architektur und Roadmap


Schritt 02: Machen Sie den Umzug, migrieren und modernisieren Sie

  • Cloud-Dienste aufstellen

  • Bauen Sie Ihre Datengrundlage auf

  • Migrieren Sie nach Bedarf von On-Prem

  • Erstellen Sie nach Bedarf neue Datenprodukte


Schritt 03: Bedienen und optimieren

  • Daten-Governance automatisieren

  • Integrieren Sie KI/ML in das Datenmanagement

  • Prozesse für den Datenbetrieb automatisieren (dev ops/sec ops)



Bühne frei

Der erste Schritt auf diesem Weg besteht darin, Ihre aktuelle Datenplattform auf ihre Stärken und Schwächen hin zu bewerten. Die Lücke(n) zwischen dieser Ist-Bewertung und dem zukünftigen Soll-Zustand hilft dabei, die Schlüsselkomponenten für Ihre neue Datenstrategie zu bestimmen. Jede Datenmigrationsstrategie ist individuell, und nicht jede ist auch für jedes Unternehmen geeignet - aber die erfolgreicheren Migrationen sind diejenigen, die einer gut entwickelten Datenstrategie folgen. Dies bedeutet, dass Sie gleichzeitig die grundlegenden Eigenschaften verstehen, das das Daten-Konzept benötigt, um die angestrebten Geschäftsergebnisse zu erzielen und gleichzeitig die erforderlichen Leistungs- und Sicherheitsanforderungen zu erfüllen.


Nicht alle Daten haben in der Cloud den gleichen Wert. Daher ist es wichtig, das Portfolio so zu schichten und zu priorisieren, dass der größtmögliche Nutzen aus der Migration so schnell wie möglich erzielt wird. Dies bedeutet, dass Faktoren wie die strategische Geschäftsrelevanz für Ihre Branche gegen die Migrationskomplexität und das Migrationsrisiko abgewogen werden. Dieser Prozess wird die schnellen Erfolge der Migration sowie ein priorisiertes Portfolio zur Planung potenzieller zukünftiger Migrationswellen aufdecken.


Die Auswahl des geeigneten Cloud Service Providers (CSP) ist entscheidend. Obwohl jeder Hyperscaler die erforderliche Infrastruktur und Datenplattformen bietet, um eine Datengrundlage und verschiedene unterstützende Dienste zu entwickeln, kann die Auswahl der CSP(s), die Ihren Anforderungen am besten entsprechen, von einer Reihe von Parametern abhängen. Diese Entscheidung kann durch strategische Elemente wie die Anpassung der Technologie an den aktuellen IT-Bestand des Unternehmens oder das Potenzial für strategische Allianzen getrieben werden. Umgekehrt kann die Entscheidung von eher taktischen Aspekten wie technischen Merkmalen und Funktionsstärken (z. Die Auswahl des/der richtigen CSP(s) stellt sicher, dass Ihre Datenmigration unter Berücksichtigung der breiteren strategischen Geschäftsziele konzipiert, priorisiert wird, um den Wert zu steigern, mit Unterstützung der entsprechenden Tools und Fähigkeiten durchgeführt und dann schnell optimiert wird, um einen höheren Auftragswert zu erzielen während Sie das Risiko mindern.


Nachdem Sie Prioritäten und Zielzustandsdispositionen mit Ihren CSP(s) Ihrer Wahl definiert haben, müssen Sie eine Architektur entwickeln, die dazu beiträgt, die erforderlichen Fähigkeiten und Leistung bereitzustellen. Es ist wichtig, alle Abhängigkeiten zwischen Architektur, Daten und Anwendungen zu verstehen und „Familien“ verwandter Workloads zu erstellen, die gemeinsam migriert werden müssen. Es ist auch wichtig zu verstehen, dass nicht alle Aspekte einer modernen Cloud-Basis auf einmal entwickelt werden können. Die Erstellung einer Roadmap von Fähigkeiten für die sofortige Entwicklung und die, die im Laufe der Zeit eingeführt werden, ermöglicht es dem Unternehmen, heute Wert zu schaffen und gleichzeitig die Grundlage für einen noch größeren Wert in der Zukunft zu legen.


"Making the Move": Migrieren und Modernisieren

Sobald ein gründlich durchdachter Plan, der auf die Geschäftsstrategie ausgerichtet ist, vorhanden ist, ist es an der Zeit, die Datenmigration durchzuführen. Um den sicheren Übergang in die Cloud mit Zuversicht zu beschleunigen und Unterbrechungen des normalen Geschäftsbetriebs zu minimieren, nutzen sie unbedingt einen erfahrenen Anbieter. Dieser versteht, auch von Anfang an auf Sicherheit zu achten. Das bedeutet aber eben auch, die Automatisierung zu maximieren und Organisationsstrukturen; Migrationstools, die KI nutzen, um den gesamten Weg von der Quelle bis zum Ziel voranzutreiben können den Prozess beschleunigen.


Hie ist es wichtig, wiederverwendbare Frameworks für Datenaufnahme, ETL, Metadaten, Datenqualität, Sicherheit und Orchestrierung zu entwickeln. Darüber hinaus ermöglicht die Verwendung von konfigurationsgesteuerten Frameworks die schnelle Aufnahme, Integration und Verarbeitung von Daten. Viele Unternehmen wenden sich dabei an Hyperscaler oder Anbieter wie Exosite und setzen ihre Erfahrung und ihr Know-how ein, um potenzielle Barrieren zu erkennen und zu überwinden.


Das Ausmaß der Modernisierung, die zur Unterstützung eines agilen Daten-Konzeptes erforderlich ist, hängt vollständig von ihrem einzigartigen Kontext ab. Je mehr Modernisierungen Sie auf aktuelle Daten-, Verarbeitungs- und Verbrauchsworkloads durchführen, desto größer ist der letztendliche Wert, den Sie erzielen können. Je größer jedoch auch die Kosten, der Zeitaufwand und die Komplexität.


Wenn an eine Datenbank eine Anwendung gebunden ist, sollte die gemeinsame Modernisierung der beiden eine Selbstverständlichkeit sein. Aber Sie sollten auch über das Gesamtbild der Daten nachdenken, einschließlich aller Analyseplattformen, die Sie verwenden, um Geschäfts- oder Kundeneinblicke zu generieren. Auch diese müssen möglicherweise in der Cloud modernisiert werden.


Wenn es um Daten geht, sind zwei grundsätzliche Modernisierungsansätze zu berücksichtigen. Die erste wird vom Anwendungsfall bestimmt – definieren Sie Ihre speziellen Analyseziele und migrieren und modernisieren Sie die unterstützenden Datensätze entsprechend. Die zweite wird durch den zukünftigen Wert für das Unternehmen bestimmt: Identifizieren Sie die wichtigsten Datensätze im Unternehmen, konsolidieren und strukturieren Sie unterschiedliche Datensätze in der Cloud mit der Gewissheit, dass sie unabhängig von aktuellen Anwendungsfällen für Ihre potenziellen zukünftigen Analyseanforderungen von zentraler Bedeutung sind.


Die in der Cloud verfügbaren fortschrittlichen Datenanalyse- und Automatisierungstools können Daten für nahezu jede Art von Anwendung oder Anwendungsfall maßstabsgetreu formen. Data on Cloud ermöglicht es Ihnen auch, diese fortschrittlichen Cloud-basierten Tools und Funktionen zu nutzen und die Leistungsfähigkeit einer modernisierten Datengrundlage sowie den Wert, den sie jedem in Ihrem Unternehmen bringen kann, bereitzustellen.


Anwendung und Optimieren

Die Verwaltung eines modernen Cloud-basierten Daten-Konzeptes unterscheidet sich von Natur aus von herkömmlichen On-Premise-Modellen. Standardisierung und Automatisierung werden beispielsweise zu kritischen Komponenten. Kontinuierliche Optimierung ist auch deshalb notwendig, weil der ständige Wandel eine der prägenden Eigenschaften des Seins in der Cloud ist. Damit Daten in Ihrem Unternehmen als geschätztes Kapital verwendet werden können, müssen die Mitarbeiter den Daten vertrauen.


Die Sicherstellung von Datenqualität und Vertrauenswürdigkeit ist seit langem eine der zentralen Herausforderungen für Unternehmen, zumal die Menge und Vielfalt der Daten im Laufe der Zeit wächst. Denken sie nur einmal daran, wenn Datenauszüge aus ihrem Legacy System den Mitarbeitern vorgestellt werden: Es gibt zunächst einmal unzählige Fragen auf die genutzte Datenbasis, und schnell sind Unstimmigkeiten identifiziert. Das liegt daran, dass Unternehmen traditionell Daten verwalteten, die von Menschen geleitet und nicht leicht skalierbar waren.


Die Cloud kann viel sicherer sein als ein proprietäres Rechenzentrum; für viele ist die Nutzung der Sicherheitsexpertise eines externen Anbieters und des Cloud-Anbieters der Schlüssel zur Verbesserung der Datensicherheit.


Unternehmenswachstum und Transformation beginnen mit einem modernen Daten-Konzept in der Cloud

Der fruchtbarste Boden für einen exponentiellen Wertzuwachs ist dort, wo Sie Daten aktiv nutzen, um Ihr Geschäft neu zu erfinden, neue Geschäftsmodelle für ihre Branche zu entwickeln, fortschrittliche Technologien anzuwenden und durch Ihr Partner-Ökosystem neue Werte zu erreichen. Denken Sie daran, dass der Wert von Daten von ihrer Zugänglichkeit und Anwendung abhängt. Um die Macht der Daten zu nutzen, sollten Unternehmen zunächst ihre Datengrundlage in der Cloud modernisieren, damit Kunden, Lieferanten und Mitarbeiter mit Daten arbeiten können.


Wenn Sie möchten, dass Ihr Unternehmen schnell, agil und skalierbar arbeitet, menschlichen Einfallsreichtum fördert, Kundenbeziehungen bereichert, neue Märkte erschließt und effektiv wettbewerbsfähig ist, ist jetzt die Zeit für ein modernes Daten-Konzept in der Cloud.

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