Eine Datenstrategie ist keine Einbahnstraße Die Brücke zur Cloud muss in beide Richtungen führen

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Viele Unternehmen tun sich nach wie vor schwer damit, ihre Daten gewinnbringend einzusetzen. Über den Wert sind sie sich längst im Klaren. Doch um erfolgreich datengetriebene Entscheidungen treffen zu können, reicht es nicht, Daten einfach nur zu sammeln und zu horten.

Doch der Weg zur datengetriebenen Organisation ist in vielen Unternehmen nach wie vor mit Fragezeichen gepflastert. Wie lässt sich schnelle Datenverfügbarkeit für alle gewährleisten? Taugt die Datenbanklösung von heute auch morgen noch? Was tun, wenn irgendwann die Kosten steigen? Und wie ist es um die Datensouveränität oder hybride Lösungen bestellt?

Klar ist: Die Informationen müssen analysierbar und für die entsprechenden Mitarbeiter standortunabhängig verwertbar sein. Stichwort Datendemokratisierung, von der 94 Prozent der Entscheider laut einer Exasol-Studie denken, dass sie durch ein Cloud-Modell vorangetrieben werden könnte.

Tatsächlich sind undurchsichtige Datensümpfe und verstopfte Daten-Pipelines häufig auf veraltete Infrastrukturen mit On-Premises-Systemen zurückzuführen, die nicht mehr die benötigte Leistung erbringen. Bei einem Cloud-Modell dagegen können Daten aus unterschiedlichen Beständen zusammengeführt und in skalierter Form sicher und kosteneffizient von mehreren Anwendern genutzt werden. Die IT-Verantwortlichen sollten trotzdem genau hinschauen, denn insbesondere eine Cloud-only-Strategie ist nicht unbedingt für jedes Unternehmen die beste Entscheidung.

Wohin soll die Datenreise gehen?

Bevor die Wahl also auf ein bestimmtes Bereitstellungsmodell fällt, sollte sich jede Organisation darüber klarwerden, was für die eigenen Anforderungen am besten funktioniert, und vor allen Dingen, mit welchen Erwartungen sie an eine Cloud-Migration herangeht. So gaben 38 Prozent der Entscheider an, dass Agilität, um auf zukünftige Anforderungen zu reagieren, der Schlüssel zum Erfolg sei. 36 Prozent sagten aus, dass für sie die Geschwindigkeit, mit der sie an Software oder Services gelangen, ein wichtiger Faktor sei. Für 35 Prozent standen die Kosten im Vordergrund.

Aber nicht nur das Hier und Jetzt ist wichtig, sondern auch künftige Anforderungen gilt es zu erwägen, beispielsweise inwieweit präskriptive Analytik, Data Science oder das Data Warehouse in der weiteren Entwicklung des Unternehmens eine Rolle spielen sollen.

Schnell, kostengünstig, agil

Für die Cloud spricht vor allem ihre Effizienz. Denn Software-as-a-Service-Angebote können schnell getestet, sofort in Betrieb genommen und in Anwendungen integriert oder auch wieder aufgegeben werden. Der Einsatz neuer Dienste wird so insgesamt flexibler und ist mit weniger Risiken verbunden. Über ein verbrauchsabhängiges Preismodell bezahlen die Unternehmen außerdem nur das, was sie tatsächlich nutzen. Die Verwaltung ist in der Regel unkompliziert und wird oft als Dienstleistung angeboten, was die Einrichtung heterogener Technologie-Stacks einfacher und erschwinglicher macht. Hinzu kommt eine erleichterte aktive Datennutzung, da sich große Mengen an Daten speichern, nach ihrem Potenzial einordnen und in digitale Services einbinden sowie intuitiv nutzen lassen.

Auch in Sachen Geschwindigkeit und Agilität hat die Cloud unbestreitbare Vorteile. Bei Unternehmen mit in die Jahre gekommenen Systemen können Datenanfragen Stunden, manchmal sogar Tage in Anspruch nehmen. In einer volatilen Echtzeitwelt, in der Erkenntnisse sich ständig ändern, müssen jedoch viele Anfragen bereits in kürzester Zeit, teilweise auch in wenigen Sekunden, zu einem Ergebnis führen. Umgekehrt dazu ermöglicht es eine schnelle Datenbank, Daten mit hoher Geschwindigkeit zu aggregieren und jede denkbare Frage zu stellen, ohne dass die Daten dafür im Vorfeld aufbereitet werden müssten.

Migration in die Cloud – ohne Risiko?

Die Cloud bietet zweifellos enorme Vorteile – angesichts immer komplexer werdender IT-Architekturen finden viele Unternehmen den Weg dorthin zunächst allerdings herausfordernd. Cloud-Erstanwender haben beispielsweise Bedenken, ihre Daten zu migrieren, weil sie Reibungsverluste oder Performance-Einbußen befürchten. Klar ist: Damit die Migration gelingt, muss sie den jeweiligen Strukturen und Voraussetzungen des Unternehmens angepasst werden, um die Interoperabilität und Verfügbarkeit der Datenbestände jederzeit zu gewährleisten. Denn Ausfallzeiten während der Migration können geschäftskritisch werden, wenn man plötzlich auf wichtige Daten keinen Zugriff mehr hat.

Ein weiterer Grund, warum Unternehmen zögern, bestimmte Daten oder Anwendungen in die Cloud zu verlagern, sind Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes oder der Datensouveränität. Möglicherweise brauchen sie auch eine alternative Lösung, wenn sich die Cloud als nicht geeignet herausstellt. Oder aber sie möchten mit verschiedenen Cloud-Umgebungen experimentieren, um die bestmögliche Performance für ihre Datenanalysen zu erreichen.

Die Brücke zur Cloud lässt beide Richtungen zu

Für ein skalierbares, zukunftssicheres Modell setzen daher immer mehr Unternehmen auf flexible Migrationspfade. Indem sie nicht nur auf eine Alternative setzen, können sie ihren Tech-Stack flexibler, anpassungsfähiger und damit zukunftsfähiger gestalten. In einigen Fällen kann ein zunächst hybrides Set-up auch deutlich kosteneffizienter sein, je nach Anwendungen und Arbeitsaufkommen eines Unternehmens. So sind statische, schwerfällige oder rund um die Uhr genutzte Anwendungen oft kostengünstiger, wenn sie On-Premises betrieben werden. Auch aufgrund gesetzlicher Beschränkungen kann es erforderlich sein, bestimmte Kerndaten im eigenen Rechenzentrum zu speichern.

Bei unbeständigeren Workloads oder Projekten, die kurzfristig hochgefahren werden müssen und möglicherweise schnell skaliert werden, kann die Cloud dagegen ihre Flexibilität voll ausspielen.

Ein hybrider Ansatz mit einer Datenbank, die als Software-as-a-Service genutzt werden kann, eröffnet Unternehmen somit eine Brücke in die Cloud – und bei Bedarf auch wieder zurück. Sie haben die Möglichkeit, ihre Migration elastisch zu gestalten, mit einer Lösung, die sich ihrer individuellen Datenstrategie anpasst und mit den sich wandelnden Anforderungen und Entwicklungen im Unternehmen mitwächst. Auf diese Weise können Organisationen jeder Größe und mit unterschiedlichen Voraussetzungen in ihrem jeweils eigenen Tempo und zum richtigen Zeitpunkt verlässlich migrieren und so auch ihre Daten schneller in Wert umwandeln.

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