Scale-Out Storage: Daten speichern und analysieren Wie Unternehmen von moderner Datenanalytik profitieren können

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Unternehmen, die sich das Potenzial der Analytik zunutze machen, berichten über positive Auswirkungen auf die Betriebseffizienz, die Time-to-Market und die Kundenbindung. Die Erkenntnis scheint ganz klar: Unternehmen, die in Analytik investieren, können einen erheblichen Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren in dieser Disziplin weniger versierten Konkurrenten erzielen.

Pure Storage hat kürzlich in Zusammenarbeit mit der Enterprise Strategy Group (ESG) eine Studie durchgeführt, um die Vorteile für Unternehmen, die in Analytik investieren, genauer zu untersuchen. Die Studie war aufschlussreich und zeigte, dass die Unternehmen mit den ausgereiftesten Datenanalysefähigkeiten tatsächlich mehrere vorteilhafte Effekte für ihr Geschäft erzielen. Verglichen mit ihren Wettbewerbern, die keine Datenanalysefähigkeiten nutzen, wiesen diese Unternehmen eine um das 3,2-Fache höhere Wahrscheinlichkeit auf, bei der Kundenzufriedenheit besser abzuschneiden. Ebenso war es um das 2,4-Fache wahrscheinlicher, dass die Einnahmen pro Mitarbeiter in den vergangenen zwei Jahren gestiegen sind. Zudem wies diese Gruppe eine um das 2,7-Fache höhere Wahrscheinlichkeit einer kürzeren Produkteinführungszeit auf.

Drei große Herausforderungen auf dem Weg zu moderner Datenanalytik

CIOs und IT-Teams, die moderne Analysen in ihrer Unternehmensumgebung einsetzen wollen, stehen jedoch vor einigen Herausforderungen. Um das Potenzial der Analytik auszuschöpfen, gilt es drei Hürden zu überwinden.

1. Das riesige Volumen an zu analysierenden Daten

Je mehr Daten vorhanden sind, desto komplexer ist es, sie nutzbar zu machen. Unternehmen stehen vor der Schwierigkeit, die fünf „Vs“ – Volume, Velocity, Variety, Veracity und Value – zu bewältigen, also Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt, Wahrhaftigkeit und Wert. Insbesondere im Hinblick auf die Vielfalt müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten sammeln und aus ihnen Wert schöpfen können. Strukturierte Daten sind gut organisiert und mit gängigen Business-Tools leicht zu analysieren. Im Gegensatz dazu sind unstrukturierte Daten schwieriger zu analysieren. Social-Media-Beiträge sind ein Beispiel dafür. Tweets oder Facebook-Posts können einen enormen Business-Intelligence-Wert haben, sind aber besonders schwierig zu analysieren. Unstrukturierte Daten dieser Art machen jedoch 80 Prozent der Daten weltweit aus. Folglich muss jedes Unternehmen, das ernsthaft an wertvollen Erkenntnissen aus Daten interessiert ist, Wege finden, gerade diese Daten zu nutzen.

2. Eine Vielzahl von leistungsstarken, aber komplexen Tools und Technologien

Die Anzahl der verfügbaren Datenanalyse-Tools und -technologien ist ebenso unüberschaubar wie die Menge der Daten, die analysiert werden können. Es kann für Unternehmen schwierig sein, verschiedene komplexe Tools neben bestehenden, älteren Systemen zu implementieren und zu integrieren.

3. Datensilos, geringe Performance und aufwändiges Management

Herkömmliche Speicherplattformen sind schlicht nicht geeignet, moderne Analysen zu unterstützen. Ein häufiges Problem ist die zu geringe Performance für Suche, Indexierung und komplexe Abfragen über White-Box-Lösungen, die nicht auf Geschwindigkeit oder Effizienz optimiert sind. Die Probleme reichen bis hin zu kostspieligen, ineffizienten Datenpipelines, die den Datenzugriff einschränken und redundante Datensilos schaffen. Zu den weiteren Problemen mit herkömmlichem Storage gehören erhöhte Verwaltungskosten und Ineffizienz aufgrund von komplexem Management und Lücken im Skill-Set, die begrenzte Flexibilität der Hardware bei DDAS-Architekturen und unerwartete Ausfallzeiten durch geplante und ungeplante Ausfälle, die Anwendungen beeinträchtigen.

Wie können Unternehmen die Technologie zum Nutzen für ihr Geschäft einsetzen?

Um sich in der neuen datenorientierten Welt zu behaupten und den Wert von Analysen zu steigern, müssen Unternehmen grundlegende Änderungen an der Infrastruktur vornehmen und diese in drei spezifischen Bereichen modernisieren.

1. Konsolidierung der Daten in einem einzigen Scale-Out-Storage-System

Das Vorhandensein der richtigen Speicherinfrastruktur ist entscheidend, um mehr Daten nutzbar zu machen, die Zeit bis zu neuen Erkenntnissen zu verkürzen und die Verwaltung von Analyseinfrastrukturen zu vereinfachen. Die Speicherumgebung ist der Ort, an dem die Daten vorgehalten werden, und wird verwendet, um Daten bereitzustellen, wenn das Unternehmen diese benötigt. Um die Analysefähigkeiten zu verbessern, müssen Unternehmen in eine einfache, skalierbare und leistungsfähige Infrastruktur investieren. Sie sollten sich nach Technologien umsehen, welche die Komplexität eliminieren, das Lebenszyklusmanagement vereinfachen und die nötige Performance bieten. Letztere ist entscheidend für die Replikation, die schnelle Ausführung von Dateien und Objekten vor Ort oder in einer Hybrid-/Multi-Cloud-Architektur und die Bewältigung jeder Art von Workload oder Dateigröße und -typ. Dadurch werden komplexe Abfragen und Suchvorgänge in großen Sätzen historischer Daten in jeder Größenordnung beschleunigt. Unternehmen können ihre Datenumgebung an moderne Cloud-Architekturen anpassen und für mehrere Workloads und variable Datenmuster skalieren.

2. Trennung der Rechenschicht von der Speicherschicht, damit Anwendungen/Codes unabhängig vom Speicher arbeiten und sich ändern können

Datenanalyse-Tools werden immer intelligenter, und ihre Zahl wächst. Laut Gartner werden moderne Business-Intelligence- und Analytics-Plattformen einer der am schnellsten wachsenden Software-Märkte unserer Zeit bleiben. Da es eine schwindelerregende Menge an Technologie gibt, sind ein strategischer Fokus und die Festlegung von Prioritäten von entscheidender Bedeutung. Unternehmen sollten nach den Bereichen suchen, in denen diese Tools erhebliche Wettbewerbsvorteile erschließen könnten, und hier mit bewährten Analyselösungen ansetzen.

3. Freisetzung von Personalressourcen, die für die Wertgenerierung und nicht den Betrieb der Infrastruktur vorgesehen sind

Unternehmen brauchen Analyseteams, die sich weiterentwickeln, anpassen und agil bleiben. In einem Geschäftsumfeld, das mittlerweile von Disruption geprägt ist, ist die einzige Gewissheit für jedes Unternehmen der Wandel. Vor diesem Hintergrund müssen Unternehmen eine Philosophie der Kreativität und Experimentierfreudigkeit anstreben, die über Vorhersehbarkeit, Konsistenz und Genauigkeit gestellt werden sollte.

Zeitgemäße Benutzererfahrung im Umgang mit Daten

Die Umstrukturierung von Unternehmen und Infrastruktur auf der Grundlage von Erkenntnissen aus Daten kann sich wie eine Mammutaufgabe anfühlen. Sie ist aber die einzige Möglichkeit, das Beste aus der modernen Analytik herauszuholen. Um die Kraft der Daten freizusetzen und sie für einen Wettbewerbsvorteil zu nutzen, benötigen Unternehmen einen Storage-Lösungspartner, der es ihnen ermöglicht, die Entscheidungsfindung in Echtzeit zu realisieren. Erforderlich sind Infrastrukturlösungen, die den Zugriff auf Informationen beschleunigen und vereinfachen.

Eine zeitgemäße Benutzererfahrung im Umgang mit Daten beschleunigt die Entscheidungsfindung. Dieses moderne „Datenerlebnis“ liefern benutzerfreundliche Storage-Systeme und -Software, die in der Lage sind, die für neuartige Analyseanwendungen erforderliche multidimensionale Performance zu liefern. Darüber hinaus können Unternehmen die direkte Kontrolle von On-Premises-Lösungen mit der Wirtschaftlichkeit des Cloud-Modells kombinieren.

Mit einer einheitlichen schnellen Datei- und Objektspeicherplattform lassen sich Cloud-Anwendungen mit einer Konsistenz und Leistung ausführen, die durch alternativ erwogene Cloud-Lösungen nicht möglich ist.

*Der Autor: Markus Grau, Principal Systems Engineering bei Pure Storage

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