Cloud Computing und Analytics

Big Data wird zum Motor für die Hybrid Cloud

| Autor / Redakteur: Ariane Rüdiger / Nico Litzel

Big Data wird zum Motor für die Hybrid Cloud.
Big Data wird zum Motor für die Hybrid Cloud. (Bild: IDC)

Neue Analysetechniken und neue Bezugsmodelle für IT scheinen sich gegenseitig zu fördern – das ist eines der überraschenderen Ergebnisse der jüngsten Hybrid-Cloud-Studie von IDC.

Wie weit haben sich Hybrid Clouds bereits ausgebreitet, was sind die Gründe dafür, was hemmt dieses neue IT-Modell? Mit diesen und ähnlichen Fragen beschäftigt sich seit einigen Jahren immer wieder das Marktforschungsunternehmen IDC. Die aktuelle Ausgabe seiner Hybrid-Cloud-Studie für die Jahre 2015 und 2016, durchgeführt an 274 Managern aus IT und Fachbereichen in Unternehmen unterschiedlicher Größenordnung, erbrachte diesbezüglich einige Ergebnisse, die vor allem aus der Sicht des Analytik-Interessierten überraschen dürften.

Zunächst hat sich der Schwerpunkt der Erwartungen und Ziele deutlich verschoben: Innerhalb der nächsten fünf Jahre wollen 20 Prozent der Anwender beginnen, neue Produkte, Services und Geschäftsmodelle zu entwickeln, schon in den kommenden zwei Jahren streben das nur acht Prozent an. Dies kann man als Zeichen dafür interpretieren, dass die disruptiven Effekte der Trias aus Mobilisierung, Cloud und Big Data langsam in die Köpfe des Managements durchsickern.

Gleichzeitig wird im Moment vor allem angestrebt, bestehende Geschäftsprozesse durch mehr Speed, Automatisierung und Mobilisierung besser zu unterstützen (32 Prozent), die Anforderungen der Fachbereiche schneller und flexibler umzusetzen (30 Prozent) und die IT-Effizienz zu heben (24 Prozent). Die Dringlichkeit der beiden letztgenannten Anwendungsfelder soll dabei innerhalb einer Fünfjahresfrist schon wieder deutlich abnehmen.

Analyse von Sensor- und Geschäftsdaten

Schaut man sich den Bedarf für Hybrid Cloud an, verdeutlichen sich diese Befunde: Der wichtigste Hybrid-Cloud-Bedarf besteht danach zumindest bei der IT im Bereich Big Data Analytics sowie der Analyse von Geschäfts- und Sensordaten. Fachanwender platzieren dagegen Geschäftsprozessautomatisierung und Selbstbedienungsservices für die Kunden ganz vorn.

Diese Befunde widersprechen sich möglicherweise nicht, sondern sind nur andere Perspektiven auf dieselbe Thematik: Denn die IT weiß am besten, dass weitestgehende Automatisierung und Optimierung ihrer Dienstleistungen sowie deren infrastruktureller Basis am ehesten dann funktioniert, wenn dafür alle aus irgendwelchen Quellen verfügbaren Daten mit modernsten analytischen Mitteln ausgewertet werden.

Nicht umsonst gilt die Verbesserung bestehender Geschäftsprozesse durch den Einbezug bisher ignorierter Daten, zum Beispiel über das Kundenverhalten oder den Kundenbedarf, derzeit als große Quelle für die Prozessverbesserungen, etwa für vorbeugende Wartung. Möglich werden sie damit eben auch durch neuartige Analysemodelle.

Bei den Datentypen, die inhouse bleiben sollen, gehen die Einschätzungen von IT und Fachbereichen erstaunlich weit auseinander. Übereinstimmend hoch ist dieser Bedarf bei Mitarbeiter- und Personaldaten, Kundendaten, FuE-Daten und Daten aus Buchhaltung und Finanzen. In anderen Bereichen allerdings ergeben sich erstaunlich große Abweichungen. So wollen nur 26 Prozent der befragten Manager aus den Fachbereichen Produktionsdaten im Haus behalten, aber 35 Prozent der IT-Spezialisten. Allgemeine Unternehmensdaten möchten 36 Prozent der IT-Spezialisten inhouse halten, aber nur 27 Prozent der Fachbereichsmanager. Das kann man so interpretieren, dass die IT möglicherweise durch ihr Wissen um Big Data und Analytics besser einschätzen kann, welche Auswirkungen es möglicherweise hat, wenn diese Datentypen in die falschen Hände geraten.

Inkompatible Datenformate

Zwei weitere datentypische Gesichtspunkte stecken in der IDC-Studie: Immerhin 24 Prozent nennen als wichtigstes, extern begründete Herausforderung der Hybrid-Cloud-Technologie inkompatible Datenformate. Gleichzeitig gilt die Gewährleistung der Datenkompatibilität zusammen mit einer Sicherheits- und Datenschutzklassifizierung als wichtigste erforderliche Maßnahmen für erfolgreiche Hybrid-Cloud-Projekte.

Sicherheitsbedenken gegen die Cloud-Service-Anbieter steht zwar mit 39 Prozent der Nennungen immer noch oben auf der Hitliste der externen Herausforderungen – wurde aber bei der letzten Erhebung 2014 von 26 Prozent mehr Befragten genannt. Fast genau so sehr fürchtet man inzwischen die Abhängigkeit vom Cloud-Provider (36 Prozent) und die Nichteinhaltung gesetzlicher Regelungen (36 Prozent, gegenüber fünf Prozent im Jahr 2014).

Anlässlich des Hybrid-Cloud-Studientages, den IDC in München durchführte, wurde auch vom Darmstädter Rechenzentrum (DARZ GmbH) vorgeführt, wie ein Hybrid-Cloud-Modell aussehen könnte, das zumindest den Sicherheitsbedenken Rechnung trägt: Das DARZ kombiniert über Public Cloud zugängliche Analysesysteme mit Private-Cloud-Collocation: Die Daten liegen in einem separaten RZ-Raum, der nur dem jeweiligen Kunden zugänglich ist, auf dessen eigenem Netapp-Speichersystem liegen und werden ausschließlich zur Analyse auf die öffentlich zugänglichen Systeme geschoben. Die Ergebnisse fließen dann sofort wieder in die private Cloud des jeweiligen Kunden zurück. Das beseitigt die Verzögerungen bei der Datenübertragung und stellt gleichzeitig die Sicherheit und Privatheit hinsichtlich des Datenzugangs sicher, die Anwender mit kritischen Daten sich wünschen oder aus Compliance-Gründen vorhalten müssen.

Zugriff per Selbstbedienung

Fluidops, ein junges Unternehmen in dem ebenso jungen Feld der semantischen Datenanalyse, zeigte seine Information Workbench, die verschiedene externe und interne Datenquellen semantisch integriert und für die überlagerte Analyseschicht verwertbar macht. Darüber liegt eine Benutzerschnittstelle, die den Zugriff auf die Leistungen der Lösung über Selbstbedienung zugänglich macht, Daten visualisiert, ihre kollaborative Nutzung erlaubt und ähnliche Aufgaben bietet. Abgerundet wird das Angebot durch ein Softwareentwicklungswerkzeug für die Applikationserstellung. Erste Anwendungen stammen aus dem Management von Rechenzentren und IT-Infrastrukturen im öffentlichen Bereich, anwendbar ist diese Lösung aber auch in Hybrid-Cloud-Umgebungen.

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