Kommentar von Matthias Herkommer, Qlik

Datenanalysen über Cloud- und On-Premise-Grenzen hinweg

| Autor / Redakteur: Matthias Herkommer / Nico Litzel

Der Autor: Matthias Herkommer ist Principal Enterprise Architect und Presales Manager bei Qlik
Der Autor: Matthias Herkommer ist Principal Enterprise Architect und Presales Manager bei Qlik (Bild: Qlik)

Die Cloud kommt gut an. Immer mehr Unternehmen nutzen dort Speicherplatz oder Dienste – oder beides. Und der Trend scheint stabil: Für das kommende Jahr 2018 gehen die Forscher von Gartner von einem Umsatz-Anstieg bei Public-Cloud-Technologien von rund 18 Prozent aus. Besonders Hybrid-Cloud-Strategien gewinnen an Bedeutung, die nicht ausschließlich auf Public oder Private setzen, sondern auf ein „sowohl als auch“. Business-Intelligence-Anbieter sehen den Trend und richten ihre Angebote am flexiblen Charakter der Hybrid Clouds aus

Hintergrund: Sensible Informationen, die Organisationen nicht in eine Public-Cloud-Umgebung laden möchten, sollen Anwender für ihre Datenanalysen und -visualisierungen ebenso unkompliziert anbinden können wie die Daten aus SaaS-Anwendungen. Auch schätzen Unternehmen die freie Wahl und Flexibilität, wo die Analysesoftware läuft und Resultate gesichert werden.

Schrankenlose Verfügbarkeit von Analysedaten

Wie funktioniert es konkret, wenn Daten und/oder Dienste aus der unternehmensinternen Umgebung mit Daten und Diensten aus der Cloud kombiniert werden sollen? Wie geht es, Daten aus verschiedenen Umgebungen für bislang ungenutzte Kombinationen zu verwenden und so neue Einsichten zu gewinnen? Stellen die Infrastrukturgrenzen zwischen Private und Public Cloud sowie On-Premise nicht Hürden für den bidirektionalen Datentransport unter den Umgebungen dar?

Nein, wenn entsprechende Software verwendet wird, die zum Zweck visueller Datenanalysen das Beste aus beiden Welten verbindet. Hybrid Cloud Analytics heißt der Ansatz – und schafft für die Data Discovery eine Umgebung, die den Fokus weg von physischen Orten der Datenspeicherung lenkt, hin zu einem ganzheitlichen Deployment-Modell. Dieses ist allein an Nutzerbedürfnissen und -rollen orientiert und kommt mit einer einheitlichen Oberfläche für alle Funktionen aus. Das bedeutet: Die nahezu schrankenlose Verfügbarkeit von Analysedaten und -anwendungen unabhängig vom Speicherort der Daten, vom Ort der Analyseanwendung und vom verwendeten Endgerät bietet dem Anwender Wahlfreiheit. Und – je nach Berechtigungs- und Sicherheitseinstellungen – vielfältige Analysemöglichkeiten für Poweruser, Data Scientists, ambitionierte Business-Anwender oder Interessierte, die zwar keine eigenen Charts und Dashboards erstellen, aber doch von geteilten Ergebnissen profitieren möchten.

Mögliche Datenkombinationen für schnelle Analysen vervielfachen sich

Der Nutzen dieser Grenzüberwindung hat mehrere Aspekte: Analysen können schneller durchgeführt und die Ergebnisse rascher an die richtigen Stakeholder ausgespielt werden. Auch die möglichen Datenkombinationen vervielfachen sich, wenn Infrastrukturgrenzen fallen und interne On-Premise-Daten unkompliziert und auf einer Oberfläche mit Quellen zum Beispiel aus der Public Cloud in Beziehung gesetzt werden. Wer visuelle Datenanalysen erstellen, verwalten und teilen möchte, ohne sich entweder für einen Cloudserver oder einen internen Server anmelden zu müssen – sondern beide Umgebungen integriert zu nutzen –, findet entsprechende Möglichkeiten über Hybrid Cloud Analytics.

Inhalte stehen abhängig von Berechtigungen zur Verfügung, nicht von der Deployment-Methode

Wichtig ist dabei die Transparenz für den Anwender, auf welches System er momentan zugreift, ohne die Umgebung in verschiedenen Arbeitsschritten immer wechseln zu müssen. Ein zentraler Zugriffspunkt, der bei Qlik „Unified Hub“ heißt, adressiert genau diesen Aspekt und ist zentraler Anlaufpunkt. Der Anwender arbeitet also mit einer URL, unabhängig, ob er intern in seinem Büro sitzt oder ob er auf Reisen ist und von einem Mobilgerät aus zugreift. Und natürlich auch unabhängig von den Quellen. Der zentrale Zugriffspunkt stellt auch sicher, dass Inhalte für Anwender gemäß ihren Berechtigungen zur Verfügung stehen.

Konkret heißt das, dass bei Hybrid-Cloud Analytics zentral verwaltete Sicherheits- und Synchronisationsregeln definieren, welche Inhalte für wen und in welcher Umgebung (etwa aus rechtlichen Gründen) zur Verfügung stehen. Restriktionen können individuell geändert und angepasst werden. Anwendungen, die bislang rein auf einer Private-Cloud-Umgebung gehostet wurden, können zum Beispiel unkompliziert auch in der Public Cloud zur Verfügung gestellt werden, vielleicht in bestimmten Ländern oder Abteilungen. Bei konsequenter Umsetzung des Hybrid-Cloud-Ansatzes funktioniert das über eine einfache Anpassung der Sicherheitsregeln – ohne Inhalte hin und her transferieren zu müssen. Kurz: Mit einfachen Security- und Synchronisationsregeln in einer einheitlichen Management-Konsole kann definiert werden, was (und für wen) in einer Public Cloud gehostet wird und was rein intern bleibt.

Anwender erhalten Wahlfreiheit

Fazit: Hybrid Cloud löst Infrastrukturgrenzen zwischen Cloud- und On-Premise-Umgebungen weitgehend auf und ermöglicht Anwendern ein nahezu schrankenloses Analyseerlebnis. Verfügbarkeit, Geschwindigkeit und Qualität der Datenanalysen hängen nicht mehr vom Speicherort der Daten, vom Ort der Analyse oder den verwendeten Endgeräten ab. Vielmehr sind Sichtbarkeiten und Aktionsumfänge (ob etwa eigene Dashboards erstellt werden können oder lediglich ein Lesezugriff besteht) allein über Berechtigungs- und Synchronisationsregeln definiert. So wird echte Wahlfreiheit der Anwender ermöglicht, die orts- und zeitunabhängig alles bekommen, was sie für optimale Arbeit brauchen – egal, aus welcher infrastrukturellen Umgebung: In Zeiten mobiler und vernetzter Arbeitsplätze ein zunehmend geschäftskritischer Aspekt.

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