Thought Leadership
Wir leben in einer Welt, die nach wie vor stark von der Pandemie geprägt wird. Das Wachstum unstrukturierter Daten nimmt weiterhin exponentiell zu und zwingt in der Folge Unternehmen, sich anzupassen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Im Zuge von Innovationen wächst entsprechend auch der Bedarf an modernen Lösungen für die Bewältigung dieser dynamisch wachsenden Datenmengen. Unternehmen, die optimal positioniert sind, um im Jahr 2022 und darüber hinaus erfolgreich zu sein, werden intelligente Datenstrategien einsetzen, die skalierbar sind, gespeicherte Daten vor Bedrohungen schützen und Datenanalysen ermöglichen.
Nachfolgend haben wir fünf unserer meistdiskutierten Thesen im Kontext von Datenmanagement-Trends zusammengestellt:
1. Mehr und mehr Unternehmen werden sich Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Architekturen zuwenden
Da große Unternehmen zunehmend den Fokus auf hybride Cloud- und Multi-Cloud-Strategien legen, verschieben sie flexibel Daten, wann und wohin sie wollen, um mit der Konkurrenz schritthalten zu können. Unternehmen müssen in der Lage sein, unstrukturierte Daten von Rechenzentren zu Cloud-Plattformen und dann über Clouds hinweg zu verschieben, damit sie ihre Mitarbeiter und Remote-Work Teams optimal unterstützen sowie zeitnah neue Anwendungen ermöglichen können.
Wir stellen fest, dass eine wachsende Zahl an Kunden, etwa in der Analysebranche, mehr Optionen zur Auswahl wünscht, da sich ihre Arbeitsabläufe immer umfangreicher und komplexer gestalten. Für diese Kunden ist der Ort, an dem die Daten verarbeitet, analysiert oder umgewandelt werden, nur selten zugleich das “permanente Zuhause” dieser Daten. Aus diesem Grund werden immer mehr Unternehmen plattformübergreifende, Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Architekturen nutzen, um das Datenmanagement in ihren Unternehmen optimal zu bedienen.
2. Personalisierung und Flexibilität stehen im Mittelpunkt
Eines der vorrangig behandelten Themen bei Unternehmen, die sich mit ihrer Datenmanagementstrategie befassen, ist Flexibilität.
Ganz gleich, ob es darum geht, Ransomware-Angriffe abzuwehren oder einen Cloud-Plan zu wählen, der zum individuellen Unternehmensbudget passt – Kunden suchen Lösungen für die Speicherung von Unternehmensdaten, die auf ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Aus diesem Grund erwarten wir, dass Unternehmen zunehmend erschwingliche, dabei aber zugleich leistungsstarke Lösungen einsetzen werden, um ihre Daten besser zu speichern, zu schützen und zu analysieren.
Da die Zahl der Ransomware-Angriffe so hoch ist wie nie zuvor, werden wir zudem Innovationen im Bereich von Sicherheitslösungen sehen, die einfach und durchgängig einsatzbereit sind.
In der Datenbranche wird die Nachfrage der Kunden nach der “Vertikalisierung der Cloud” oder auch vertikal-spezifischen Cloud-Lösungen steigen. Die Leistung der Cloud wird nicht mehr dem Kostenfaktor geopfert werden. Wir erwarten, dass sich Datenspeicherung zunehmend von statisch auf dynamisch verlagern wird.
3. Soft Skills werden eine der wichtigsten Fähigkeiten auf dem Storage-Jobmarkt sein
Obwohl wachsende Kenntnisse mit Blick auf Cloud- und andere Datenspeichertechnologien für Ingenieure auf dem Storage-Markt wesentlich sind, gewinnen auch Soft Skills zunehmend an Bedeutung. Soft Skills werden sich zu einem der wichtigsten Punkte für Bewerber auf dem Storage-Markt entwickeln”, so Molly Brown, Vice President Engineering bei Qumulo. In den sich ständig verändernden Arbeitsumgebungen und den Überschneidungen der Bereiche (Remote-Work, vor Ort, hybrid) wird es für Unternehmen, die erfolgreiche Organisationen aufbauen wollen, entscheidend sein, coachfähige Teammitglieder zu finden, die sich den Herausforderungen dieser neuen, im Umbruch befindlichen Arbeitsumgebung stellen und gleichzeitig motiviert bleiben, um und ihre persönliche Karriere voranzutreiben.
“Obwohl Cloud-Talente für Unternehmen, die in der Cloud innovieren, nach wie vor von entscheidender Bedeutung sind, wird es viel wichtiger sein, Talente einzustellen, die über die nötigen Soft Skills verfügen, um sich an Veränderungen anzupassen”, so Brown. „Mitarbeitern, die gut in Systemen denken können, die zuverlässig, coachfähig und lernwillig sind, gehört die Zukunft.”
4. Unternehmen werden mehr von Cloud-Anbietern verlangen
Die Datenspeicherung gerade in Cloud-Umgebungen war bisher nicht so flexibel und einfach, wie es Kunden vielleicht erwartet hätten: „Tatsächlich können Komplikationen bei der Cloud-Bereitstellung sowie eine begrenzte Skalierbarkeit die Cloud unflexibel machen, so Bill Richter, Qumulos CEO. Seiner Meinung nach brauchen Unternehmen – unabhängig davon, ob sie ihre Daten in einer Cloud-Umgebung speichern oder nicht – unbegrenzte, dynamische Skalierbarkeit. “Cloud-Kunden werden einfordern, dass ihre Cloud-Speicherdienste genauso flexibel sind wie ihre Cloud-Computing und Cloud-Anwendungsdienste”, so Richter.
Richter prognostiziert auch, dass große Unternehmens-Workloads bald in die Cloud verlagert werden. Da solche Workloads kompliziert und unternehmenskritisch seien und nicht einfach für Objektspeicher umgestaltet werden könnten, haben die Unternehmen noch nicht wirklich mit diesem Fokus zur Cloud für große Workloads begonnen. Das werde sich aber laut Richter in den nächsten drei Jahren ändern.
“Cloud-Mandate werden Unternehmen dazu drängen, diese Workloads zu verlagern, da Kunden die Elastizität, die globale Reichweite sowie die fortschrittlichen Dienste von Cloud-Anbietern suchen”, so Richter. “Kunden werden mit Disaster Recovery und Cloud DR beginnen, um sich mit Lift and Shift vertraut zu machen, indem sie sichere Kopien ihrer Daten in der Cloud erstellen. Von dort aus werden sie dann aber den Fokus der Verlagerung auf primäre Workloads legen.“
5. Unternehmen werden Dateninfrastrukturen maximieren, um Datenwerte zu steigern
In den letzten Jahren haben sich die Merkmale und Funktionen von Data-Lake-Modellen sowie Data-Warehouse-Modellen immer mehr angenähert.
„Man könne zwar Data Lakes und Data Warehouses zusammenführen, aber bedeute das im Umkehrschluss auch, dass man das tun sollte? fragt Richter. Anstatt diese Funktionen zusammenzuführen, rät er dazu, den Blick eher auf individuellen Leistungsmerkmale zu legen und diese zu maximieren:
“Data Lakes wurden aus einem spezifischen Grund ins Leben gerufen: Man benötigt ein effektives Tool für die Verwaltung unstrukturierter Daten. Data-Warehousing-Anbieter sind an unstrukturierten Daten interessiert, weil sie die am schnellsten wachsende Datenquelle darstellen. Data-Warehouses wurden jedoch grundsätzlich für strukturierte Daten entwickelt, die sich von unstrukturierten Daten stark unterscheiden. Da unstrukturierte Daten exponentiell wachsen, wird die Verwaltung all dieser Daten immer schwieriger, und eine Kombination aus Data Warehouse und Data Lake birgt die Gefahr, dass die Dateninfrastruktur weniger leistungsfähig wird – wie ein langweiliges Mehrzweckwerkzeug.”
Richter weiter: „Kunden werden nach Möglichkeiten suchen, aus der Gesamtheit ihrer Daten (sowohl unstrukturierten als auch strukturierten Daten) einen Mehrwert zu schaffen. Datenplattformen, die softwaredefiniert sind, über offene APIs verfügen und eine einfache, kostengünstige Datenverschiebung ermöglichen, werden dazu beitragen, dass diese beiden sehr unterschiedlichen Datentypen miteinander interagieren. Ein einziges Tool oder gar ein einziger Anbieter wird nicht die Lösung sein.“
Fazit
Von innovativen Start-Ups bis hin zu Fortune-500-Unternehmen oder aber großen Film- und Animationsstudios sowie Forschungseinrichtungen können sich Unternehmen weltweit nicht länger auf den Ansatz der “Cut-and-Paste”-Lösungen von Altanbietern beschränken. Unternehmensdaten erzählen individuelle Geschichten. Mit flexiblen, personalisierten Tools sind die Möglichkeiten für Innovationen endlos.
