Thought Leadership
Wenn sich ein Unternehmen noch in der Erkundungsphase mit Big Data befindet, ist es an der Zeit, die Reise voranzutreiben – oder es riskiert, seinen Wettbewerbsvorteil zu verlieren.
Führende Unternehmen haben ihre Daten fest im Griff und wissen, was sie als nächstes erfassen und analysieren müssen. Noch wichtiger ist, dass sie fortschrittliche Analysefunktionen nutzen, um aus ihren Big Data in Echtzeit verwertbare Erkenntnisse abzuleiten. Und sie wenden diese Erkenntnisse so schnell wie möglich an, um Innovationen voranzutreiben.
Diese Unternehmen verfügen nicht nur über eine solide, moderne Datenanalysestrategie, sondern sind in der Regel auch auf dem Weg der digitalen Transformation weit fortgeschritten oder beschleunigen diese. Das ist in der Regel ein entscheidendes Unterscheidungsmerkmal zwischen Organisationen, die mit Big-Data-Projekten nur so weit kommen, und solchen, die aktiv Datenerkenntnisse ableiten und nutzen, um:
- Verbesserung der betrieblichen Effizienz und des Benutzererlebnisses
- Verbesserung von Compliance-, Regulierungs- und Sicherheitsprozessen
- Entwicklung neuer Produkte und Umsatzströme
Pure Storage fragt: Warum sind einige Unternehmen besser positioniert, um Daten zur Optimierung ihres Geschäfts zu nutzen? Sie haben in die Modernisierung ihrer IT-Infrastruktur investiert, was der Schlüssel zu besseren Analysen ist. Sie verfügen über die technologische Grundlage, einschließlich eines leistungsstarken Flash-Speichers, um vielfältige, robuste und ausgereifte Analyseprogramme mit Echtzeit- oder Streaming-Analysen zu unterstützen.
Die Vorteile eines Unternehmens mit „hoher Analysereife“, wie oben beschrieben, umfassen positive und leistungsstarke Ergebnisse, die über ein erhöhtes Umsatzpotenzial hinausgehen. Eine kürzlich durchgeführte Studie der Enterprise Strategy Group hat beispielsweise ergeben, dass Unternehmen mit der höchsten Analysereife eine 3,2-mal höhere Wahrscheinlichkeit haben, bei der Kundenzufriedenheit besser abzuschneiden, als Unternehmen mit weniger ausgereiften Analyseprogrammen.
Die Verbesserung der Analysereife braucht Zeit, aber Unternehmen können schnell an Boden gewinnen
Effektive Strategien zur Speicherung und Bereitstellung von Daten werden von Tag zu Tag wichtiger. Das weltweite Datenvolumen explodiert, einer Prognose zufolge soll es bis 2025 auf atemberaubende 175 Zettabyte anwachsen (IDC hat diese Vorhersage trotz der Ereignisse im Jahr 2020 getroffen, die zu einem sprunghaften Anstieg der Datennutzung durch Verbraucher geführt haben). Cloud-Anwendungen, mobile Geräte, Social-Media-Plattformen und Internet-of-Things (IoT)-Sensoren tragen ebenfalls zum Datenwachstum bei.
Ohne die Implementierung der zugrundeliegenden Datenplattformen, die mit den heutigen Tools mithalten können, kommen Unternehmen mit moderner Datenanalyse nicht wirklich weiter. Natürlich lässt sich nicht über Nacht einen hohen Reifegrad der Analytik erreichen. Was können Unternehmen also tun, um voranzukommen, bevor sie von der Datenflut völlig überwältigt werden?
Pure Storage hat unlängst einen Leitfaden veröffentlicht, der dabei helfen soll: Powering Modern Data Analytics: 5 Ways to Help You Gain Better Insights Faster. Er wirft einen detaillierten Blick auf fünf Bereiche, in denen Datenspeicherlösung fortschrittliche Funktionen bieten muss, damit Unternehmen die Reife ihrer Analysen weiterentwickeln können.
High-Performance-Storage ist der Weg zu schnelleren Erkenntnissen. Unternehmen, die mit Echtzeit-Analysen schnellere Einblicke gewinnen, können potenzielle Geschäftschancen schneller nutzen. Eine Speicherlösung mit hohem Durchsatz kann eine große Anzahl von Anwendern mit massiv gleichzeitigen Verbindungen und konsistenter Leistung im Maßstab unterstützen.
Agilität hilft, mit sich ändernden Daten und Anwendungen Schritt zu halten. Workloads und betriebliche Anforderungen ändern sich ständig (in manchen Fällen stündlich). Administratoren sind so beschäftigt, dass sie einfach keine Zeit haben, Systeme manuell auf diese ständigen Änderungen abzustimmen. Außerdem ist dieser Prozess alles andere als agil – und auf keinen Fall eine sinnvolle Nutzung der wertvollen Zeit von Datenarchitekten. Ein besserer Ansatz ist eine Lösung wie Pure FlashBlade, die variable Datenmuster unterstützt und mit mehreren Workloads skaliert werden kann.
Eine Cloud-optimierte Infrastruktur ist ein Muss für den Betrieb moderner Analyseanwendungen. Wie der Leitfaden von Pure erklärt, können Unternehmen die Analysefunktionen mit einer On-Premises-Storage-Basis verbessern, die die Vorteile der Cloud bietet und gleichzeitig vor Ort betrieben werden kann. Zu den wichtigsten Merkmalen einer Cloud-optimierten Speicherlösung gehört ein einheitlicher schneller Datei- und Objektspeicher, angeboten als Unified Fast File and Object Storage, kurz UFFO. Damit können Analyseteams eine radikal schnellere Abfrageleistung erzielen und schnelle Erkenntnisse liefern.
Datenspeicherung an das Nutzungsmodell anpassen, um die Kosten niedrig zu halten. Natürlich wollen Unternehmen nur für die IT-Ressourcen zahlen, die sie verbrauchen, während sie die Plattform als Reaktion auf die sich ständig ändernden Geschäftsanforderungen vergrößern und verkleinern. Subskriptionsmodelle wie das Pure Evergreen-Programm können Unternehmen helfen, auf dem neuesten Stand zu bleiben und gleichzeitig die Kosten niedrig zu halten.
Auswirkungen von Ausfällen minimieren und Betriebszeit maximieren. Ist es das Ziel, ein datengesteuertes Unternehmen zu sein, das wichtige Erkenntnisse blitzschnell in die Tat umsetzen kann? Dann können sich Unternehmen bei den Speicherlösungen, die ihre modernen Analyseanwendungen unterstützen, keine geplanten oder ungeplanten Ausfallzeiten leisten.
Die richtige Storage-Lösung kann den Unterschied ausmachen
Eine moderne Datenanalyseplattform muss modern bleiben. Andernfalls laufen Unternehmen Gefahr, bei ihren Bemühungen, den Reifegrad ihrer Datenanalyse immer weiter zu erhöhen, gegen eine Wand zu stoßen. Anbieter zeitgemäßer Datenplattformen können dabei helfen, den Reifegrad der Analysen zu erhöhen und die anspruchsvollsten Anforderungen an moderne Daten zu bewältigen. Systeme für Unified Fast File and Object (UFFO) bieten Cloud-ähnliche Einfachheit und Agilität bei gleichbleibend hoher Leistung und Kontrolle.
Mit den richtigen Qualitäten einer Datenspeicherlösung können Unternehmen mehr Mitarbeiter – von Entwicklern über Datenwissenschaftler bis hin zu Generalisten – mit den modernen Tools ausstatten, die sie für die Arbeit mit Big Data benötigen. Unternehmen können somit diese Daten nutzen, um bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen.
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