Cloud Analytics: Auf diese Dinge sollten Sie achten

Sicherlich haben Sie sich als IT-Entscheider diese Fragen schon mal gestellt: Wie lässt sich das Potential der Cloud für Data Analytics am besten ausschöpfen? Wie kann man die Cloud optimal in das eigene Analytics-Ökosystem integrieren? Wie sieht überhaupt eine gute Cloud Analytics-Lösung aus?

Und sicherlich haben Sie und Ihr Team festgestellt: Auf diese Fragen gibt es keine einfachen „One-Size-Fits-All“-Antworten. Dennoch können Sie einige wesentliche Schritte, Faktoren und Tipps beachten, damit Analytics mithilfe der Cloud in Ihrem Unternehmen zum Erfolg wird.

Ein Kommentar – und ein kurzer, praktischer Guide – von Brian Wood, Director of Cloud Marketing bei dem Data Analytics-Spezialisten Teradata.

Proof of Concept: Auf die Größe kommt es an

So wie Quantität eine eigene Qualität hat, so muss auch die Planung für die Cloud-Migration von lokalen kleinen, übersichtlichen bzw. Greenfield-Systemen eine andere sein als für große, historisch gewachsene, komplexere Systeme. Ein Proof of Concept (POC) für Analytics einer kleinen Umgebung lässt sich zwangsläufig nicht auf eine große, geschäftskritische Umgebung mit einer erheblichen Menge an Daten, Anwendungen und tausenden von Nutzern weltweit adaptieren und skalieren. Dies ist sicherlich eine Tatsache und Lektion, die vielen IT-Entscheidern aus eigener Erfahrung bekannt ist.

IT-Strategie: Geschäftsziele haben Vorrang

Wenn Sie eine Migration in die Cloud erwägen – egal ob Private, Public oder Hybrid Cloud – sollten Sie nicht mit den technologischen Anforderungen starten. Besser ist es, sich im ersten Schritt auf die geschäftlichen Anforderungen und Ziele zu konzentrieren. Sicherheitsmaßnahmen sollten Sie gleich am Anfang definieren und implementieren – oder sinnvolle Kompromisse machen, wenn nötig. Im zweiten Schritt entscheiden Sie sich für die notwendige Architektur, Lösungen und Tools. Wenn Sie nicht von Anfang durch die Business-Brille sehen und die Unternehmensziele bei der Cloud-Migration nicht im Blick haben, dann kann dies in teuren, kurzlebigen IT-Projekten enden.

Cloud-Analytics-Lösung: Übersicht der wichtigsten Funktionen

Verfolgen Sie eine effektive und langfristige IT-Strategie, dann sollte eine Cloud-Analytics-Lösung über die folgenden Eigenschaften verfügen:

1. Nahtlose Integration in bestehende (meist lokale) Infrastrukturen und Anwendungen.
2. Integration in First-Party Cloud Services, inklusive kostengünstigem Object Storage.
3. Kein Vendor Lock-In, das an einen Hersteller bindet und Flexibilität verhindert.
4. Einheitliche User Experience bei Tools, Sprachen und Prozessen, mit denen der Nutzer optimalerweise bereits vertraut ist. Dies steigert die Produktivität und schafft ein ganzheitliches Ökosystem statt einzelner Data Analytics-Silos.
5. Nutzerspezifischer Zugriff anstelle eines mandantenfähigen, gemeinsam genutzten Systems. Dies erleichtert die Bedienung, Steuerung und Prüfung aller Systeme als geschlossene Einheit.
6. Modernes Workflow Management, das es Nutzern und Administratoren ermöglicht, Leistung und Kosten zu verwalten – und entweder automatisch oder manuell anzupassen.

Mit Experten im Boot Fehler vermeiden

Holen Sie sich für den schnellsten Weg zur passenden Cloud-Lösung am besten einen erfahrenen Partner an Ihre Seite, der Sie bei Ihren Plänen beraten und so Ihr Investitionsrisiko verringern kann. Schließlich können Sie am besten von vornherein eigene Fehler vermeiden, indem Sie aus den Erfahrungen anderer lernen.

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