Überblick

Der Preis: Die Cloud und die Hyperscaler versprechen im Hinblick auf Daten und Analytik viel – aber die Cloud ist nicht für alles geeignet.

Die fundamentale Diskrepanz: Die globale IT-Landschaft wird immer datenzentrierter. Im Gegensatz dazu waren traditionelle Unternehmen auf Geschäftsbereiche und Anwendungen ausgerichtet, wobei Daten eher ein Nebenprodukt als eine hochgeschätzte Ressource darstellten. 

Daher können traditionelle Unternehmen mit der dynamischen, datenzentrierten Umgebung, in der sie operieren, häufig nicht Schritt halten und sind nicht in der Lage, Daten mit der erforderlichen Geschwindigkeit zu verarbeiten und zu nutzen.¹

Wenn sie nicht in der Cloud sind, werden sie in einigen Bereichen immer im Rückstand sein. Die Hyperscaler wie Amazon, Google und Microsoft sowie die Risikokapitalbranche investieren massiv in ein Ökosystem aus Daten- und Analytiklösungen, wobei die Cloud die bevorzugte Bereitstellungsoption darstellt. Beispielsweise im Bereich von Augmented Data und der Entscheidungsfindung ist es ohne Cloudnutzung nicht möglich mitzuhalten.

Aber die Cloud ist nicht für alles geeignet: Wir sollten nicht alles durch die Cloud-Brille betrachten. Für bestimmte Systeme und Daten kann die Cloud aus Sicherheits-, Leistungs-, Kosten- und Compliancegründen die falsche Wahl sein. Nach Betrachtung aller Kosten für die Umstellung ist der Business Case möglicherweise nicht mehr gegeben, und die Fähigkeit eines Unternehmens, in die Cloud zu migrieren, wird durch die Trägheit der Organisation, die Verfügbarkeit von Fähigkeiten und die Bandbreite der Veränderungen begrenzt. Was nützt dann also eine Strategie, die nicht umgesetzt werden kann?

Kosten-Nutzen-Bewertung: Der Weg in die Cloud muss mit einer Bewertung des geschäftlichen Nutzens beginnen, den cloudbasierte Lösungen Ihrem Unternehmen bringen werden.

Innovation – Daten in den Mittelpunkt des Unternehmens rücken: Ein wirklich datengesteuertes Unternehmen muss einen Wandel vollziehen, bei dem die Daten in den Mittelpunkt des Unternehmens gerückt werden, um den Umsatz und andere Geschäftsergebnisse zu verbessern. Die Cloud kann bei diesem Wandel eine Schlüsselrolle spielen, da sie Innovationen auf mehreren Ebenen ermöglicht. Die Cloud fördert beispielsweise neue Geschäftsmodelle wie den Aufbau von Datenökosystemen. Ebenso unterstützt sie das maschinelle Lernen (ML) und die künstliche Intelligenz (KI) durch sofort einsatzbereite Modelle und Dienste, die den gesamten ML/KI-Lebenszyklus begleiten.

Die Cloud kann das Allerheiligste der Datenwissenschaft öffnen, das, was bislang von ihren Jüngern, den professionellen Datenwissenschaftlern, unter Verschluss gehalten wurde – es geht um die Freigabe von Daten und Werkzeugen für die Datenwissenschaftler unter den Bürgerinnen und Bürgern. Und schließlich hilft die Cloud, den Zugang zu den vorhandenen Daten zu erschließen und diese zu analysieren.

Agilität – Wo die Cloud ihre Vorteile ausspielt: Die Covid-19-Pandemie hat bewiesen, was Agilität wirklich wert ist. Während einige Unternehmen in der Lage waren, die Umstrukturierung nahtlos zu vollziehen, hatten andere damit schwer zu kämpfen. Auch das schnellere Tempo des Wandels in der gesamten Wirtschaft erforderte mehr Agilität: variable Kosten gegenüber Fixkosten, bedarfsorientiert gegenüber auftragsorientiert, fließend gegenüber statisch, modular gegenüber monolithisch, Testen und Lernen gegenüber Planen und Festlegen. Agilität ist die entscheidende Stärke der Cloud, denn sie bietet Skalierbarkeit und ermöglicht schnelle Experimente. Zudem erhöht sie auch den Datenfluss und die Datenfluidität, so dass die Daten als Bausteine für die schnelle Bereitstellung neuer Analyse- und Geschäftsfunktionen genutzt werden können. Dadurch können Manager kritische Fragen stellen, die zuvor nicht bedacht wurden.

Datenverwaltung – Integration, Automatisierung und Kontrolle: Die Cloud bietet viele Möglichkeiten zur Transformation und Optimierung des Data Managements, ohne die eine Zentralisierung der Data Pools ein unerreichbarer Traum bliebe. Die Datenverwaltung in der Cloud erleichtert durch Datenhubs und Datennetze erheblich die Integration von Daten aus dem gesamten Unternehmen und darüber hinaus. Ebenso bietet die Cloud die Möglichkeit, die durch den „Spaghetti and Meatballs”-Effekt² bedingte Datenvermehrung zu verringern. Darüber hinaus kann die Cloud durch die Automatisierung zusätzliche Disziplin bei der Datenverwaltung erzwingen. Und schließlich erweitert die Cloud die Bandbreite der Möglichkeiten der Datenspeicherung, so dass sie für unterschiedliche Arten von Daten und deren Verarbeitung optimiert werden kann.

Kosten – Prüfen Sie die Zahlen frühzeitig: Die Cloud wird die Investitionskosten senken und bei entsprechender Nutzung eine bessere Kostenkontrolle ermöglichen. Wie in einem Artikel aus dem Jahr 2021, der auf dem Online-Portal der Risikokapitalfirma von Andreesen Horowitz veröffentlicht wurde, betont wird, ist es jedoch keineswegs sicher, dass die Cloud die Kosten insgesamt senken wird³, insbesondere wenn ein Unternehmen sich weiterentwickelt. Ob Rechenleistung und Speicherplatz vor Ort oder in der Cloud günstiger sind, hängt von den Kostenalternativen ab und davon, wie die Workloads und Daten genutzt werden. Größere Einsparungen lassen sich in der Regel vor dem Wechsel in die Cloud durch die Rationalisierung von Anwendungen und Daten erzielen. Prüfen Sie die Zahlen frühzeitig, da die Kosten erhebliche Auswirkungen auf die Architektur haben, und achten Sie darauf, dass die Kosten für Netzwerke, Datenübertragung und Transformation, die in der Regel unterschätzt werden, dabei vollständig berücksichtigt werden.

Wichtige Fragen: Bevor ein Unternehmen entscheiden kann, wie und wo es die Cloud für Daten und Analysen einsetzt, sind Antworten auf einige wichtige Fragen erforderlich, die auf dem Weg zur Cloud eine hilfreiche Orientierung bieten.

Strategie – Welche Geschäfts- und IT-Ergebnisse müssen wir durch Analysen und Daten erzielen? Die wichtigste Frage ist, wie Sie mit Hilfe von Daten und Analysen wettbewerbsfähig sein und Mehrwert schaffen können. Wird Ihre Priorität beispielsweise die Analyse und Erforschung oder die operative Analyse sein? Welches sind die wertvollsten Data Types? Da sich nur wenige Unternehmen den Luxus leisten können, sich ausschließlich auf die langfristige Perspektive zu konzentrieren, sollte Ihre Strategie auch aktuelle Probleme angehen, wie etwa bevorstehende Regulierungen oder Leistungsprobleme, die die Stakeholder gelöst haben möchten.

Compliance – Welche Regeln müssen Daten und Analysen erfüllen, und wie sorgen wir für deren Einhaltung? Allzu oft entstehen bei Cloud-Projekten kostspielige Verzögerungen, weil gesetzliche Vorschriften nachträglich umgesetzt werden müssen. Ein wichtiger erster Schritt ist die Ermittlung aller Vorschriften. In vielen Ländern sind diese für die Cloud unterschiedlich, während Vorschriften zum Datenschutz wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) für alle Sektoren gelten. Über die Jahre haben die schrittweisen Veränderungen möglicherweise dazu geführt, dass einige Aspekte bei der Compliance verwischt wurden, aber der softwaredefinierte Ansatz der Cloud wird die Beseitigung aller Unklarheiten erforderlich machen. Da sich Vorschriften heute häufig ändern, sollte deren Einhaltung anstelle mit rigiden Kontrollen durch einen richtliniengesteuerten Softwareansatz zukunftssicher gemacht werden.

Sicherheit – Wie können wir die Sicherheit von Daten und Analyseanwendungen in der Cloud gewährleisten? Obwohl die Sicherheitsvorkehrungen der Hyperscaler für ihre Cloud-Infrastruktur hervorragend sind, vergrößert die Cloud unweigerlich die Angriffsfläche, und Sie – nicht der Hyperscaler – sind für den Schutz Ihrer Daten in der Cloud verantwortlich. Wahrscheinlich möchten Sie sich neue Modelle ansehen, um die Sicherheit zu stärken und diese Risiken zu reduzieren – insbesondere Zero Trust, Datenzentralität und modernes Identitäts- und Zugriffsmanagement.

Architektur – Wie sieht die übergreifende Architektur für Daten und Analysen in der Cloud aus? Die Architektur erfordert einige Entscheidungen. Zum einen benötigen verschiedene primäre Business Use Cases unterschiedliche Verfahren für die Erfassung, Speicherung und Verwaltung von Daten. Zum anderen gibt es eine Vielzahl von Architekturmodellen, zwischen denen gewählt werden kann: Data Lakehouses, Data Mesh Hubs zur Datenintegration und Cloud Data Warehouses finden alle ihre Befürworter. Obwohl mit ziemlicher Sicherheit neue unternehmerische Vorhaben in der Cloud entstehen werden, haben wohl die meisten älteren Unternehmen diverse Analysenanwendungen und Datenspeicher, die nicht für die Cloud geeignet sind, weshalb eine Kombination der Modelle erforderlich ist.

Partner – Welche strategischen Partner werden uns auf unserem Weg in die Cloud begleiten? Die Hyperscaler sind nicht alle gleich, wenn es um Daten und Analysen geht. Sie verfügen beispielsweise über unterschiedliche Fähigkeiten in Bezug auf Rechengeschwindigkeit und -umfang, offene Datensätze, KI-Modelle (z. B. für Sprache und Text) und Servicekonzepte für das Lifecycle Development. Zudem gibt es spezialisierte Anbieter, die wichtige Nischen in der IT-Landschaft besetzen. Darüber hinaus ist der Weg in die Cloud mit vielen neuen Technologien gepflastert, und die entsprechend benötigten Fähigkeiten sind auf dem Arbeitsmarkt knapp. Daher ist die richtige Wahl des IT-Dienstleisters ein entscheidender Erfolgsfaktor für die Reduktion von Risiken, Kosten und Verzögerungen.

Von der Planung der Strategie zum konkreten Einsatz: Sobald Sie sich mit den großen Fragen beschäftigt haben, können Sie von der Strategie zu den einzelnen Maßnahmen übergehen.

Daten:  Bei der Entscheidung, wie und wo Daten gespeichert und verarbeitet werden sollen, muss eine ganze Reihe von Faktoren abgewogen werden: Geschäftsanforderungen, Sicherheit, Compliance, Kosten und technische Leistung. Außerdem stehen diese Faktoren häufig im Widerspruch zueinander, so dass Kompromisse erforderlich sind. Wichtig ist auch, dass die Datenübertragungskosten und die Data Gravity (die Anziehungskraft, die Daten auf andere Daten ausüben) dazu führen, dass Ihre Entscheidungen langfristige Auswirkungen haben werden. Das liegt daran, dass die Daten höchstwahrscheinlich an mehr als nur an einem Ort gespeichert werden, weshalb eine gemeinsame Metadatenschicht unerlässlich ist, um die Entstehung neuer Silos zu verhindern.

Datenverwaltung: Die Cloud bietet die Möglichkeit, das Daten- und Informationsmanagement zu verbessern, aber Sie haben nur ein enges Zeitfenster, um alles richtig zu machen. Sie müssen die wichtigsten Datenströme abbilden und für jeden einzelne Muster definieren, z. B. für den Operational Decision Support, Self-Service Analytics und Data Science. Außerdem können diese Datenflüsse in der Cloud völlig anders funktionieren als vor Ort. Es ist möglich, dass beispielsweise statt des ELT-Modells (Extrahieren, Laden und Transformieren) das ETL-Modell (Extrahieren, Transformieren und Laden) zum Einsatz kommen kann. Ebenso müssen Sie die Tools, die Prozesse und die Governance definieren, die Sie für die Verwaltung von Informationen über den gesamten Lebenszyklus hinweg einsetzen möchten. Zu den Schlüsselbereichen gehören Data Augmentation, Metadaten, Datenherkunft, Datenkataloge und die Archivierung.

Landing Zone für umfassende Daten und Analysen: Eine wichtige Voraussetzung für ein Daten- und Analyseprogramm in der Cloud ist eine hochfunktionale Cloud-Plattform für Unternehmen, die übliche Komponenten wie Single Sign-On, Networking, Zero Trust-Sicherheit, Monitoring und DevOps umfasst. Auch wenn der Aufbau einer solchen Plattform in der Regel drei bis sechs Monate in Anspruch nimmt, geht es hier vor allem darum, „langsamer zu gehen, um schneller voranzukommen“. Dadurch werden Mehrkosten für Nachfolgeprojekte vermieden und stärker standardisierte Lösung gefördert. Ebenso ist eine Landezone für umfassende Daten und Analysen nötig, in der Informationsmanagement- und Governance-Tools sowie Prozesse wie Datenkatalogisierung, Datenschutz und Datenherkunft enthalten sein sollten. Andernfalls verpassen Sie die Chance zu standardisieren und Compliance sowie Security by Design einzuführen. Das würde dann teurer werden, da nachfolgende Projekte das Rad jeweils neu erfinden müssten – und zwar jedes mit seiner eigenen Vorstellung von Rundheit.

Migration und Transformation: Um von dieser ersten Landezone aus expandieren zu können, benötigen Sie einen Fahrplan für die Skalierung sowie einen robusten und wiederholbaren Ansatz für die Migration, Transformation und Archivierung, der häufig am besten durch einen Werksansatz erreicht wird, der die Kosten reduziert und die Standardisierung erzwingt. Wie bei der Migration von Betriebssystemen müssen Sie für jede Anwendung oder jeden Datenspeicher entscheiden, ob die Geschäftsziele am besten durch ein einfaches Rehosting und Replatforming oder durch ein komplexeres Refactoring und eine neue Architektur erreicht werden können. Selbst wenn das Ziel die Transformation ist, müssen Sie sich entscheiden, ob Sie transformieren und migrieren oder migrieren und refaktorisieren/reengineeren wollen, da es in der Cloud viele Tools zur Erleichterung der Transformation und Datenbereinigung gibt. Und schließlich ist ein solider Ansatz für die Archivierung von Systemen und Daten erforderlich, damit die Vorteile einer Migration in die Cloud voll zum Tragen kommen.

So funktioniert die Matrix: Damit die Matrix läuft, müssen für eine erfolgreiche Cloud-Implementierung zahlreiche Faktoren wie Kosten, Risiken, Compliance, Sicherheit, technische Leistung und Geschäftsergebnisse gegeneinander abgewogen werden. Hierfür benötigen Sie organisatorische Strukturen und Governance. Um Compliance by Design und Security by Design zu ermöglichen, müssen auf der Arbeitsebene die für die Compliance und die Sicherheit zuständigen SMEs in die Projektteams eingebettet werden. Um die Einhaltung der Architektur- und Planungsgrundsätze sicherzustellen, gilt dasselbe für die Architekten. Wenn einzelne Gruppen Probleme nicht lösen können oder wenn ein Problem viele Teams betrifft, dann muss auf der nächsthöheren Ebene ein Cloud Business Office (CBO) für eine integrative Entscheidungsfindung sorgen. Über dem CBO kann ein Exekutivforum als Eskalationsebene fungieren, aber die Verantwortung muss letztlich bei einer einzelnen Führungskraft liegen.

Schlussfolgerung: Die Cloud wird bei der Neuausrichtung eines Unternehmens auf Daten eine entscheidende Rolle spielen – ein wesentliches Merkmal eines Unternehmens des 21. Jahrhunderts.

Für die meisten Unternehmen wird die Migration in die Cloud eine Schlüsselstrategie bei der Umstellung auf die Datenzentrierung darstellen. Dennoch sollten Sie nicht so blauäugig sein und glauben, dass die Migration in die Cloud ganz einfach ist. Für große Unternehmen mit komplexen Altsystemen wird eine Hybridlösung fast unvermeidlich sein. Ob die großen Fragen beantwortet werden und eine Skalierungsstrategie für den Übergang gelingt, hängt von klaren Top-Down-Überlegungen ab. Der Top-Down-Ansatz muss jedoch durch Bottom-Up-Planung und -Maßnahmen gemildert werden, da komplexe Probleme nur durch detaillierte Arbeit und präzise Umsetzung der Maßnahmen gelöst werden können.

Die Autoren

Mitwirkende

James Coleman, Michael Conlin, Mamoun Hirzalla, Sebastian Kloeser, Andriy Sas und Chris Swan

Referenzen

¹Siehe Supercharging your data metabolism, DXC Research, September 2021
²Chris Swan, Spaghetti and meatballs, Weblog di Chris Swan, 7. Juli 2019.  
³Sarah Wang und Martin Cosado, The cost of cloud, a trillion dollar paradox, Future from a16z, 27. Mai 2021.