Organisationsweites Datenmanagement als Basis für Cloud Computing

Cloud-Services für Machine Learning, künstliche Intelligenz, Blockchain oder Serverless Computing sind heute mit wenigen Mausklicks abrufbar. Damit beschleunigt sich die Umsetzung neuer Geschäftsmodelle ebenso wie die Produktentwicklung. Voraussetzung für den Cloud-Erfolg ist dabei ein organisationsweites Datenmanagement. [...]

„Big Data-Projekte in der Cloud können exponentiell wachsen, da dort IT-Ressourcen schnell und flexibel abrufbar sind. Die Trennung von Datenhaltung und Datenverarbeitung in der Cloud erleichtert die Wiederverwertbarkeit von Daten und vereinfacht erheblich die Skalierung von Big Data-Projekten. Diese Argumente überzeugen viele Unternehmen, die eine Digital Journey gestartet haben und die neue Werte aus ihren Daten erzeugen möchten“, sagt Thomas Steinborn, VP Product Management bei Talend. (c) Talend
„Big Data-Projekte in der Cloud können exponentiell wachsen, da dort IT-Ressourcen schnell und flexibel abrufbar sind. Die Trennung von Datenhaltung und Datenverarbeitung in der Cloud erleichtert die Wiederverwertbarkeit von Daten und vereinfacht erheblich die Skalierung von Big Data-Projekten. Diese Argumente überzeugen viele Unternehmen, die eine Digital Journey gestartet haben und die neue Werte aus ihren Daten erzeugen möchten“, sagt Thomas Steinborn, VP Product Management bei Talend. (c) Talend

In der Studie „Multi-Cloud in deutschen Unternehmen“ berichten die Analysten von IDC, dass 68 Prozent der Unternehmen bereits Cloud-Services und -Technologien für mehrere Workloads verwenden. Darüber hinaus haben 90 Prozent der Befragten bereits eine Cloud-Strategie definiert. Ein weiterer Gradmesser: Im Jahr 2018 entfielen weltweit bereits die Hälfte aller IT-Ausgaben auf die Cloud, so IDC.

Die Cloud ist also für viele Unternehmen zu einem festen Teil ihrer IT-Strategie geworden. Daher gehen die Diskussionen über den Einsatz mittlerweile weit über die Kostenargumentation hinaus, denn die Cloud hat die Rolle eines Innovationsmotors eingenommen. Die Marktanalysten von Gartner schätzen, dass in 2021 bereits drei von vier Unternehmen eine Multicloud betreiben oder einen hybriden Ansatz verfolgen werden. Eine Folge davon ist, dass die Innovationsfähigkeit eines Unternehmens bis zu 90 Prozent auf der Public Cloud basieren könnte.

Vertrauen in die Daten aufbauen

Damit verbunden werden neue Prozesse rund um das Datenmanagement notwendig: Themen wie Trust und Speed umschreiben die Anforderungen in der neuen Cloud-Welt. Trust umfasst Aspekte wie Data Governance und Data Catalog, also das Datenmanagement generell sowie das Katalogisieren von Daten und ihren Quellen. Diese Anforderungen sind beispielsweise bei der Umsetzung der DSGVO-Verordnung wichtig, da Unternehmen jederzeit wissen müssen, wo welche Daten verarbeitet werden. Eine höhere Geschwindigkeit (Speed) ist bei der Datenbereitstellung notwendig, damit Mitarbeiter über Self-Services direkt auf Daten aus der Cloud zugreifen können. Dadurch werden Prozesse beschleunigt und die IT-Abteilung wird von Integrationsaufgaben entlastet.

Mit Data Catalog-Lösung das Datenmanagement verstärken

Je mehr Mitarbeiter auf neue Daten-Services aus der Cloud zugreifen, umso wichtiger wird es, ein organisationsweites Datenmanagement zu realisieren. Während die IT-Abteilung auf technischer Ebene eine Datenbereitstellung und Datenverknüpfung vornimmt (Connect und Transform), sind auf Ebene der Anwender Funktionen notwendig, um die Vertrauenswürdigkeit von Daten zu sichern und das Teilen von Informationen zu erleichtern (Trust und Share). Unternehmen müssen künftig stärker als zuvor transparent nachvollziehen können, woher Daten kommen und wo sie verarbeitet werden.

Moderne Data-Catalog-Lösungen bieten dafür beispielsweise ein automatisches Klassifizieren von Daten. Mitarbeiter können somit Daten schneller identifizieren und für ihre Projekte verwenden – so beschleunigen sich Prozesse und vertrauliche Daten bleiben innerhalb der gewünschten Abteilung. Ein zentrales Datenmanagement kann auch Trends in der Datennutzung erkennen, also aufzeigen, welche Daten unternehmensweit häufig verwendet werden und diese Datenquellen anderen Mitarbeitern empfehlen. Solche Trendanalysen über die im Unternehmen verwendeten Daten verwenden Machine-Learning-Funktionen, die – wie eingangs erwähnt – ebenfalls aus der Cloud stammen können. Im Idealfall arbeiten die Machine-Learning-Algorithmen so präzise, dass sie sogar vertrauenswürdige Daten klassifizieren können und damit die Anforderung nach Trust eigenständig unterstützen und nur geeignete Daten organisationsweit bereitstellen.

Fazit

Für viele IT-Manager gehört die Cloud bereits zum IT-Tagesgeschäft. Wie das Marktforschungsinstitut Censuswide ermittelte, sind über 80 Prozent der IT-Verantwortlichen davon überzeugt, dass die Cloud-Nutzung zum Geschäftserfolg beiträgt. Auch wenn das Infrastruktur-Management insgesamt komplexer wird, überwiegen die geschäftlichen Vorteile. So sind innovative IT-Ressourcen und Technologien schnell und unkompliziert verfügbar. Damit erhalten Unternehmen Zugang zu neuen Technologien wie künstliche Intelligenz, um damit die eigene Innovationsfähigkeit zu stärken. Für den Start in ein Cloud-basiertes Datenmanagement bietet Talend mit seiner Plattform Talend Data Fabric einen Lösung für die Integration von Daten aus öffentlichen, hybriden und privaten Clouds sowie lokalen Umgebungen. Damit wird die Zusammenarbeit zwischen IT und den Fachabteilungen beschleunigt, während sich die Gefahr eines Vendor-Lock-ins verringert. Hierfür unterstützt Talend die wichtigsten Plattformen wie AWS, Google und Microsoft Azure.

Thomas Steinborn ist VP Product Management bei Talend.


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