Zuerst eine Data-Analytics-Strategie, dann eine Speicherlösung

Zwar ist Datenanalyse für viele Unternehmen heute noch eine Art Geheimwaffe, doch sie wird sicherlich bald zur Regel in Unternehmen werden. Es gilt also schon heute, eine konsolidierte Strategie zu entwickeln, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben. [...]

Bei der Entwicklung und Wartung der Speicherinfrastruktur von Unternehmen sollten Managed Service Provicer (MSP) darauf achten, dass sie im Interesse ihrer Kunden strategisch vorgehen. Deshalb sind Speicherlösungen erforderlich, die erschwinglich, skalierbar und einfach zu verwalten sind. Inzwischen sind moderne Speichertechnologien leistungsfähiger denn je. Durch modernste Storage-Lösungen sind MSPs heute in der Lage, ihren Kunden Speicherservices mit großem Mehrwert anzubieten – ein großer Gewinn für alle Beteiligten.

Über den Speicher hinausdenken

Bei der Speicherung geht es heute darum, wie intelligent man Daten speichert und wie man sie optimal zugänglich macht. Ein Beispiel aus der Praxis: Im vergangenen Jahr nahm die Akzeptanz von Big Data massiv zu. Laut einer Studie sind 79 Prozent der Führungskräfte der Meinung, dass Unternehmen, die sich nicht mit Big Data auseinandersetzen, langfristig Schwierigkeiten haben werden, wettbewerbsfähig zu bleiben. Zudem gaben 83 Prozent dieser Führungskräfte an, große Datenprojekte durchgeführt zu haben, um sich einen individuellen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Es geht also nicht nur darum, Daten lediglich zu speichern, sondern darum, sie optimal zur Verfügung zu stellen.

Derartige Fakten sind der Grund, warum man nicht über eine Speicherinfrastruktur sprechen sollte, ohne vorher eine Strategie zur Datenanalyse entwickelt zu haben. Es wird erwartet, dass der weltweite Big-Data-Markt bis 2027 ein Volumen von 103 Milliarden US-Dollar erreicht (Prognose auf der Grundlage des Umsatzes). MSPs haben daher gute Chancen, von modernen Speicherlösungen in Verbindung mit Datenanalyselösungen zu profitieren. Folgerichtig bieten immer mehr MSPs bereits Data-Analytics-as-a-Service an, um Kunden dabei zu unterstützen, Geschäftsentscheidungen auf Grundlage einer noch valideren Datenbasis zu treffen.

Wann macht KI Sinn?

Bei der Diskussion über Künstliche Intelligenz (KI) geht es vielfach um Chatbots und digitale Assistenten. Aber auch im Bereich Storage und Analytics wird KI zunehmend unverzichtbar, denn sie kann die Prozessautomatisierung unterstützen, erhöht die Datensicherheit und liefert Unternehmen eine Entscheidungsgrundlage. Eine Studie zeigt, dass 61 Prozent der Unternehmen mit einer innovativen Strategie, Möglichkeiten für KI bei der Datennutzung sehen. Deshalb ist es für MSPs ratsam, das Thema KI bei der Bewertung und Entwicklung von Speicherstrategien zu berücksichtigen.

Einführung einer hyperkonvergenten Infrastruktur (HCI)

Die Analysten-Firma Forrester prognostiziert, dass HCI zu einer allgegenwärtigen Plattform für lokale Implementierungen werden wird. Wie die konvergente Infrastruktur (CI), vereinfacht auch die HCI die Speicherung, indem sie hyperkonvergente Infrastruktur, Virtualisierung und Rechenleistung in einer einzigen Box vereint. Mittels einer zusätzlichen Softwareebene ergänzt die HCI die CI und bietet den Unternehmen dadurch mehr Skalierbarkeit in einer schlüsselfertigen Lösung mit einfacherer Verwaltung und besserer Kontrolle. Eine HCI ist ein Aspekt in vielen Speicherstrategien. Sie ermöglicht Einsparungen durch eine bessere Speicherplatznutzung, mehr Hardwareflexibilität und eine optimierte Verwaltung.

Training oder Beratung?

Datenanalyse, KI und HCI sind komplexe Themen. Die Frage ist, inwieweit ein Team oder Unternehmen alles notwendige Wissen aufbauen muss, um die Vorteile optimal auszuschöpfen. Derzeit hat die enorme Verbreitung von Analyse-Tools zu einem Mangel an technischen Experten in diesem Bereich geführt. Es ist schwierig, Experten zu finden und als Vollzeitkraft einzustellen. Angesichts dieser Herausforderung ist es ratsam, entweder den Wissensaufbau innerhalb eines Unternehmens durch Schulungen oder Zertifizierungen in Betracht zu ziehen oder das Wissen in enger Zusammenarbeit mit einem Berater aufzubauen. Grundsätzlich gilt: Je besser das Verständnis Ihres Teams für Datenanalyse ist, desto mehr können Sie davon profitieren.

Fazit

Während eine aktuelle Enterprise-Storage-Studie zeigt, dass Leistung, Kosteneinsparungen und Skalierbarkeit die Top-Merkmale sind, nach denen IT-Profis in einer Storage-Lösung suchen, so ändert sich die Situation, wenn man die Vorteile der Datenanalyse näher betrachtet. Zwar ist Datenanalyse für viele Unternehmen heute noch eine Art Geheimwaffe, doch sie wird sicherlich bald zur Regel in Unternehmen werden. Es gilt also schon heute, eine konsolidierte Strategie zu entwickeln, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.

Florian Malecki ist International Product Marketing Director bei StorageCraft.