„Daten sind der Schlüssel zum Erfolg“

Daten sind der Schlüssel zum Erfolg in der heutigen Geschäftswelt. Aber wie können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen? Jörg Tewes, CEO von Exasol, Anbieter von High-Performance Analytics-Datenbanken, gibt im Interview mit IT WELT.at einen Ein- und Ausblick. [...]

Wie sehen Sie die aktuelle Herausforderung, dass herkömmliche Data-Analytics-Lösungen und Legacy-Systeme mit der kontinuierlich steigenden weltweiten Datenmenge an ihre Grenzen geraten?

Sich an die Spitze stellen oder sang- und klanglos untergehen – darüber entscheidet heute auch die Fähigkeit, Daten effizient und schnell für sich zu nutzen. Und zwar nicht nur punktuell, sondern in allen Unternehmensbereichen. Die Entscheider in den Unternehmen sind hier in der Zwickmühle: Sie stehen vor dem Dilemma, dass sie in Sachen Datenanalysen häufig Kompromisse eingehen müssen – entweder bezüglich der Effizienz, der Performance der Lösung oder der Kosten. Denn herkömmliche Data-Analytics-Lösungen und die bestehenden Legacy-Systeme sind oft für kleinere und strukturierte Datenmengen konzipiert und daher häufig nicht in der Lage, immer weiter ansteigende und komplexer werdende Datenmengen schnell und wirksam zu verarbeiten. Diese Herausforderung können Unternehmen nur mit innovativen Ansätzen und Technologien meistern. Die Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ist unverzichtbar geworden, um aus den großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen und so schnelle datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Welche spezifischen Probleme treten auf, wenn es darum geht, herkömmliche Data Warehouses mit der steigenden Nutzung und den zeitkritischen Analyseaufgaben in Einklang zu bringen?

Die zunehmende Nutzung von Daten bedeutet häufig, dass Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formaten erfassen und verarbeiten müssen. Herkömmliche Data Warehouses sind nicht in der Lage, diese Datenvielfalt effizient zu integrieren und zu verarbeiten. Dies kann zu Datenqualitätsproblemen und Schwierigkeiten bei der Analyse führen. Data Warehouses erfüllen zudem oft nicht die Geschwindigkeitsanforderungen, da sie auf eine Batch-orientierte Verarbeitung ausgelegt sind. Dies führt zu Verzögerungen bei der Datenverarbeitung und -analyse, was sich wiederum auf die Qualität der Entscheidungsfindung auswirkt.

Welche Trends und Entwicklungen erwarten Sie in den kommenden Jahren?

Die verstärkte Integration von KI- und ML-Technologien in die Geschäftsprozesse wird dazu führen, dass immer mehr Unternehmen datengetriebene Entscheidungen in Echtzeit treffen können. Dies wird die Effizienz steigern. Diese Entwicklung bedarf auch des Aufbaus einer umfassenden Datenkultur im Unternehmen, die dafür sorgt, dass alle Mitarbeitenden die Chancen und Möglichkeiten der Datennutzung sehen, hier selbst aktiv werden und den neuen Technologien offen gegenüberstehen. Gleichzeitig müssen Datenschutz und Ethik bei der Nutzung von Daten eine zentrale Rolle spielen, um das Vertrauen der Kunden zu erhalten und regulatorische Anforderungen zu erfüllen.

Welche Faktoren sollten Unternehmen beachten, um versteckte Kostenfallen bei der Migration in die Cloud zu vermeiden?

Unternehmen sollten zunächst eine umfassende Analyse ihrer bestehenden IT-Infrastruktur durchführen, um genau zu verstehen, welche Workloads in die Cloud migriert werden sollten und welche nicht. Eine unüberlegte Migration kann zu ungeplanten Kosten führen – in wirtschaftlich ohnehin unsicheren Zeiten kann das im Ernstfall existenzbedrohend sein. Zweitens sollten Unternehmen ihre Cloud-Ausgaben aktiv überwachen und verfolgen, um unerwartete Kostensteigerungen frühzeitig zu erkennen. Eine durchdachte hybride Cloud-Strategie ermöglicht es Unternehmen, die Vorteile der Cloud zu nutzen, ohne dabei auf die Kontrolle über kritische Daten oder Compliance-Anforderungen zu verzichten.