Kommentar von John O'Keefe, Looker Die Rolle von Business Intelligence in Multi-Cloud-Umgebungen

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Cloud-Technologie gilt heute als unverzichtbare Ergänzung, wenn es um effizientere Betriebsprozesse und Mitarbeiterproduktivität geht. Egal, ob Public, Private oder Hybrid Cloud: Unternehmen sehen sich einer breiten Angebotspalette gegenüber, aus der sie das für ihr Technologie-Stack passende Produkt wählen können.

Dieser wachsende Überfluss führt oft dazu, dass sich in Unternehmen ein Multi-Cloud-Ansatz etabliert. Doch wie passen Multi Cloud und Business Intelligence Tools zusammen, wenn letztere traditionell auf die Cloud-Architektur eines einzelnen Providers ausgelegt wurden?

Der Tech-Stack eines Unternehmens ist einzigartig und stellt unterschiedliche Anforderungen: Sobald der Einsatz von Cloud Computing in Betracht gezogen wird, sollte sichergestellt werden, dass Systeme, Anwendungen und Plattformen integriert sind und miteinander interagieren können, um die beste IT-Umgebung für Unternehmen zu schaffen. Nicht jeder Cloud Provider bietet dieselben Services an wie sein Wettbewerber. Aus diesem Grunde hat sich in vielen Unternehmen eine Multi-Cloud-Landschaft etabliert – also der Bezug von IaaS, SaaS und wichtigen Geschäftsfunktionen über mehrere unterschiedliche Anbieter. Das verhindert, dass der Betrieb durch einen Lock-in an das Angebot eines einzelnen Anbieters gebunden ist und begünstigt wesentlich mehr Flexibilität – schließlich bleibt die Entscheidungsbefugnis beim Anwender, wo er seine Daten speichern oder Anwendungen ausführen möchte.

Heute bevorzugen 85 Prozent der Unternehmen bereits den Einsatz einer Multi-Cloud-Umgebung. In den nächsten Jahren wird sich dieser Trend sogar noch weiter fortsetzen, da Konzepte wie Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und das Internet of Things (IoT) Geschäftsfunktionen und Betriebsabläufe verändern werden.

Aus dem Cloud-Monitor-Report 2019 des Bitkom geht hervor, warum sich Unternehmen zunehmend für eine Multi-Cloud-Umgebung entscheiden. Die meisten (55 Prozent) sehen den Vorteil in der Bereitstellung spezieller Cloud-Dienste, die von unterschiedlichen Providern angeboten werden. Außerdem stellen die Fähigkeit, Workloads und Ressourcen bei voller Auslastung auf verschiedene Cloud Services zu verteilen (24 Prozent), die Verringerung des Ausfallpotenzials (20 Prozent) sowie eine Kostenreduzierung (6 Prozent) weitere wichtige Vorteile dar.

Auch Gartner beschäftigte sich mit den Gründen, die für die Umsetzung einer Multi-Cloud-Strategie sprechen. Unternehmen wünschen sich die Möglichkeit, einen Lock-in zu umgehen und sich dadurch nicht nur auf das (limitierte) Angebot eines einzigen Anbieters verlassen zu müssen, sondern die Stärken mehrerer Provider hinsichtlich ihrer individuellen Anforderungen vollständig ausschöpfen zu können. Dieser sogenannte Best-of-Breed-Ansatz trägt erheblich zu einer Kosteneinsparung bei, da die konkurrierenden Cloud-Anbieter ihre Preise niedrig halten müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Dadurch sind zeitfressende und kostspielige Migrationen kein Thema mehr.

Business Intelligence in einer Multi-Cloud-Infrastruktur

Der Einsatz eines Multi-Cloud-Ansatzes bedeutet jedoch auch, dass sich Daten in unterschiedlichen Datenbanken befinden. Im täglichen Unternehmensbetrieb entstehen und sammeln sich laufend Daten, die Aufschluss auf Markt-, Produkt- und Wettbewerbsentwicklungen sowie innerbetriebliche Prozesse geben. Business Intelligence Tools bieten Unternehmen die nötige Agilität, um im Falle von kritischen Veränderungen datenbasiert die richtigen Entscheidungen zu treffen. Dafür analysieren sie diese Daten automatisch, bereiten sie auf und visualisieren sie über ein interaktives Dashboard.

Doch das Potenzial von Business Intelligence geht weit über Reporting-Funktionen hinaus. Das aus der automatisierten Analyse erzeugte Wissen fungiert als wichtiger Insight sowohl über den aktuellen Status quo als auch Trend und zukünftige Perspektiven. Das Management – zusammen mit der allgemeinen Struktur – muss in der Lage sein, diese Informationen zu nutzen, um unternehmensrelevante Entscheidungen treffen und entsprechende Veränderungen und (Optimierungs-)Maßnahmen einleiten zu können.

Sobald Unternehmen über eine beachtliche Menge solcher BI-Daten verfügen, werden Datenbanken zum essenziellen Teil für den Geschäftserfolg. Die Anforderungen an eigens betriebene Datenbank-Server steigen immer weiter an. Wartung, Modernisierung und Lizenzen kommen den Unternehmen teuer zu stehen. Daher ist es nicht verwunderlich, dass diese ebenfalls auf Cloud-Server verlagert werden. Aus den verschiedenen cloudbasierten Datenbanken können Unternehmen aus mehreren verschiedenen Angeboten jene in Anspruch nehmen, die zu ihren individuellen Betriebsabläufen passen. Doch ist mit dem Einsatz von verschiedenen Datenbanken unterschiedlicher Anbieter ein nicht zu verachtendes Problem verbunden: Jede Datenbank nutzt ihren eigenen SQL-Dialekt – sei es Amazon Redshift, Snowflake, Google BigQuery oder Microsoft Azure SQL. Das macht die Erstellung universell einsetzbarer SQL-Abfragen nahezu unmöglich.

BI-Tools bereichern die Arbeit mit unterschiedlichen SQL-Dialekten

Einerseits müssen BI-Tools, die die Daten aus cloudbasierten Datenbanken sammeln und auswerten, also in der Lage sein, zwischen den unterschiedlichen Dialekten zu unterscheiden, um sie nutzbar machen zu können. Andererseits bedeutet es auch, dass vorhandene Datenmodelle und Geschäftslogiken in der neuen Datenbank wiederverwendbar sein müssen. Das erfordert die Fähigkeit, den SQL-Dialekt bei Bedarf automatisch an das neue System anzupassen. Multi-Cloud-Business-Intelligence-Plattformen können diese Aufgabe übernehmen, da bereits viele von ihnen so entwickelt wurden, mehrere Dialektversionen zu unterstützen und auch laufend neue Funktionen integriert werden.

Ein weiterer neuer Ansatz besteht darin, die Abfrage aus dem zugrundeliegenden SQL-Dialekt zu abstrahieren, sodass Data Teams eine Abfrage nur einmal schreiben müssen. Dadurch müssen diese sich nicht mehr um die manuelle und regelmäßige Ausführung kümmern. Somit können nicht nur die damit einhergehenden Risiken wie Datenflut minimiert werden, sondern es entfällt auch der Aufwand, der für die Verwaltung des Prozesses auf spezifisches Fachwissen innerhalb des Unternehmens angewiesen ist.

Fazit

Allzu oft sind Unternehmen eingeschränkt, wenn es um die Anzeige und Nutzung ihrer Unternehmensdaten geht – vor allem dann, wenn sie sich lediglich auf Dashboard-Analysen und Reporting verlassen. Dabei offenbaren diese Daten weitaus mehr. Abhilfe schafft der Einsatz offener Systeme, die es ihnen ermöglichen, Daten auf die Art und Weise zu erhalten, wie sie am besten zu ihren individuellen Geschäftsanforderungen passen. In einer Multi-Cloud-Umgebung ist es wichtig, dass Benutzer die für sie relevanten Daten und Insights erhalten, um auf Veränderungen und Trends schnell reagieren zu können.

Da die Umsetzung von Multi-Cloud-Strategien in Zusammenhang mit Business Intelligence in Zukunft immer wichtiger wird, ist es jetzt für Unternehmen an der Zeit, herauszufinden, was für sie und ihre Geschäftsentwicklung wichtig ist, und ihren Umgang mit Daten klar zu definieren. Unabhängig von Branche oder Unternehmensabteilung: Die Relevanz von BI ist nicht mehr von der Hand zu weisen, ebenso wenig wie dessen Rolle in Unternehmen, die sich digital umstellen wollen.

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