Erfolgreiche Datenökonomie Die wahre hybride Datenplattform

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Daten werden laut Bitkom-Studie zur Data Economy von deutschen Unternehmen alarmierend wenig genutzt. Das ist bedenklich, denn ob für das Training von KI-Modellen, die intelligente Nutzung erneuerbarer Energien oder die Erforschung neuer Materialien – Daten werden für Wirtschaft und Gesellschaft immer unverzichtbarer.

Doch nur 6 Prozent der vom Bitkom befragten Unternehmen sind der Meinung, dass sie das Potenzial ihrer verfügbaren Daten voll ausschöpfen. Fast die Hälfte (42 %) nutzt sie eher wenig und 18 Prozent sind der Meinung, dass sie das Potenzial gar nicht ausschöpfen. Dementsprechend sehen sich nur 7 Prozent der deutschen Unternehmen als Vorreiter bei datengetriebenen Geschäftsmodellen. Die Frage ist also: Wie können deutsche Unternehmen das Potenzial ihrer Daten endlich freisetzen?

Achtung vor Mogelpackungen!

In den letzten Jahren haben sich Datenverantwortliche immer wieder die Fragen gestellt, wo sie ihre Daten speichern und welche Architektur sie implementieren sollten, um die enorme Vielfalt an analytischen Anwendungsfällen abbilden zu können und einen realen Wert aus den Daten gewinnen zu können. Die Zukunft für die meisten Datenteams liegt dabei in hybriden oder Multiclouds, die die individuellen Anforderungen der Unternehmen abbilden. Doch Vorsicht, nicht alle Datenplattformen sind tatsächlich hybrid. Hier sind die fünf wichtigsten Kriterien einer wirklich hybriden Multicloud:

1. Einheitliche Datenverwaltung über alle Formate, Quellen und Infrastrukturen hinweg

Eine hybride Datenplattform basiert auf einem verteilten On-Premises- und Cloud-Modell, das über alle Infrastrukturen hinweg arbeitet. So benötigen Unternehmen nicht verschiedene Plattformen für Clouds und On-Premises. Stattdessen lassen sich Daten und Workloads reibungslos und in jede Richtung zwischen den Clouds und Infrastrukturen bewegen, ohne dass kostspielige Neuentwicklungen oder Migration anfallen. Mit einer hybriden Datenplattform decken interoperable Datendienste zudem den gesamten Lebenszyklus der Daten ab – ohne Migration oder Neuentwicklung. Die Erschließung von Werten und Erkenntnissen erfordert weiterhin Services, die in der Lage sind, mit allen Daten arbeiten können – einschließlich strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten. Sie müssen auch mit den verschiedenen Quellen umgehen können, die Daten generieren, und mehrere Formen der Erfassung, Verarbeitung und Analyse unterstützen, einschließlich Batch und Streaming.

2. Datenverarbeitung und Storage voneinander unabhängig machen

Der Schlüssel zu Cloud-nativer Skalierbarkeit und Agilität liegt in der Trennung von Datenverarbeitung und Speicherung sowie in der Schaffung einer unabhängigen, flexiblen und horizontalen Skalierbarkeit der Ressourcen. Eine hybride Datenplattform bietet nicht nur diese Trennung, sondern auch die Wahl, welche Ressource von welchem Anbieter genutzt wird, so dass Unternehmen den optimalen Ressourcenmix auf der Grundlage von Preis, Leistung und Standort auswählen können.

3. Einheitliche Tools für Übersicht, Management und Governance

Wenn Daten und Workloads über mehrere Clouds verteilt sind, ist es wichtig, die Auslastung, Leistung und Kosten im Auge zu behalten, ohne dass sich die Nutzer mit unterschiedlichen Tools, Architekturen und Metriken für die einzelnen Clouds auseinandersetzen müssen. Eine hybride Datenplattform bietet einen vollständigen Überblick über Daten-, Analyse- und KI-Workloads sowie Tools zur Verwaltung und Optimierung der Rechenzentrumshardware und der Cloud-Infrastruktur.

Eine gute Data Governance fördert wiederum den Geschäftswert und hilft bei der Einhaltung der Compliance. Eine starke Sicherheitsstrategie stellt zudem sicher, dass nur autorisierte Nutzer auf die Daten zugreifen können. Konsistente Sicherheit und Governance über alle Implementierungen hinweg sind daher der Schlüssel zum Erfolg der Hybrid Cloud und eine Grundvoraussetzung für die Mobilität von Daten und Diensten.

4. Automatisierte, optimierte Workload-Platzierung

Die Prioritäten von Teams, Abteilungen und Unternehmen in Bezug auf Kosten und Leistung von Daten und Analysen ändern sich ständig. In einer hybriden Datenplattform sorgt ein intelligenter Entscheidungsrahmen für die automatische Platzierung oder Verschiebung von Workloads, um sich an veränderte Umstände anzupassen und eine kontinuierliche, optimale Bereitstellung zu gewährleisten.

5. Offenheit und Erweiterbarkeit

Nur der Wandel ist beständig. Eine erfolgreiche, hybride Datenplattform muss für die Zukunft gerüstet sein. Das bedeutet, dass sie auf neue Clouds, neue Datentypen und neue Datendienste erweitert werden kann.

Das Potenzial von Daten, Analysen und KI richtig abschöpfen

Die echte hybride Plattform für Daten, Analytik und KI erlaubt es Unternehmen, die Kraft ihrer Daten voll zu entfesseln. Aber Vorsicht: Nicht alles, was auf dem Markt angeboten wird, ist hybrid. Eine wirklich hybride Plattform umfasst eine integrierte Suite sicherer Cloud-nativer Datendienste für Datenerfassung, Engineering, Warehousing, Data Science sowie Reporting und ermöglicht die Nutzung dieser Dienste über alle Clouds und Standorte hinweg.

Die Lösung unterstützt zudem alle Arten und Strukturen von Daten – im Ruhezustand und in Bewegung. Nicht zuletzt bietet sie eine robuste Datensicherheit und lückenlose Governance, die zentral verwaltet werden können. So lassen sich beispielsweise mit der hybriden Plattform von Cloudera die unternehmenseigenen Daten umfassend nutzen, um KI-gestützte Anwendungen zu entwickeln und bereitzustellen und geschäftliche Herausforderungen mit datengestützten Erkenntnissen schneller, einfacher und zuverlässiger zu lösen. Und dabei ist es völlig unerheblich wo die Daten gespeichert sind und in welcher Form sie vorliegen.

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