Analytics as a Service

Hürden für Big-Data-Analysen senken

| Autor / Redakteur: Klaus Fabits * / Florian Karlstetter

Analytics as a Service öffnet auch kleineren Unternehmen ein Experimentierfeld für Big-Data-Analysen.
Analytics as a Service öffnet auch kleineren Unternehmen ein Experimentierfeld für Big-Data-Analysen. (© TSUNG-LIN WU - Fotolia.com)

Immer häufiger verlagern Unternehmen Geschäftsprozesse in die Cloud, um Vorteile wie Kostensenkung, Flexibilität, Skalierbarkeit und höhere IT-Effizienz für sich zu nutzen. Dies gilt auch für Datenanalysen: Analytics as a Service öffnet ein Experimentierfeld auch und gerade für Big-Data-Analysen, das sonst vor allem kleineren Unternehmen mit geringeren Investitionsmitteln verschlossen bleiben würde.

Mit dem „As-a-Service“-Bereitstellungsmodell können sie Analytics-Lösungen nutzen, um Geschäftsmodelle zu verbessern, die Customer Experience zu transformieren, neue Produkte zu testen – oder einfach nur zu experimentieren.

„Analytics as a Service“ darf keine „One-size-fits-all“-Einheitslösung sein: Große Unternehmen haben sehr spezifische Anforderungen und benötigen Enterprise-Software. Kleine Unternehmen möchten dagegen standardisierte Produkte, die einfach in der Anwendung sind und keinen Wartungsaufwand mit sich bringen.

Grundsätzlich senkt Analytics as a Service die Hürden für die Nutzung von Analytics, die zum Beispiel in begrenzten Ressourcen oder Kompetenzen bestehen. Mit diesem Bereitstellungsmodell werden mögliche Bedenken gemildert, dass eine Einführung von Analytics organisatorische Einschnitte nach sich zieht. Dabei kann unter Umständen sogar die eigene Infrastruktur genutzt werden: Sind beispielsweise leistungsstarke Server im Unternehmen vorhanden, können Analytics als Remote Managed Services betrieben werden.

Cloud Analytics als Experimentierfeld

Eine weitere Option ist der hybride Ansatz: Hier werden einige – oft kritische, personenbezogene – Daten inhouse gehalten und weitere für Prognosen benötige Informationen wie Telematik-, Wetter- oder Börsendaten marktübliche Hostingplattformen genutzt. Dieser Ansatz setzt sich gerade nach und nach im Markt durch, nachdem Unternehmen erkannt haben, was Datenhaltung kostet und dass diese Kosten in Relation zum Datenschutz stehen müssen. Warum sollte man Daten, die im Hinblick auf Datenschutz nicht kritisch sind, selbst halten? Prinzipiell besteht hier noch Nachholbedarf aufseiten der Cloud-Serviceanbieter: Laut einer aktuellen Studie von techconsult attestieren lediglich 35 Prozent der Befragten ihrem Systemhaus eine hohe Flexibilität hinsichtlich der Bereitstellungsformen (Private-, Public- und Hybride Cloud).

Die Cloud ermöglicht intensivere Analytics und bereitet sozusagen ein Experimentierfeld für neue Phänomene wie Big Data oder Internet of Things. Mit Analytics as a Service können Unternehmen herausfinden, wie sie ganz konkret von Analytics profitieren können. Die Cloud bietet dabei den Vorteil, dass ganz neue Daten beziehungsweise Daten aus neuartigen Quellen eingebunden werden können. So können Pressetexte, in denen ein Unternehmen etwas über seine Mitbewerber erfährt oder Vertriebler sich vor dem Verkaufsgespräch über den potenziellen Kunden schlaumachen können, mit Text Mining systematisch ausgewertet werden. Immer wichtiger wird auch die Analyse von direktem Kundenfeedback in Social-Media-Kanälen, die zur Verbesserung der Kundenbeziehung und sogar zur Produktoptimierung dienen kann.

Ergänzendes zum Thema
 
Analytics as a Service von SAS

Die Vorteile der Cloud-Bereitstellung liegen aber auch auf einer ganz praktischen Ebene: Anwenderunternehmen müssen sich weder um Ressourcen noch um Updates oder Wartung kümmern. Zudem profitieren Unternehmen, die Analytics as a Service nutzen, von hoher Verfügbarkeit. In Form von Service Level Agreements kann eine fast 100-prozentige Verfügbarkeit vereinbart werden. Mitarbeiter, die mit den Daten umgehen müssen, wie beispielsweise Data Scientists, können somit ihren Job uneingeschränkt ausführen. Die meisten Outsourcer/Cloud-Anbieter geben dagegen ausschließlich Garantie auf die Hardware. Zusammengefasst sind die stärksten Argumente, die für eine – teilweise – Cloud-Nutzung sprechen, also Verfügbarkeit, Kostensenkung, variable Abrechnungsmodelle, Datenschutz und Datenintegration oder -qualität.

Analytisches Experimentierfeld

Mit dem analytischen Thema müssen sich heute CIOs auseinandersetzen. Schlüsselfertige Probeumgebungen mit einer vorkonfigurierten Cloud-Infrastruktur, wie sie SAS mit dem Big Data Lab bietet, sind eine Möglichkeit, die Funktionalitäten von Analytics zu testen – und zwar als Cloud oder als On-Premise-Variante. Unternehmen erhalten ein Bundle, in dem alle Punkte der Datenanalyse – von Datenhaltung und -management über Reporting bis hin zu Statistik – zusammenlaufen.

Warum der deutsche Markt in Sachen Cloud noch immer internationalen Entwicklungen hinterherhinkt erfahren Sie auf der nächsten Seite. Außerdem: ein abschließendes Fazit des Autoren.

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