Datenmobilität in hybriden Cloud-Umgebungen Warum Unternehmen beim Datenmanagement umdenken müssen

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In hybriden Umgebungen müssen Daten mobil und nahtlos zugänglich sein. Statt einer speicherorientierten Denkweise braucht es datenzentrierte Strategien, bei denen die Verwaltung der Daten, ihres Speicherorts und ihrer Bewegung im Vordergrund steht.

Der Markt für hybride Cloud-Umgebungen wächst weiter, angetrieben durch dringliche Infrastruktur- und Geschäftsanforderungen. Gartner prognostiziert, dass bis zum Jahr 2027 ganze 90 Prozent der Unternehmen einen hybriden Ansatz übernehmen werden, um von mehr Flexibilität, besserer Skalierbarkeit und den Kostenvorteilen der Cloud zu profitieren. Das bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich, insbesondere weil dabei wachsende Mengen komplexer Daten in unterschiedlichen Umgebungen zu verwalten sind. Heterogene Speicherlandschaften und der steigende Prozentsatz an unstrukturierten Daten führen zu Ineffizienzen, Compliance-Risiken und unnötigen Speicherkosten. Oft haben Unternehmen keinen Überblick darüber, über welche Daten sie verfügen, wo diese gespeichert sind oder welchen Wert sie aus ihren Daten schöpfen können.

Diese mangelnde Datentransparenz und die ebenso weit verbreiteten Datensilos sind häufig auf anbieterspezifische Lösungen zurückzuführen, die nicht auf den Einsatz in hybriden Umgebungen ausgelegt sind. Weil viele IT-Teams gleichzeitig immer mehr Geräte und Speicherorte in die Infrastruktur einbinden, entsteht ein regelrechter Speicherwildwuchs. Das macht das Datenmanagement noch problematischer. Statt in neue Speicherlösungen zu investieren, sollten Unternehmen deshalb zunächst die zugrunde liegenden Probleme angehen, die ein effektives Management ihrer Daten bisher verhindern.

Wachsende Datenmengen stellen Unternehmen vor Herausforderungen

Ein typisches Beispiel ist ein Großunternehmen mit einer Hybrid-Cloud-Infrastruktur, die neben lokalen Speichermöglichkeiten für Legacy-Anwendungen auch eine private Cloud für sensible Workloads sowie Public-Cloud-Dienste umfasst, um maximale Skalierbarkeit zu gewährleisten. Nach und nach sammeln sich über alle drei Umgebungen hinweg Unmengen von Daten an. Ein Teil davon sind kritische Daten, ein Teil sind veraltete Daten, doch der Großteil der Daten ist nicht klassifiziert und nicht kategorisiert. Damit ist es schwierig, zu entscheiden, wie die Daten gehandhabt werden sollen. Es fehlt das nötige Maß an Transparenz, um zu bestimmen, welche Daten jeweils beibehalten, archiviert oder gelöscht werden sollen.

Compliance-Audits in einer solchen unüberschaubaren Datenlandschaft arten schnell in Stress aus. Datenmigrationen verlaufen schleppend und sind fehlerträchtig. Außerdem entstehen durch doppelt vorhandenen oder ungenutzten Speicherplatz unnötige Kosten. Weil Daten in unzugänglichen Silos versteckt sind, gehen wertvolle Erkenntnisse verloren. Und die Umsetzung neuer Projekte – etwa die Implementierung von KI-Tools – verzögert sich, weil die richtigen Daten bei Bedarf nicht unmittelbar verfügbar sind. Kurz gesagt: Diese Situation lässt sich nicht damit vereinbaren, wie moderne digitale Unternehmen operieren sollten, in denen von der Produktinnovation bis zum Kundenservice alles datengestützt abläuft.

Mehr Mobilität und Transparenz schaffen

Um Ordnung im Datenwust zu schaffen und den Erwartungen an reibungslose digitale Prozesse Rechnung zu tragen, müssen Unternehmen in hybriden Speicherumgebungen auf eine Kombination aus besserer Sichtbarkeit und mehr Datenmobilität setzen. Diese greift, wenn sich Daten nahtlos und effizient über unterschiedliche Speichersysteme, -orte und -umgebungen hinweg verschieben lassen. Unternehmen können ihre Daten dann auf Basis von Geschäftsanforderungen, Zugriffsmustern oder Compliance-Anforderungen verwalten, ohne an einen bestimmten Lösungsanbieter oder eine bestimmte Speicherplattform gebunden zu sein.

Ein solcher Ansatz ermöglicht eine präzise Kontrolle der Datenbewegungen durch vordefinierte Regeln oder Richtlinien und unterstützt so ein intuitives und sicheres Datenmanagement. Wenn die dafür gewählte Datenmanagement-Lösung zudem anbieterunabhängig ist, können Unternehmen sie nahtlos über ihre heterogenen Speichersysteme, Clouds und Anwendungen hinweg einbinden, um so für Flexibilität und Kompatibilität auch in komplexen Umgebungen zu sorgen.

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Unternehmen müssen ihren Blickwinkel ändern

Es geht hier jedoch nicht nur darum, die richtige Technologie zu implementieren. Ein erfolgreich umgesetztes Datenmanagement in hybriden Cloud-Umgebungen erfordert auch ein Umdenken, weg von der traditionellen, speicherzentrierten Herangehensweise und hin zu datenorientierten Strategien. Hier liegt der Fokus immer auf den Daten selbst – und darauf zu verstehen, welche Datenbestände vorhanden sind, wo sie gespeichert sind und wie sie genutzt werden.

Nur mit dieser Fragestellung können IT-Teams sich einen umfassenden Überblick über sämtliche Unternehmensdaten verschaffen und mit den entsprechenden Prozessen selbst unstrukturierte Daten in den Griff bekommen. Beispielsweise lassen sich mit richtlinienbasierten Mobilitätsfunktionen alte oder inaktive Daten automatisch in kostengünstigere Archivspeicher verschieben. Gleichzeitig können hochwertige Daten, auf die häufig zugegriffen wird, so vorgehalten werden, dass sie für unternehmenskritische Workloads wie Analysen und KI-Anwendungen jederzeit abrufbar sind. Ein weiteres Beispiel sind Daten, die zur Einbindung in GenAI-Workflows bestimmt sind. Sie lassen sich mit einer Datenmanagement-Plattform einfach in die Public Cloud verlagern, um dort die nötige Skalierbarkeit und Rechenleistung zu erreichen.

Datenmobilität bringt zahlreiche Vorteile

Wenn Unternehmensdaten nicht länger an bestimmte Speichersysteme oder Hersteller gebunden sind, dann lassen sich Datenmigrationen, Konsolidierungen und Umstellungen in der Cloud-Infrastruktur ebenfalls schnell und risikoarm vollziehen. Bei Compliance-Audits profitieren Unternehmen, die eine intelligente Datenmanagement-Strategie umgesetzt haben, von den klar definierten Datenzuständigkeiten und Governance-Richtlinien. Doch der vielleicht wichtigste Vorteil ist: Wenn die richtigen Daten schnell aufzufinden und leicht zugänglich sind, dann können Unternehmen sie besser verwerten. Etwa um neue Services einzuführen, mit Analysen neue Einblicke zu gewinnen oder um GenAI-Modelle zu trainieren.

Indem sie das Thema Datenmanagement in vollem Umfang in ihre Hybrid-Cloud-Umgebungen integrieren, erreichen Unternehmen eine Win-Win-Situation, in der auch weitere Investitionen in den Ausbau der Infrastruktur mit einem Plus an Datenmobilität einhergehen. Ohne technische Hürden sind die Daten dann zur richtigen Zeit immer am richtigen Ort – und datengesteuerten Geschäftsergebnissen steht nichts mehr im Weg.

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