Unternehmenswachstum und Skalierbarkeit Welchen Mehrwert Cloud-Analysen bringen

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Cloud-Analysen haben den Bereich der Business Intelligence verändert – denn sie ermöglichen die Nutzung großer Datenmengen. Unternehmen fehlt es allerdings oft an den notwendigen Ressourcen und dem Know-how, um diese selbst durchführen zu können.

Die Cloud ist seit den vergangenen zwei Jahrzehnten branchenübergreifend eine hochangepriesene Technologie. Gerade im Hinblick auf Effizienz und Zugänglichkeit soll sie Unternehmen großes Potenzial bieten. Durch die Demokratisierung von Daten innerhalb der gesamten Belegschaft können Unternehmen schneller zu besseren Geschäftsentscheidungen kommen.

Gleichzeitig ist die Cloud auch eine erstaunlicherweise unterschätzte Technologie. Zunächst haben sich Unternehmen auf die Speicherung von Daten und die Entwicklung von Anwendungen in der Cloud fokussiert. Später ging es um die effizientere Gestaltung von Prozessen und Arbeitspraktiken durch die Cloud. Doch der Datenanalyse in der Cloud haben Unternehmen bislang weniger Bedeutung zugesprochen.

Das ändert sich mittlerweile: Deutsche Unternehmen sind weiterhin mit hoher Unsicherheit, hohen Energiepreisen, steigenden Zinsen und bestehenden Materialengpässen konfrontiert. Um im Jahr 2023 erfolgreich zu sein, sind sie auf Cloud-Analysen angewiesen. So gehen laut einer aktuellen Studie von Alteryx vier von fünf Befragten davon aus, dass sich Cloud-Analysen in wirtschaftlich unsicheren Zeiten positiv auswirken werden. Dabei sagen fast 90 Prozent, dass Cloud-Analysen ihnen bereits jetzt geholfen haben, profitabler zu werden. Nach einer weiteren Untersuchung von Alteryx und IDC nutzen jedoch 84 Prozent der deutschen Unternehmen ihre eigenen analytischen Erkenntnisse nicht zur Entscheidungsfindung.

Zu viele Daten, zu wenige Datenexperten

Was die Entscheidungsfindung auf Grundlage von Datenanalysen bedingen, ist zum einen die Menge der zu analysierenden Daten und zum anderen der Mangel an den benötigten Data Scientists. Gartner geht davon aus, dass die weltweiten Ausgaben für öffentliche Clouds im Jahr 2023 ein Volumen von 600 Milliarden US-Dollar erreichen werden und auch Statista prognostiziert einen enormen Anstieg des Datenvolumens von bis zu 180 Zettabytes pro Jahr bis 2025. Dabei wären allein für die Speicherung eines Zettabytes an Daten, 41,5 Millionen der weltweit größten handelsüblichen Festplatten (24 TB) erforderlich. Dieses exponenzielle Datenwachstum kann von den wenigen Personen in Data-Science-Teams in Unternehmen nicht bewältigt werden.

Gleichzeitig kommt auf technologischer Seite die Cloud bereits in vielen Fällen in fortschrittlicher und ausgereifter Weise zum Einsatz. Um innovative Ergebnisse zu erzielen, haben Unternehmen Multi-Cloud-Lösungen, Containerisierung und kontinuierlich lernende KI/ML-Algorithmen implementiert. Diese Ergebnisse werden jedoch häufig nicht in dem Umfang oder mit der Geschwindigkeit geliefert, die für sekundenschnelle Entscheidungen erforderlich sind. Genau diese sind aber heutzutage für den Erfolg eines Unternehmens notwendig.

Unternehmen müssen daher das Potenzial der Cloud noch viel mehr ausnutzen, und dabei Benutzerfreundlichkeit mit breiter Zugänglichkeit kombinieren. Konkret bedeutet dies, nicht nur die Integration moderner Cloud-Technologien durch Data Scientists zu erleichtern, sondern auch die Mitarbeitenden in den Fachabteilungen in die Lage zu versetzen, ihre eigenen Fragestellungen mit Daten aus der Cloud zu lösen. Diese sogenannten Knowledge Worker werden dadurch zum entscheidenden Erfolgsschlüssel für Unternehmen.

Zugang zu Daten und Technologien für Knowledge Worker

Während der menschliche Faktor im Hinblick auf Data Scientists einen Engpass bewirken kann, kann er für Unternehmen in vielen Fällen auch zum Vorteil dienen – eben dann, wenn es darum geht, den Einfallsreichtum der Mitarbeitenden in die Entscheidungsfindung zu involvieren. Knowledge Worker sind genau die Mitarbeitenden, die Kreativität und strategisches Denken verkörpern – und in vielen Unternehmen schon immer existieren. Bereits im Jahr 2019 haben wir laut Gartner weltweit die Grenze von einer Milliarde Knowledge Worker überschritten.

Jede Technologie ist letztlich nur so erfolgreich und effizient, wie die Menschen, die sie nutzen. Das gilt auch für die Cloud-Technologie. Als Voraussetzung dafür müssen Unternehmen die Zugangsanforderungen und die tatsächliche Zugänglichkeit der Cloud in Einklang bringen und die Knowledge Worker in den Vordergrund rücken. Dabei sind es genau diese Knowledge Worker, für die die Cloud-Technologie ursprünglich entwickelt wurde. Indem Unternehmen die Cloud für alle Mitarbeitenden zugänglich machen und sozusagen demokratisieren, geben sie auch die Datenanalyse in die Hände derjenigen, die am meisten davon profitieren.

Für eine erfolgreiche Demokratisierung der Cloud müssen Unternehmen ihre Knowledge Worker ausbilden und ihnen die richtigen Werkzeuge an die Hand geben. So sagen auch zwei Drittel der Befragten in der Studie von Alteryx, dass sie von einer einfachen und leicht zugänglichen Benutzeroberfläche für Cloud-Analysen profitieren würden. Dadurch können Unternehmen das volle Potenzial der eigenen Daten ausschöpfen und genau die Experten zur Datenanalyse befähigen, die fachliche Fragen am besten beantworten können.

Einen entscheidenden Vorteil können dabei Low-Code-No-Code-Tools bieten: Sie ermöglichen die Analyse von Cloud-Daten auch ohne Kompetenzen als Data Scientist und verhelfen Unternehmen zu schnelleren und intelligenteren Entscheidungen, was insbesondere in Zeiten wirtschaftlicher Unsicherheit zum Erfolgsfaktor werden kann.

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