Advanced Analytics Architektur. On premis, hybrid oder aus der Cloud?

Picture Advanced Analytics in der Cloud

Nachdem Unternehmen in Deutschland noch vor ein paar Jahren mit der Cloud möglichst wenig zu tun haben wollten, hat sich die Technologie mittlerweile voll etabliert: So nutzten laut dem Cloud-Monitor 2017 des Digitalverbands Bitkom und des Beratungsunternehmens KPMG im Jahr 2016 65 Prozent der befragten Unternehmen Cloud-Dienste. 2011 waren es lediglich 28 Prozent. Die Größe spielt dabei heute kaum noch eine Rolle: 64 Prozent der Unternehmen mit 20 bis 99 Mitarbeitern setzten 2016 Cloud-Dienste ein. Bei den Unternehmen mit 100 bis 1.999 Mitarbeitern waren es 69 Prozent und bei den Unternehmen ab 2.000 Mitarbeitern 67 Prozent. Im Cloud-Monitor 2018 geben für das Jahr 2017 sogar 66 Prozent der befragten Unternehmen an, auf Cloud Computing zu setzen. Es spricht nach unserer Einschätzung alles dafür, dass sich dieser Trend unvermindert fortsetzt.

Flexibilität, Agilität und Skalierbarkeit als Vorteile der Wolke

Und das hat gute Gründe. Denn beziehen Unternehmen Software, Infrastruktur und Plattformen als Service, steigern sie damit erheblich ihre Flexibilität sowie Agilität und senken gleichzeitig die Kosten. Das hängt damit zusammen, dass sich Cloud-Lösungen in der Regel mit deutlich weniger Aufwand und deshalb erheblich schneller implementieren lassen als On-Premises-Lösungen – eben weil die Software nicht auf den eigenen Servern installiert werden muss. Damit entfallen auch Investitionen in zusätzliche Hardware. Zudem sind Cloud-Angebote in nahezu allen Fällen skalierbar. Unternehmen können also wählen, welche Komponenten eines Services sie für wie viele Anwender und für welchen Zeitraum nutzen möchten. In Summe führt das alles dazu, dass sich die IT-Kosten auf die tatsächliche Nutzung beziehen. Aus betriebswirtschaftlicher Perspektive findet damit eine Umwandlung der durch die IT-Infrastruktur bedingten Kapitalbindung (CAPEX) in operative Betriebskosten (OPEX) statt.

Flexibilität und Agilität nehmen außerdem zu, weil sich Cloud-Lösungen von jedem Ort aus nutzen lassen. Das ermöglicht beispielsweise den Mitarbeitern den mobilen Zugriff auf Anwendungen und Daten. Darüber hinaus ist es so möglich, neue Unternehmensstandorte rasch einzubinden. Ein weiterer Pluspunkt der Cloud: Release- und Versionsmanagement liegen vollständig beim Cloud-Anbieter. Er ist auch für die Sicherheit der Daten verantwortlich und muss bei einem etwaigen Ausfall für Kompensation sorgen.

Cloud ist nicht gleich Cloud

Die Vorteile von Cloud-Diensten sind für sämtliche Fachbereiche und alle möglichen Einsatzszenarien interessant – entsprechend breit ist mittlerweile auch das Angebot. Eine besonders große Bedeutung haben Software as a Service (SaaS), Infrastructure as a Service (IaaS) und Platform as a Service (PaaS) für die Realisierung von Advanced-Analytics-Architekturen. Denn hier werden auf den unterschiedlichen Ebenen zahlreiche Komponenten miteinander kombiniert – vom Sammeln der Daten an den unterschiedlichen internen und externen Quellen (Data Collection) über das Transformieren und Speichern der Daten (Data Transformation/Data Storage) bis zur Analyse und Nutzung der Daten durch die unterschiedlichen Anwendergruppen (Data Usage).

Grafik Software as a Service, Infrastructure as a Service und Platform as a Service - alles aus der Cloud für Advanced Analytics

Advanced Analytics aus der Cloud?

Die meisten Komponenten könnten zwar grundsätzlich auch auf der eigenen Hardware betrieben werden. Der Aufwand sinkt aber erheblich, wenn dafür auf Cloud-Dienste zurückgegriffen wird – zumal immer neue Analyse-Technologien verfügbar sind und damit immer neue Lösungen eingebunden werden müssen. Die Advanced-Analytics-Architektur wandelt sich also kontinuierlich. Hinzu kommt, dass der Datenaustausch zwischen Cloud-basierten Lösungen wesentlich leichter zu organisieren ist als zwischen On-Premises-Lösungen – insbesondere dann, wenn diese von unterschiedlichen Herstellern stammen. In einigen Fällen führt an einem Cloud-Dienst auch gar kein Weg vorbei. Das gilt zum Beispiel, wenn Unternehmen Daten von Smart Devices sammeln wollen, die bei den Kunden im Einsatz sind: Vom Connected Car lässt sich über das Internet eine Verbindung zu einem Storage in der Cloud herstellen, aber nicht zu einer Datenbank, die im eigenen Rechenzentrum gehostet wird.

Hybride Architekturen für eine flexible, agile und zukunftssichere Umgebung

Sollten Unternehmen also nun ihre gesamte Advanced-Analytics-Architektur in die Cloud verlagern und On-Premises-Komponenten sofort austauschen? Das mit Sicherheit nicht. Sinnvoll ist es stattdessen, hier Schritt für Schritt vorzugehen und zunächst eine hybride Architektur zu etablieren. Ausgangspunkt ist dabei die aktuelle Situation in den Unternehmen: Diese haben in den vergangenen Jahren eine IT-Landschaft aufgebaut, die die deskriptive und diagnostische Analyse von Daten – zusammengefasst unter dem Begriff Business Intelligence – ermöglicht. Zentral ist dabei ein Data Warehouse, das in der Regel auf den eigenen Servern installiert ist. Hinzu kommen eine Reihe von Auswertungstools – ebenfalls meist in der On-Premises-Variante. Diese Komponenten können weiter genutzt, müssen aber ohnehin um Lösungen ergänzt werden, mit denen sich prädiktive und präskriptive Analysen – zusammengefasst als Advanced Analytics – durchführen lassen. Bei diesen neuen Komponenten bietet es sich fast immer an, sich von Anfang an für Cloud-Angebote zu entscheiden. Im Laufe der Zeit können dann sukzessive bestehende On-Premises-Lösungen durch Cloud-Lösungen ersetzt werden. Häufig ist das nicht nur mit Blick auf die Analyse der Daten, sondern weit darüber hinaus sinnvoll.

SAP Analytics Cloud als mögliche Lösung für SAP-Anwender

Für SAP-Anwender bietet es sich bei dieser Transformation an, die SAP Analytics Cloud (SAC) zu nutzen, die in SAP-eigenen Rechenzentren betrieben wird. Aus welchem dieser Rechenzentren Unternehmen den Dienst beziehen, können sie selbst bestimmen. Möglich ist die Nutzung der SAC dann auf zwei Weisen:

  1. Ausgehend von einem SAP-System – beispielsweise SAP S/4HANA oder SAP BW – wird über einen Browser per Live-Anbindung auf die SAC zugegriffen, sodass eine direkte Kommunikation erfolgt. In diesem Fall werden die Daten nicht in die Cloud geladen, der gesamte Datenfluss und die Analysen finden im Netzwerk des Unternehmens statt. Lediglich die Ergebnisse werden in die Cloud transferiert.
  2. Die Daten werden über eine sichere Importverbindung kontextbezogen in die SAC repliziert, wo dann die analytischen Funktionen ausgeführt werden.

Für welche Variante die Entscheidung auch fällt: Die SAC erlaubt es, schnell und unkompliziert umfassende Planungs- und Analysefunktionen im gesamten Unternehmen zu etablieren. Vorteilhaft ist auch, dass Anwender aus den Fachbereichen über die SAC direkt auf alle benötigten Berichte, Modelle und Funktionen zugreifen können. Auf die permanente Unterstützung durch die IT-Abteilung sind sie nicht mehr angewiesen.

Weitere Informationen rund um das Thema Advanced Analytics finden Sie auf unserer Webseite. Gerne können Sie mich auch persönlich kontaktieren.

– von Georg Aholt, Head of Center of Excellence, Business Analytics & Information Management, itelligence AG –

E-Mail: georg.aholt@itelligence.de

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