Cloud Computing

Warum Unternehmen in der ersten Ära feststecken

Unternehmen erwarten eine datenbasierte Entscheidungsfindung. Doch anstatt die Cloud als ideale Grundlage hierfür zu nutzen, wird diese noch immer oft als riesiger Aktenschrank missverstanden. Das muss sich dringend ändern, damit die Unternehmen endlich in die nächste Phase der Cloud-Nutzung übergehen können.

Vor zehn Jahren nutzte gerade einmal ein gutes Drittel aller Unternehmen in Deutschland Cloud-Lösungen – heute sind es 97 Prozent, die dies bereits erfolgreich tun oder zumindest für die nahe Zukunft in Erwägung ziehen. Das ergab der aktuelle Cloud-Monitor von Bitkom und KPMG. Die Ergebnisse der Studie zeigen: Die Cloud ist aus der deutschen Wirtschaft nicht mehr wegzudenken. Doch während es in Deutschland noch die Private-Clouds sind, die die Nase vorne haben, könnten sogenannte Public-Clouds in Zukunft eine noch wichtigere Rolle spielen. Gartner prognostiziert sogar, dass die Investitionen, die in diese Form von Cloud-Lösungen fließen, bis 2026 mehr als 45 Prozent aller IT-Ausgaben ausmachen werden. 2021 waren es noch schlappe 17 Prozent.

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Doch trotz aller Aufmerksamkeit, die der Cloud seit nun mehr einem Jahrzehnt zuteil wird – ihr volles Potenzial ist noch lange nicht ausgeschöpft. Manche Unternehmen nutzen sie als zusätzliche Rechenzentren, die sich geografisch in der Nähe ihrer Nutzer:innen oder ihrer Daten befinden. Dadurch lässt sich einerseits Zeit sparen, weil weniger Datensätze verschoben werden müssen. Andererseits kommt dies je nach Anwendungsfall auch den rechtlichen Anforderungen zugute. Für andere Unternehmen bedeutet die Cloud, dass sie ihre Kosten für die Datenspeicherung minimieren können, da eine Speicherung vor Ort deutlich teurer wäre. Leider konzentrieren sich viele noch immer vorwiegend auf den zweiten Ansatz, was das volle Ausmaß der Einsatzmöglichkeiten, die die Cloud tatsächlich bietet, verschwimmen lässt.

Daten werden massenhaft gespeichert, aber nicht genutzt

Aufgrund der massenhaften Erzeugung von Daten handelt es sich inzwischen bei jedem Unternehmen um ein digitales Unternehmen. Von Websites und Apps, mit denen potenziellen Kund:innen während des Kaufprozesses interagieren, bis hin zu IoT-Geräten und Sensoren, die sowohl Fertigungs- und Lieferkettenprozesse als auch die Wartung von Rolltreppen tracken können: Ständig fließen Daten aus den unterschiedlichsten Quellen ein und wären ohne die Hilfe von Cloud-Lösungen überhaupt nicht zu bewältigen. Doch nur weil ein Unternehmen über große Datenmengen verfügt, bedeutet das noch lange nicht, dass es auch in der Lage ist, diese zu nutzen.

Tatsächlich sind die meisten Datensätze, die für Geschäftsprozesse eine Rolle spielen, oft über verschiedene cloudbasierte Data Lakes und Data Warehouses verteilt, die nicht miteinander in Verbindung stehen. Das lässt die Erstellung einer Data Pipeline, mit deren Hilfe sich selbst aus größten Datensätzen neue Erkenntnisse gewinnen lassen, für viele Unternehmen zu einer riesigen Herausforderung werden – und genauso entwickelt sich der eigentliche Vorteil der Cloud, die im günstigen Speichern großer Datenmassen liegt, zu einem ernstzunehmenden Problem. Häufig werden Daten schlichtweg gehortet, ohne ein genaues Ziel zu formulieren.

Für Unternehmen ist es höchste Zeit, etwas an dieser Einstellung zu ändern. Die Fähigkeit, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, kann gar nicht hoch genug priorisiert werden. Wenn die vergangenen zwei Jahre, in denen sich die Wirtschaft immer wieder neuen Bedingungen anpassen musste, eines gezeigt hat, dann, dass Unternehmen, die schnell Handlungsempfehlungen aus ihren Daten ableiten können, sich langfristig behaupten werden.

Datenanalysen werden erwartet – sind aber nicht für alle möglich

In der Praxis klaffen Wunsch und Wirklichkeit jedoch noch immer weit auseinander: Laut einer IDC-Umfrage, die Alteryx in Auftrag gab, wird schon heute von 62 Prozent der Fachkräfte erwartet, dass sie auf der Grundlage von Daten agile und skalierbare Entscheidungen treffen können – im mittleren bis oberen Management sind es sogar 75 Prozent. Damit ihnen dies gelingen kann, müssen Unternehmen aufhören, Cloud-Lösungen nur als riesige Datenspeicher zu betrachten, sondern stattdessen damit beginnen, ihre Hardware-Elastizität optimal auszunutzen. Die Cloud bietet nämlich auch die Rechenkapazität, die für eine schnelle und umfassende Verarbeitung, Analyse und Automatisierung von Prozessen notwendig ist – und genau in diesem modernen Ökosystem liegt der Schlüssel zur Nutzung von Big Data. Die Einführung moderner Analysefunktionen führt dazu, dass Unternehmen nicht mehr in ihren gewaltigen Datenmassen ertrinken, sondern lässt die zielgerichtete Analyse von Informationen zu, die andernfalls voneinander isoliert geblieben wären.

Das größte Potenzial der cloudbasierten Analytik liegt in der Kombination von zwei Dingen – nämlich der Datendemokratisierung auf der einen und der Nutzung enorm großer Rechenressourcen auf der anderen Seite. Nur dadurch wird eine datengestützte Entscheidungsfindung in großem Maßstab ermöglicht. Denn: Können Analysen cloudbasiert durchgeführt werden, erhalten mehr Mitarbeiter:innen Zugang zur tiefergehenden Erkenntnisgewinnung. So werden sie in die Lage versetzt, kritische Muster und Trends leichter zu erkennen – und zwar über alle Positionen und Abteilungen hinweg.

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Die Cloud ist mehr als ein staubiger Aktenschrank

In der heutigen Geschäftswelt, die ständig mit neuen Störungen rechnen muss, ist es für Unternehmen unerlässlich, auf vertrauenswürdige Informationen zuzugreifen und schnelle Erkenntnisse daraus ableiten zu können. Anders wird es ihnen angesichts der vielen Risiken nicht gelingen, weiterhin zu florieren. Doch aktuell gibt es noch zu wenig Fachkräfte, die in der Lage sind, datenwissenschaftlich zu arbeiten. Stattdessen arbeiten viele noch immer mit Excel-Tabellen, die nicht nur ineffizient sind, sondern auch neue Datensilos schaffen. Gleichzeitig wächst der Druck auf die wenigen verfügbaren Expert:innen, von denen erwartet wird, dass sie innerhalb kürzester Zeit präzise Analysen durchführen, die einen echten Mehrwert bieten.

Diese Diskrepanz muss dringend aufgelöst werden. Wenn die Verantwortlichen über Datenanalysen nachdenken, müssen sie dies als einen gemeinschaftlichen Prozess innerhalb des gesamten Unternehmens verstehen. Sie müssen sicherstellen, dass alle – und zwar von der IT über die Fachkräfte der einzelnen Abteilungen bis hin zu den Datenwissenschaftler:innen – an einem Strang ziehen, Modelle entwickeln, Probleme lösen und Erkenntnisse aus großen Datenmengen gewinnen können. Wenn Daten der Treibstoff sind, der für die Gewinnung geschäftsrelevanter Erkenntnisse benötigt wird, dann sind datenkundige Mitarbeiter:innen der Motor, der diesen Prozess antreibt. So werden Einblicke und Innovationen greifbar, an die zuvor nicht einmal zu denken war.

Letztlich ist es die Cloud, mit deren Hilfe beides besser zugänglich wird: Daten genauso wie deren Analyse. Dank einer schnelleren Ausführung und der einfachen Bedienbarkeit von browserbasierten Self-Service-Tools bekommen alle die Chance, Datenanalysen in den Mittelpunkt ihrer Entscheidungsfindung zu stellen. Damit das in der Praxis funktioniert, müssen Unternehmen ihren Standpunkt endlich verlassen, an dem sie die Cloud als riesigen Aktenschrank glorifizieren, und weit darüber hinausgehen. Was sie stattdessen etablieren müssen, ist eine Strategie, die sich auf menschliche Intelligenz und Analysen für alle konzentriert. Die gute Nachricht ist: Unternehmen scheinen dies verstanden zu haben. Im Rahmen der Umfrage von Bitkom und KPMG gaben jene, die Cloud-Lösungen bereits im Einsatz haben, nämlich an, den Anteil ihrer produktiven Cloud-Anwendungen von aktuell 37 Prozent bis 2025 auf 61 Prozent steigern zu wollen.

Alan Jacobson

Alteryx -

Chief Data und Analytics Officer (CDAO)

Alan Jacobson fördert in dieser Funktion wichtige Dateninitiativen und beschleunigt die digitale Geschäftstransformation für den weltweiten Kundenstamm von Alteryx. Als CDAO leitet Jacobson den Data-Science-Bereich des Unternehmens als Beispiel dafür, wie ein Unternehmen maximalen Nutzen aus seinen Daten und den darin enthaltenen Erkenntnissen ziehen kann. Er ist verantwortlich für
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