Sechs Gründe, warum Cloud Analytics besser, schneller, günstiger sind

Analytics ist eine der Geschäftsfunktionen, die sich perfekt für Public oder Hybrid Clouds eignet. Unternehmen greifen auf Cloud-basierte Analytics zu, um einen leichteren Zugang zu wachsenden Datenmengen, einen besseren Datenaustausch und eine optimierte Zusammenarbeit, schnellere Erkenntnisse und besseren Zeitwert zu erhalten, sowie die Betriebskosten zu senken. Der Bericht von IDC, „FutureScape: Worldwide Big Data and Analytics 2016 Predictions‟, schätzt, dass die Ausgaben für Cloud-basierte Daten- und Analytics-Technologien bis 2020 4,5-mal schneller wachsen als Ausgaben für On-Premise-Lösungen.

Die Komponenten des Datenanalyseprozesses, die in der Cloud gefunden werden können, umfassen:

  • Nutzungsbasierte Berechnungs- und Storageressourcen
  • Strukturierte und unstrukturierte Datenquellen wie gehostete Datenbanken und -depots
  • Datenmodelle und komplexe Anwendungsverarbeitung
  • Analytische Modelle und Business Intelligence (BI) Tools
  • Collaboration-Applikationen zum Teilen von Ergebnissen
  • Unternehmensinformationen und Leistungsmanagement
  • Governance-, Risk- und Compliance-Lösungen

Nun folgend einige der Gründe, warum Cloud Analytics für die heutigen Unternehmen so attraktiv sind:

1. Die Cloud ist dort, wo sich die Daten befinden – Wenn Sie interne und externe Daten von sozialen Medien, Drittanbieter-Datenabonnement-Services und andere Quellen in Echtzeit oder Fast-Echtzeit zusammenführen und analysieren möchten, dann finden Sie diese in der Cloud. Der Cisco® „Global Cloud Index (2015-2020)‟ prognostiziert, dass sich der Cloud-Traffic um das 3,7-fache steigert, von jährlich 3,9 Zettabytes (ZB) im Jahr 2015 auf 14,1 ZB pro Jahr bis 2020.

Das Zusammenpressen großer Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten in einen lokalen Datenspeicher für die Verarbeitung und Analyse ist nicht die agilste oder kostengünstigste Lösung für das Unternehmen, da sowohl die Zykluszeit für neue Implementierungen als auch die Speicherung, Stromversorgung, Kühlung und die Verwaltungskosten erhöht werden. Flexiblere Cloud-Storage- und Verarbeitungsressourcen können dazu beitragen, das Dilemma der Datenüberlastung bei Unternehmen zu verringern und die Analyse und das Gewinnen von Erkenntnissen aus diesen Daten massiv zu vereinfachen.

2. Leistung und Skalierbarkeit – Viele interne Analytics-Plattformen leiden unter gravierenden Leistungs- und Skalierungsproblemen, sei es aufgrund einer fehlenden, effizienten Datenbank, ineffektiven Verbindungen mit hoher Latenzzeit zu Daten (typischerweise über das öffentliche Internet) oder mangelndem Know-how und Tools, um schnell den riesigen Nachholbedarf für Echtzeit-BI zu bewältigen und Ad-hoc-Anfragen zu beantworten. Von all diesen Herausforderungen kann die Latenzzeit die bedeutendsten und nachhaltigsten Auswirkungen auf die Leistung und Skalierbarkeit der Analytics haben. Durch den Einsatz direkter Verbindungen zwischen Daten und Analytics in der Cloud können Sie die Latenz auf einstellige Millisekunden reduzieren. Und wenn Sie unerwartet mehr Bedarf an Skalierbarkeit und Rechenleistung haben, ist dieser verfügbar (in der Cloud) und Sie zahlen nur für das, was Sie brauchen, wenn Sie es benötigen.

3. Zeitwert – Es steht außer Frage, dass die Zusammenstellung einer tragfähigen Analytics-Plattform, selbst für eine große IT-Abteilung, ein erhebliches, zeitraubendes Unterfangen ist. In der Cloud wird die komplette Datenverarbeitung und das Analytics-Setup (und die Redundanz) für Sie erledigt, Sie können schnellere und zuverlässigere datengesteuerte Erkenntnisse gewinnen und sofort sachkundige Betriebs- und Produktentscheidungen treffen. Und wenn Sie Analytics für eine unternehmenskritische Anwendung benötigen, wie z. B. das Lösen eines plötzlichen Netzwerk- oder Datensicherheitseinbruches, können Sie das schnell beheben und wieder zum Einsatz bringen.

4. Collaboration – Der Harvard Business Review „2015 Analytic Services‟ Bericht hat festgestellt, dass 72 % der IT-Führungskräfte die Zusammenarbeit für die treibende Kraft bei dem Einsatz der Cloud halten. Analytics, eine äußerst kollaborative Funktion, arbeitet in der Regel besser in der Cloud, da der Zugriff auf Daten-, Verarbeitungs- und BI-Anwendungen problemlos möglich ist. Sie kann auch Fähigkeiten wie gemeinsame Daten und Visualisierung und übergreifende Analysen beinhalten, die die Rohdaten und die resultierenden Informationen einer breiteren, besser verteilten Benutzerbasis zugänglicher machen.

5. Sicherheit – Es widerstrebt Ihnen vielleicht, Daten in die Cloud zu transferieren, aber tatsächlich wirken sich die meisten großen Cyberdatenverletzungen auf die lokalen Systeme von Organisationen aus, die meist nicht die gleiche Sicherheit und Stabilität wie Cloud-Services haben. Verletzungen der Datensicherheit von Cloud-basierten Analytics-Diensten sind deutlich niedriger als von lokalen Systemen. Sie werden sogar noch unwahrscheinlicher, wenn der Datenzugriff zwischen Benutzern, Anwendungen, Analytics und Clouds über eine direkte und sichere Interconnection, unter Umgehung des öffentlichen Internets, erfolgt.

6. Geringe Wartung und Kosten – Analytics-Plattformen benötigen in der Regel häufige Upgrades, Migrationen, Umgestaltungen und andere laufende Wartung. Die Bereitstellung Ihrer Datenanalyse-Ressourcen und -Fähigkeiten in der Cloud sorgen dafür, dass alles auf dem aktuellen Stand ist. Die Kosten können auch leichter verwaltet werden, wenn auf die Daten- und Analytics-Ressourcen über ein Cloud-Nutzungs-Preismodell zugegriffen wird anstatt einer überlasteten IT-Infrastruktur für den Spitzenverbrauch.

Die meisten Unternehmen sind zufriedener mit Hybrid-Cloud-Daten und Analytics-Infrastrukturen, wo sie die skalierbaren Ressourcen der öffentlichen Cloud nutzen und gleichzeitig die Privatsphäre und Kontrolle für sensiblere Auslastungen auf einer privaten Cloud oder einer lokalen Infrastruktur sichern können. Der Aufbau einer globalen Colocation- und Interconnection-Plattform und Lösungen wie der Equinix Data Hub und Equinix Cloud Exchange, die eine direkte und sichere Verbindung zwischen lokalen und Cloud-Infrastrukturen bieten, beschleunigen den Zugriff auf verteilte Daten- und Cloud-Analytics-Ressourcen am Netzwerkrand, nahe dem Ort, wo die Daten erstellt werden.

Lesen Sie unseren Equinix Data Hub Solution Brief und erfahren Sie, wie Ihre Organisation die vielen Möglichkeiten der Cloud-Analytics, einer besseren, schnelleren und kostengünstigeren Lösung für die Gewinnung wertvoller Einblicke in Ihre Geschäftsabläufe und Kunden, nutzen kann.