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Die Themen Digitalisierung und Big Data stehen bereits seit Jahren auf der »To-do-Liste« der Unternehmen und sind auch in den Fachmedien mehr als präsent. Allerdings steckt die Umsetzung in der Realität bei vielen Unternehmen noch in den Kinderschuhen. Das Potenzial, das Daten bieten, ist häufig nicht auf den ersten Blick ersichtlich. Erst durch eine detaillierte Analyse der Daten lassen sich diese optimal nutzen. Mittlerweile eröffnen sich hier mit Data Analytics ganz neue Möglichkeiten. Bevor wir uns mit Data Analytics im Folgenden näher beschäftigen, ist es hilfreich, die Begriffe Digitalisierung und Big Data näher zu -betrachten. Der Prozess der Digitalisierung wird oftmals auch als digitale Transformation von Unternehmen und Organisationen bezeichnet, da komplette Strukturen und bestehende Vorgehensweisen optimiert oder komplett obsolet werden. Durch die Digitalisierung bei der Transformation kommt es zwangsläufig zu einer Zunahme von Daten. Je umfangreicher Daten angehäuft werden, desto schwieriger wird es, diese mit herkömmlichen, manuellen Methoden auszuwerten. Bei Big Data handelt es sich um umfangreiche Mengen unstrukturierter oder semistrukturierter Daten. Laut einer Studie des Speicherherstellers Seagate und dem Marktforschungsunternehmen International Data Corporation (IDC) erhöhen sich die global erzeugten Datenmengen bis zum Jahr 2025 um mehr als 142 auf 175 Zettabytes (1 ZB = 1.000.000.000.000 GB). Im übertragenen Sinne könnte man mit dieser Datenmenge DVDs brennen, deren Höhe der Entfernung zum Mond, gestapelt 22 Mal (ca. 384.400 km) entspricht. Bei 30 Prozent dieser Daten handelt es sich um Echtzeit-daten, denen in der Regel eine besondere Bedeutung zukommt, da diese schnellstmöglich verarbeitet werden müssen. Aber auch der generelle Umgang mit Daten wird sich verändern. Laut der Studie wird dann jede Person mit einem Zugang zum Internet mindestens alle 18 Sekunden mit verschiedenen Formen von Daten interagieren.  Der Begriff »Data Analytics«. Als Data Analytics wird die detaillierte Analyse von Datenmengen bezeichnet. Um große Datenmengen, sogenannte Big Data analysieren zu können, ist es zunächst notwendig, die Extrahierung, Indexierung und Speicherung der Daten zu definieren. Daten können grundsätzlich von diversen Quellen erzeugt worden sein, verschiedene Datenformate besitzen oder auch aus Echtzeitdaten bestehen. Wie wertvoll generierte Daten sind, erkennen Unternehmen auch heute oftmals nicht. Genau dort setzt Data Analytics an. Data Analytics bietet die Möglichkeit, durch einen verbesserten Einblick in die Infrastrukturen Optimierungspotenziale zu generieren. Entscheidungen lassen sich somit fundiert durch Fakten untermauern. Dies bedeutet: Versteckte Muster oder Korrelationen werden erkannt und können zur Optimierung von Unternehmensbereichen und Geschäftsprozessen genutzt werden.  Um die Voraussetzungen für Data Analytics zu erfüllen, sollte die Strategie zunächst auf den Einsatz von Big Data und Data Analytics ausgelegt werden. Daten dezentralisiert zu sammeln ist für die spätere Analyse hinderlich und ineffektiv, da hierfür zusätzliche Ressourcen benötigt werden. Daher ist es ratsam, alle erzeugten Daten zentralisiert zu sammeln. Ein weiterer wichtiger Faktor besteht darin, die komplette Infrastruktur einzubeziehen. Nur so kann Data Analytics erfolgreich funktionieren. Des Weiteren müssen die IT-Security-Maßnahmen und Sicherheitskonzepte berücksichtigt werden, um eine nachhaltige Datensicherheit gewährleisten zu können. Dort wo unternehmenswichtige Daten gespeichert, zusammengeführt und verarbeitet werden, ist es unerlässlich, entsprechende Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz dieser Daten zu implementieren. Zusätzlich ist ein Rollenkonzept mit verschiedenen Zugriffsrechten notwendig, um DSGVO-Bestimmungen einzuhalten. So sind die Daten und Informationen nur für die Personen zugänglich, die diese auch einsehen und nutzen dürfen.  

Nach dem Sammeln der Daten, der Aufbereitung und dem Data Mining beginnt die eigentliche Arbeit von Data Analytics. Die analysierten Daten können durch geeignete Softwarelösungen in den Bereichen Operational Intelligence und Automation helfen, zukünftige Szenarien automatisiert zu bearbeiten, beziehungsweise mögliche externe Einflüsse einzubeziehen, bevor diese eintreffen.   Um die Zusammenhänge und den Wert der gesammelten Daten erkennen zu können, ist es erforderlich, geeignetes Personal einzusetzen. Big Data und Data Analytics begründen sich zwar aus der Branche der Informationstechnologie, aber die Fachkräfte für die Datenanalyse benötigen zusätzliche Qualifikationen. Beispielsweise besteht die Hauptaufgabe eines Data Scientist darin, mithilfe von analytischen Methoden aus den Fachbereichen Statistik und Operations Research detaillierte Informationen zu gewinnen und Zusammenhänge aus den gesammelten Daten zu erkennen. Der Data Scientist verfügt über Fachkenntnisse zu Big-Data-Technologien und kümmert sich um die Aufarbeitung, Visualisierung und Erklärung geschäftsrelevanter und sinnvoller Aufgabenstellungen zur Optimierung geschäftsrelevanter Prozesse.  Reifegrad Data Analytics. Das mittelfristige Ziel beim Einsatz von Data Analytics besteht darin, sich von einer reaktiven zu einer proaktiven Organisation zu entwickeln. Eine reaktive Datennutzung umfasst die Extraktion von Rohdaten, Bereinigung der Daten sowie das Data Mining, also die systematische Anwendung von Methoden, um in den Datenbeständen verschiedene Muster und Trends zu erkennen und diese zu visualisieren. Der Sprung in die proaktive Datennutzung beginnt teilweise schon mit dem Data Mining. Durch die ausgeführten Methoden erhalten Unternehmen eine Klassifikation und Segmentierung ihrer Daten, die dann unter anderem Prognosen zu verschiedenen Szenarien ermöglichen. Nach dem erfolgreichen Data Mining beginnt die eigentliche Arbeit von Data Analytics. Die analysierten Daten können nun mithilfe von Softwarelösungen in den Bereichen Operational Intelligence und Automation helfen, zukünftige Szenarien automatisiert zu bearbeiten, beziehungsweise mögliche externe Einflüsse einzubeziehen, bevor diese eintreffen. Warum jedes Unternehmen Data Analytics benötigt? Reaktion Data Analytics unterstützt durch eine professionelle Auswertung geschäftsrelevanter Daten, fundierte, auf Fakten basierende Entscheidungen zu treffen. Durch optimierte Reaktionszeiten wird zudem die Systemeffizienz erhöht. Zusätzlich lassen sich durch die frühzeitige Erkennung drohender Defekte oder Störungen innerhalb von Infrastrukturen längere, kostspielige Ausfälle verhindern. Transparenz Data Analytics führt zu einem besseren Verständnis der vorliegenden Daten. Datenfragmente werden mit Metainformationen angereichert und haben dadurch einen größeren Nutzen für ein Unternehmen. Durch die erhöhte Transparenz können gezielt Informationen für verschiedene Zielgruppen bereitgestellt werden. Kapazitäten Eine große Herausforderung für Unternehmen ist es, die eigenen internen Ressourcen so zu planen, dass der benötigte Bedarf optimal gedeckt wird. Allerdings kann sich das Risiko einer Ressourcenknappheit bei externen Einflüssen erhöhen. Eine Veränderung der Parameter innerhalb des Systems führt zwangsläufig zu einer Neubewertung der Ressourcenplanung und des Ausfallrisikos. Mithilfe von Data Analytics wird es möglich, dynamisch und proaktiv auf diese Einflüsse einzuwirken und schneller den »richtigen Weg« zu finden. Unterschiedliche Datenquellen In den Zeiten der Digitalisierung erhalten Geräte IP-Adressen, an die vor ein paar Jahren noch niemand gedacht hat. Laut der Studie »Visual Networking Index 2018« des US-Unternehmens Cisco Systems wird die Anzahl der an IP-Netzwerke angeschlossenen Geräte bis 2022 mehr als dreimal so hoch sein, wie die gesamte Weltbevölkerung. Dies bedeutet, dass es pro Kopf mehr als 3,6 Geräte geben wird. Schaut man bei dieser Studie nur auf den westeuropäischen Markt, erhöht sich die Zahl nochmals auf 9,4 Geräte pro Kopf. Für das Thema Data Analytics bedeutet dieser Sachverhalt, dass die Daten erzeugenden Devices aus verschiedenen Quellen zunehmen werden. Gerade unterschiedliche Datenquellen – beispielsweise aus Netzwerken, Smarthomes, Smartphones oder Produktions- und Fertigungsstraßen – lassen sich mit Data Analytics hervorragend erfassen und auswerten. Fazit. Abschließend lässt sich feststellen, dass kein Unternehmen die Themen Digitalisierung, Big Data und Data Analytics ignorieren kann. Der Einsatz von Data Analytics ist besonders in den Bereichen Prozess- und Infrastrukturoptimierung von Bedeutung. Aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung und der zunehmenden Cloud-Nutzung ist es ratsam, sich dieser Thematik frühzeitig zu stellen. Controlware ist für die Integration von Data-Analytics-Lösungen als Systemintegrator ein kompetenter Partner – mit langjähriger Erfahrung in den Bereichen Network Solutions, Collaboration, Information Security, Application Delivery, Data Center & Cloud sowie IT-Management.

Christopher Gasteier, Solution Manager IT-Management, Controlware GmbH www.controlware.de     Illustration: © Yuri Hoyda /shutterstock.com  

678 search results for "Big Data Digitalisierung"

NEWS | BUSINESS PROCESS MANAGEMENT | DIGITALE TRANSFORMATION | GESCHÄFTSPROZESSE | STRATEGIEN | AUSGABE 9-10-2018

Digitalisierung von Geschäftsprozessen – Wenn aus »Big Data« »Smart Data« wird

14. Oktober 2018

INFORM ist spezialisiert auf intelligente Software zur optimierten Planung und Echtzeit-Disposition von Geschäftsprozessen. Integriert in die bestehende IT-Umgebung optimieren diese Systeme den Erfolg vieler Planungen, Betriebsprozesse und Dispositionsentscheidungen in Bezug auf Produktivität und Zuverlässigkeit. Wir sprachen mit Jens Siebertz, stellvertretender Leiter des Geschäftsbereichs Produktion bei INFORM. Weiterlesen → NEWS | BUSINESS INTELLIGENCE | DIGITALISIERUNG | TRENDS GESCHÄFTSPROZESSE | TRENDS SERVICES| TRENDS 2017 | LÖSUNGEN | SERVICES

Big Data und Advanced Analytics: Erfolgsfaktoren der Digitalisierung

20. Januar 2017

Die Analyse von Big Data verspricht weitere und aktuellere Daten für die operative Steuerung und Entwicklung neuer Angebote. Doch bislang geht die Mehrheit der Unternehmen das Thema noch sehr vorsichtig an, wie jetzt eine gemeinsame Umfrage der QUNIS GmbH, Controller Akademie und Aquma GmbH zeigt . Neben einen weiterhin hohen Informationsbedarf sind es vor allem… Weiterlesen → AUSGABE 3-4-2019 | NEWS | SERVICES | STRATEGIEN

Neue datengetriebene Industrie-Services – Von Big Data zu Smart Data zu Smart Services

7. April 2019

Datenbasierte Mehrwertdienstleistungen benötigen eine tragfähige Umsetzungsstrategie, um durch die Nutzung veredelter Daten nachhaltig Werte generieren zu können. Es gilt die innerhalb der Prozesskette beteiligten Systeme so zu integrieren, dass diese automatisch miteinander kommunizieren können. Weiterlesen → NEWS | BUSINESS PROCESS MANAGEMENT | CLOUD COMPUTING | INFRASTRUKTUR | OUTSOURCING | ONLINE-ARTIKEL | SERVICES

6 Gründe für ein Cloud-basiertes Data Warehouse

4. April 2019

Ein Data Warehouse, das Daten aus verschiedenen Quellen zusammenfasst, um sie analysieren und darauf reagieren zu können, ist heute entscheidend für den Geschäftserfolg. Denn es verarbeitet schnell die enormen Datenmengen, die sich heute in Unternehmen ansammeln. Darauf basierend können Führungskräfte zuverlässige datenbasierte Entscheidungen treffen. Allerdings halten es fast zwei Drittel der kürzlich befragten Experten für… Weiterlesen → NEWS | DIGITALISIERUNG | FAVORITEN DER REDAKTION | LÖSUNGEN | ONLINE-ARTIKEL

Wie Automatisierung des Data Warehouse den Wert der Unternehmensdaten erhöhen kann

26. März 2019

Volume, Velocity, Variety, Veracity. Im englischen IT-Sprachgebrauch haben sich die vier Vs der Datenspeicherung längst etabliert. Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Wahrhaftigkeit gilt es in Einklang zu bringen, um die Daten eines Unternehmens erfolgreich verwalten zu können. Herkömmliche Data-Warehouse-Infrastrukturen sind häufig nicht mehr in der Lage, die enormen Datenmengen, die Vielfalt der Datentypen, die Geschwindigkeit mit… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS PROCESS MANAGEMENT | DIGITALISIERUNG | EFFIZIENZ | LÖSUNGEN | ONLINE-ARTIKEL | STRATEGIEN | TIPPS

Master Data Management per Open-Source-Plattform: Ein Unternehmen, eine Datenplattform

15. März 2019

  Auf dem Weg zur Digitalisierung stehen Unternehmen auch vor der Aufgabe, ihre Stammdaten effizienter zu organisieren. Dafür braucht es ein unternehmensübergreifendes Stammdaten-System, in dem alle Daten in hoher Qualität, einschließlich ihrer Relationen untereinander, hinterlegt und abgerufen werden können. Für die technische Umsetzung bieten sich Open-Source-Plattformen als zukunftsfähige und kostengünstige Lösung an.   Daten werden… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS INTELLIGENCE | ONLINE-ARTIKEL | SERVICES | STRATEGIEN

Fünf Vorurteile über Data Analytics

20. Februar 2019

Die Entwicklungen von Big Data, Machine Learning und künstlicher Intelligenz werden 2019 wieder zu einem spannenden Jahr machen. Dank der Zukunftstechnologien gewinnt vor allem die Datenanalyse an Fahrt und Unternehmen werden noch weniger um die effektive Auswertung ihrer Informationen herumkommen. Manch einer tut sich aber schwer mit dieser neuen, tragenden Säule im Geschäftsalltag. IT-Experten sehen… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS | BUSINESS PROCESS MANAGEMENT | DIGITALISIERUNG | DIGITALE TRANSFORMATION | FAVORITEN DER REDAKTION | INFRASTRUKTUR | ONLINE-ARTIKEL | RECHENZENTRUM| STRATEGIEN

Digitalisierung im Mittelstand: Die IT als zentraler Treiber für unternehmerische Wertschöpfung

24. Januar 2019

Um die Digitalisierung im Mittelstand voranzutreiben, muss sich die Rolle der IT und die Sichtweise auf sie in Unternehmen ändern. Zwar gewinnt die Umgebung an Komplexität, doch Prozesse werden insgesamt verschlankt: Statt einer hohen Individualisierung wird heute eine Standardisierung von Software angestrebt. Diese bietet die notwendige Agilität, um den sich ständig verändernden Anforderungen des Marktes… Weiterlesen → NEWS | CLOUD COMPUTING | DIGITALISIERUNG | INFOGRAFIKEN | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ | LÖSUNGEN | SERVICES

Big Data killed the Radio Star? Wie künstliche Intelligenz die Musikindustrie beeinflusst

8. Januar 2019

Schon immer war die Musikindustrie eine, die sich konstant weiterentwickelt und an die Gegebenheiten der Welt angepasst hat. Mittlerweile hat mit Streaming, Cloud Computing und Algorithmen eine neue Ära dieser begonnen. Künstliche Intelligenz hat nicht nur die Prozesse in der Branche revolutioniert, sondern hilft uns auch dabei, Musik auf eine neue Art und Weise wahrzunehmen… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS PROCESS MANAGEMENT | DIGITALISIERUNG | INFRASTRUKTUR | ONLINE-ARTIKEL | RECHENZENTRUM

Health-Check: Wie fit ist Ihr Data Warehouse?

17. Dezember 2018

In vielen Unternehmen ist das Data Warehouse in die Jahre gekommen. Gleichzeitig wachsen die Anforderungen der Fachabteilungen. Mit IoT und der Digitalisierung kommen zudem neue Herausforderungen hinzu. Ist Ihr Data Warehouse all dem noch gewachsen? Machen Sie den Health-Check. Das Data Warehouse (DWH) bildet das Fundament für Business Intelligence und Data-Analytics-Plattformen. Es dient als zentraler… Weiterlesen → TRENDS 2019 | NEWS | TRENDS INFRASTRUKTUR | BUSINESS INTELLIGENCE | DIGITALISIERUNG | TRENDS GESCHÄFTSPROZESSE | FAVORITEN DER REDAKTION | INFOGRAFIKEN | SERVICES

Compliance als Haupttreiber von Data Governance

11. Dezember 2018

Die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) entfaltet ihre Wirkung und zwingt Unternehmen zur Umsetzung von Data Governance, insbesondere im europäischen Raum. Ein gut definierter Data-Govnernance-Prozess hilft, die Sichtweisen von Datensammlern und Datenkonsumenten näher zusammenzubringen und so insgesamt zu einer besseren Datenqualität beizutragen.   Das Business Application Research Center (BARC) veröffentlicht »How To Rule Your Data World«, eine weltweite… Weiterlesen → NEWS | EFFIZIENZ | GESCHÄFTSPROZESSE | INFRASTRUKTUR | LÖSUNGEN | ONLINE-ARTIKEL | SERVICES

Wie langfristige MPS-Konzepte die Digitalisierung in der Logistik vorantreiben

27. November 2018

Speditionsunternehmen stehen unter starkem Druck, ihre Prozesse möglichst effizient aufzustellen. Denn auch wenn heute vieles bereits digital passiert, ist der Zeit- und Kostenaufwand für papierbasierte Druck- und Kopierprozesse in der Logistik verglichen mit anderen Branchen immer noch besonders hoch.   Gerade Logistiker, die auch international arbeiten und die Waren weltweit transportieren, müssten sich damit beschäftigen,… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS | DIGITALE TRANSFORMATION | GESCHÄFTSPROZESSE | ONLINE-ARTIKEL | STRATEGIEN

Data Economy: Unternehmen verschenken Potenzial

19. November 2018

Durch eine tiefe Integration in die Geschäftsprozesse können ERP-Systeme die datengetriebene Wertschöpfung weiter vorantreiben.   Daten spielen für die wirtschaftliche Leistung in Deutschland, Österreich und der Schweiz eine immer größere Rolle. Ein internationaler Vergleich aus 2018 zeigt jedoch: Hiesige Unternehmen bleiben bei der digitalen Wertschöpfung noch hinter ihren Möglichkeiten. Dabei bietet ein ERP-System, so der… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS PROCESS MANAGEMENT | DIGITALE TRANSFORMATION | INDUSTRIE 4.0 | PRODUKTMELDUNG | VERANSTALTUNGEN

Startklar für Industrie 4.0 und Big Data: Maschinendaten in wenigen Tagen digitalisieren

12. November 2018

Endian auf der SPS IPC Drives – Stand 6-150T PM│Endian PoC-Kit – startklar für Industrie 4.0 und Big Data: Maschinendaten in wenigen Tagen digitalisieren Endian bietet ein Proof-of-Concept (PoC)-Kit, um Maschinendaten zu extrahieren und zu visualisieren. Damit können Unternehmen auf Basis ihrer eigenen Daten entscheiden, wie sie Big-Data-Modelle zukünftig für sich nutzen wollen. Endian präsentiert… Weiterlesen →

681 search results for "Data Analytics"

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Fünf Vorurteile über Data Analytics

20. Februar 2019

Die Entwicklungen von Big Data, Machine Learning und künstlicher Intelligenz werden 2019 wieder zu einem spannenden Jahr machen. Dank der Zukunftstechnologien gewinnt vor allem die Datenanalyse an Fahrt und Unternehmen werden noch weniger um die effektive Auswertung ihrer Informationen herumkommen. Manch einer tut sich aber schwer mit dieser neuen, tragenden Säule im Geschäftsalltag. IT-Experten sehen… Weiterlesen → TRENDS 2019 | NEWS | TRENDS CLOUD COMPUTING | BUSINESS INTELLIGENCE | CLOUD COMPUTING | TRENDS SERVICES | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ | SERVICES

»Data Analytics«-Markt: Machine Learning – Preise sinken, die Produktreife steigt

11. Dezember 2018

»Machine Learning as a Service« ist zu einem umkämpften Markt geworden, in dem sich nahezu alle wichtigen IT-Provider positionieren. Sie müssen die Funktionen, zugrundeliegenden Algorithmen und Modelle dabei qualitativ wie quantitativ schnell weiterentwickeln, um Marktanteile und Kunden zu gewinnen. Dies stellt der neue große Anbietervergleich »ISG Provider Lens Germany 2019 – Data Analytics Services &… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS INTELLIGENCE | BUSINESS PROCESS MANAGEMENT | DIGITALISIERUNG | GESCHÄFTSPROZESSE | LÖSUNGEN | ONLINE-ARTIKEL | SERVICES

Data Analytics in der Praxis – 7 Beispiele für erfolgreiche BI- und Big-Data-Projekte

15. Juni 2018

  Angesichts sich immer schneller ändernder Rahmenbedingungen ist die Bedeutung von Datenanalyselösungen rapide gestiegen. Unternehmen müssen in immer kürzerer Zeit immer weitreichendere Entscheidungen treffen. Dazu brauchen sie einen verlässlichen Datenbestand, der einerseits alle Informationen der Organisation enthält und andererseits rasch und unkompliziert ausgewertet werden kann. Die nachfolgenden, branchenübergreifenden Praxisbeispiele zeigen, wie Unternehmen Daten systematisch analysieren… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS PROCESS MANAGEMENT | DIGITALISIERUNG | TRENDS GESCHÄFTSPROZESSE | TRENDS SERVICES | EFFIZIENZ | GESCHÄFTSPROZESSE | INFRASTRUKTUR | OUTSOURCING | SERVICES

Robotik, KI, AVs, Blockchain, Big Data Analytics und Sensoren krempeln die traditionelle Lieferkette um

12. März 2018

95 % der Unternehmen noch nicht in der Lage, Vorteile der Digitalisierung für Supply Chains voll auszuschöpfen. Neue Technologien entwickeln sich so rasant, dass Schritthalten für Unternehmen schwierig ist. Mehr als 75 % erkennen potenzielle Vorteile von Informationstechnologie zur Kostenreduzierung, scheitern jedoch bei Implementierung an internen Hürden.   Der Report von DHL zur Digitalisierung in… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS | BUSINESS INTELLIGENCE | DIGITALISIERUNG | FAVORITEN DER REDAKTION | GESCHÄFTSPROZESSE | SERVICES | AUSGABE 11-12-2017

Big Data Analytics – Aus Rohdaten wird Gewinn

12. Dezember 2017

Verborgene Schätze – Sensoren, Maschinenlogs, SAP-Daten, Remote-Plattformen oder andere Quellen liefern jeden Tag enorme Datenmengen. Sie bleiben häufig ungenutzt. Die Herausforderung ist es, diese Big Data so aufzubereiten, dass man daraus Werte schaffen kann – auf der Kosten-, der Risiko- und vor allem der Wachstumsebene. Weiterlesen → NEWS | BUSINESS INTELLIGENCE | BUSINESS PROCESS MANAGEMENT | DIGITALISIERUNG | FAVORITEN DER REDAKTION | GESCHÄFTSPROZESSE | ONLINE-ARTIKEL | SERVICES | TIPPS

Big Data und Data Analytics: Schritt für Schritt zur eigenen Infrastruktur

10. Dezember 2017

Big Data und Data Analytics gehören zu den Kernthemen, mit denen sich Unternehmen heute im Rahmen der Digitalisierung ihrer Geschäftsmodelle auseinandersetzen. Externe Unterstützung in der Vorbereitungs- und Aufbauphase hilft Unternehmen, schnell und zielgerichtet eigene Strukturen aufzubauen, um Daten zur Wertschöpfung nutzen zu können. Big Data ist für die Mehrheit der Unternehmen inzwischen ein relevantes Thema,… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS | BUSINESS INTELLIGENCE | E-COMMERCE | MARKETING | ONLINE-ARTIKEL | SERVICES| STRATEGIEN | TIPPS

Big Data Analytics: So wird jeder Tag zum Black Friday

21. November 2017

Vier Ansätze, wie Händler mit Big Data ihre Umsätze steigern. In den letzten Jahren sind Diskussionen über den Erfolg des Black Friday aufgekommen. Gründe dafür waren erste Angebote schon Tage vor dem Verkaufs-Freitag und schließlich die Erkenntnis, dass die Schnäppchen gar nicht so günstig sind, wie sie von den Unternehmen beworben werden. Dazu hat sich… Weiterlesen → NEWS | PRODUKTMELDUNG

Katana neuer USU-Geschäftsbereich für Big Data Analytics

19. Juli 2017

Die Digitalisierung der Industrie entwickelt sich zu einem Treiber für die Nachfrage nach Big-Data-Analytics-Anwendungen und Daten-getriebenen Services. Mit Data-as-a-Service-Lösungen werden bereits in 2019 weltweit knapp 12 Milliarden Dollar umgesetzt, so eine aktuelle Studie der Marktforscher von 451 Research. Die USU Software AG hat seit 2012 in diesem Umfeld mit eigener Forschung eine neue Big-Data-Analytics-Plattform entwickelt… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS | BUSINESS INTELLIGENCE | BUSINESS PROCESS MANAGEMENT | TRENDS GESCHÄFTSPROZESSE | DIGITALE TRANSFORMATION | TRENDS SERVICES | GESCHÄFTSPROZESSE | TRENDS 2016 | INFOGRAFIKEN | RECHENZENTRUM | SERVICES

Data Analytics wird in den kommenden fünf Jahren zum kritischen Faktor für die Industrie

30. Dezember 2016

Studie zeigt: Trotz des Mangels an Fachleuten sehen die Unternehmen in Data Analytics ein erhebliches wirtschaftliches Potenzial. Industrial Analytics, also die Auswertung der in der Industrie über den Lebenszyklus der Produkte anfallenden Daten, führt in der öffentlichen Wahrnehmung ein Nischendasein. Doch im Rahmen der digitalen Transformation ist es für die Industrie von vitaler Bedeutung, wie… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS | BUSINESS INTELLIGENCE | TRENDS GESCHÄFTSPROZESSE | TRENDS SERVICES | GESCHÄFTSPROZESSE | TRENDS 2016 | SERVICES | STRATEGIEN

Consulting 4.0: Data Analytics verändert die Beratungswelt

18. November 2016

Bei Managementberatungen besteht Aufholbedarf in der Nutzung von Business-Intelligence-Software. Einsatz analytischer Software wichtiger Erfolgsfaktor für Beratungsangebote rund um die digitale Transformation. Managementberater erwarten, durch analytische Software den Zeitaufwand in der Analyse- und Umsetzungsphase zu halbieren. Egal ob im Vertrieb, der Fertigung oder in sozialen Netzwerken – heute werden überall Daten gesammelt und das Datenvolumen steigt… Weiterlesen → NEWS | BUSINESS INTELLIGENCE | CLOUD COMPUTING | DIGITALE TRANSFORMATION | GESCHÄFTSPROZESSE | SERVICES | STRATEGIEN

Bankenbranche: Cognitive Computing und Data Analytics

7. November 2016

Für Banken stellt sich aktuell verstärkt die Frage, wie dauerhaftes, profitables Wachstum in allen Geschäftsfeldern erreicht werden kann. Es geht darum, bei Produkten, Services, Konditionen, etc. besser zu sein als der Wettbewerb (Verdrängungswettbewerb). Zu den Gewinnern zählt nur, wer dauerhaft und profitabel wächst. Vor dem Hintergrund des aktuellen Marktumfelds sind Bankmanager sehr daran interessiert, ihre… Weiterlesen → STRATEGIEN | AUSGABE 11-12-2015

Big Data Analytics erfordert eine verlässliche Datenbasis

16. Dezember 2015

Der Begriff Big Data Analytics bezeichnet ein umfangreiches Spektrum von Methoden und Verfahren, beispielsweise Datenintegration, Datenmanagement, Business Intelligence und Predictive Analytics. Sie alle verfolgen das Ziel, eine breite Datenbasis möglichst effizient zur Optimierung von Entscheidungsprozessen im Unternehmen einzusetzen. Eine wichtige Rolle dabei spielt eine kontinuierlich hohe Datenqualität, ohne die keine echten Fortschritte erreichbar sind und im schlimmsten Fall das Risiko besteht, falsche Schlüsse zu ziehen. Weiterlesen → TRENDS WIRTSCHAFT | NEWS | BUSINESS | BUSINESS INTELLIGENCE

Verschläft die Wirtschaft Data Analytics?

30. September 2015

Unternehmen suchen die falschen Mitarbeiter und versäumen Geschäftschancen. Deutsche Firmen drohen bei Data Analytics den Anschluss zu verlieren. Diese Gefahr zeigt die Deloitte-Studie »Datenland Deutschland: Talent meets Technology – Data Analytics und der menschliche Faktor« auf. Viele Unternehmen bleiben in alten Mustern verhaftet: Fast 60 Prozent suchen nach klassisch ausgebildeten Wirtschaftswissenschaftlern für die Datenanalyse. Weniger… Weiterlesen → STRATEGIEN | AUSGABE 7-8-2015

Data Analytics – Evolution zu einer Insight Driven Organisation

4. August 2015

Managed Services werden weiter an Bedeutung gewinnen – über alle Unternehmensgrößen hinweg. Ob ein Managed-Service-Projekt langfristig erfolgreich ist, hängt erheblich von der effektiven Zusammenarbeit von Service Manager und Provider Manager ab. Gerade in Zeiten mangelnder IT-Ressourcen und steigender Erwartungshaltung an die IT-Abteilungen zeigen Trends wie Cyber Security, Digitalisierung und Cloud die Grenzen der eigenen Betriebsmöglichkeiten auf. Viele Kunden entscheiden sich daher für Managed Services. Allerdings hat sich gezeigt, dass der Weg zum erfolgreichen Managed-Service-Projekt steinig sein kann, insbesondere beim sogenannten »1st Generation Outsourcing«, also bei Unternehmen, die ihre IT bisher selbst betrieben haben und sich erstmalig mit dem Thema Managed Services befassen. Im Rahmen dieses Artikels soll der Weg zum erfolgreichen Managed Service-Projekt aufgezeigt und die wichtigsten Erfolgsfaktoren beleuchtet werden. Die Abbildung  1 verdeutlicht die einzelnen Phasen und die involvierten Rollen im Lebenszyklus von Managed-Service-Projekten.   

Abbildung 1: Die einzelnen Phasen und die involvierten Rollen im Lebenszyklus von Managed- Service-Projekten.   Service Design. Für die erfolgreiche Umsetzung eines Managed-Service-Projekts ist es unabdingbar, bereits vor Projektbeginn eine eindeutige Leistungsdefinition in der Service-Design-Phase festzulegen. Zu einer aussagekräftigen Leistungsdefinition gehören neben dem eigentlichen Leistungsumfang vor allem die Verantwortlichkeiten, Mitwirkungspflichten und Abgrenzungen des Providers in Bezug auf die zu erbringenden Leistungen.  Unklarheiten oder unterschiedliche Interpretationen an dieser Stelle führen in der Regel zu erheblichen Problemen in der Betriebsphase und wirken sich zwangsläufig auch nachteilig auf die Service-Qualität aus. Zudem lassen sich Fehler in dieser Phase später nur schwer beheben beziehungsweise verursachen ungeplante Kosten. Daher ist es ratsam, für die Service-Design-Phase den notwendigen Zeitrahmen vorzusehen, um die erforderlichen Festlegungen gemeinsam abstimmen und umfassend dokumentieren zu können. Als hilfreich für die Dokumentation der jeweiligen Verantwortlichkeiten erweisen sich unter anderem RACI-Matrizen. Ebenfalls sehr nützlich sind Schaubilder oder Flussdiagramme zur Darstellung der einzelnen Support-Prozesse, da oftmals erst durch die Visualisierung Schnittstellen zwischen Provider und Kunden offensichtlich werden, denen ansonsten eventuell zu wenig Aufmerksamkeit geschenkt wird. Aber gerade bei Managed Services ist es erforderlich, die Support-Prozesse exakt zu definieren, da im Gegensatz zum »Full Outsourcing« meist keine Ende-zu-Ende-Verantwortung für Business-Prozesse auf Seiten des Providers existiert, sondern die Verantwortung für die Geschäftsprozesse meist beim Kunden verbleibt, was zwangsläufig Abstimmungsbedarf nach sich zieht. Anbieterseitig haben sich modulare Service-Angebote durchgesetzt, die im Service-Katalog definiert sind. Im Rahmen des Service Designs werden die gewünschten Module aus dem Katalog individuell kombiniert und mit den benötigten Service Level Agreements (SLAs) unterlegt. Als Ergebnis entsteht die kundenspezifische Instanz des Service, die in den weiteren Phasen umgesetzt wird (siehe Abbildung 2).  

Abbildung 2: Im Service Katalog werden modulare Service-Angebote definiert. Im Rahmen des Service Designs werden die gewünschten Module aus dem Katalog individuell kombiniert und mit den benötigten Service Level Agreements unterlegt. Als Ergebnis entsteht die kundenspezifische Instanz des Service, die in den weiteren Phasen umgesetzt wird.   Project Management. Bereits bei der Festlegung des Service Designs ist die Einbindung eines Projektmanagers sinnvoll, der parallel die Realisierbarkeit prüft und erste Abstimmungen mit den später für den Betrieb verantwortlichen Abteilungen vornimmt, um Themen wie Ressourcenverfügbarkeit abzustimmen. Gleichzeitig gehört es zu seinen Aufgaben, den notwendigen zeitlichen Vorlauf bis zum Betriebsübergang im Auge zu behalten. Häufig erfolgen im Rahmen einer Betriebsübernahme Infrastrukturanpassungen, beispielsweise Konsolidierungen oder Technologiemigrationen. Man spricht in diesem Fall von Transformation. Diese Maßnahmen haben direkten Einfluss auf das Gesamtprojekt und sollten deshalb ebenfalls vom Projektmanager koordiniert werden. Professionelle Anbieter von Managed Services werden in der Regel in dieser Phase neben einem Service-Architekten und einem Projektmanager auch einen Transition-Manager einbinden, um einen reibungslosen Betriebsübergang vorzubereiten.  Transition Management. Umgehend nach der Beauftragung der Managed Services beginnt die Transition, die den reibungslosen Betriebsübergang zum Ziel hat. Im ersten Schritt werden die Service-Prozesse in einem höheren Detaillierungsgrad beschrieben. Anschließend erfolgen Sichtung, Erstellung beziehungsweise Überarbeitung der Betriebsdokumentation. In dieser Phase lassen sich gegebenenfalls noch Klärungen herbeiführen, die in der Service-Design-Phase möglicherweise offen geblieben sind. Weiterhin erfolgt auf Basis der im Service Design definierten SLAs die Festlegung von operativen Key Performance Indicators (KPIs), um die Erfüllung der Service Level Agreements auf operativer Ebene bewerten und steuern zu können. Am Ende dieser Phase steht ein Quality Gate, das nur passiert werden kann, wenn alle planerischen Anforderungen abgeschlossen und dokumentiert und somit die Voraussetzungen für die Service-Implementierung erfüllt sind. In der anschließenden Service-Implementierungsphase wird die Verfügbarkeit von Ressourcen, Skills, Werkzeugen beziehungsweise Tools sichergestellt und überprüft, ob alle operativen Vereinbarungen und Anweisungen dokumentiert und den betroffenen Mitarbeitern kommuniziert wurden. Die Implementierungsphase schließt mit dem zweiten Quality Gate ab, das die grundsätzliche Betriebsbereitschaft signalisiert. Abhängig vom Umfang und der Komplexität des Betriebs schließt sich die Pre-Operation und/oder Pilot-Betriebsphase an. Hier wird der Nachweis erbracht, dass alle Voraussetzungen für den Regelbetrieb vorliegen. Mit dem Passieren des letzten Quality Gates erfolgt der sogenannte »Change of Control« (CoC) – damit übernimmt der Managed Service Provider die Verantwortung für den Betrieb. Operation Management. Im operativen Betrieb übernimmt der zuständige Service Manager des Providers die Steuerung der Services. Er ist der zentrale Ansprechpartner für den Kunden und Vermittler zwischen diesem und den operativen Betriebseinheiten des Providers. Um dieser Rolle gerecht zu werden, benötigt er einen Ansprechpartner auf Kundenseite, den Provider Manager. Dieser stimmt die Abhängigkeiten zwischen den IT-Prozessen und den Geschäftsprozessen des Kunden ab. Seine Hauptaufgabe ist allerdings die Steuerung des oder der externen Dienstleister, eine Rolle, auf die technisch geprägte IT-Verantwortliche häufig nicht ausreichend vorbereitet sind. Liegt doch jetzt der Schwerpunkt der Verantwortung in der SLA- und KPI-basierten Kontrolle der Provider und nicht mehr in der operativen Steuerung des Betriebs.  Ob ein Managed-Service-Projekt langfristig erfolgreich ist, hängt erheblich von der effektiven Zusammenarbeit von Service Manager und Provider Manager ab – gilt es doch, permanent Optimierungspotenziale für den gemeinsamen Nutzen über die gesamte Vertragslaufzeit zu finden und umzusetzen. Durch diese kontinuierliche Rückkopplung zum Service Design schließt sich der Kreis und ein neuer Managed-Services-Lifecycle beginnt. Ohne Frage werden Managed Services zukünftig weiter an Bedeutung gewinnen, und zwar über alle Unternehmensgrößen hinweg. Viele Services im Cloud-Umfeld werden schon heute ausschließlich in dieser Form angeboten. Als Systemintegrator und Managed-Service-Provider bietet Controlware modulare Managed Infrastructure, Cyber Security und Cloud Services, die es den Kunden erlauben, Routine-Tätigkeiten auszulagern und sich auf ihre geschäftsrelevanten IT-Projekte zu konzentrieren. Gleichzeitig ist es möglich, die Service-Qualität zu steigern und die Service-Zeiten zu erweitern.

In Zeiten der Globalisierung von Märkten und der damit verbundenen weltweiten Vernetzung von Informationen und Standorten stehen die Unternehmen oft vor erheblichen Herausforderungen beim Management ihrer verteilten IT-Infrastrukturen. Zu diesen Herausforderungen zählen unter anderem die steigenden Datenmengen innerhalb der Unternehmen. Aufgrund der in diesem Jahr eingeführten Daten­schutz­grund­verordnung (DSGVO) ist es vor allem wichtig, sich einen Gesamtüberblick über die vorhandenen Daten zu verschaffen und diese als wertvolles Asset zu sehen. Daten stellen die Grundlage dar, verschiedene Optimierungspotenziale innerhalb der IT-Infrastruktur zu erkennen und sinnvolle Maßnahmen abzuleiten. Doch auch Daten in der eigenen Produktentwicklung und Fertigung sind für Unternehmen essenziell. Gerade in diesen Bereichen handelt es sich um äußerst sensible Daten, die einen besonderen Schutz erfordern. Unzureichend geschützte Daten im Entwicklungsbereich könnten beispielsweise dazu führen, dass Wettbewerbsvorteile, für die enorme finanzielle Mittel in der Produktentwicklung aufgewendet wurden, durch ein Datenleck zu einem Konkurrenten abfließen. Dieser Worst Case würde dann nicht nur zu finanziellen Verlusten führen, sondern könnte die Marktstellung negativ beeinflussen und die Reputation des Unternehmens beschädigen. Aber auch in der Produktion fallen wertvolle geschäftskritische Daten an, die unter anderem die Grundlage für Fertigung, Logistik, Wartung sowie Serviceleistungen darstellen.  Viele Unternehmen betreiben bereits heute eine leistungsstarke IT, die die Kerngeschäftsprozesse optimal unterstützt und somit den langfristigen Geschäftserfolg technologisch sichert. Beispielsweise lassen sich die bei der Fertigung erzeugten Daten in einer Produktionsstraße zu einem zentralen Datensammler transferieren, um diese für die verschiedenen Use Cases zur Sicherstellung der Nachhaltigkeit und Effizienz abzubilden. Ein wesentlicher Faktor für einen sicheren IT-Betrieb ist vor allem ein proaktives IT-Management, welches das Monitoring und die Netzwerkwartung von einem zentralen Standort aus ermöglicht – vor allem, wenn eine steigende Anzahl an Prozessen in einer Wertschöpfungskette digitalisiert werden muss. Der große Vorteil der Digitalisierung besteht darin, dass nahezu alle Prozesse effektiver und schneller ausgeführt werden können. Proaktives IT-Management. Betrachten wir zunächst den Begriff »proaktiv« etwas genauer, der wie folgt definiert wird: »durch differenzierte Vorausplanung und zielgerichtetes Handeln die Entwicklung eines Geschehens selbst bestimmend und eine Situation herbeiführend«. Bezogen auf das IT-Management bedeutet dies, dass mit Hilfe von IT-Komponenten und implementierten Serviceprozessen Daten genutzt werden, um herauszufinden, an welcher Stelle ein Störfall auftritt beziehungsweise welchen Status die überwachte Infrastruktur zeigt. Um tatsächlich proaktiv zu arbeiten, ist es wichtig, bereits im Vorfeld entsprechende Aktionen und Gegenmaßnahmen zu definieren, und zwar bevor Probleme auftreten. Um globale und verteilte Netzwerke effektiv nutzen und schützen zu können, ist es unerlässlich an allen Standorten aussagekräftige Analysen durchzuführen. Oftmals lassen es die Sicherheitsrichtlinien der Unternehmen allerdings nicht zu, Standardserver mit entsprechender Software einzusetzen. Controlware schafft hier Abhilfe mit der eigenentwickelten Daten- und Netzwerkmanagement Appliance »CUNA«.  

Infrastrukturschema CUNA und CUNA Minion in Filialstrukturen.   Die Controlware Universal Network Appliance (CUNA) ist eine IT-Management-Appliance, die es ermöglicht, das Netzwerkmanagement zu optimieren. »CUNA« als Hardware-Appliance basiert auf dem Betriebssystem Linux und stellt verschiedene Netzwerkmanagement-Tools zur Verfügung, die zum Beispiel beim Troubleshooting hervorragende Dienste leisten sowie schnell und effizient zur Problemlösung beitragen. Besonders bei (weltweit) verteilten IT-Infrastrukturen bietet »CUNA« den Vorteil, durch vorinstallierte Softwarelösungen die Fernwartung erheblich zu unterstützen und standortbezogene Netzwerkinformationen auszuwerten und zu analysieren. Zudem ist CUNA ausfallsicher. Die Komponenten der Appliance sind redundant ausgelegt, so dass der Betrieb bei Ausfall eines CUNA-Bestandteils weiterhin sichergestellt werden kann. Die Reparatur beziehungsweise der Austausch defekter Hardware erfolgt weltweit, zeitnah und stressfrei. Betrieb, Wartung und Patch Management der Appliance und installierten Software werden gemäß definierter Service-Prozesse durch Controlware gewährleistet. CUNA Minion – Die »Mini«-CUNA für verteilte Umgebungen. In kleineren, verteilten Umgebungen besteht oftmals aufgrund von limitierten räumlichen Kapazitäten keine Möglichkeit, eine relativ große Hardware-Appliance zu installieren. Bei knappen Personalressourcen kann es zudem erforderlich sein, dass Standorte ohne eigenes IT-Personal in das Monitoring aufgenommen werden müssen. Für solche Eventualitäten stellt Controlware mit der »CUNA Minion« eine abgespeckte Version von »CUNA« zur Verfügung.  Die »Minion«-Version, der sogenannte »kleine Helfer«, erfasst nicht nur Messwerte, Logs oder ähnliche Daten – beispielsweise von Geldautomaten, Kassensystemen oder Filialen mit Datenanbindungen – sondern kann unter anderem auch für die Datenweiterleitung genutzt werden. Diese Daten werden dann an die zentrale CUNA-Appliance im Rechenzentrum übertragen und verarbeitet. Vorteile der »CUNA Minion« sind die problemlose Integration in eine bestehende CUNA-Infrastruktur sowie die günstigen Anschaffungskosten. Die Stromversorgung kann über eine Netzwerkdose, also über »Power over Ethernet« (PoE), sichergestellt werden. Des Weiteren kann die Hardware sehr einfach installiert werden. So lässt sich »CUNA Minion« völlig unkompliziert per Plug and Play ohne technisches Know-how vor Ort in Betrieb nehmen und das Monitoring zeitnah durchführen.  Die Basis der Digitalisierung. In Zeiten der Digitalisierung ist es unverzichtbar zu wissen, welche Daten in welcher Menge und Qualität im Unternehmen verfügbar sind und wie diese wertvollen Assets genutzt werden können, um einen Mehrwert zu generieren. Für den Fall, dass Sie nicht wissen, welche Prioritäten die Daten in Ihrer Umgebung haben, unterstützt Sie Controlware mit einem Data Assessment Workshop. In diesem Workshop erfahren Sie, wie Sie Ihren Datenpool optimal bewerten und kategorisieren, immer unter dem Aspekt der Kosteneffizienz und Datensicherheit. Aufgrund dieser Analyse mit den entsprechenden Auswertungen haben Sie die Möglichkeit, zu entscheiden, welche Aufgaben Sie selbst übernehmen beziehungsweise welche Leistungen Sie unseren Spezialisten übertragen.

Die IT-Abteilungen etablierter Unternehmen müssen radikal umdenken, um die digitale Transformation und die Fokussierung auf den Kunden in Einklang zu bringen. Jahrelang waren die IT-Abteilungen der Unternehmen mehr mit sich selbst und den neuen IT-Technologien beschäftigt, als das Geschäftsmodell des Unternehmens effektiv und effizient zu unterstützen. Aber die Zeiten ändern sich, insbesondere durch große Internet-Anbieter, aber auch durch neue und innovative Unternehmen, beispielsweise im Fintech-Bereich, die bei ihren Services den Kundenutzen in den Vordergrund stellen, und damit sehr erfolgreich sind. Hier müssen klassische Unternehmen im Digitalisierungszeitalter aufholen und umdenken, um nicht den Anschluss und zwangsläufig Kunden zu verlieren. Ursprünglich trat die IT an, um die Betriebsabläufe in den Unternehmen zu vereinfachen und zu optimieren und dadurch Kosten einzusparen. Im Laufe der Jahre nahm die Anzahl der genutzten Programme zu, es wurde immer mehr IT-Equipment angeschafft, die IT-Abteilungen wuchsen und die ersten eigenen Serverräume oder sogar Rechenzentren entstanden. Dieser Trend hält seit Jahren an. Obwohl sich im Technologiebereich sehr viel getan hat – etwa bei der Server-Virtualisierung, die dafür sorgt, dass die vorhandene Server-Hardware effizienter genutzt wird – wächst die IT weiter, sowohl bei der Mitarbeiteranzahl als auch bei der IT-Infrastruktur. Manche Unternehmen erreichen mittlerweile eine Personalstärke im IT-Umfeld, die einen Großteil der Stammbelegschaft ausmacht.  IT-Abteilungen müssen umdenken. Doch nun setzt erfreulicherweise bei vielen dieser Unternehmen ein Wandel ein. Die IT rückt im Rahmen der Digitalisierung in den Vordergrund und ist die Basis, um das Unternehmen auf zukünftige Anforderungen und Kundenbedürfnisse auszurichten. Dieser Prozess ist nicht einfach umzusetzen und erfordert gerade in den IT-Abteilungen ein radikales Umdenken. Einige Unternehmen haben in diesem Zusammenhang die Position des Chief Digital Officers (CDO) geschaffen. Im Augenblick erleben wir immer mehr, wie agile und flexible Start-ups und Internet-Unternehmen im Rahmen der Digitalisierung den etablierten Unternehmen mit ihren veralteten und unflexiblen IT-Abteilungen das Leben schwer machen. Und wir stehen erst am Anfang. Beispielsweise erobern gerade junge Fintech-Unternehmen den Markt und gewinnen täglich zahllose neue Kunden hinzu, denen sie maßgeschneiderte Services anbieten. Und auch die Funktionsvielfalt ändert sich fast täglich. Dies ist nur möglich, da Fintech-Unternehmen ihre Services über die Cloud als Web Services und als Apps für Smartphones und Tablets anbieten. Somit lassen sich Anpassungen, Erweiterungen und Kundenwünsche schnell und flexibel erfüllen. Die Start-ups verwenden die Services und Werkzeuge der großen Cloud-Anbieter, um eigene Services für ihre Kunden zu erstellen.  Die Start-ups greifen einen Trend auf, der sich schon lange abzeichnet und mittlerweile in der IT angekommen ist. Nicht Besitz ist erstrebenswert, sondern die Nutzung (Share Economy Trend). Diese neuen Digital-Nativ-Unternehmen besitzen keine eigene IT mehr, sondern nutzen, wie bereits erwähnt, die Services der Cloud-Anbieter, um ihre eigenen Services zu konzipieren und den Kunden anzubieten. Dadurch sind sie in der Lage, sich voll und ganz auf die Kundenbedürfnisse zu konzentrieren und müssen sich nicht um Themen wie Verfügbarkeit der eigenen IT-Umgebung, Monitoring und Daten-Backup kümmern. Kosten- und Zeitersparnis können umgehend in Kundenservices investiert werden.  Bei den Internetkonzernen und Start-ups steht der Kunde im Fokus, alle Funktionen und Services werden im Hinblick auf den Kunden entwickelt. Wird ein Service nicht angenommen, verschwindet dieser wieder und gleichzeitig wird eine andere Service-Variante getestet. Eine solche Schnelligkeit und Flexibilität ist nur in der Cloud möglich und stellt die etablierten »alten« Unternehmen zunehmend vor neue Herausforderungen. Mittlerweile haben diese das Dilemma erkannt und versuchen nun, verstärkt in die Digitalisierungswelt einzusteigen.   

Das Beratungsmodell besteht aus 6 aufeinander aufbauenden Stufen und ist in drei Phasen aufgeteilt: Strategie, Transformation und Migration.   Restart mit Greenfield-Ansatz. Einige Unternehmen führen einen kompletten Restart durch und starten einen Greenfield-Ansatz bezüglich ihrer IT-Strategie, um auf die veränderten Marktanforderungen reagieren zu können.  Um diese Firmen bei ihrem Vorhaben zu unterstützen, hat Controlware ein effektives Beratungsmodell entwickelt, das aus 6 aufeinander aufbauenden Stufen besteht und sich in drei Phasen aufteilt: Strategie, Transformation und Migration. Dieses Modell hat sich bereits in vielen Kundensituationen bewährt und wird ständig verbessert sowie den neuen Marktanforderungen angepasst (Abbildung).  In der Strategiephase wird in der ersten und wichtigsten Stufe gemeinsam mit dem Kunden eine Digitalisierungsstrategie für sein Unternehmen entwickelt. Die Strategie bestimmt, wie die Ziele mittel- oder langfristig erreicht werden sollen, das heißt, wie das Unternehmen in Zukunft sein Geld verdienen will. Es ist denkbar, aus Datenschutzgründen eine eigene Private-Cloud-Plattform aufzubauen oder Strategien wie »Cloud First« zu konzipieren.  Anschließend beginnt die zweite Stufe der Strategiephase. In der Regel wird hier ein Service-Katalog erstellt, der alle Services enthält, die das Unternehmen gemäß den Kundenanforderungen erbringen möchte. Zudem wird die Erbringungsform definiert. Typischerweise wird ein Großteil der Services über Internet-Portale, Market Places oder Smartphone-Apps angeboten.  Die Phase 2 startet mit dem Transformationsprozess. Auch hier gibt es zwei Stufen. Das Sourcing beschäftigt sich mit dem Betriebsmodell der Services – werden zum Beispiel die Managed Services durch einen IT-Dienstleister wie Controlware erbracht oder ist ein Eigenbetrieb geplant. Dementsprechend wird in der Regel die Betriebsorganisation komplett neu aufgestellt, von einer vertikalen Silowelt in eine horizontale Service-Organisation. Erst nach Abschluss von Phase 2 werden in Stufe 5 die benötigten Technologien, also die IT-Infrastruktur oder der Einsatz von Cloud-Technologien betrachtet, konzeptioniert und designed. In der letzten Stufe, der Roadmap, erfolgt dann die eigentliche Projektplanung. Hier wird der Zeithorizont vom ersten Grobkonzept der Digitalisierungsstrategie über den Aufbau der Technologie und Datenmigration bis hin zur Produktivsetzung geplant.  Fazit. Abschließend kann festgestellt werden, dass sich klassische Unternehmen zurzeit oftmals schwer tun, in der Digitalisierungswelt anzukommen. Eine schwerfällige IT, alte Strukturen und hohe Kosten behindern im Allgemeinen die Neuausrichtung auf flexible Kundenbedürfnisse und -anforderungen. Hier muss unbedingt ein Umdenken einsetzen, um Geschäftsmodelle und Kundenbedürfnisse auch in Zukunft adäquat bedienen zu können. Wer heute den Zug der digitalen Transformation verpasst, wird morgen vom Markt verschwinden.

Der Einsatz von Multi-Cloud ist keine Frage des »ob«, sondern »welche Cloud« und »wann«. Auf jeden Fall ist es wichtig, sich ausführlich darauf vorzubereiten, alle eingesetzten Cloud-Dienste unter eigener Kontrolle zu behalten. Die Nutzung von Cloud-Diensten muss Teil einer umfassenden Unternehmens-IT-Strategie sein. Die letzten Jahre waren stark durch das Thema Cloud geprägt. Viele Unternehmen beschäftigten sich mehr oder weniger intensiv mit der Frage, ob der Einsatz von Cloud im eigenen Unternehmen überhaupt Sinn macht. Überschattet wurde das Thema jedoch immer wieder durch Unsicherheiten, Angst vor Kontrollverlust und Bedenken bei der Herausgabe unternehmenskritischer Daten.  Dieses Zeitalter scheint nun langsam vorbei zu sein und mittlerweile etabliert sich nicht mehr die Frage, ob Cloud, sondern welche Cloud. Bereits vor der eigentlichen Cloud-Debatte war die Nutzung von Cloud-Diensten in Form von Schatten-IT vorhanden. Fachabteilungen nutzten bereits Cloud-Dienste, die den Austausch von Dateien, die Zusammenarbeit oder die Kommunikation mit anderen Unternehmen ermöglichten – jedoch ohne Wissen der IT. In der Regel sind diese Lösungen vom Innovationswillen einzelner Fachabteilungen getrieben. Auch neue Anwendungen, überwiegend von innovativen Start-up-Unternehmen geschrieben, sind zumeist reine native Cloud-Anwendungen, wobei der Betrieb dieser im eigenen Rechenzentrum oftmals gar nicht mehr möglich ist. Der Grund liegt darin, dass viele Unternehmen immer noch Virtualisierung mit Cloud verwechseln. Welche Cloud-Dienste verwenden? Allerdings werden Unternehmen in letzter Zeit immer mehr gezwungen, sich mit der Thematik Cloud auseinanderzusetzen. Schnell fällt dabei auf, dass die reine Adaption des gewünschten Cloud-Dienstes nicht wirklich zielführend ist. Die Nutzung von Cloud-Diensten muss auf jeden Fall in der Unternehmens-IT-Strategie aufgehen. Bereits im Vorfeld sollte daher die Frage geklärt werden, welche Cloud-Dienste eigentlich verwendet werden sollen. Unter die Vielzahl der Cloud-Dienste zählen Infrastrukturanbieter (IaaS), Plattformanbieter (Paas) und Softwareanbieter (SaaS). Aufgrund der Schnelllebigkeit im Cloud-Umfeld kann eine Entscheidung, welcher Dienst aktuell sinnvoll ist, lediglich eine Momentaufnahme darstellen. Das heutige agile Arbeitsumfeld ermöglicht es, Workloads von Cloud zu Cloud zu schieben und die Vorteile der jeweiligen Cloud-Anbieter genau dann zu nutzen, wenn diese benötigt werden. Bei dieser Art der Cloud-Nutzung spricht man von Multi-Cloud. Die Multi-Cloud muss man sich nicht als Erweiterung des eigenen Rechenzentrums vorstellen – wie im Fall der Hybrid-Cloud. Bei einer Multi-Cloud handelt es sich eher um eine große Cloud, die aus verschiedensten Anbietern bestehen kann. Darunter befindet sich auch das eigene Rechenzentrum im Firmengebäude oder ausgelagert bei einem Co-Lokationsanbieter.  Viele Vorteile, aber auch Nachteile.Der Vorteil einer Multi-Cloud besteht darin, dass diese genau die passende Lösung für die jeweilige Problemstellung bietet, die eine Cloud mit ihren Anwendungen oder Services alleine nicht zur Verfügung stellen kann. Die Nutzung mehrerer Clouds hat jedoch noch einen weiteren entscheidenden Vorteil: das Unternehmen ist nicht von einem Provider abhängig und Exit-Strategien lassen sich wesentlich besser umsetzen. Durch die parallele Nutzung verschiedenster Cloud-Dienste steigen zudem Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit der jeweiligen Dienste. Einen Nachteil der parallelen Nutzung mehrerer Cloud-Dienste stellt allerdings die Zunahme der Komplexität dar. Beispielsweise ist die Umsetzung einheitlicher Sicherheits- oder Datenschutzkonzepte sehr schwierig, da jede Cloud über ein eigenes User-Management verfügt. Verlässt ein Mitarbeiter das Unternehmen, muss dieser in allen Clouds deaktiviert/gelöscht werden. Des Weiteren ist ein einheitliches Konfigurations-Management nur bedingt möglich. Um dieses Problem in den Griff zu bekommen, wurden bereits vor Jahren Cloud-Management-Plattformen (CMP) eingeführt, die einen Abstraktionslayer über jede einzelne Cloud stellen sollten – mit dem Gedanken des einheitlichen Managements.  Auslagerung der eigenen Infrastruktur zu Co-Lokationspartnern. Leider scheitern bisher die meisten Lösungen daran, dass sich die speziellen Cloud-Dienste der einzelnen Anbieter nur sehr rudimentär verwalten lassen und somit weitgehend wieder auf die eigentlichen Cloud-Portale zurückgegriffen werden muss. Daher sind die Unternehmen mehr oder weniger gezwungen, auch weiterhin spezielle Einzellösungen einzusetzen, um die erforderliche Kontrolle über das Zusammenspiel innerhalb der Multi-Cloud zu erhalten. Dabei handelt es sich zum Beispiel um Identitäts- und Zugriffslösungen, die das lokale Active Directory sowie die einzelnen Clouds miteinander verbinden oder um Datensicherungslösungen, die es ermöglichen, auch Cloud-Daten zu speichern.  Generell ist es wichtig, die heutige Sichtweise zu erweitern, da die On-Premises-Infrastruktur nicht mehr der zentrale Ausgangspunkt für alle Dienste ist. Grund dafür ist, dass eine gute Anbindung des eigenen Standorts an die anderen Dienste immer schwieriger wird. Werden alle externen Dienste zunächst über die lokale Infrastruktur geleitet, hat dies sowohl Auswirkungen auf die Leitungskapazität als auch auf die eingesetzte Infrastruktur. Zudem sind die meisten Cloud-Dienste sicherer und haben eine höhere Verfügbarkeit als die eigene Infrastruktur. Die Platzierung eines zentralen Authentifizierungsdienstes ist somit beispielsweise lokal nur bedingt sinnvoll und schafft mehr Abhängigkeiten und Risiken. Ein Ausweg könnte hier die Auslagerung der eigenen Infrastruktur zu Co-Lokationspartnern sein, die hochmoderne Rechenzentren betreiben, in denen auch große Clouds eingemietet sind. Eine Platzierung zentraler Multi-Cloud-Dienste wäre hier ideal. Allerdings ist abzuwägen, wie die Dienste betrieben werden. Das reine Anmieten von Rack-Space macht nur bedingt Sinn. Ratsam ist es, zentrale Dienste auf modernen und hochverfügbaren Infrastrukturen zu betreiben, die in der Lage sind, sich agil auf neue Cloud-Begebenheiten anzupassen.  Cloud-Plattform. Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden und nicht Unsummen in neue Infrastrukturen zu investieren, stellt Controlware den Kunden eine eigene Cloud-Plattform zur Verfügung. Diese Cloud-Plattform wird in 3 großen Rechenzentren in Frankfurt betrieben und erfüllt durch die Verschlüsselung nach Industrienorm die Anforderungen des deutschen Datenschutzes. Kunden haben die Möglichkeit, bei Bedarf einzelne Services hinzuzubuchen beziehungsweise zu streichen. Die Abrechnung erfolgt minutengenau, so dass nur die tatsächlich genutzten Services gezahlt werden – ein ideales Kosten-Nutzen-Verhältnis für die Kunden. Darüber hinaus lassen sich virtuelle Server individuell mit dem zugehörigen Arbeits- oder Festplattenspeicher buchen. Es werden keine vorgefertigten Templates verwendet, sondern alle Systeme werden individuell an die Kundenbedürfnisse angepasst. Besonderes Augenmerk legt Controlware zudem auf integrierte Sicherheitsmaßnahmen wie Firewall, DDos-Schutz, Rechtekonzept, Audit-Log und Multi-Faktor-Authentifizierung, um die angebotenen Cloud-Dienste optimal zu schützen.