Das datengesteuerte Unternehmen kann Realität werden – wenn CIOs das Potenzial der Cloud anzapfen können

Die Menge der Daten, die Unternehmen in der Cloud speichern, wächst um 33 % pro Jahr. Und doch werden mehr als zwei Drittel dieser Daten niemals genutzt.

Dieses Versagen unterminiert die Position von CIOs in einem kritischen Ausmaß. Lediglich 24 % geben an, dass sie ein datengesteuertes Unternehmen geschaffen haben, und nur 29 % sagen, dass sie die Geschäftsergebnisse wirklich transformieren konnten. Dies sind die Ergebnisse einer neuen Umfrage unter Datenverantwortlichen in Führungspositionen, die von NewVantage Partners durchgeführt wurde, einem strategischen Beratungsunternehmen, das sich auf Datenstrategie spezialisiert hat.

Die Botschaft ist deutlich: CIOs müssen es zu einem strategischen Imperativ machen, die Daten ihres Unternehmens besser zu nutzen. Laut Experten sind Unternehmen, die Cloud-basierte Daten bestmöglich nutzen, eher in der Lage, schnellere und intelligentere Entscheidungen zu treffen, für bessere Customer und Employee Experiences zu sorgen und das Wachstum voranzubringen.

„Unternehmen müssen in der Lage sein, deutlich mehr Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und diese dann zu nutzen, als dies heute der Fall ist“, so Sarbjeet Johal, Cloud Strategy Consultant und ehemaliger Cloud-Architektur-Verantwortlicher bei Firmen wie Oracle und VMware.

Laut Johal und anderen IT-Verantwortlichen besteht der erste Schritt darin, das volle Potenzial der Cloud anzuzapfen. Für einen guten Einstieg müssen sich Unternehmen auf ein paar wenige Bereiche konzentrieren, die für  erfolgreiche Cloud-Infrastruktur-Dienste entscheidend sind: Datenintegration, Observability, Suche und Sicherheit. 

Modernisieren der Datenintegration, sowohl in der Cloud als auch On-Premises 

Einer der ersten Schritte für Unternehmen besteht in der Integration der Daten, also dem Zusammenführen von Daten aus den verschiedensten Quellen. Solange die Daten auf den unterschiedlichsten Cloud- und On-Premises-Systemen residieren, können sie nicht wirklich genutzt werden. Die Daten müssen zunächst klar organisiert und zentralisiert werden.

„An Data Pools fehlt es heutzutage nicht“, so Stephen Elliot, Program Vice President of Management Software and DevOps bei IDC. „Es fehlt aber enorm an Möglichkeiten, diese Daten zu integrieren und geschäftliche und technische Vorteile aus ihnen zu ziehen.“

Wenn diese Daten erst einmal konsolidiert sind, können Unternehmen innovative Analytics-Tools nutzen, um den Entscheidungsprozess zu verbessern. Führungskräfte, die über diese Tools verfügen, stellen bessere Fragen – über ihre betrieblichen Abläufe, ihr Kundenerlebnis und ihre strategischen Aussichten – und „wählen aus dem Angebot verfügbarer Vorgehensweisen die beste aus“, weiß Bart de Langhe, Verhaltensforscher und Associate Professor für Marketing an der spanischen Business-and-Law-School ESADE. 

Der Schritt vom Monitoring zur Observability

Selbst die besten Tools für die Datenintegration und den Umgang mit Daten sind in ihren Möglichkeiten beschränkt, wenn die Datenmengen so rasant schnell wachsen. 

Unternehmen müssen wissen, was für Daten sie haben und wo sie zu finden sind – in Echtzeit –, um nützliche Erkenntnisse aus ihnen gewinnen zu können.

Das ist einer der Gründe, warum Observability, also die Fähigkeit, die Performance von Systemen kontinuierlich zu messen, indem deren Output verfolgt wird, zu einem kritischen Feature von Enterprise-Cloud-Systemen geworden ist.

Observability-Tools bieten mehr als nur herkömmliches Monitoring und zeigen SRE-, DevOps- und IT-Teams, was gerade passiert und warum es in den immer komplexeren und dynamischeren Infrastruktur- und Anwendungsarchitekturen zu Problemen kommt, sagt Gagan Singh, Vice President of Product, Observability bei Elastic.

Diese datengesteuerten Erkenntnisse helfen wiederum Teams dabei, die Geschäftsergebnisse zu verbessern. „Organisationen mit Observability-Mindset profitieren von mehr Agilität und können Ihren Kunden größere und bessere Erlebnisse bieten“, so Singh.

Observability-Tools erhalten auch immer mehr KI-Funktionen. Die neuen AIOps-Plattformen nutzen Machine Learning, um Daten zu erfassen, zu analysieren und zu nutzen. Damit versetzen sie Unternehmensanwendungen in die Lage, ad hoc die Ursachen von Systemproblemen zu diagnostizieren. Das trägt dazu bei, die Fehlersuche und ‑behebung zu beschleunigen.

Gartner prognostiziert, dass bis 2025 mehr als die Hälfte aller DevOps-Teams ihre Tools durch AIOps ergänzt haben werden; 2020 waren es weniger als 15 %.

Vorfahrt für Erkenntnisse aus kognitiver Suche

Auch wenn alle Daten integriert und für die Observability bereit sind, kann sich der Zugriff auf wichtige Daten an den verschiedenen Speicherorten im Unternehmen für Beschäftigte, die Probleme lösen und Geschäftschancen aufspüren möchten, als schwierig erweisen.

Das ist der Grund, warum Suchtechnologie so wichtig ist: Sie kann Cloud-Systeme und die verschiedenen Datenquellen in einem Unternehmen miteinander verbinden und Machine Learning sowie Verfahren zur Verarbeitung natürlicher Sprache anwenden, damit Daten leichter gefunden werden können. Dieser Ansatz ist auch unter der Bezeichnung „kognitive Suche“ bekannt.

„Dank kognitiver Suche können Unternehmen heute viel mehr Daten analysieren und entsprechend auf die Ergebnisse reagieren als dies früher möglich war“, bestätigt Mark Settle, ehemals CIO bei Okta und jetzt als Business Consultant und Autor tätig.

„Zero Trust“ für Ihre Daten

Cloud-Infrastruktur-Dienste haben gegenüber On-Premises-Systemen eine Reihe von Security-Vorteilen. Vor allem aber bieten sie CIOs und CISOs die Möglichkeit, die Art und Weise zu überdenken, wie sie die Daten ihres Unternehmens schützen, und entsprechende Modernisierungsschritte zu unternehmen.

Die Cloud erlaubt es, veraltete Rundumverteidigungsmodelle durch einen „Zero Trust“-Ansatz zu ersetzen, bei dem jeder Nutzer, jedes Gerät und jede Datenanfrage als potenzielle Bedrohung angesehen wird, die geprüft werden muss. Cloud-basierte Security-Technologie ermöglicht auch eine moderne Herangehensweise an die Minimierung von Cyberrisiken, indem die Risiken ermittelt werden, die die größten Bedrohungen für das Unternehmen und seine Assets darstellen.

Es ist kaum strittig, dass die Migration von Technologieinfrastruktur in die Cloud eine Vielzahl weitreichender Vorteile haben kann. Aber nur mit verbesserter Datenintegration, Observability, Suche und Security können CIOs die Erkenntnisse in bessere Geschäftsperformance umwandeln.

„Unternehmen müssen offen sein für neue Strategien, um Daten jeder Größe besser überwachen, analysieren und schützen zu können“, so Bragin. „Sobald IT-Führungskräfte tiefere Einblicke in ihre Infrastruktur als Ganzes erhalten und damit beginnen, Daten- und Tool-Silos aufzubrechen, befinden sie sich auf dem besten Weg, eine datengesteuerte Organisation zu werden.“