Umzugshelfer für Analyse und Reporting
Drei Wege führen in die Cloud
Viele Business-Intelligence- und Analytics-Anwendungen sind aufgrund ihrer Rechenintensität in der Cloud am besten aufgehoben. Beachten Unternehmen die Möglichkeiten und Herausforderungen der einzelnen Ausprägungen dieser Technologie, können sie eine Reihe greifbarer Vorteile erschließen.
Der Trend in Richtung Cloud gilt nach einer leichten Verzögerung auch für Business Intelligence und Analytics Anwendungen (BI&A). Typische Komponenten wie Reporting, Planning oder Predictive beziehen Unternehmen heute bereits überwiegend aus der Cloud, aber auch die vollständige Abbildung der Datenhaltung (Cloud Data Warehousing) und des Datenmanagements ist heute schon die Standardoption vieler Unternehmen. Die Nachfrage hat zugenommen und könnte auch getrieben von der Cloud-First-Strategie der großen Software-Anbieter weiter wachsen. Unterschieden wird zwischen verschiedenen Deployment-Modellen in der Cloud. Die drei wesentlichen Modelle werden als Public, Private oder Hybrid Cloud bezeichnet. Im Falle der Public Cloud teilen sich Kunden Netzwerk und Hardware-Ressourcen. Von Private Cloud Computing ist dagegen meist die Rede, wenn physische Infrastruktur für nur einen Kunden reserviert ist. In einigen Fällen findet auch der Aufbau von Cloud-Infrastruktur in den eigenen Rechenzentren statt. Als Hybrid Cloud wird schließlich ein drittes Modell bezeichnet, das Services einer Public Cloud mit Leistungen aus einer Private Cloud oder aus einer On-Premise-Infrastruktur kombiniert. Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen
KI in Fertigungsbranche vorn
Unterschiedliche Servicemodelle
Während Unternehmen On-Premise-Lösungen selbst bereitstellen und betreiben sowie damit die Verantwortung tragen, bietet die Cloud verschiedene Servicemodelle. Die Unterschiede zwischen den Modellen liegen vor allem im Umfang, in dem Provider ihren Kunden IT-Leistungen anbieten. Damit verbunden sind Unterschiede in den Zuständigkeiten und Verantwortlichkeiten, die – je nach Modell – auf den Dienstleister übergehen. Die Provider haben in den vergangenen Jahren verschieden gestufte Servicemodelle entwickelt, wobei im Wesentlichen drei Varianten zu unterscheiden sind: Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen
Infrastructure-as-a-Service (IaaS) – In diesem Fall kaufen Unternehmen Infrastrukturservices ein – von den Netzwerkkomponenten über Speicher und Server bis hin zum Betriebssystem. Das operative Hosting übernimmt ein externer Dienstleister, der dafür verantwortlich ist, dass die Infrastruktur bereitsteht und funktioniert. IaaS stellt im Cloud Computing gleichsam den Basis-Einstieg dar, welcher die geringsten Änderungen im Vergleich zur gewohnten On-Premise Landschaft bietet und einem externen Hosting-Betrieb ähnlich ist.
Platform-as-a-Service (PaaS) – Außer der IT-Infrastruktur stellen Dienstleister in dem PaaS-Modell weitere Services wie die Laufzeitumgebung oder Middleware zur Verfügung. Diese sind häufig darauf spezialisiert, Applikationslandschaften, z.B. über Containerlösungen, zu verwalten und Anwendungsentwicklung bestmöglich zu unterstützen. Cloud-Anbieter wie SAP, IBM oder Pivotal setzen dabei gemeinsam auf Cloud-Foundry als offene Plattform, andere Anbieter wie Azure oder RedHat auf andere, zum Teil eigene Lösungen. PaaS-Lösungen spielen insbesondere dann ihren Mehrwert aus, wenn es um Build-Szenarien, also die einfache Entwicklung als auch der Betrieb von Cloud nativen Applikationen [CNC] geht sowie die Integration zahlreicher Microservices im Vordergrund steht, man aber gleichzeitig nicht in die Hardwareverwaltung der verteilten und hochskalierenden Plattformen eingreifen möchte.
Software-as-a-Service (SaaS) – Bei SaaS handelt es sich um Angebote, die IT-Dienstleistungen vollständig als dedizierte Services zu Verfügung stellen. Nutzer konzentrieren sich voll und ganz auf die Anwendung der Applikation, die Bereitstellung übernimmt der Provider. Im Kontext von BI&A heißen solche Services etwa SAP Analytics Cloud, Google Big Query oder das Cloud Data Warehouse Snowflake. SaaS-Lösungen stellen den schnellsten Weg in die Cloud dar und bieten sich oftmals auch als erster Schritt zur Erfahrungssammlung an.
Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise
Digital Data Platform aus der Cloud
Diese unterschiedlichen Servicemodelle eröffnen eine Vielzahl von Einsatzmöglichkeiten. Drei charakteristische Beispiele zeigen, wie Unternehmen BI&A Anwendungen aus der Cloud nutzen können: Gerade im Supply Chain Umfeld haben in der Vergangenheit zahlreiche transaktionale Systeme Datensilos gehalten. Oftmals wurden diese durch Data Warehousing-Lösungen überbrückt oder es wurde nur mittels lokaler BI-Lösungen berichtet. In Zeiten, in welchen jedoch deutlich mehr sowie volatilere und semi-strukturierte Daten in Unternehmungen entstehen, sind neue Anforderungen und Möglichkeiten für die Nutzung dieser entstanden. IT-Architekturen setzen daher neben einer zentralen Cloud-basierten Data Warehouse-Lösung und intelligenten Storage-Lösungen auch auf die Bereitstellung einer IoT-Plattform, Services zum Management der Datenflüsse innerhalb, zwischen und außerhalb der Cloud sowie auf begleitende Services für die Katalogisierung der Daten sowie Monetarisierung des Datenzugriffs mittels API-Management.
