Umzugshelfer für Analyse und Reporting

Drei Wege führen in die Cloud

Software-as-a-Service

Noch vor einigen Jahren wurden für Anwendungsfälle des Reportings und der Planung noch überwiegend lokal installierte Lösungen eingesetzt. Doch in Zeiten, in denen die Steuerung der Unternehmen zunehmend agiler werden soll, haben sich die Anforderungen an die Flexibilität und Einsatzfelder von solchen Lösungen massiv verändert. Eine Entwicklung, mit welcher die großen Hersteller selbst nur über das Angebot von eigenen Lösungen aus der Cloud mithalten konnten. Das gilt auch für die SAP Analytics Cloud (SAC), dem derzeit wohl am häufigsten anzutreffenden BI-Werkzeug für Reporting und Planung, das hier stellvertretend für Einsatzgebiete von SaaS-Lösungen in BI&A steht. Die SaaS-Lösung wird hierbei im Rahmen eines Abonnement-Modells lizenziert und stellt damit reine OPEX-Kosten beim beziehenden Unternehmen dar. Im Rahmen des Vertragswerks übernimmt der Provider die Verantwortung für die Bereitstellung des Services, die das beziehende Unternehmen nutzt. Betrieb und Wartung entfallen bis auf das User Management, welches auch über bereits vorhandene (On-Premise) Identity Provider gelöst werden kann. Als für das Story-Design in der SAP Analytics Cloud dienen dazu eigene Datenmodelle sowie live verbundene oder importierte externe Datenquellen aus der vorhandenen On-Premise Systemlandschaft. Der Vorteil der SaaS-Lösung besteht darin, dass Anwender lediglich eine bestimmte Anzahl von Nutzer-Lizenzen von dem Cloud-Provider erwerben. Bezahlt werden Gebühren in der Regel monatlich. Vor allem aber müssen sich Anwender nicht um Installation und Wartung kümmern – weshalb SaaS-Lösungen einen deutlich geringeren Aufwand für die Nutzer bzw. die jeweilige IT-Abteilung bedeuten. SaaS-Anwendungen stellen einen sehr günstigen Weg dar, erste Schritte in die Cloud-Welt zu tun und Erfahrungen zu sammeln. Da es gerade im Frontend-Bereich mittlerweile zahllose Lösungen gibt, bleibt Unternehmen eines aber nicht erspart: Wie in der On-Premise-Welt müssen sie entscheiden, welches Cloud-Produkt sich für die konkreten Anforderungen anbietet und am besten in die vorhandene IT-Landschaft zu integrieren ist.

Drei Möglichkeiten

Für die kommenden Jahre zeichnen sich drei Muster ab, wie BI & Analytics Tools und Services ihren Weg in die Cloud finden. Zunächst ist an die schrittweise Migration von bislang On-Premise betriebenen BI&A Systemen in die Cloud zu denken, also beispielsweise an das Verlagern bestehender Datenbanklösungen zu einem IaaS-Anbieter in der Cloud, sogenannt Lift & Shift. Ein zweiter, häufig beschrittener Weg ist die Erweiterung bestehender Lösungen durch einzelne Cloud Services. Das dritte Muster ist insbesondere im Kontext des Aufbaus von digitalen Daten-Plattformen zu beobachten. Dort werden über die Kombination von Services für Cloud Data Warehousing, Daten-Management, IoT-Plattformen und Applikationen datengetriebene Anwendungen unter Einsatz von digitalen Transformation-Services, etwa Machine Learning oder Bots, auf modernen Cloud-Plattformen erstellt

Step-by-Step in die Cloud

Auf jedem dieser drei Wege empfiehlt sich für Unternehmen ein Ansatz nach dem Motto: Think big, start small. So lassen sich schnell Use Cases entwickeln und auf Basis von skalierbaren as-a-Service Produkten Prototypen realisieren. Außerdem sammeln Unternehmen dabei schrittweise Erfahrungen, inwieweit es erforderlich ist, Organisations- und Arbeitsmodelle anzupassen, vor allem bezüglich der IT-Governance. Ein Step-by-Step-Ansatz ist schon deshalb sinnvoll, weil sich Cloud-Anwendungen generell durch hohe Skalierbarkeit auszeichnen und der Markt auch in den kommenden Jahren seine hohe Dynamik behalten wird. Im Erfolgsfall bieten Einsatzszenarien von Cloud-basierter BI & Analytics vielfältige Gestaltungsoptionen – zahlreiche Anwendungen wie Reporting oder Planung können heute sehr gut und zuverlässig aus der Cloud bezogen werden. Die Vorteile dieser technologie liegen auf der Hand: Skalierbarkeit und schnelle Verfügbarkeit, Transparenz der Kosten, flexible Analysen und flexibles Prototyping bei stetig guter Performance. Der Einsatz von Cloud-Lösungen könnte in den kommenden Jahren so selbstverständlich werden, dass der Zusatz Cloud bei der Namensgebung von Lösungen verschwindet.

Fragen vor dem Umstieg

Wollen Unternehmen ihre BI- Anwendungen in die Cloud verlagern, müssen sie einige Weichen stellen. Einige davon gehen über Fragestellungen hinaus, die aus dem On-Premise-Bereich bekannt sind:

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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

Welche ist die richtige Cloud-Strategie?
Angesichts vieler Cloud-Anbieter am Markt ist zu entscheiden, ob nur auf einen Anbieter gesetzt wird oder eine Multi-Cloud-Strategie nützlicher oder sinnvoller erscheint.

Wie wird die BI&A-Landschaft in die Cloud migriert?
Dies kann in einem Lift & Shift-Ansatz, etwa durch den Umzug der VM-Umgebung in die Cloud, geschehen. Es kann auch die Erweiterung der vorhandenen Landschaft durch dedizierte Cloud-Services (Lift & ­Extend) oder einen kompletten Neuaufbaus (Rebuild) umfassen.

Wie werden die Daten gehalten?
Denkbar ist der Aufbau einer eigenen Datenbank-Lösung auf Basis eines IaaS-Services oder die Buchung eines Database-as-a-Service-Angebots.

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Make or Buy?
Sollen vorgefertigte SaaS-Services oder native Entwicklungen auf Basis von Microservices genutzt werden?

Welches Anwendungsdesign soll gewählt werden?
Das kann eine herkömmlich große Legacy-Systemarchitektur sein oder eine Microservice-Architektur, die Daten über offene Schnittstellen austauscht.

Wie sollen Betrieb und Pflege aussehen?
Klassische Spezialisierung von Entwicklung und Operations oder ­Umstellung auf Continuous Integration & Development Teams, z.B. mit Unterstützung umfangreicher Toolkits moderner PaaS-Lösungen

Werden Gesetze und Compliance abgebildet?
Für Cloud-Anwendungen gelten regulatorische Anforderungen, die sich etwa aus der Datenschutzgrundverordnung, aus Vorgaben von Brancheninstitutionen oder nationaler Gesetzgebung (etwa der US-Cloud Act) ergeben. Dese sollten sicher umgesetzt werden.