Multi-Cloud-Umgebungen: Business Intelligence nach Cloud-Migration effizient einsetzen

Unternehmen können für die Cloud-Migration unter verschiedenen Formen wie Public, Private und Hybrid wählen. Business-Intelligence-Tools wurden in der Vergangenheit vorwiegend für Single-Vendor-Architekturen entwickelt. Die Folge: In Multi-Cloud-Umgebungen können BI-Lösungen nicht ihr volles Potenzial ausschöpfen. John O’Keeffe von Google Cloud erklärt, worauf es beim Einsatz von BI-Plattformen in einer Multi-Cloud-Umgebung ankommt.

Auf dem Cloud-Markt finden sich mittlerweile unzählige Cloud-Dienste von unterschiedlichen Anbietern, die mit vielen verschiedenen Funktionen und Vorteilen Unternehmen zum Erfolg führen sollen. Hierfür können diese aus einer breiten Angebotspalette, die für ihren jeweiligen und spezifischen Technologie-Stack richtigen Anwendungen wählen. Da nicht jeder Cloud-Anbieter die gleichen Services anbietet, hat sich in vielen Unternehmen ein Multi-Cloud-Ansatz aus IaaS und SaaS, bei dem wichtige Geschäftsfunktionen mehrere Anbieter bezogen werden.

Multi-Cloud-Umgebungen bedeuten Multi Choice

85 Prozent der Unternehmen haben sich bereits für eine Multi-Cloud-Umgebung entschieden. Der Vorteil: Sie umgehen damit einen Lock-In, durch den sie an die Services eines einzigen Anbieters gebunden wären. Diese Vorgehensweise verschafft erheblich mehr Flexibilität und Kontrolle über die Daten, Anwendungen und Services. Unternehmen suchen zunehmend nach Lösungen, die über die üblichen Implementierungen hinausgehen – Lösungen, die auch IaaS, SaaS und private Infrastrukturen unterstützen.

Es überrascht daher nicht, dass sie sich maßgeschneiderten Ansätzen zuwenden, die zu ihren individuellen Anforderungen passen. Wie der aktuelle Cloud-Monitor-Report von Bitkom zeigt, entscheiden sich 55 Prozent der Unternehmen für eine Multi-Cloud-Strategie, da sie ihrer Belegschaft auf diese Weise spezialisierte Cloud-Dienste von unterschiedlichen Anbietern bereitstellen können. Weitere Mehrwerte eines Multi-Coud-Ansatzes sehen sie darüber hinaus in der Verteilung von Workloads und Ressourcen auf mehrere Clouds bei voller Auslastung (24 Prozent), der Verringerung des Ausfallrisikos (20 Prozent) und etwaiger Kosteneinsparungen (sechs Prozent).

Best-of-Breed-Ansatz: Stärken mehrerer Anbieter nutzen

Eine andere Studie von Gartner legt nahe, dass einer der Gründe, sich Multi-Cloud-Umgebungen zuzuwenden, vor allem darin liegt, einen möglichen Vendor-Lock-In zu umgehen und dadurch nicht nur auf das (beschränkte) Angebot eines einzelnen Anbieters angewiesen zu sein. Vielmehr wollen Unternehmen die Stärken mehrerer Anbieter hinsichtlich ihrer individuellen Anforderungen nutzen.

Ein solcher Best-of-Breed-Ansatz begünstigt erhebliche Kosteneinsparungen, da Cloud-Service-Anbieter gezwungen sind, ihre Preise niedrig zu halten, um ihre eigene Wettbewerbsfähigkeit sicherzustellen. Damit gehören zeit- und kostenintensive Cloud-Migrationen der Vergangenheit an. In Zukunft wird sich der Trend der Multi-Cloud-Umgebung weiter fortsetzen – wenn nicht sogar ausbreiten –, da Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) sowie das Internet of Things (IoT) Betriebsabläufe und Geschäftsfunktionen auf ein höheres Level heben werden.

In Multi-Cloud-Umgebungen alles aus den Daten rausholen

Im Geschäftsalltag werden in sämtlichen Unternehmensbereichen kontinuierlich Daten generiert, die dem Vorstand und Managern tiefe Einblicke in Markt-, Produkt- und Wettbewerbsentwicklung sowie interne Prozesse erlauben. Dadurch ergibt sich in einer Multi-Cloud-Landschaft eine nicht zu vernachlässigende Herausforderung: Informationen lagern in unterschiedlichen Datenbanken. BI-Plattformen führen eine automatisierte Analyse dieser Datenmengen durch, bereiten die Ergebnisse auf und visualisieren sie für die Anwender über ein interaktives Dashboard.

Die Fähigkeiten von BI gehen jedoch weit über Dashboards und Reportings hinaus: Das aus der Analyse generierte Wissen bildet die Grundlage für wichtige Erkenntnisse. Dies verschafft den Unternehmen die nötige Agilität, um im Falle von (kritischen) Veränderungen, datenbasierte Entscheidungen treffen zu können und mit entsprechenden Maßnahmen zu reagieren – sowohl im Rahmen des aktuell herrschenden Status Quo, als auch im Hinblick auf Trends und zukünftige Perspektiven.

Datenbanken in die Cloud verlagern

Datenbanken sind wesentliche technologische Komponenten für die effektive Verwaltung der beträchtlichen Mengen an BI-Daten. Viele Unternehmen verlagern deshalb ihre Datenbanken ebenfalls in die Cloud, da die Anforderungen an selbst betriebenen Datenbank-Servern immer weiter steigen. Besonders in puncto Wartungs-, Modernisierungs- und Lizenzkosten können Unternehmen sparen, wenn sie sich für die Cloud-Alternative entscheiden.

Aus dem vielfältigen Angebot von Cloud-nativen Datenbanken können Unternehmen diejenigen wählen, die am besten zu ihren individuellen Arbeitsabläufen passen. Doch sobald Unternehmen auf mehrere Datenbanken unterschiedlicher Anbieter zurückgreifen, sehen sie sich mit einem nicht unerheblichen Problem konfrontiert. Ob Amazon Redshift, Snowflake, Microsoft Azure SQL oder Google BigQuery: Jede Datenbank basiert auf ihrem eigenen SQL-Dialekt.

Sprachgenie BI-Plattform: SQL-Dialekte unterstützen

Durch das Vorhandensein unterschiedlicher SQL-Dialekte wird die Erstellung universell einsetzbarer SQL-Abfragen zu einem beinahe unmöglichen Unterfangen. BI-Tools müssen also zum einen fähig sein, zwischen diesen Dialekten zu unterscheiden, um auch relevante Informationen aus den Cloud-Datenbanken sammeln und auswerten zu können.

Zum anderen müssen vorhandene Datenmodelle und Geschäftslogiken auch in neuen Datenbanken wiederverwendbar sein, was Multi-Cloud-BI-Tools mithilfe einer automatischen Anpassung des SQL-Codes an das neue System gewährleisten. Viele BI Lösungen wurden bereits während der Entwicklung so konfiguriert, mehrere Dialekte zu unterstützen und laufend neue Integrationen zuzulassen.

Der Schlüssel zur Arbeit mit verschiedenen SQL-Dialekten liegt in der Abstrahierung der zugrundeliegenden Dialekte. Dadurch müssen Teams Abfragen nur einmal formulieren und eine manuelle, regelmäßige Ausführung entfällt. Ein Vorteil bei einer solchen Vorgehensweise liegt unter anderem in der Minderung des Risikos der Datenflut. Außerdem entfällt der Aufwand für die fachliche Verwaltung des Prozesses.

BI-Plattformen bieten mehr als Dashboard und Reporting-Funktionen

Oftmals nutzen Unternehmen lediglich die Dashboard-Analysen und Reporting-Funktionen, wenn sie eine BI-Plattform im Einsatz haben. Damit schränken sie sich selbst hinsichtlich der Nutzung von Unternehmensdaten ein und gelangen dadurch weniger schnell zu wichtigen Erkenntnissen. Offene Systeme schaffen an dieser Stelle Abhilfe: Sie ermöglichen Unternehmen einen direkten und effizienten Zugang zu Informationen, die ihren Geschäftsanforderungen entsprechen. In Multi-Cloud-Umgebungen ist es unerlässlich, dass Anwender steten Zugang zu den für sie relevanten Daten und Erkenntnissen bekommen, um schnell auf Trends und Veränderungen reagieren zu können.

Die Verbindung aus Multi-Cloud-Strategien und Business Intelligence wird in Zukunft immer mehr an Bedeutung gewinnen – auch für Unternehmen, die sich digital neu aufstellen wollen. Deshalb müssen Unternehmen schon heute der Frage nachgehen, was für sie, für ihren Technologie-Stack und ihre Geschäftsentwicklung entscheidend ist, um ihren Umgang mit Daten so effizient wie möglich zu gestalten.

Looker ist eine Plattform für Business Intelligence und Analytics, die ein Bestandteil der Daten- und Analyseplattform von Google Cloud ist. Sie geht über herkömmliche BI hinaus und bietet Datenerfahrungen, die wertvolle Geschäftseinblicke zum Zeitpunkt der Entscheidung liefern. Looker integriert Daten in Arbeitsabläufe und Produkte, damit Unternehmen Informationen im Webmaßstab wertschöpfend nutzen können.

Über den Autor: John O’Keeffe ist Director of Looker EMEA Sales bei Google Cloud.

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