Cloud-basiertes Datenmanagement: Vorteile und Herausforderungen

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">1</span><h2 class="c-blog_head" id="1. Einführung in Cloud-basiertes Datenmanagement">Einführung in Cloud-basiertes Datenmanagement</h2></div>

Daten sind die Schlüsselressource für die strategische Entscheidungsfindung. Sie ermöglichen tiefgreifende Einblicke, unterstützen die Identifizierung von Trends und zukunftsweisender Lösungen. Gleichzeitig ist die Vernetzung und Aufbereitung der Datenmengen aus verschiedenen Quellen wie Produktion, internen Geschäftsanwendungen oder Social Media eine komplexe Herausforderung. Um das volle Potenzial der Daten zu erschließen und den Fokus mehr auf ihre Nutzung als auf ihre Aufbereitung zu legen, benötigen Unternehmen eine skalierbare, flexible und kosteneffiziente Lösung: Cloud-basiertes Datenmanagement.

Definition: Was ist Cloud-Datenmanagement?

Cloud-Datenmanagement bezeichnet die Verwaltung, Speicherung und Verarbeitung von Daten mithilfe von Cloud-Ressourcen und -Diensten. Im Gegensatz zur On-Premise-Datenverwaltung, werden die Daten deshalb nicht auf lokalen Servern gespeichert, sondern auf die Infrastruktur von Cloud-Plattformen verlagert.

Warum ist Cloud-Management für Unternehmen wichtig?

Aufgrund der flexiblen Skalierbarkeit entscheiden sich immer mehr Unternehmen für Cloud-basiertes Datenmanagement. Je nach Bedarf kann zusätzlicher Speicherplatz oder Rechenleistung aktiviert werden, ohne in Personal, Räumlichkeiten oder technische Infrastruktur investieren zu müssen. Viele Unternehmen haben außerdem erkannt, dass durch die Implementierung moderner Cloud-Managementsysteme, Geschäftsprozesse einfacher und schneller abzuwickeln sind. Die ebenso flexible Integrationsinfrastruktur benötigt weit weniger Zeit, um Daten aus einer Anwendung zu gewinnen und für Entscheidungen zu nutzen. Ihr Datenmanagement gewinnt an Struktur, und Geschäftsprozesse werden deutlich agiler.

Wie setzt man Cloud-Datenmanagement ein?

Cloud-Datenmanagement rückt die Nutzung von Daten in den Vordergrund und betont deren strategische Bedeutung für Prozesse, Entscheidungen und Innovationen. Wie stark es die datenzentrierte Denkweise im Unternehmen beeinflusst, zeigt sich unter anderem an den stetig wachsenden Aufgaben und Anwendungsfällen:

• Datenanalyse und Business Intelligence (BI)
• Big Data-Verarbeitung
• Data Lakes
• IoT-Datenmanagement
• Deep Learning und Machine Learning
• Speicherung und Archivierung
• Datenintegration und ETL
• Kollaborative Datenarbeit
• Backup und Notfallwiederherstellung
• Air Gap-Sicherungen
• Compliance und Data Governance
• Entwicklung und Testumgebungen

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">2</span><h2 class="c-blog_head" id="2. Vorteile und Herausforderungen des Cloud-Managements">Vorteile und Herausforderungen des Cloud-Managements</h2></div>

In der nahezu grenzenlosen Sphäre der Cloud verbergen sich nicht nur eine Fülle von Möglichkeiten, sondern auch einige Herausforderungen. Während Unternehmen die Vorteile des Cloud-Managements nutzen, um Agilität, Skalierbarkeit und Innovation zu fördern, müssen sie sich gleichzeitig der Verantwortung stellen, die mit der Verwaltung und Sicherung ihrer Daten, hinsichtlich Sicherheit, Datenschutz und Compliance, in der virtuellen Wolke einhergeht.  

Welchen Mehrwert bietet das Cloud-Datenmanagement?

Cloud-Datenmanagement öffnet die Tür zu Flexibilität und Kosteneffizienz. Unternehmen können ihre Dateninfrastruktur problemlos an sich ändernde Anforderungen anpassen, ohne für teure Hardware oder Wartungskosten aufkommen zu müssen. Wenn Speicherressourcen erweitert werden müssen, kann dies nach dem „Pay-as-you-go“-Prinzip erfolgen: Nur die tatsächlich verbrauchte Kapazität wird berechnet. Die Erweiterung der Infrastruktur erfolgt in der Regel rasch in kürzester Zeit und unkompliziert, sodass innovative Projekte sofort gestartet und neue Technologien unmittelbar genutzt werden können.

In vielen Unternehmen existieren hybride Lösungen. Daten befinden sich sowohl in On-Premise-Systemen als auch in Cloud-Lösungen. Mit Cloud-Datenmanagement können die unterschiedlichen Quellen zusammengeführt werden, um sie zentral und einheitlich zu organisieren. Es entsteht eine solide Datenlandschaft, die wiederum die spezifische Weiterverarbeitung begünstigt. Einzelne Nutzer können ihre Daten eigenverantwortlich organisieren und deren Nutzbarkeit fördern, ohne dabei auf die Unterstützung von IT-Experten angewiesen zu sein.

Besonders deutlich zeigt sich der Mehrwert von Cloud-Management, wenn eine Notfallwiederherstellung erforderlich wird. Durch die Nutzung von Cloud-Ressourcen können Unternehmen robuste Sicherungslösungen implementieren, die im Falle von Datenverlust oder Cyberangriffen eine schnelle und effektive Wiederherstellung ermöglichen. Die Cloud ermöglicht automatische Backups auf entfernten Server, wodurch die Daten vor physischen Schäden oder lokalen Angriffen geschützt sind. Im Ernstfall können Unternehmen auf diese gesicherten Daten zugreifen, ihre Systeme zügig wiederherstellen, Ausfallzeiten minimieren und die Geschäftskontinuität gewährleisten.

Was sind die Herausforderungen und Chancen des Cloud-Datenmanagement?

Cloud-Datenmanagement ist komplex und umfasst mehr als die reine Speicherung von Daten in der Cloud. Um die Vielschichtigkeit optimal auszuschöpfen, müssen daher auch einige operative und strategische Herausforderungen bewältigt werden. Zu den wichtigsten gehören:

• Compliancemanagement: Compliance und regulatorische Anforderungen wie Datenschutz und Datensicherheit stehen in den meisten Unternehmen bereits auf der Agenda. Mit der Speicherung und Verarbeitung von Daten in Cloud-Umgebungen wird der Anspruch an saubere Rahmenbedingungen je nach Branche und Aktionsradius nochmals erweitert. Unternehmen stehen hier vor der großen Herausforderung, regulatorische Maßnahmen abzubilden, ohne dafür die Vorteile des effektiven und kosteneffizienten Datenmanagements aufs Spiel zu setzen.
  
  Moderne Cloud-Dienstleister stellen dafür eigene Compliance-Tools bereit, um Unternehmen die Einhaltung spezifischer Vorschriften und Anforderungen zu erleichtern. Ebenso können Mechanismen zur Überwachung und Einhaltung von Compliance-Standards genutzt werden.

• Reflektion der Ist-Architektur: Die Bewertung der Ist-Architektur ist eine entscheidende Aufgabe, um festzustellen, welche Systeme und Daten für die Migration in die Cloud geeignet sind oder weiterhin lokal gehostet werden sollen. Das Ziel der Bewertung ist auch, herauszufinden, ob die bestehende Infrastruktur für das wachsende Datenvolumen in der Cloud ausgerichtet oder möglicherweise begrenzt ist.
  
  Die Integration veralteter Systeme in die Cloud stellt zwar eine komplexe Herausforderung dar und erfordert zusätzliche Investitionen, bietet jedoch eine bedeutende Möglichkeit, das Unternehmen zukunftsorientiert auszurichten. Diese Bemühungen tragen dazu bei, die Integrationsfähigkeit für weitere Technologien zu fördern und somit die Innovationskraft zu stärken.

• Kostenkontrolle: Unternehmen streben nach leistungsstarken Cloud-Lösungen, die ein breites Spektrum von Funktionen bieten, flexibel skalierbar sind und gleichzeitig Kostenersparnisse bringen. Die hohen Erwartungen erfordern allerdings eine sorgfältige Balance zwischen den vielfältigen Funktionen und der Wirtschaftlichkeit der Cloud-Dienste.
  
  Für Unternehmen ist es daher entscheidend, auf Cloud-Dienstleister zu setzen, die eine präzise Kostenkontrolle ermöglichen und Tools zur Überwachung und Optimierung von Ressourcen bereitstellen. Es entsteht eine Vielzahl von Mehrwerten für die Unternehmen:
  
  - Nutzungsanalyse
  - Identifikation von ineffizienten Aufgaben und Ressourcen
  - Erkennung von Optimierungspotenzialen
  - Kostensenkung

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">3</span><h2 class="c-blog_head" id="3. Zukunftsausblick und Trends im Cloud-Datenmanagement">Zukunftsausblick und Trends im Cloud-Datenmanagement</h2></div>

Cloud-Datenmanagement bietet eine Vielzahl von Entwicklungen in Richtung Integration, Variabilität und Automatisierung. Hier sind einige der relevanten Trends, die uns in den nächsten Jahren begleiten werden:

1. Multi-Cloud-Umgebungen: Unternehmen werden verstärkt die Vorteile der Diversifizierung von Cloud-Anbietern nutzen, um Risiken zu minimieren, die Flexibilität zu erhöhen und maßgeschneiderte Lösungen für ihre spezifischen Anforderungen zu implementieren.

2. Hybrid-Cloud-Plattformen: Lokale Kontrolle mit Cloud-Flexibilität - vor allem der öffentliche Sektor und stark regulierte Branchen werden diesem Trend noch stärker folgen, um eine ausgewogene Balance zwischen Sicherheit und Leistung zu erreichen.

3. Edge Computing: Cloud-Datenmanagement wird sich stärker darauf konzentrieren, Edge-Ressourcen wie bspw. lokale Server, intelligente Sensoren und dezentrale Speicherlösungen zu integrieren und zu verwalten. Dabei wird der Fokus auf die Datenverarbeitung nahe der Datenquelle gelegt. Verbesserte Geschwindigkeit in der Datenverarbeitung, übergreifende und effizientere Abläufe und eine verlässlichere Datenqualität sind das Ziel.

4. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML): KI und ML werden vermehrt in Cloud-Datenmanagement-Lösungen integriert, um automatisierte Analysen, Vorhersagen und Optimierungen zu ermöglichen. Die Verwaltung großer Datenmengen wird intelligenter und somit effizienter.

5. Echtzeit-Datenintegration: Immer mehr Unternehmen möchten auf ihre Daten in Echtzeit zugreifen, um schneller auf Marktveränderungen zu reagieren oder das Kundenerlebnis zu fördern. Echtzeit-Datenintegration wird damit zur Pflicht.

6. Datensicherheit: Steigen die Daten in der Cloud, nimmt auch das Risiko für Datenschutzverletzungen und Cyber-Angriffen zu. Datensicherheit wird zur Priorität, sodass sowohl Cloud-Anbieter als auch Unternehmen in weitere Sicherheitstechnologien investieren werden.

7. Low-Code/No-Code-Datenintegration & -analyse: Zeit ist Mangelware, ebenso die Anzahl der Datenexperten in einem Unternehmen. Der steigende Bedarf an einfach gestalteter Datenverwaltung ebnet den Weg für Low-Code/No-Code-Anwendungen, die auch mit begrenzten technischen Kenntnissen ausführbar sind.

8. Data Lakehouses: Das wachsende Volumen an strukturierten und unstrukturierten Daten rückt Data Lakehouses noch stärker in den Vordergrund. Sie ermöglichen die zentrale und skalierbare Datenspeicherung in der Cloud, gepaart mit leistungsfähigen Datenverarbeitungsfunktionen für umfassende Analysen und Business Intelligence.