Was ist Cloud-Analyse?

Cloud-Analyse bezieht sich auf eine Art der Datenanalyse, bei der Elemente der Datenanalyse wie Datenverarbeitungs- und Speichervorgänge in eine öffentliche oder private Cloud verschoben werden. Ähnlich wie lokale Datenanalysen helfen Ihnen Cloud-Analyselösungen, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Business Intelligence (BI)-Informationen abzuleiten. Sie erweitert jedoch diese Möglichkeiten, damit Sie mithilfe von Algorithmen und Cloud-Technologien mit enormen Mengen komplexer Geschäftsdaten arbeiten können. Diese Art der Analyse wird häufig mit künstlicher Intelligenz (KI) in Verbindung gebracht, wie z. B. Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL)-Modellen.

Cloud-Analysen im Cloud-Computing bieten viele der Funktionen, die herkömmliche Datenanalysen bieten. Anstatt jedoch alles lokal zu hosten, bietet die Cloud-Analyse die Komponenten, die das Erstellen, Bereitstellen, Skalieren und Verwalten von Datenanalysen in der Cloud in der Infrastruktur eines Drittanbieters unterstützen.

Beispiele für Cloud-Analyselösungen sind Cloud Data Warehouses für Unternehmen, Data Lakes sowie On-Demand-BI und Marketinganalysen.

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Wie funktioniert die Cloud-Analyse?

Cloud-Analysen funktionieren ähnlich wie andere Arten von Cloud-Computing und stellen skalierbare Cloud-Ressourcen und leistungsstarke Analysetools in einer öffentlichen oder privaten Cloud bereit. Sie können bei Bedarf zu abobasierten oder „Pay as you go“-Preisen auf Dienste und Lösungen zugreifen.

In der Regel verwaltet und pflegt der Anbieter von Cloud-Analysen die Anwendung oder den Dienst, sodass Sie sich mehr auf das Generieren von Erkenntnissen konzentrieren können, ohne sich über Skalierung, Leistung oder Zuverlässigkeit Gedanken machen zu müssen. Sie können alle Aspekte des Datenanalyseprozesses in die Cloud verschieben oder ein Hybridmodell einführen, bei dem bestimmte Elemente in die Cloud verschoben werden, um die Kosten zu senken oder die Leistung zu verbessern, während der Rest lokal bleibt.

Beispielsweise können Sie ein Cloud-Data-Warehouse für Unternehmen verwenden, um große Mengen an Geschäftsdaten zu speichern, die aus verschiedenen Datenquellen stammen, einschließlich lokaler und cloudbasierter Datenquellen und Geschäftsanwendungen. Von dort aus können Sie Cloud-Analysetools verwenden, um eine Vielzahl von Anwendungsfällen für Datenanalysen durchzuführen, z. B. Cloud-Berichte, Streamanalysen, Analysen zu Prognosezwecken oder maschinelles Lernen. Sie können auch Analysen und Dashboards in andere Anwendungen und Systeme einbetten.

Arten von Cloud-Analysen

Je nach ausgewählter Umgebung gibt es drei Haupttypen von Cloud-Analysen im Cloud-Computing: öffentliche Cloud, private Cloud und Hybrid-Cloud.

Analysen öffentlicher Clouds werden in einer öffentlichen Cloud mit mehrinstanzenfähiger Architektur angeboten. Das bedeutet, dass mehrere Organisationen dieselben Ressourcen und Dienste wie virtuelle Maschinen, Datenspeicherung und Datenverarbeitung verwenden können, ohne Daten weiterzugeben.

Auf Analysen privater Clouds kann eine einzelne Organisation in einer privaten Cloud zugreifen. Private Clouds bieten viele der Vorteile einer öffentlichen Cloud, befinden sich jedoch in einem lokalen Rechenzentrum oder werden extern auf dedizierten Servern in der IT-Infrastruktur eines Drittanbieters gehostet. Lösungen zur Analyse privater Clouds profitieren von erhöhter Datensicherheit und mehr Datenschutz. Skalierung und Wartung sind jedoch wesentlich teurer.

Bei Analysen von Hybrid-Clouds werden Analysen aus öffentlichen und privaten Clouds in einer Hybrid-Cloud-Umgebung kombiniert, in der nicht sensible Daten in der öffentlichen Cloud verarbeitet und gespeichert werden. Außerdem werden lokale Systeme oder eine private Cloud für eine kleinere Menge sensibler Daten mit strengeren Governance- oder Datenhoheitsanforderungen verwendet. Hybrid-Cloud-Analysen bieten Analysefunktionen unabhängig davon, wo sich Ihre Daten befinden, ob in einer öffentlichen Cloud, einer privaten Cloud oder in einer lokalen Umgebung.

Multi-Cloud-Analysen werden zunehmend zur Norm, da immer mehr Unternehmen Daten in mehreren öffentlichen Clouds speichern. Mit Lösungen für Multi-Cloud-Analysen können Sie ungeachtet des Speicherorts Informationen über alle Ihre Daten gewinnen, sodass Sie darauf zugreifen und sie analysieren können, ohne sie verschieben oder kopieren zu müssen.

Cloud-Analysefeatures und -funktionen

Sie verwenden Cloud-Analysen, wenn Sie mindestens ein oder mehrere kritische Elemente des Datenanalyseprozesses in der Cloud haben. Wie bereits von Gartner definiert, umfassen diese Elemente Datenquellen, Datenmodelle, Datenverarbeitung, Rechenleistung, Datenspeicherung und Analysemodelle.

Wenn Sie Lösungen und Tools in Betracht ziehen, suchen Sie nach den folgenden Cloud-Analysefunktionen, die mindestens eines der folgenden Merkmale bieten:

Datenquellen: Daten oder Ereignisse aus vielen verschiedenen Datenquellen wie Websites, ERP- und CRM-Systemen, mobilen Apps und sozialen Medien erfassen und aufnehmen. Einer der größten Vorteile der Cloud-Analyse ist die Datenintegration in Echtzeit. So können Sie strukturierte, unstrukturierte, Batch- und Streamingdaten ohne zusätzlichen Komplexitätsaufwand konsolidieren.

Datenmodelle: Cloudbasierte Datenmodelle bestimmen die Datenstruktur und wie Datenelemente zueinander in Beziehung stehen. Cloud-Anbieter sollten Cloud-Analyselösungen mit Datenmodellen anbieten, die den Daten Ihres Unternehmens und spezifischen Geschäftsanforderungen entsprechen.

Datenverarbeitung: Cloud-Analysen sollten Anwendungen und Funktionen für die Verarbeitung großer Datenmengen bieten, die von verschiedenen Systemen eingehen, um die Zeit für die Analyse und das Generieren von Erkenntnissen zu verkürzen.

Rechenleistung: Bei der Cloud-Analyse erfordert die Datenverarbeitung eine enorme Menge an Rechenleistung. Daher können Sie große Datasets im großen Maßstab aufnehmen, strukturieren, verarbeiten, speichern und analysieren. Die Nutzung öffentlicher Cloud-Ressourcen trägt dazu bei, dass Daten schnell verarbeitet und bereitgestellt werden können, ohne sich um Skalierungskapazitäten oder andere Bereitstellungsprobleme kümmern zu müssen.

Speicherung und Lagerhaltung: In den meisten Fällen lösen Cloud-Analysen viele Probleme bei der Speicherung und Verwaltung von Datenspeichern. Idealerweise sollte eine Cloud-Analyselösung einen erschwinglichen Cloud-Speicher zusammen mit anderen Diensten wie einem Data Warehouse bieten, die den Zugriff auf, die Weitergabe und die Bereitstellung von Daten an mehrere Plattformen erleichtern.

Analysemodelle: Cloud-Analysen sollten es Ihnen ermöglichen, vordefinierte erweiterte Analyse- und KI-/ML-Modelle zu nutzen und eigene zur Analyse komplexer Daten zu entwickeln, um Echtzeitvorhersagen, Prognosen und Entscheidungsfindungen zu verbessern.

Vorteile der Cloud-Analyse

Cloud-Analysen bietet viele Vorteile, die Ihrem Unternehmen dabei helfen können, sich stärker auf Daten zu konzentrieren und Ihre Betriebsabläufe zu verbessern. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Vorteile von Cloud-Analysen aufgeführt:

Konsolidierte Daten

Mit der Cloud-Analyse können Sie sich ganz einfach eine ganzheitliche Übersicht verschaffen, da all Ihre unterschiedlichen Datenquellen aus verschiedenen Geschäftssystemen an einem Ort zusammengeführt werden.

Skalierbarkeit

Cloud-Analysen nutzen On-Demand-Computing-Ressourcen, mit denen Sie die Speicher- oder Analysekapazität herauf- oder herunterskalieren können, um einen schnellen Zugriff auf Daten zu ermöglichen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Einfacher Zugriff

Die meisten Cloud-Analyselösungen bieten Selfservice- und einfachen Zugriff auf Daten, sodass Datenfachleute und andere geschäftliche Anwender auch ohne Fachwissen Analysen analysieren und umfassende Erkenntnisse gewinnen können.

Unterstützung für Hybridarbeit

Cloudbasierte Analysen erleichtern Mitarbeitern, Partnern und Kunden den Zugriff auf detaillierte Analysen – überall und auf jedem Gerät. Dateien und Berichte lassen sich schnell freigeben, was die Zusammenarbeit verbessert und die Zusammenarbeit in Echtzeit erleichtert.

Kosten senken

On-Premises-Analyselösungen sind teuer in der Anschaffung, Verwaltung, Wartung und Erweiterung. Mit Cloud-Analysen können Sie genau das Volumen an Rechen- und Speicherressourcen bereitstellen, das Sie benötigen, und zahlen nur für das, was Sie tatsächlich nutzen. Sie können auch automatisch hoch- oder herunterskalieren, wenn sich Ihre Anforderungen ändern.

Verbesserte Sicherheit

Führende Cloud-Anbieter bieten robuste Sicherheitsmaßnahmen und Datenverschlüsselung, um ein Höchstmaß an Sicherheit zu gewährleisten. Sie bieten auch erweiterte Funktionen für Datenzugriff, Compliance und Governance, Notfallwiederherstellung und Sicherheitsmonitoring, um die Daten zu schützen.

Anwendungsfälle für die Cloud-Analyse

Cloud-Analysen bieten Ihrem Unternehmen viele Vorteile: von schnelleren und genaueren Entscheidungen über das Zusammenfassen von mehr Daten für einen besseren Einblick in die Geschehnisse bis hin zur Entwicklung von Vorhersagemodellen mit Echtzeitdaten.

Beispielsweise werden cloudbasierte Lösungen für viele Arten von Analysen implementiert, z. B. für Website-Traffic und Vertrieb, Marketing- und Social-Media-Plattformen, Finanzdienstleistungen und operative Leistung. Die Möglichkeit, sofort auf Daten zuzugreifen und diese zu aktivieren, hilft Ihnen, bessere Entscheidungen im richtigen Moment zu treffen und zu visualisieren, wie unterschiedliche Strategien und Taktiken funktionieren.

Cloud-Analysen werden auch häufig für die Modernisierung von Data Warehouses und Data Lakes von Unternehmen verwendet. Auf diese Weise können Sie Daten erfassen, einbinden und analysieren, während sie generiert werden, um die Business Intelligence zu verbessern. Gleichzeitig können Sie den Zeit- und Kostenaufwand für die Bereitstellung von Dateneinblicken reduzieren.

Mit Cloud-Analysen lassen sich eine Vielzahl von Anwendungsfällen realisieren, z. B.:

Einheitliche Analyseplattformen zum Aufbau einer Single Source of Truth erstellen
Data Warehouses für das Erfahrungsmanagement erstellen, um Erfahrungen und Dienste für Kunden, Mitarbeiter und Anbieter zu verbessern
Mithilfe von Kundendaten neue Zielgruppen und potenzielle Kunden identifizieren
Preise auf der Grundlage dynamischer Marktbedingungen optimieren
Nachfrage, Kaufneigung und Customer Lifetime Value prognostizieren
Beschleunigung der Datenanalyse genomischer Daten zur Verbesserung der Forschung und Entwicklung in den Bereichen Medizin und Biowissenschaften
Analyse der Infrastruktur und Cloud-Nutzung, um die Leistung zu verbessern und Cloud- oder IT-Kosten zu optimieren

Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie mit intelligenten Lösungen für Cloud-Analysen datengestützte Transformation und Innovation vorantreiben können.