Revolutionäre Veränderungen für Daten und die Cloud: Sechs Vorhersagen für 2021

Vorhersagen zu treffen kann eine echte Herausforderung sein, da eine Vorhersage immer auch von einem bestimmten Zeitraum abhängig ist. Im Jahr 2020 habe ich jedoch einige Trends hinsichtlich der Cloud-Nutzung erlebt, die für gewisse Veränderungen im Jahr 2021 wegweisend werden dürften.

Als es zur Internet-Revolution kam, arbeitete ich als Netzwerktechniker. Daher erkenne ich durchaus die Anzeichen einer weiteren Revolution, die sich dieses Mal rund um das Thema Cloud und Daten drehen wird. Doch nur wer angemessen und rechtzeitig auf die Anzeichen für eine Veränderung reagiert, wird aus den bevorstehenden Umwälzungen als Gewinner hervorgehen.

Hier sind einige Veränderungen, die meiner Meinung nach demnächst auf uns zukommen und im neuen Jahr wichtig werden dürften.

1. In der nächsten Phase des Cloud-Computing geht es um die Vorteile der Transformation, nicht nur um die Kosten.

Ab 2021 werden Cloud-Modelle eine regulierte Datenarchitektur umfassen, wobei Analysen und KI immer häufiger im gesamten Unternehmen eingeführt werden. In der Vergangenheit traten spannende Entwicklungen auf, die zu regelrechten Wellen bei der Einführung der Cloud geführt haben. Die erste Welle der Cloud-Migration wurde durch Anwendungen als Dienst ausgelöst. So erhielten Unternehmen die Tools, um schneller und sicherer für bestimmte Anwendungszwecke zu entwickeln, z. B. CRM. Den zweiten großen Schub gab es, als viele Unternehmen ihre Infrastruktur modernisierten, um sich von der Instandhaltung ihrer physischen Rechenzentren zu lösen.  

Das war für Unternehmen alles sehr nützlich, aber die Entwicklungen, die wir 2020 gesehen haben, zeigen, dass uns die dritte Phase — die digitale Transformation — nun unmittelbar bevorsteht. Dabei wird sich nun allmählich zeigen, welche Vorteile die Transformation Ihres Unternehmens mit sich bringt. Zu den positiven Resultaten gehören die Einbeziehung von Datenanalysen sowie KI/ML in tägliche Geschäftsprozesse, die tiefgreifende Auswirkungen auf alle Branchen und der Gesellschaft als Ganzes mit sich bringen.

2. Compliance kann nicht nur eine Ergänzung sein.

Das moderne Cloud-Modell muss Prüfungen rund um Datenhoheit und Zugänglichkeit bestehen können. Dadurch wird sich die Art und Weise verändern, wie Unternehmen Geschäfte tätigen, und zum großen Teil auch, wie unsere Gesellschaft funktioniert. Selbst große, traditionelle Unternehmen wechseln in die Cloud, um dringenden Anforderungen nachzukommen, etwa neu eingeführten Bestimmungen. Für Unternehmen steht jetzt zu viel auf dem Spiel, um wichtige Komponenten wie Sicherheit und Datenschutz zu ignorieren.

Einer der Hauptgründe, warum die Cloud — und insbesondere Google Cloud — für bessere Datenanalysen so wichtig ist, dreht sich um die Fragen zu Compliance und Governance. Auf der ganzen Welt legen Unternehmen jeder Größe immer mehr Wert auf Sicherheit, Datenschutz und Datenhoheit. Ein Großteil der im Jahr 2021 zu erwartenden digitalen Transformationen wird erfolgen, da sie unumgänglich sind, aber möglich macht sie erst die Cloud von heute. Google Cloud ist eine Plattform, die maßgeblich auf diesen fundamentalen Anforderungen beruht. Unternehmen können so den Umstieg zur Cloud mit der Gewissheit vornehmen, dass ihre Daten bestmöglich geschützt werden.  

3. Eine offene Infrastruktur wird sich durchsetzen.

Bis 2021 werden mindestens 80 % der Unternehmen eine Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Strategie ergreifen. Cloud-Kunden möchten im Hinblick auf ihre Arbeitslasten über verschiedene Möglichkeiten verfügen. Eine offene Infrastruktur und offene APIs sind der Weg in die Zukunft und an dieser Philosophie der Offenheit sollten sich alle Organisationen orientieren. Kein Unternehmen kann es sich erlauben, dass seine wertvollen Daten an einen bestimmten Anbieter oder Dienst gebunden sind.

Dieser aufkommende Standard der Offenheit bedeutet, dass Multi-Cloud- und lokale Datenquellen sehr bald zusammenkommen werden. Dabei können Unternehmen mit den richtigen Tools mehrere Cloud-Dienste gemeinsam nutzen, sodass sie von den Vorteilen jeder einzelnen Cloud Gebrauch machen können — so als wäre alles eine einzige Infrastruktur. Der massive Umschwung in Richtung Offenheit und Cloud bringt auch einen Umstieg auf aussagekräftigere Daten-Assets und bessere Datenanalysen mit sich. Wenn Sie im vergangenen Jahr überrascht festgestellt haben, wie viele Datenquellen es in Ihrem Unternehmen gibt oder wie viele Daten erfasst werden, sind Sie nicht alleine. Anhand einer offenen Infrastruktur können Sie sich für den Weg in die Cloud entscheiden, der am besten zu Ihrem Unternehmen passt.

Zudem sind Datenlösungen wie Looker und BigQuery Omni speziell auf die Arbeit in einer offenen API-Umgebung auf unserer offenen Plattform ausgelegt, damit Sie den sich ständig verändernden Datenquellen immer einen Schritt voraus sind.

4. KI und ML effektiv zu nutzen, wird keinen Abschluss in Data Science mehr erfordern.

Data Science, mit dem gesamten Fachwissen und den spezialisierten Tools, die bislang wichtig sind, sollte nicht mehr in den Händen einiger weniger Privilegierter liegen. Teams im gesamten Unternehmen sollten Zugang zur Leistungsfähigkeit der Data Science haben, zu Funktionen wie ML-Modellierung und KI, ohne dazu eine vollständig neue Disziplin erlernen zu müssen. Für viele Mitglieder dieser Teams erhalten ihre Arbeit und die Entscheidungen, die sie treffen müssen, dadurch neue Impulse. Wenn sie bisher keine Daten verarbeitet haben, werden sie nun damit beginnen.

Dank dieser Möglichkeit, im gesamten Team die Leistungsfähigkeit von Analysen zu nutzen, werden Unternehmen in der Lage sein, Daten weitaus schneller zu erfassen, zu analysieren und entsprechend rascher zu handeln als Unternehmen, die weiterhin auf herkömmliche abgekoppelte Data-Science-Modelle setzen. Das sorgt für höhere Produktivität und besser fundierte Entscheidungen, weil Mitarbeiter:innen die Tools zur Verfügung stehen, um Daten on demand zu erfassen, zu sortieren und zu teilen. Teams mit Erfahrung im Bereich Data Science, die normalerweise Daten zusammenstellen und analysieren sowie Präsentationen erstellen würden, haben somit mehr Zeit, sich auf Aufgaben zu konzentrieren, die besser ihren Fähigkeiten und ihrer Ausbildung entsprechen.

Mit der Infrastruktur von Google Cloud sowie unseren Daten- und KI/ML-Lösungen ist es ganz einfach, Daten in die Cloud zu übertragen und zu analysieren. Tools wie Connected Sheets, Data QnA und Looker sorgen dafür, dass alle Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter Datenanalysen durchführen können, ganz gleich, ob sie zertifizierte Datenanalysten oder Data Scientists sind oder nicht.

5. Immer mehr Unternehmensdaten weltweit müssen in Echtzeit verarbeitet werden.

Wir werden schon bald an den Punkt gelangen, an dem die Daten aus der Cloud die Daten aus Rechenzentren abhängen. Grund dafür ist, dass die weltweite Menge an Daten bis 2025 wohl um 61 % zunehmen wird, und zwar auf 175 Zettabyte. Das sind immens viele Daten, was Unternehmen eine wahre Fundgrube an Möglichkeiten eröffnet. Die Herausforderung besteht darin, den Nutzen der Daten im entsprechenden Moment zu erfassen. Bereits gespeicherte Daten im Blick zu behalten, kann informativ sein, aber immer mehr Anwendungsfälle erfordern unverzügliche Informationen, insbesondere wenn es darum geht, auf unerwartete Ereignisse zu reagieren. Einen Netzwerk-Sicherheitsverstoß mithilfe von Echtzeitdaten im ersten Moment zu identifizieren und zu stoppen und unmittelbar darauf zu reagieren, hat beispielsweise beträchtliche Folgen für ein Unternehmen. Durch diesen einen Moment lassen sich unzählige Arbeitsstunden und hohe Kosten zur Behebung des Schadens vermeiden.

Wir verwenden dieselbe Methode, um unseren Kunden bei der Abwehr von DDoS-Angriffen zu helfen. Wenn uns das Jahr 2020 eines gelehrt hat, dann, dass Unternehmen künftig mehr denn je in der Lage sein müssen, unmittelbar auf unerwartete Probleme zu reagieren.

Echtzeitdaten revolutionieren zwar die Geschwindigkeit, mit der wir Daten erfassen, aber die am wenigsten erwartete, jedoch unglaublich nützliche Datenquelle sind Vorhersageanalysen. Üblicherweise werden Daten nur aus der physischen Welt erfasst. Die einzige Möglichkeit für die Zukunft zu planen, bestand also bislang darin, auf die Ergebnisse physischer Tests zu setzen. Mit Vorhersagemodellen und KI/ML-Tools wie BigQuery ML können Unternehmen nun Simulationen auf Grundlage von realen Szenarien und Informationen durchführen. So erhalten sie Daten zu Umständen, unter denen Tests im physischen Umfeld nur schwer möglich, teuer oder sogar völlig unmöglich wären. 

6. Mehr als 50 % der Data Lakes werden auf mehrere Clouds und lokale Rechenzentren verteilt sein.

Uns ist klar, dass die Auswahl der passenden Dienste für die jeweiligen Anwendungsfälle kompliziert sein kann. Während die Cloud eine Vielzahl von Chancen zur optimalen Nutzung von Daten eröffnet, bedeutet die Tatsache, dass so viele Unternehmen auf diese Cloud-Lösungen umsteigen, dass Unternehmen eine solide digitale Strategie benötigen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Und das gilt auch für das Speichern ihrer Daten. Viele Unternehmen entscheiden sich aufgrund der Flexibilität für eine Multi-Cloud-Lösung, insbesondere da ihnen auf diese Weise zahlreiche Optionen zur Verfügung stehen. In der Cloud erfolgt das Speichern von Daten entweder in Form eines Data Warehouse, in dem hauptsächlich strukturierte Daten gespeichert werden, damit alles leicht auffindbar ist, oder in Data Lakes, in denen alle Daten eines Unternehmens unabhängig von der Struktur zusammengefasst werden.

Der bereits laufende Trend wird sich fortsetzen, wobei die Grenze zwischen Data Lakes und Data Warehouses weiter verschwimmen wird. Google Cloud bietet eine Vielzahl von Data-Lake-Modernisierungslösungen, die Unternehmen die Fähigkeit verleihen, unstrukturierte Daten sowie KI/ML-Lösungen einzubinden, um sich in Data Lakes besser zurechtzufinden, Erkenntnisse zu gewinnen und die Zusammenarbeit zu fördern.

Was ist der nächste Schritt für Ihr Unternehmen?

Rasche technologische Veränderungen, wie wir sie derzeit erleben, können zwar überwältigend sein, aber sie sind zugleich auch sehr spannend. Bereits in naher Zukunft werden Sie in der Lage sein, in Echtzeit auf Probleme zu reagieren, geschäftlichen Nutzer:innen Daten unverzüglich zur Verfügung zu stellen und den gesamten Lebenszyklus aller Daten eindeutig nachzuvollziehen. Seien auch Sie ein Teil davon.

Als weiteres Vorgehen empfehlen wir Ihnen unsere Anleitung zur Erstellung eines modernen Data Warehouse. Zusätzlich erfahren Sie im Bericht Turning Data Into Unmatched Business Value von Harvard Business Review Analytic Services, wie Unternehmen mit erstklassigen Datenstrategien ihre Geschäftsergebnisse verbessern.