Was ist Cloud-Analyse?

Cloud-Analysen sind eine Art der Datenanalyse, bei der Elemente der Datenanalyse wie Datenverarbeitungs- und Speichervorgänge in eine öffentliche oder private Cloud verlagert werden. Ähnlich wie bei lokalen Datenanalysen helfen Ihnen Cloud-Analyselösungen, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Business-Intelligence-Erkenntnisse zu gewinnen. 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 gleichen Funktionen wie die herkömmliche Datenanalyse. 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.

Wie funktioniert die Cloud-Analytik?

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.

Sie könnten beispielsweise ein Cloud-Data-Warehouse für Unternehmen verwenden, um riesige Mengen an Geschäftsdaten zu speichern, die aus verschiedenen Datenquellen stammen, darunter lokale und cloudbasierte Datenquellen und Geschäftsanwendungen. Anschließend können Sie mit Cloud-Analysetools eine Vielzahl von Anwendungsfällen für die Datenanalyse umsetzen, z. B. Cloud-Berichte, Streaming-Analysen, prädiktive Analysen, Machine Learning oder das Einbetten von Analysen und Dashboards in andere Anwendungen und Systeme.

Arten von Cloud-Analysen

Je nach der von Ihnen gewählten 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.

Private Cloud-Analysen werden von einer einzelnen Organisation in einer privaten Cloud aufgerufen. Private Clouds bieten viele der gleichen Vorteile wie eine öffentliche Cloud, befinden sich aber 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. Sie sind jedoch viel teurer in der Skalierung und Wartung.

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. Die Hybrid-Cloud-Analyse bietet Analysefunktionen für alle Ihre Daten, unabhängig davon, ob sie sich in einer öffentlichen Cloud, einer privaten Cloud oder lokal befinden.

Multi-Cloud-Analysen werden immer häufiger, 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-Analysefunktionen

Sie nutzen Cloud-Analysen, wenn Sie mindestens ein oder mehrere kritische Elemente des Datenanalyseprozesses in der Cloud haben. Wie von Gartner definiert, gehören dazu 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 und spezifischen Geschäftsanforderungen Ihres Unternehmens 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. Durch die Nutzung öffentlicher Cloud-Ressourcen können Daten schnell verarbeitet und bereitgestellt werden, ohne dass Sie sich um die Skalierung der Kapazität oder andere Bereitstellungsprobleme kümmern müssen.

Speicherung und Data Warehousing: In den meisten Fällen löst die Cloud-Analyse viele Probleme bei der Speicherung und Wartung von Datenspeichern. Idealerweise bietet eine Cloud-Analyselösung kostengünstigen Cloud-Speicher zusammen mit anderen Diensten wie einem Data Warehouse, das den Zugriff, die Freigabe und die Bereitstellung von Daten auf mehreren Plattformen erleichtert.

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-Analytik

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

Cloud-Analysen erleichtern es, eine ganzheitliche Übersicht zu erhalten, indem alle 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 nach oben oder unten skalieren können, um einen schnellen Zugriff auf Daten zu ermöglichen und schneller fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Einfacher Zugriff

Die meisten Cloud-Analyselösungen bieten Self-Service und einfachen Datenzugriff, sodass Datenexperten und andere geschäftliche Nutzer Daten analysieren und detaillierte Statistiken erhalten können, ohne über Fachwissen zu verfügen.

Unterstützung für hybride Arbeitsmodelle

Cloudbasierte Analysen ermöglichen es Mitarbeitern, Partnern und Kunden, von überall und auf jedem Gerät auf detaillierte Analysen zuzugreifen. Dateien und Berichte lassen sich schnell freigeben, was die Zusammenarbeit fördert und es Teams ermöglicht, in Echtzeit zusammenzuarbeiten.

Kosten senken

Lokale Analyselösungen sind teuer in der Anschaffung, Verwaltung, Wartung und Erweiterung. Mit Cloud-Analysen können Sie genau die Menge an Rechenleistung und Speicher bereitstellen, die Sie benötigen, und zahlen nur für das, was Sie 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. Außerdem bieten sie erweiterte Funktionen für Datenzugriff, Compliance und Governance, Notfallwiederherstellung und Sicherheitsmonitoring, um Daten zu schützen.

Anwendungsfälle für Cloud-Analysen

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, etwa für Website-Traffic und Umsatz, Marketing- und Social-Media-Plattformen, Finanzdienstleistungen und operative Leistung. Wenn Sie sofort auf Daten zugreifen und diese aktivieren können, sind Sie in der Lage, bessere Entscheidungen zu treffen und zu sehen, wie sich verschiedene Strategien und Taktiken auswirken.

Ein weiterer häufiger Anwendungsfall für Cloud-Analysen ist die Modernisierung von Data Warehouses und Data Lakes. So können Sie Daten erfassen, integrieren und analysieren, sobald sie generiert werden, um die Business Intelligence zu verbessern und gleichzeitig den Zeit- und Kostenaufwand für die Bereitstellung von Dateneinblicken zu reduzieren.

Cloud-Analysen ermöglichen eine Vielzahl von Anwendungsfällen, wie zum Beispiel:

Einheitliche Analyseplattformen schaffen, um eine zentrale Informationsquelle zu erstellen
Data Warehouses für das Erfahrungsmanagement erstellen, um die Erfahrungen und Dienstleistungen für Kunden, Mitarbeiter und Anbieter zu verbessern
Neue Zielgruppen und potenzielle Kund*innen anhand von Kundendaten identifizieren
Preise basierend auf dynamischen Marktbedingungen optimieren
Vorhersage von Nachfrage, Kaufneigung und Customer Lifetime Value
Beschleunigung der Datenanalyse von Genomdaten zur Verbesserung der Forschung und Entwicklung in den Bereichen Medizin und Biowissenschaften
Infrastruktur und Cloud-Nutzung analysieren, um die Leistung zu verbessern und Cloud- oder IT-Kosten zu optimieren

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