„Cloud Computing wird auch im Bereich Analytics zum Alltagsgegenstand werden“ Karin Sondermann zu Marktpotential, Aufgaben und Prognosen von Cloud BI

Technologie, Zukunftsaussichten, Geschäftsmodelle – um möglichst viele spannende Aspekte des Themas Cloud aufzugreifen, hat Norman Bernhardt, Cloud-Spezialist bei pmOne, Experten in unterschiedlichen Funktionen befragt. Ihre Kernaussagen haben wir in eine Interview-Serie gepackt. Nach Stefan Sexl und Dr. Wolfgang Martin äußert sich nun Technologie- und Cloud-Expertin Karin Sondermann zu Marktpotential, Aufgaben und Prognosen von Cloud BI.

Technologie, Zukunftsaussichten, Geschäftsmodelle – um möglichst viele spannende Aspekte des Themas Cloud aufzugreifen, hat Norman Bernhardt, Cloud-Spezialist bei pmOne, Experten in unterschiedlichen Funktionen befragt. Ihre Kernaussagen haben wir in eine Interview-Serie gepackt. Nach Stefan Sexl und Dr. Wolfgang Martin äußert sich nun Technologie- und Cloud-Expertin Karin Sondermann zu Marktpotential, Aufgaben und Prognosen von Cloud BI (Business Intelligence).

 

Frau Sondermann, was verstehen Sie unter einem Cloud Data Warehouse beziehungsweise Data Warehouse as a Service?

Für mich ist es eine zentrale Informationsquelle, die als Dienst zur Verfügung steht. Für die Nutzung dieser Systeme zahle ich einen entsprechenden Obolus. Wünschenswert wäre es zudem, ein generisches System zu haben, um Auswertungen zu machen und individuelle Algorithmen darin konfigurieren zu können.

 

Genügt es, das klassische Data Warehouse eines Unternehmens auf Cloud-Technologie umzustellen oder gehört noch mehr dazu?

Es gehört noch mehr dazu. Es handelt sich nicht nur um einen Migrationsansatz, sondern es kommen weitere neue Services und Daten hinzu. Diese besitze ich zum Teil gar nicht selbst, sondern sie werden automatisch generiert und aggregiert, um mir bessere Analyseinformationen zu ermöglichen. Diesen Ansatz finde ich sehr interessant. Und danach sollte sich auch das Entgelt richten. Vielleicht wird es in Zukunft verschiedene Grade eines Data Warehouse geben.

 

Sehen Sie hier neue Geschäftsideen?

Absolut. Dabei stehen weniger technische als vielmehr geschäftliche Aspekte im Vordergrund. Prinzipiell können solche Modelle als eine Art Marktplatz oder Data Warehouse Community bezeichnet werden. Wenn ich also einen Anspruch an eine DWH-Funktionalität habe, dann muss diese beispielsweise für eine Bank anders aussehen als für eine Health-Care-Organisation. Grundlegend müssen aber immer bestimmte Möglichkeiten gegeben sein, wie das Einsammeln von Daten, das Anbieten von Algorithmen und die Auswertung von Kennzahlen. Und das Ganze muss möglichst komfortabel und ergonomisch auf modernen User-Devices abbildbar sein. Schließlich spielt auch Skalierbarkeit und Flexibilität eine große Rolle, denn sonst brauche ich kein Cloud DWH. Aus Nutzersicht würde ich insgesamt gerne auf die technischen Diskussionen rund um das Thema Cloud verzichten, das sollte Sache des Anbieters sein.

 

Was behandeln die Lösungen in einer Private Cloud inhaltlich und fachlich? Wo gibt es Schwachstellen?

Die mir bekannten Lösungen haben hauptsächlich mit Finanzkonsolidierung zu tun, zum Beispiel im Risikomanagement-Bereich von Banken. Es geht also im Großen und Ganzen um Risikoauswertungen. Die Lehman-Brothers-Thematik hat beispielhaft gezeigt, dass Analysen alleine nicht ausreichen. Wenn noch zu viele manuelle Schritte enthalten sind, entsteht das Problem mangelnder Datenkonsistenz. Darüber hinaus gibt es keine Standardreports, die sich per Knopfdruck erstellen lassen. Vielmehr heißt es tage- oder gar wochenlang darauf zu warten. Das ist vor allem auf Geschäftsleitungsebene nicht tolerierbar, und genau da muss man ansetzen. Speziell betroffen sind Banken, denn sie sind aufgrund regulatorischer Verschärfungen einem großen Druck ausgesetzt.

 

Sehen Sie eine Verbindung zwischen Big Data und Cloud Computing?

Es besteht auf jeden Fall ein Zusammenhang. Cloud Computing sehe ich als die technische Voraussetzung für Big Data als funktionale Anwendung. Für Big Data werden schlichtweg die Kapazitäten einer Cloud benötigt, für die Skalierung, die Parallelisierung von Rechenoptionen oder Rechnersystemen sowie für In-Memory-Thematiken als untergeordnete Technik. Und eben dieses Paket bietet die Kategorie Cloud Computing. Darüber liegt noch ein fachliches, operationales Element wie die Big Data-Analyse. Das ist für mich mehr das analytische Verfahren mit riesigen Datenmengen. Mir stellt sich dabei die Frage, ob das Thema Data Warehouse mit eben diesem Begriff in Zukunft überhaupt noch existieren wird. Möglicherweise wird es eine andere Rubrik und Bezeichnung dafür geben, vielleicht Realtime Analytics oder Predictable Analytics. Dahinter stecken dann Systeme, die aggregieren können – und zwar nicht in einem Zwischenspeicher, sondern direkt In-Memory.  Und der Begriff Cloud Computing wird Commodity werden und in fünf Jahren wird niemand mehr darüber reden. Dann wird es heißen: Wie kann ich meine Unternehmenssteuerung effizient gestalten? Und zwar so, dass ich bis zu jedem Device eine saubere Visualisierung habe.

 

Woran liegt es, dass Europa, speziell Deutschland, bei der Verbreitung und Akzeptanz von Cloud-Lösungen vergleichsweise zurücksteht?

In Amerika werden Cloud-Systeme von öffentlichen Anbietern ganz selbstverständlich genutzt. In Europa, vor allem in Deutschland, ist man hingegen etwas zurückhaltender. Das liegt vor allem an unseren speziellen Regularien und Datenschutzthematiken. Es gibt aber auch noch ein paar weitere, ganz zentrale Aspekte: Zum einen die Performance, also der Datentransfer, bei dem Deutschland hinter anderen Ländern wie den USA zurücksteht. Eine weitere Hürde sehe ich im mangelnden Vertrauen in externe Data Center. Der Mittelstand lebt von vertrauten Beziehungen zu seinem Systemprovider. Und der Systemprovider ist nicht unbedingt derjenige, der zu Cloud-Lösungen rät – die kannibalisieren schließlich sein Geschäft. Da greift ein Zahnrädchen noch nicht so richtig ins andere, aber wir arbeiten daran, das zu ändern.

 

Welche Eigenschaften müsste aus Ihrer Sicht ein System aufweisen, um optimal für die Cloud geeignet zu sein?

Das Allerwichtigste sind standardisierte Schnittstellen, und zwar bezogen auf das Rein- und Rausladen. Die müssen ganz sauber und für jeden nachvollziehbar dokumentiert sein. Transparenz und Standards sind enorm wichtig, um Vertrauen zu schaffen. Wird man hingegen von einem Anbieter in eine Herstellerabhängigkeit getrieben, wird die Reaktion eher ablehnend ausfallen und die Unternehmen machen sich auf die Suche nach einer Inhouse-Lösung.

 

Sind Sie der Meinung, dass sich DWH-Lösungen in der Cloud perspektivisch gleichwertig betreiben lassen wie aktuelle DWH-Lösungen?

Ja, wenn nicht sogar besser. Die Möglichkeit der Skalierung und die Menge der Daten nehmen von Tag zu Tag gigantisch zu. Das werden wir künftig einfach nicht mehr nur in unseren eigenen Rechenzentren meistern können. Da wird es Optionen geben müssen, sich Kapazitäten möglichst schnell und dynamisch hinzuholen zu können. Es wird irgendwo einen Broker geben, dem ich sagen kann: Andocken und wieder loslassen, so dass der Nächste es nutzen kann. Das setzt allerdings voraus, dass der Broker oder das Rechenzentrum sauber mit Löschfunktionen und dem Zerstören von Informationen umgehen können.

 

Wie stehen Sie persönlich dem Thema Cloud Computing gegenüber?

Ich bin ein absoluter Cloud-Befürworter. Das liegt daran, dass ich darin die Zukunft sehe. Zwar haben wir noch einen gewissen Lernschritt vor uns und müssen das Vertrauen in diese Systeme wiedergewinnen. Aber ähnlich wie das verlorene Vertrauen in die Banken nach der Krise sukzessive wiederkehrt, wird es auch bei Cloud Computing wiederkommen – auch nach NSA. Es wird die Zukunft sein, denn wie bei der Automobilbranche wird alles standardisiert und automatisiert werden, und im Endeffekt wird es sich kostenmäßig nicht mehr anders gestalten lassen. Ich glaube fest daran, dass das der richtige Weg ist.

Vielen Dank für das Gespräch.

Dr. Norman Bernhardt

Head of Digital Solution R&D

pmOne AG

Dr. Norman Bernhardt berät als Director Mobility & Travel Industry am Berliner Standort der pmOne Group Kunden der unterschiedlichsten Branchen zum Themengebiet Cloud, Data Warehouse / Business Intelligence. Darüber hinaus beschäftigt er sich intensiv mit der Erforschung der Potentiale des Cloud Computing für das Anwendungsfeld Business Intelligence. Im Rahmen seiner Promotion an der Steinbeis Hochschule Berlin erarbeitet Dr. Norman Bernhardt ein Entscheidungsmodell für den Einsatz von Business-Intelligence-Lösungen auf der Basis von Cloud-Computing-Technologien.

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