„Vor allem eine Vertrauensfrage“ Stefan Sexl über Vorteile, Bedenken und Anwendungsbeispiele von Cloud und BI

Technologie, Zukunftsprognosen, Geschäftsmodelle, spezielle Anwendungen wie Business Intelligence – um möglichst viele spannende Aspekte des Themas Cloud aufzugreifen, hat Norman Bernhardt, Cloud-Spezialist bei pmOne, Experten in unterschiedlichen Funktionen im Rahmen einer Interviewstudie befragt. Ihre Kernaussagen haben wir in eine Interviewserie gepackt. Zum Auftakt kommt Stefan Sexl, Vorstand der pmOne, zu Wort, der uns zu Vorteilen, Bedenken und Anwendungsbeispielen für Cloud BI Rede und Antwort gestanden hat. Für ihn – einen Befürworter und Skeptiker in Personalunion – ist Cloud Computing letztendlich vor allem eine Frage des Vertrauens. Ein Gespräch über Ängste, die Rückkehr zu alten Zeiten und warum Planung für den Cloud-Betrieb prädestiniert ist.

Technologie, Zukunftsprognosen, Geschäftsmodelle, spezielle Anwendungen wie Business Intelligence – um möglichst viele spannende Aspekte des Themas Cloud aufzugreifen, hat Norman Bernhardt, Cloud-Spezialist bei pmOne, Experten in unterschiedlichen Funktionen im Rahmen einer Interviewstudie befragt. Ihre Kernaussagen haben wir in eine Interviewserie gepackt. Zum Auftakt kommt Stefan Sexl, Vorstand der pmOne, zu Wort, der uns zu Vorteilen, Bedenken und Anwendungsbeispielen für Cloud BI Rede und Antwort gestanden hat. Für ihn – einen Befürworter und Skeptiker in Personalunion – ist Cloud Computing letztendlich vor allem eine Frage des Vertrauens. Ein Gespräch über Ängste, die Rückkehr zu alten Zeiten und warum Planung für den Cloud-Betrieb prädestiniert ist.

 

Zum Einstieg erst mal eine ganz generelle Frage: Was verstehen Sie unter Cloud Computing und welche Bedeutung messen Sie ihm bei?

Im Wesentlichen ist es eine Rückkehr zum Großrechner unter flexibleren Rahmenbedingungen, um es mal pointiert und stark vereinfacht auszudrücken. Ein primär serverbasiertes Computing, das in Kombination mit der modernen Internet-Infrastruktur intelligent und ortsunabhängig bereitgestellt wird – und das Kundenunternehmen von Dingen entlastet, die nicht zu dessen Kernkompetenzen gehören. Ich sehe diese Entwicklung grundsätzlich durchaus positiv, gebe aber zu bedenken, dass es zurück geht in Richtung Großrechner der 80er Jahre. Die Dinge, für die wir viele Jahre gekämpft haben – Stichwort PC – werden uns jetzt teilweise wieder weggenommen. Das ist ein spannender Nebenaspekt mit positiven und negativen Seiten der ganzen Cloud-Welle.

 

Was stellen Sie sich unter einem Cloud Data Warehouse bzw. einem Data Warehouse as a Service vor?

Ich glaube, die Stufe IaaS [Infrastructure as a Service] ist für das Thema Data Warehouse eine recht triviale Geschichte. Das ist einfach ein Betriebsmodell. Diese Option gab es bereits, bevor der Begriff Cloud überhaupt aufkam. Ab der zweiten Stufe wird es schon interessanter: PaaS [Platform as a Service] ist ein spannendes Gebiet, und Lösungen eines Data Warehouse als SaaS [Software as a Service] gibt es meiner Ansicht nach auch schon. Denn schließlich existieren interne Data Warehouses, die externe Nutzer haben, zum Beispiel im Industriebereich. Es gibt Unternehmen, die mit Artikeln handeln und Bestrebungen haben, die Kunden an ihr Data Warehouse anzuschließen. Oder auch die Anbindung von Lieferanten, um ihnen Zugang zu relevanten Qualitätskennzahlen aus dem Unternehmens-Data Warhouse zu gewähren. Für solche Szenarien bietet sich die Cloud-Technologie an, wobei der dahinter stehende Gedanke nicht wirklich neu ist. Von der Idee, Kunden bzw. Externe an ein Data Warehouse des Unternehmens anzuschließen, habe ich zum ersten Mal in den 90er Jahren gehört. Von der Systematik her ist es also etwas, das Unternehmen bereits seit 20, 30 Jahren realisiert haben. Mit der Cloud finden sie jetzt auch die idealen technischen Rahmenbedingungen dafür.

 

Von welchen Projekten in der Cloud können Sie als Vorstand eines Business-Intelligence-Unternehmens berichten? Und worum geht es dabei inhaltlich?

Im Performance Management-Bereich geht es häufig um die Unternehmensplanung. Bei Tagetik, der Performance Management-Software, die wir als pmOne vertreiben, gibt es seit 2010 ein Cloud-Angebot, das in den letzten Jahren sich als Delivery Option zunehmender Beliebtheit erfreut, auch wenn hier viele Ängste in Sachen Datenschutz nach wie vor stark präsent sind.

Bei Performance Management-Projekten in der Cloud handelt es sich oft um eine treiberbasierte, kreativ ins Geschäft gehende Planung, also eine mit vielen Anwendern. Überhaupt ist Planung – im Vergleich zum Data Warehouse – ein viel logischerer Bereich für Cloud-Einsätze, weshalb auch der Reifegrad heute schon viel höher ist. Zum einen handelt es sich um eine punktuelle Geschichte – Planung ist aus IT-Sicht eine zeitlich begrenzte, hoch fokussierte Last. Die technisch und organisatorisch fokussierten Argumente pro Cloud fallen hier stark ins Gewicht.

Darüber hinaus sind typischerweise hoch verteilte Ansprechpartner involviert, die zudem in stark unterschiedlichen IT-Infrastrukturen agieren – denken wir an jedes multinationale Unternehmen, das beispielsweise durch eine Akquisition ein Unternehmen mit völlig heterogener IT integriert hat. Oder eben auch nicht integriert.

Im Finanzbereich – auch bei der Konsolidierung – müssen große Infrastrukturen betrieben werden, die dann einmal im Jahr für einige Wochen so wirklich intensiv genutzt werden. Danach meist noch punktuell monatlich oder quartalsweise. Es spielen sich also etwa 70 Prozent der Anforderungen an die Infrastruktur in einem Zeitraum von wenigen Wochen ab. Und das mit vielen, vielen Standorten. Ein Szenario, bei dem Cloud-Lösungen gut punkten können.

 

Neben den erwähnten Vorteilen, die Kunden offensichtlich wahrnehmen wollen – welche Nachteile oder Probleme gibt es?

An erster Stelle steht die Angst, eine typische Cloud-Thematik. Wobei sie auftritt, bevor man sich für eine solche Lösung entscheidet. Meiner Einschätzung nach baut sich die Angst im laufenden Betrieb ab. Der Gewöhnungseffekt ist enorm. Oft ist die Angst irrational: Ich spreche mit Anwendern, die bei einem Cloud-Ansatz Angst um Daten haben, aber heute Beteiligungscontrolling über unverschlüsselte Mails mit Excel-Attachments betreiben – hier hat die NSA ganze Arbeit geleistet.

Ebenfalls als negativ wird die fehlende Möglichkeit empfunden, individuell auszubrechen. Es ist zum Beispiel nicht möglich, schnell mal in Excel das Planungsmodell neu zu modellieren.

Ein Nachteil aus zentraler Sicht kann sicherlich auch die Antwortzeit sein. Während ein User in der Tochtergesellschaft auf einem anderen Kontinent tendenziell von der Cloud profitiert, wirkt sie sich für denjenigen, der in der Zentrale sitzt und den Rechner früher unterm Schreibtisch stehen hatte, eher negativ aus.

 

Was sind die Gründe, dass sich Unternehmen für oder gegen eine Planungslösung oder ganz generell eine BI-Lösung aus der Cloud aussprechen?

In den typischen Fällen hat man sich zunächst für den passenden Anbieter entschieden, bevor die Diskussion aufkommt, ob die Lösung in der Cloud oder On Premise betrieben werden soll. Im Vordergrund steht die Qualität der Lösung – und das ist auch gut so.

Wenn ich die mir bekannten Fälle der letzten zwei bis drei Jahre durchgehe, war immer ein entscheidender Punkt, dass keine Kapazitäten und Energien vorhanden sind, um das ganze Thema Cloud im Unternehmen zu erklären und voranzutreiben. Die erste Business-Applikation, die in einem Unternehmen sichtbar in die Cloud geht, trägt immer auch die Last mit, das Thema im Unternehmen zur Akzeptanz zu verhelfen. Hinzu kommt die Angst, ein stückweit die Unabhängigkeit, die Eigenständigkeit, die Flexibilität der Abteilung aufzugeben.

Nicht zu vergessen der Komplex Datenmengen, -transfer und -sicherheit. Davor fürchten sich alle. Wie kann ich betriebssicher über Nacht die Tagesumsätze in eine Wolke hinaufladen? Denken wir nur an Artikelumsätze auf Kundenebene oder produktionsgetriebene Szenarien mit sehr detaillierten Daten. Beides ist strategisch unheimlich wichtig und erzeugt erheblichen Schaden, wenn es einem Wettbewerber in die Hände fällt.

Von der Investitionsseite ist natürlich auch das Thema CAPEX [capital expenditures] versus OPEX [operational expenditures] ein Dauerbrennerthema, das im Zusammenhang mit Cloud Lösungen eine große Rolle spielt.

 

Wie stehen Sie persönlich dem Thema Cloud Computing gegenüber?

Eine gewisse Skepsis kann ich nicht bestreiten. Sie rührt einfach aus dem persönlichen Erleben zu Beginn meiner IT-Karriere in der Großrechnerzeit. Bis ins Zeitalter von PC und Client-Server-Computing war es für die Fachabteilungen ein langer und mühevoller Weg. In der Cloud sehe ich ein bisschen den Gegentrend dazu, also die Gefahr, Unabhängigkeit wieder abzugeben.

Aber insgesamt ist das natürlich eine logische Entwicklung, die ich durchaus positiv bewerte. Vergleichbar mit der Erkenntnis eines Großunternehmens, dass – wenn der Fuhrpark anwächst und es 2.000 Firmenwagen zu verwalten gilt – diese Aufgabe außerhalb des Unternehmens dann doch in besseren Händen ist. Bei Cloud Computing geht es meiner Ansicht nach in eine ähnliche Richtung. Die Überlegungen drehen sich dann darum, ob es für die Unternehmen ein Kernprozess ist und ob sie in der Lage sind, ein eigenes Rechenzentrum zu betreiben oder eben nicht. Und letztendlich ist Cloud Computing vor allem eine Vertrauensfrage.

 

Werden sich Data Warehouse-Lösungen in der Cloud im Vergleich zu aktuellen Systemen perspektivisch gleichwertig betreiben lassen, insbesondere bezogen auf das Antwortzeitverhalten und die Flexibilität der Analysen?

Prinzipiell ist technisch alles möglich. Das Antwortzeitverhalten ist allerdings ein durchaus komplexes Thema. Im Wesentlichen hängt es davon ab, ob ich von Infrastruktur, Plattform oder Software rede. Bei ersterem kann man einen Haken setzen, einfach weil sich da nicht viel an den Rahmenbedingungen ändert. Auch bei der Plattform sehe ich keine größeren Probleme, was Antwortzeiten und Analysemöglichkeiten angeht.

Anders bei der Software, weil hier ein gewisser Kulturwandel mit dem Cloud-Thema einhergeht. In den letzten zwei Jahren habe ich immer öfter zu hören bekommen, dass es mehr wie eine App funktionieren muss. Einfachheit ist hier König: Mehrtägige Anwenderschulungen werden für Business Applications heute kaum mehr akzeptiert.

 

Gibt es bereits Beispiele für ein Data Warehouse as a Service, bei dem X als ERP-Anbieter und Y als CRM-Anbieter fungieren, und eine Data Warehouse-Lösung von Anbieter Z dazwischen geschaltet ist?

Auf jeden Fall. Ganz besonders in bestimmten Branchen. Apotheken zum Beispiel geben ihre Daten de facto an einen externen Dienstleister ab und bekommen von ihm Reports und Analysen zurück. Oder das Beispiel eines Handelsunternehmens: Hier leiten die unabhängigen Franchise-Nehmer ihre Daten an die Zentrale weiter, wo sie in ein Data Warehouse fließen und für die Filialen Benchmarks in der Cloud angeboten werden. Darunter auch Rankings auf Ebene von Peer-Groups, also der Filialleiter kann sich mit anonymisierten Filialen aus seiner Umgebung vergleichen. Benchmarking gibt es also heute schon in Ansätzen, ist aber insgesamt ein sehr spannendes Thema für die letzte Ausbaustufe. Es setzt allerdings auch ein großes Vertrauen voraus.

 

Eine letzte Frage an Sie als Österreicher: Wie lässt es sich erklären, dass sich der dortige Cloud-Markt besonders gut entwickelt?

Prinzipiell überrascht mich diese Aussage nicht, weil Österreich im Gegensatz zu Deutschland oder der Schweiz ein stark mittelstandsgeprägter Markt ist. Durch die verschiedenen Standorte und weitere Treiber kann sich der kleinere Mittelstand heute hinsichtlich der Komplexität mit manchem Konzern messen – allerdings mit dem Unterschied, dass die Unternehmen dann doch nicht groß genug sind, um selbst entsprechende IT-Abteilungen betreiben können. Insofern ist es kaum verwunderlich, dass der Druck aus dem Mittelstand kommt und Österreich hier vorausgeht.

 

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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