Die 7 wichtigsten Eigenschaften einer Next-Gen IT-Infrastruktur, die fit für das data-driven Business ist

by Yara El-Sabagh

Die IT-Infrastruktur ist Kern eines jeden datengetriebenen Unternehmens und ein entscheidender Faktor für jene, die noch in das data-driven Business einsteigen wollen. Sie ist das Rückgrat und Herz der Datenverarbeitung, ich schlechtesten Fall aber auch die Achilles-Ferse.

Die extreme Verflechtung von Business und Technologie sorgt natürlich auch für gesteigerte Anforderungen. Sie muss zuverlässig, leistungsstark und sicher sein und zwar in vielen verschiedenen Dimensionen, von Servern, über Software, Connectivity und Speicher.

Als IT-Verantwortlicher gilt es daher, all diese verschiedenen Aspekte im Auge zu behalten. Sie sind die Voraussetzung dafür, mit neuen Geschäftsmodellen erfolgreich zu sein, auf Basis von Daten Geschäftsprozesse zu verbessern und langfristig in einer Digitalen Welt erfolgreich zu bleiben. Wir haben die Confare CIO-Community gefragt, welche Eigenschaften eine IT-Infrastruktur heute wirklich haben muss

Mehr über data-driven Business erfahren Sie bei dem CONFARE Event Data-Drive Summit.

Wann? 7. September 2022  |  08:30 – 18:00

Wo? PEAK VIENNA /Florido Lounge

Im Confare Factsheet, erfahren Sie alles zur Rolle der Cloud,  den Säulen eines ausgereiften Enterprise Data Management und wie Sie Backups vor Ransomeware schützen können. Sie können hier das vollständige Factsheet herunterladen:

1. Connectivity im data-driven Business gewinnt an Bedeutung, denn sie macht Daten in Echtzeit nutzbar.

creacte

“Connectivity ist hier ein besonders wichtiges Thema. Wie stellen wir die Verbindung zu all den Sensoren und Assets her, also quasi die Fähigkeit, die Daten aufzusaugen um sie dann weiterzuverarbeiten. Und das stabil und in der richtigen Qualität.”

  Marcus Frantz, CIO, ÖBB

Stabilität und Geschwindigkeit sind entscheidende Anforderungen an die Connectivity, und zwar nicht nur im Unternehmen sondern auch darüber hinaus, in das digitale Ecosystem des Unternehmens. Denn Daten sind dann besonders wertvoll, wenn sie vernetzt betrachtet werden.

2. Agilität durchdringt beim data-driven Business alles – auch die Infrastruktur.

„Neben den klassischen Anforderungen wie Ausfallsicherheit, Performance, Wirtschaftlichkeit und natürlich Sicherheit steht immer mehr Agilität im Vordergrund. Die „Time to value“ verbessert sich laufend bzw. steigen hier auch die Erwartungen. Ein Beispiel sind ad-hoc Analysen, welche früher wenigen Anwendern (mit Spezial Wissen) vorbehalten waren. Mit BI-Tools und Dashboards sind diese nun einem breiten Anwenderkreis zugänglich und sind noch dazu viel mächtiger, da fundierte Prognosen zur Verfügung stehen oder sogar konkrete Optimierungsvorschläge einfach abgeleitet werden können.“

Manuel Stecher, CDO, Verbund

Nie wieder wird die technische Entwicklung so langsam sein, wie heute! Daher ist die Zeit von 5-Jahres-Plänen in der IT längst vorbei. Weg von einer rigiden Legacy Datensammlung im Data Center womöglich gar in Daten-Silos strukturiert, hin zu flexibleren, agilen Modellen wie die Public Clouds. Ein schnellerer Einblick in die Gesamtheit der Daten wird immer relevanter, sei es für Analysezwecke oder Fehlerbehebungen. Hier braucht es Transparenz.

„Data Stacks sind aus gutem Grunde nicht mehr so strukturiert wie früher. Teams, die Einblicke in die Massen von Daten erhalten möchten, die sie täglich sammeln, müssen in der Lage sein, schnell Analysen durchzuführen und ohne Zweifel wissen, dass sie dieselben Daten auf dieselbe Weise wie der Rest des Unternehmens betrachten.“

Günther Tschabuschnig, CIO, ZAMG

Agilität sollte man aber nicht als „planlosen“ trial and error Prozess missverstehen. Faktoren wie Kosten, Sicherheit und Verfügbarkeit dürfen auch weiterhin nicht zu kurz kommen.

„Glücklicherweise sind dank des technologischen Fortschritts und des Aufkommens leistungsfähiger Anwendungen moderne Dateninfrastrukturen dafür gebaut, diese Agilität zu garantieren.

Meist ist es sehr ressourcenintensiv und teuer, alle Transformationen und das Verarbeiten von Daten schnell zu verwalten. Das führt zu einer Latenz im Analyseprozess. Das alles bedingt eine agile, dezentrale und vor allem anpassungsfähige IT-Infrastruktur in einem sicheren und resilienten Umfeld.“

Günther Tschabuschnig, Co-Founder DIO – Data Intelligence Offensive

3. Hybride Cloud-Ansätze sind die technische Basis für agiles Data Management im data-driven Business.

creacte

 „Die gesamte technologische Infrastruktur wird hybrid eingesetzt, damit wir bei Bedarf zusätzlich grosse Kapazitäten schnell hinzuziehen können und zwar genau in dem Moment, wo wir sie für die Verarbeitung benötigen. Diese Kapazitäten können wir dann aber auch schnell wieder abdrehen, damit die Kosten nicht explodieren. Die riesigen Datenmengen, die wir hier produzieren mit eigener Hardware abzubilden wäre nicht finanzierbar.“

Marcus Frantz, CIO, ÖBB

4. Moderne Datenmanagementlösungen im data-driven Business machen eine integrierte Sicht auf Daten möglich.

“Eine integrierte Sicht auf Daten und eine hohe Analytics Fähigkeit ermöglichen es Führungskräften schnell die richtigen Entscheidungen zu treffen und machen Ergebnisse vorhersehbarer.“

Donat Kaeser, Senior Product Manager, Swisscom

Diese recht neue Sichtweise macht Daten erst wirklich zu diesen bedeutenden Schätzen, die Analysten und Experten in ihnen sehen. Durch eine vernetzte Betrachtung werden aus Daten Informationen und Wissen, die dann neue Potenziale sicht- und nutzbar machen. Organisatorische und technische Silos werden dabei zu einem Problem. Es braucht die entsprechende Integration und Schnittstellenkonzepte, die eine gemeinsame Betrachtung ermöglichen.

 „In den letzten Jahren hat ein datengesteuerter Geschäftsansatz viel Anklang gefunden. Daten werden zu Recht als das neue Öl gepriesen, was das Potential und die Wichtigkeit einer effizienten Nutzung unterstreicht.

Durch diese neuen Geschäftsanforderungen wurden in den meisten Unternehmen verschiedene Datenpools entwickelt. Diese Strukturen werden bei der Migration in die Cloud meist übernommen. So stehen Unternehmen vor der Herausforderung, vom Aussenstandort über die eigenen Rechenzentren bis zu den Cloud-Hyperscalern unabhängige Datensilos zu verwalten.

Der Einsatz von modernen Datenmanagement Lösungen ermöglicht es, diese Silos aufzubrechen und die Daten auf einer gemeinsamen Plattform zu konsolidieren. Erst diese Konsolidierung erlaubt es die Datensätze zu verknüpfen, MetaDaten anzureichern und “Data Driven”-Aktionen daraus abzuleiten.“

Pascal Brunner, Field Technical Director EMEA, Cohesity

Damit erfolgreiche Integration stattfinden kann, braucht es passende Schnittstellen, um die relevanten Da­ten für die Analyse zu transferieren. Dies ermöglicht den Sprung von der reinen Batchverarbeitung Richtung Echtzeit. Diese sog. „Echtzeitpipelines“ können dann in „Data Lakes“ oder auch im „Data Warehouse“ genutzt werden.

creacte

„Dafür benötigen wir eine Zwischenplattform, einen Zwischenlayer, der in die Architektur eingebaut ist. Hier kommen die Daten hinein. Wir haben bei uns einen zentralen Konzern Lake definiert, aus dem werden dann bestimmte Daten, die wir für Analyse und Auswertung brauchen, in unseren Data Science Hub transferiert.“

Marcus Frantz, CIO, ÖBB

5.  Identity- und Access-Management beim data-driven Business sind die Voraussetzung für das Vertrauen in Daten.

Wo mit grossen Datenmengen umgegangen wird, ist natürlich auch das Thema Datenschutz von Relevanz. Wer darf zugreifen? Mit wem wird das gesammelte Wissen geteilt? Besonders wenn man in grossen digitalen Ecosystemen zusammenarbeitet ist Identitäts- und Access-Management daher unerlässlich. Auch dafür muss die IT-Infrastruktur Sorge tragen.

„Daten sammeln alleine ist ja keine Raketenwissenschaft, die Daten müssen aber nutzenstiftend eingesetzt werden können. Dafür braucht es Datenmodelle und eine Dateninfrastruktur, die immer und überall zur Verfügung steht, und die je nach Anwendungsanforderung den richtigen Menschen und den richtigen Dingen (Stichwort: IoT) zur Verfügung steht. Da sprechen wir über das Thema IAM – Identity and Access Management – wo eine Architektur notwendig ist, die die Basis schafft, wer, wann, und in welchem Kontext auf Daten zugreifen kann. Das ist nicht trivial und sehr komplex.“

Eric-Jan Kaak, Project Portfolio Management at SPAR ICS – Information & Communication Services, SPAR ICS

6. End-to-End Verfügbarkeit ist in einer datengetriebenen Unternehmung von noch höherer Bedeutung.

Für ein data-driven Business braucht es Datenverfügbarkeit, Datenqualität und auch Daten Compliance. Daten werden nicht nur in Echtzeit in grosser Menge gesammelt, transferiert und ausgewertet, sondern müssen auch zuverlässig sein. Nur bei ständiger Verfügbarkeit und Stabilität werden die digitalen Services auch angenommen und genutzt. Wenn diese einmal etabliert sind, ist die Erwartungshaltung durch den Nutzer hoch. Leistungsfähige IT-Infrastruktur, aber auch Datenbanken, die mit der Performance der Systeme mithalten können.

 „In erster Linie wird eine high-performance Infrastruktur benötigt, welche hohe Sicherheit & Geschwindigkeit und sehr geringe Latenzen mitbringt. Man sollte darauf achten, die beste Infrastruktur nicht durch sub-optimale Software-, Daten- und Applikationsprozesse zu torpedieren. Was nützt die High-performance Infrastruktur, wenn z.B. die Datenbanken langsam sind, oder Datenabfragen so sub-optimal, dass jegliche Geschwindigkeit eingebüsst wird? Die Zeiten einer reinen Hardware-seitigen Betrachtung sind vorbei. Heute muss der Mix aus Hardware, Software, Daten usw. stimmig sein… und das setzt auch Know-How aus unterschiedlichen Disziplinen voraus.“

Nino Messaoud, CDO, Barry-Wehmiller

Die IT-Infrastruktur muss beim data-driven Business die Geschäftsprozesse des Unternehmens tragen. Moderne Infrastruktur sollte also so flexibel sein wie die Software, die auf ihr läuft. Die Massstäbe, an die Anwendungen im Bereich Usability und Simplicity gelegt werden, sind hoch. Es sollte mindestens alles so einfach sein, wie beim iPhone – das kommt ja auch mit einem einzigen Knopf aus. Doch die Komplexität verschwindet ja nicht. Es braucht in Folge also auch Mitarbeiter die diese Komplexität managen können. Neue Positionen entstehen, wie beispielsweise der Data Strategist, Architect oder Data Steward.

„An Anfang dachten wir Speicherplatz wird unser Hauptproblem doch die Erfahrung der letzten Jahre hat uns eines Besseren belehrt. Die grösste Herausforderung war die Infrastruktur auf einen 24/7 Betrieb umzustellen. Wir haben in der Vergangenheit die Daten in der Nacht verarbeitet und unter Tags dem Business zur Verfügung gestellt. Heute benötigen die Server während der Nachtstunden mehr Rechenleistung als tagsüber. Daten werden automatisch analysiert, aufbereitet und mit neuen Daten rund um die Uhr verknüpft. AI kennt kein Arbeitszeitmodel.”

Rudolf Sieger, CIO, GroupM

7. Enterprise Architecture im data-driven Business wird zu einer entscheidenden unternehmerischen Fähigkeit.

Aus technischer Hinsicht gibt es bei der Datenverarbeitung keine Showstopper mehr. Moderne Analytic Tools bieten alles was man braucht. Dass technische- und Business- Anforderungen aber nicht auseinanderdriften, das ist Aufgabe des Enterprise Architects. Diese Disziplin gewinnt an Bedeutung. Der Enterprise Architect muss aber immer auch Datenmengen, Business-Anforderungen und Automatisierungsprozesse im Blick haben. Als Schnittstelle zwischen technologischen und wirtschaftlichen Silos sorgt der Architekt für weitergehende Integration. Für ihre Ausrichtung in Richtung Business ist es als Enterprise Architect wichtig in die zukünftigen Strategien und Entwicklungen sofort eingebunden zu werden, um die entsprechenden Ressourcen rechtzeitig und mit der richtigen Technologie zur Verfügung stellen zu können.

 „Data driven Business benötigt vor allem eine sehr starke Enterprise Architecture Disziplin als Enabler, die in der Lage ist, Bebauung und Datenflüsse transparent zu steuern und zu gestalten – und damit ein effizientes Abgreifen der Daten überhaupt erst möglich zu machen. Aus technischer Sicht muss vor allem die Infrastruktur (z.B. Leitungen/Bandbreiten) zu den Anforderungen an Datensammlungen passen – Business-Anforderungen, wie z.B. Updates periodisch per batch oder real-time, machen hier im Zweifel einen grossen Unterschied.“

Bernd Preuschoff, CDO, Uvex Group

Für ihre Ausrichtung in Richtung Business ist es als Enterprise Architect wichtig in die zukünftigen Strategien und Entwicklungen sofort eingebunden zu werden, um die entsprechenden Ressourcen rechtzeitig und mit der richtigen Technologie zur Verfügung stellen zu können.

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