Vom richtigen Umgang mit Daten

Data Management as a Service

von - 06.10.2021
Data Management as a Service stellt eine für Unternehmen besonders komfortable Variante dar, weil der Provider ihnen die Komplexität des Kaufs und Betriebs einer internen Speicherplattform abnimmt. Christian Mertens, Leiter Competence Center Data & Analytics beim IT-Dienstleister und Berater Adesso, beschreibt es so: „Der DMaaS-Provider betreibt eine skalierbare, flexible und zugeschnittene Plattform für die Orchestrierung aller definierten Unternehmensdaten. Darüber hinaus sind Zusatzleistungen möglich, die den Service-Gedanken weiter schärfen: So kann der DMaaS-Provider beispielsweise Compliance-Funktionalitäten, Analytics Services, Legal Hold, zentralisierte Suche, Datensiche­rung oder Disaster Recovery zusätzlich bereitstellen.“ Die Unternehmensdaten seien somit von überall erreichbar und sie ließen sich in einer skalierbaren Umgebung durchsuchen und verwerten. Oft seien DMaaS-Lösungen zudem günstiger als der On-Premise-Betrieb, zumal Pay-per-Use-Modelle eine nutzungsgerechte Zahlung ermöglichten.
„Kauf, Installation und Wartung von Infrastruktur für das Data Management sind nicht länger Aufgabe des Kunden“, führt Mertens aus. „Nach der Entscheidung für einen DMaaS-Provider werden die benötigten Service-Leistungen abgestimmt. Von der einfachen Speicherung aller sekundären Daten bis hin zu analytischen Zusatzservices gibt es eine Vielzahl von Anwendungsfällen. Für die regelmäßige Übertragung der Daten werden abschließend alle relevanten Systeme per Agenten oder Schnittstellen konnektiert. Systemspezifische Rahmenparameter lassen sich abschließend individuell festlegen – etwa mit welcher Vorhaltezeit die Daten gespeichert werden oder wie oft eine Übertragung stattfindet. Parallel werden die Zugänge für entsprechende Nutzer breitgestellt, sodass sie jederzeit auf die Daten und Services zugreifen können.“
Daten, auf die nur selten zugegriffen wird, lassen sich mit einer Data-Manage­ment-Plattform auf günstigere Storage-Medien verlagern und trotzdem jederzeit im Zugriff behalten.

(Quelle: Komprise )
Datenmanagement ist ein kontinuierlicher Prozess. Jeder Status quo ist immer nur ein kleiner Punkt auf dem Zeitstrahl, denn die Menge und die Art von Informationen entwickelt sich ständig weiter. Eine moderne Lösung geht deshalb über die einmalige Analyse des Datenbestands hinaus und kann diesen regelmäßig scannen und analysieren. „Automatisierungs-Tools beschleunigen dabei die kontinuierliche Analyse und verschieben Daten samt ihren Abhängigkeiten und Zugriffsrechten selbstständig an den optimalen Ort“, beschreibt Michael Krett von Dynamigs.
Was hinzu kommt: Je nachdem, ob es sich um eine Public, Hybrid oder Private Cloud handelt, müssen die Unternehmen sehr genau überlegen, ob es überhaupt zulässig ist, Daten in eine Cloud-Umgebung zu verlagern. Nachdem der Europäische Gerichtshof in Luxemburg im vergangenen Jahr das Privacy-Shield-Abkommen gekippt hat, empfehlen sich heute lokale Cloud-Anbieter, die garantieren, dass die Speicherung und Verarbeitung von Daten den Kriterien der DSGVO genügen. „Auch in Sachen Sicherheit ist in der Cloud Vorsicht geboten“, ergänzt Krett. „Die Unternehmen stehen in der Verantwortung, mit geeigneten Tools für die Sicherheit von Daten und Workloads sorgen.“

Data Management und KI

Wenn es darum geht, aus Daten Mehrwerte zu generieren, dann kommt schnell Künstliche Intelligenz ins Spiel. „KI hat das Zeug, das Data Management zu bereichern, weil es ganz neue Möglichkeiten für die Analyse schafft“, ist Franz Kögl überzeugt. Er ist Vorstand bei Intrafind Software, einem Spezialisten für Enterprise Search. „KI ist in der Lage, mit semantischer und logischer Texterkennung Inhalte in Dateien zu erfassen und Beziehungen zwischen Daten zu erkennen. Dabei ist es fast egal, in welchem Format sie vorliegen und wo sie gespeichert sind, oder aus welchen Quellen sie zusammengeführt werden, etwa einem cloudbasierten Data Management as a Service.“ Intelligente Enterprise-Search-Funktionen beschränken sich laut Kögl nicht mehr auf das bloße Finden von Dateien, sie würden auch bei der Analyse und Verknüpfung helfen und so das Wissen im Unternehmen viel leichter zugänglich machen.
Raymond Ma
General Manager for Europe bei Alibaba Cloud intelligence
Foto: Alibaba
Was wir erwarten können, sind weitere Reduzierungen bei den Speicherkosten sowie eine Verlagerung des Schwerpunkts auf (...) Kernkompetenzen wie Big Data und Machine Learning.
Zudem könne Enterprise Search smarte Metadaten erzeugen und damit beliebige Metadaten-Ebenen über die gesamte Daten- und Informationslandschaft legen. Erst die Einordnung in einen Kontext mache aus bloßen Daten wertvolles Wissen, mit dem die Mitarbeiter im Unternehmen produktiv arbeiten können.

Fazit & Ausblick

Datenspeicherung und Datenverwaltung werden auch in den kommenden Jahren nicht stillstehen. Rüdiger Ernst von NTT Data erwartet einen weiteren Preisverfall bei Speichern, der jedoch durch das Mehr an Daten und die wachsende Komplexität in datengetriebenen Unternehmen aufgezehrt werde. Als Trend neben der Virtualisierung sieht er Transparenz. „Das bedeutet, dass die Anwender trotz der zunehmenden technologischen Diversifizierung immer gleich auf die Daten zugreifen und mit ihnen arbeiten können, sie also die darunterliegenden Technologiewechsel und -varianten gar nicht mitbekommen. Damit erhält auch das Master Data Management noch mehr Bedeutung: Nur darüber kann eine konsistente Datenauswertung über eine heterogene Landschaft hinweg sichergestellt werden.“
Alibaba-Manager Ma findet Prognosen in so einem dynamischen Umfeld wie Cloud-Computing und Data Management schwierig. „Was wir erwarten können, sind weitere Reduzierungen im Bereich der Speicherkosten sowie eine Verlagerung des Schwerpunkts auf die Ausbildung und die Entwicklung in Kernkompetenzen wie Big Data und Machine Learning.“
„Man muss kein Prophet sein, um vorauszusehen, dass Daten auch in Zukunft die Kronjuwelen vieler Unternehmen darstellen werden“, so Dynamigs-Mann Michael Krett. „Um aus diesen Daten auch den entsprechenden Wert zu ziehen, braucht es ein professionelles Datenmanagement.“
Diese Tatsache erkennen immer mehr Unternehmen an und planen Positionen dafür ein, etwa die des Chief Data Officers oder des Data Management Executives. Auch die Cloud als Speicherort gewinnt weiter an Bedeutung. Obwohl sich die Hybrid Cloud als ideale Infrastruktur herauskristallisiert hat, haben traditionelle Speicher vor Ort noch lange nicht ausgedient. Es geht darum, herauszufinden, wo man welche Daten idealerweise speichert. Kalte Daten wie Archivdaten, regelmäßig genutzte Backups oder Echtzeit-Produktivdaten, sie alle benötigen andere Speicherorte. Und bei alledem ist der Faktor Datenschutz miteinzubeziehen.
Ingo Vorreiter
Cloud Strategist bei BTC Business Technology Consulting
Foto: BTC
Data Management muss heute da stattfinden, wo das Datenwachstum am größten ist: in der Cloud.
Umstritten ist die Rolle von Data Lakes. Ingo Vor­reiter postuliert: „Ein Megatrend ist der Aufbau von möglichst umfassenden Data Lakes, deren Use-Case zum Teil erst dann entsteht, wenn die Datensammlung bereits begonnen hat.“ Nicky Graßmann von Doubleslash Net-Business sieht das anders: „Zentrale Data-Lake-Konzepte gehören eher der Vergangenheit an. Zukünftig werden wir dezen­trale, föderierte Datenlandschaften sehen, bei denen sowohl On-Premise- als auch Cloud-Speicher zum Einsatz kommen. Daten werden in Unternehmen wie Produkte erzeugt und wiederverwendet, als Austauschplattform kommen unternehmensweite Data Marketplaces zum Einsatz.“
Das exponentielle Wachstum von Daten macht es notwendig, bei der Datenspeicherung und der Datenverwaltung ökonomische Wege zu finden, meint Franz Kögl von Intrafind. „Stichwort Right Data und Dark Data. Nicht alle Daten sind wichtig, nicht alle nützlich, da müssen Unternehmen zu Lösungen kommen, bei denen eben nur die passenden Daten vorgehalten und analysiert werden. Für diese Datenökonomie brauchen Unternehmen leistungsfähige Tools und qualifizierte Mitarbeiter.“ Intrafind rechnet mit einem deutlichen Anstieg tiefgehender Datenanalysen in den kommenden Jahren, aber das sei kein Selbstläufer: „Viele Entscheider kennen das Potenzial einer Enterprise-Search-Lösung nicht und können sich noch nicht so recht vorstellen, in welchen Use-Cases sie Insight Search nutzen können. Wir arbeiten daran, das zu ändern.“
DMaaS ist noch nicht sehr weit verbreitet, hat aber großes Potenzial. Gerade im Mittelstand oder bei Start-ups ist die Einführung von DMaaS mit geringeren Hürden verbunden und dadurch attraktiv. „Die DMaaS-Provider werden die nächste Maturitätsstufe erreichen und durch weitere Services sowie ganzheitliche Konnektierungslösungen für Enterprise-Unternehmen interessant werden“, glaubt Christian Mertens. „Ähnlich wie die Cloud-Akzeptanz wird auch die DMaaS-Akzeptanz in Stufen wachsen: Ich gehe davon aus, dass wir zunächst vermehrt hybride Szenarien sehen werden, in denen die Daten teilweise unternehmensintern und teilweise von DMaaS-Providern verwaltet werden.“
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