Viewpoint von IDC

Cloud Computing und Datenintegration – da ist einiges zu tun

| Autor / Redakteur: Matthias Zacher, Senior Consultant bei IDC in Frankfurt / Heidemarie Schuster

Unternehmen müssen ihre Daten in der Cloud in den Griff bekommen.
Unternehmen müssen ihre Daten in der Cloud in den Griff bekommen. (© valterdias - Fotolia.com)

Cloud Computing ist für Unternehmen immer mit Datenintegration verbunden. Die dabei entstehenden Anforderungen werden von Firmen und Organisationen häufig unterschätzt. Nachfolgend zeigt IDC einige Aspekte auf, die zu berücksichtigen sind, um den Weg der Daten in die Cloud und bei Bedarf wieder aus der Cloud heraus optimal zu gestalten.

bedeutet für viele Unternehmen zunächst die Gefahr stärkerer Datenfragmentierung, schlechterer Datenqualität, Deduplication und umfassenderes Data Set Management. Die Ursachen sind dabei äußert vielschichtig und komplex. Daten eines werden nach wie vor an unterschiedlichen Stellen abgelegt. Produktionsdaten für -Services lagern in cloudbasierten Datencontainern, Test und Entwicklungsszenarien wandern häufiger in die Cloud und wieder zurück, Kundendaten befinden sich in On-Premise-CRM-Systemen und in SaaS-CRM-Lösungen, Personalverantwortliche experimentieren mit und begeistern sich für HR-Lösungen aus der Cloud, Produkt- und Katalogdaten werden in Supply Chains zentral und häufig bei externen Anbietern vorgehalten. Hinzu gesellen sich weitere Herausforderungen. Objekte aus Hadoop Data Stores, Metadata Stores, RDMS, NoSQL Data Stores erhöhen die Komplexität der Datenszenarien signifikant. Die Folgen sind hohe Abstraktionsanforderungen an Datenmodelle, geringe Automatisierung und oftmals manuelles Eingreifen in den Code und in die Schnittstellen.

Anforderung

Unternehmen bekommen ihre Daten nur dann in den Griff, wenn sie diese innerhalb eines Workloads konsolidieren und integrieren. Die zentrale Anforderung an Datenintegration besteht im Erstellen eines Daten-Mappings von Ausgangs- und Zieldaten für spezifische Anwendungsfälle. Im hier betrachteten Kontext sind das in der Regel Daten aus mehreren SaaS-Services sowie Daten aus SaaS- und On-Premise-Anwendungen und/oder -Services.

Lösungsansatz

Für Datenintegration im Kontext Cloud Computing stehen einige Produkte am Markt zur Verfügung. Das sind unter anderem Dell Boomi, GT Nexus, GXS (Open Text), IBM Websphere Cast Iron, Informatica Cloud Platform und SPS Commerce. Diese Lösungen bieten einen breiten Funktionsumfang und häufig vorgefertigte Integrationsszenarien. Anwender-Unternehmen stehen somit vor der Herausforderung, den Anbieter zu finden, der ihre Integrationsszenarien am besten unterstützen kann.

Empfehlungen

Den meisten Unternehmen bereitet das Synchronisieren der Daten erhebliche Schwierigkeiten. Die Folge sind ist eine ungenügende Datenqualität sowohl für das operative Geschäft wie auch hinsichtlich der Auditierbarkeit. IDC empfiehlt Unternehmen daher, folgende Aspekte zu berücksichtigen:

  • Betrachten Sie Cloud Integration im Gesamtkontext der Datenintegration. Neben operativen Aspekten müssen Sie einen strategischen Ansatz verfolgen. Damit verringern Sie die Gefahr von Wiederholungsfehlern und von Fehlinvestitionen. Neben der reinen Datenintegration dürfen die relevanten Businessprozesse, Datenqualität und Sicherheitsfragen nicht vernachlässigt werden.
  • Datenszenarien sind komplex und unterscheiden sich je nach Nutzer- und Anwenderkreis. Anforderungen, Vorgehensweise und Tools sind bei Entwicklern völlig andere als bei IT-Architekten oder Business-Anwendern. Während die Einen in eher offenen Szenarien arbeiten, bevorzugen technisch orientierte Mitarbeiter Drag-and-Drop-Mapppings. Business User hingegen nutzen gern Self Services Interfaces. Alle diese Anforderungen gilt es abzubilden, falls erforderlich.
  • Erfinden Sie das Rad nicht neu. Lösungsanbieter haben Tools mit Templates und Libraries für weit verbreitete Anwendungsfälle auch für Cloud-Szenarien entwickelt. Prüfen Sie aber gewissenhaft, ob Sie mit diesen Tools sinnvoll arbeiten können.

Für Unternehmen wird es immer wichtiger, komplexe und mitunter scheinbar unvereinbare Daten effizient zu managen und zu nutzen. Fangen Sie diese Komplexität jetzt ein, bevor sie Ihnen über den Kopf wächst.

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