Cloud Computing und Big Data sind perfekt aufeinander zu beziehen

Mit neu gewonnenen Informationen kann man seine Entscheidungs- und Wissensbasis verbessern. Nur fundierte Daten und schnelle Zugriffsprozesse von überall können diese Anforderung dauerhaft erfüllen. Die Trends der letzten Jahre waren gekennzeichnet durch eine Verlagerung von Daten und Wissensbeständen auf Systeme in der Cloud. Nun wächst Cloud Computing mit Big Data zusammen, denn viele Unternehmen haben erkannt, dass sie ihre zentralen Datenbestände durch neue und intelligente Algorithmen besser auswerten können. Zugleich wird in vielen Unternehmensleitungen diskutiert, ob die bisherige Ausgestaltung von Verfügbarkeit und Datensicherheit noch ausreichend sind, um die neuen Anforderungen gut leisten zu können.

Big Data und Cloud Computing in verschiedenen Geschäftsfeldern

Marketing, Risiko-Management, Kundenbedürfnisse und betriebliche Handlungsebenen prägen die Welt der Entscheider, wenn sie sich mit Daten und Informationen beschäftigen. Durch viele Auswertungsmöglichkeiten von Masseninformationen im Cloud Computing bekommen Unternehmen in sehr unterschiedlichen Geschäftsbereichen neue Erkenntnisse. Dieses Ergebnis gilt unabhängig von der Branche und kann auch für sehr unterschiedliche Bereiche der Unternehmensentscheidungen genutzt werden. Die Nutzung von Big Data Analysenist für Massendaten des Cloud Computing unverzichtbar, wenn man die sehr heterogenen Datenbestände für neuartige Geschäftsprozesse und neuartige Angebote nutzen möchte. Geht man geschickt mit der Vielzahl der Daten um, dann kann das Computing in der Cloud zur gleichen Zeit als Lösungstechnologie und Treiber für den Umgang mit den Aufforderungen des Big Data genutzt werden.

Cloud Computing und Big Data wirken zusammen

Ein Vorteil des Computings in der Cloud ist die Möglichkeit zur Echtzeitanalyse neu eintreffender Daten. So entstehen recht schnell Mehrwertpotentiale für die Entwicklung des eigenen Geschäftsfeldes. Informationen werden gezielt und zeiteffizient abgerufen, weil diese mittels unterschiedlicher Techniken in der Cloud bereit gehalten werden und schnell und sicher durch Techniken des Big Data aufgeschlüsselt und damit nutzbar werden können. Schnellere und gezieltere Reaktionen auf Kundenanforderung sind durch Anpassung von Big Data Algorithmen im Cloud Computing möglich.

Als Beispiel für das Zusammenspiel von Big Data und Cloud Computing wird gerne auf die Automobilindustrie verwiesen. Diagnosedaten, die schnell und übersichtlich aus den Datenbeständen des Cloud Computing abgerufen werden können, geben sehr früh Hinweise auf Probleme mit Kundenbedürfnissen, die für schnelle Handlungen genutzt werden können. Autofahrer werden zeitnah informiert und bekommen auch schnell Entwarnung, wenn neue Kenntnisse aus den umfangreichen Datenbeständen abgeleitet werden können. So kann der Automobilproduzent Big Data und Cloud Computing nutzen, um Rückrufaktionen zu vermeiden und seine Fahrzeugproduktion zu optimieren. Bessere Verkaufs- und Marketingerfolge sind kurzfristig genauso ein wichtiges Ergebnis im Zusammenspiel von Big Data und Cloud Computing wie die Wirtschaftlichkeit, die in Produktion und Distribution der eigenen Marken langfristig gesichert werden kann.

Weitere Beispiele für das Zusammenwirken von Big Data und Cloud Computing

Viele Unternehmen nutzen bereits jetzt beide Zukunftstechnologien, um ihre Wettbewerbssituation zu verbessern. Erfahrungen in unterschiedlichen Branchen zeigen auf, dass es sehr verschiedene Ansatzpunkte gibt, um Big Data in der Cloud wirksam zu machen:

• Eine zeitnahe Auswertung der Statistiken von Webservern kann aufzeigen, wie Online-Werbemaßnahmen schnell verbessert werden können. Dazu müssen immer mehr Interessenteninteraktionen gespeichert und für Echtzeitauswertungen aufbereitet werden.
• Eine schnellere und bessere Marktforschung kann geleistet werden, wenn die relevanten Datenbestände zusammengeführt und durch neue Algorithmen erschlossen werden. Immer mehr ist dafür gesorgt, dass sehr unterschiedliche Kundenverhaltensweisen sich in Datenbanken abbilden. Diese Verhaltensweisen erfordern neue und intelligentere Auswertungsmöglichkeiten.
• Unregelmäßigkeiten bei Finanztransaktionen werden auch durch Big-Data-Techniken für Cloud-Datenbestände sichtbar gemacht. Diese Möglichkeiten dienen auch der Verbesserung der Qualitätskontrolle.
• Die intelligente Energieverbrauchsmessung kann auf breiter Front wirksam gemacht werden, wenn die entsprechenden Daten bereits in der Cloud vorliegen.
• Qualitätskontrolle und Entwicklung der Qualitätsstandards werden dadurch unterstützt, dass man die entsprechenden Daten in die Cloud verlagert und hier neue Auswertungsprinzipien wirksam macht.

Fazit: Big Data und Cloud Computing gehören zusammen

Wer morgen konkurrenzfähig sein möchte, der muss heute darüber nachdenken, wie er seine Datenbestände in der Cloud zusammenführt und die evtl. noch verborgenen Zusammenhänge durch bessere Algorithmen erschließbar macht. Nur so ist eine professionelle Analyse von Geschäftsdaten langfristig sicherzustellen. Damit dies gelingt, müssen in vielen Unternehmen die Weichen in nächster Zeit neu gestellt werden. Relevant ist dies nicht nur bei der Auswahl der Daten, die unbedingt als nächstes in der Cloud gebracht werden sollten. Auch mit den Überlegungen zu den Prinzipien neuer Datenauswertungsprozesse sollten jetzt begonnen werden, damit eine schnelle und sichere Verbesserung von Geschäftsprozessen gelingen kann. Hier ist Kreativität gefragt: Die neuen Daten liefern Antworten auf Fragen, die noch gar nicht gestellt wurden. Dies gilt es gezielt anzugehen. Außerdem sollte die Unternehmensleitung gemeinsam mit ihren Dienstleistern definieren, welche Echtzeitanwendungen langfristig ausgebaut werden sollten und wo die Ansatzpunkte für die Analyse der unstrukturierten Datenbestände bevorzugt gesucht werden müssen. Möglicherweise sollten neue Angebote eingeholt werden, die die Ansprüche an Sicherheit und Verfügbarkeit der Cloud nach oben setzen. Denn je mehr Daten in die Cloud verlagert werden, desto kritischer sind Sicherheitslücken und Zugriffsmöglichkeiten einzuschätzen.