Cloud Analytics: Wachstum durch strategische Entscheidungsfindung

Die Umstellung auf die Cloud begann 2015, aber erst in den letzten zwei Jahren hat sich die Einführung der Cloud zum Mainstream entwickelt, da die überwiegende Mehrheit der Workloads in Unternehmen in die Cloud migriert wurde. Die Cloud bietet viele Vorteile für Speicher und Computing im Gegensatz zu herkömmlichen Computing-Methoden, wie z. B. Geschwindigkeit, Agilität, Flexibilität, Kosteneinsparungen, Konnektivität, Zusammenarbeit und vor allem Ausfallsicherheit.

Diese weit verbreitete Cloud-Akzeptanz erstreckte sich über verschiedene Technologien, einschließlich Advanced Analytics. Die Verlagerung von Analysen in die Cloud bietet immense Vorteile, darunter ein verbessertes Kundenerlebnis, erhöhte Transparenz und Vorhersagbarkeit der digitalen Lieferkette, optimierte Netzwerkabläufe und verbesserte Umsatzprognosen.

Sehen wir uns einige der geschäftlichen Vorteile der Verlagerung von Analysen in die Cloud an –

Sofortiger Einblick in Big Data

Unternehmen sammeln Daten in großem Umfang und erwarten daraus Erkenntnisse in Rekordzeit. Aus technischer Sicht gehen diese beiden nicht oft Hand in Hand. Je mehr Daten verfügbar sind, desto länger dauert es, sie zu bereinigen, zu sortieren und zu analysieren, bevor eine sinnvolle Interpretation erfolgen kann.

Lokale Datenanalysesysteme sind möglicherweise nicht in der Lage, mit der hohen Verarbeitungsleistung Schritt zu halten, die für die Verarbeitung großer Datenmengen erforderlich ist. selbst wenn dies der Fall ist, sind erhebliche Kapitalinvestitionen erforderlich. Eine Cloud-Infrastruktur hingegen ist flexibel und skalierbar und kann die Verarbeitungsleistung bei Bedarf als Reaktion auf höhere Arbeitslasten erhöhen. Dies bedeutet enorme Einsparungen für das Unternehmen, da es nicht zahlen muss, um diese zusätzlichen Ressourcen zu besitzen.

Zugänglichkeit

Trotz fast Nach zwei Jahren Arbeit im Hybridmodus sind 80 % der Daten eines Unternehmens immer noch in lokalen, Cloud- und Multi-Cloud-Systemen isoliert, die nicht gut miteinander kommunizieren, sodass Unternehmen Analysen auf teilweise verfügbare Daten anwenden müssen und treffen Sie Entscheidungen auf der Grundlage dieser Erkenntnisse. In einer Zeit, in der die Belegschaft entweder remote oder im Hybridmodus arbeitet, kann es nachteilig sein, wenn die Analyseanwendung nur über das Unternehmensnetzwerk oder irgendeine Form von geografischer Beschränkung zugänglich ist. Die Zielgruppen der C-Suite erwarten, dass ihre Erkenntnisse unabhängig davon, wo sie sich befinden, und in einer Form verfügbar sind, mit der sie sich am wohlsten fühlen. Dies beinhaltet die Verfügbarkeit sowohl auf Desktop- als auch auf mobilen Browsern.

United Parcel Service (UPS), das größte Paketversandunternehmen der Welt, hat sein Datenproblem erfolgreich gelöst und am Ende 39 Millionen Gallonen Kraftstoff eingespart und über 364 Millionen Meilen von seinen Routen eingespart. Im Jahr 2012 begann UPS mit der Verwendung von Cloud-Analysen für seine IoT-Daten und lud seine Motor- und Fahrzeugleistungsdaten in die Cloud hoch. Mit mehr als 250 Millionen Datenpunkten hat UPS fortschrittliche Routenoptimierungsmodelle entwickelt und Kraftstoffkosten eingespart.

Keine Wartung

Wenn das weltweit größte Fahrgemeinschaftsunternehmen Blablacar, wollte seine Infrastruktur aktualisieren, um das Wachstum aufrechtzuerhalten, es wollte nicht an eine einzelne Cloud gebunden sein oder Server vor Ort betreiben. Stattdessen war es einer der ersten Anwender der Containerisierung und wechselte später zur Kubernetes-Orchestrierungsplattform, um seine Anwendungsflotte zu unterstützen. Während BlaBlaCar früher Tage brauchte, um einen neuen Dienst aufgrund enormer Wartungs- und Instandhaltungsbemühungen in Betrieb zu nehmen, konnten sie neue Dienste nach der Cloud in nur wenigen Minuten starten.

Unternehmen haben so unterschiedliche Anforderungen an das Hosten von Anwendungen und Workloads, dass vollständig lokale oder vollständig cloudbasierte Lösungen häufig nicht funktionieren, hauptsächlich aufgrund des erforderlichen Wartungsaufwands. Anwendungen, die lokal ausgeführt werden, erfordern eine Menge regelmäßiger Wartung und Fehlerbehebung, um die Dinge in Ordnung zu halten. Auch die physische Nichtverfügbarkeit von Mitarbeitern im Büro bedeutet, dass die Wartung der lokalen Infrastruktur zu einer täglichen Herausforderung wird.

In solchen Fällen greifen Unternehmen auf einen erstklassigen IT-Ansatz zurück, bei dem sie sich für Top-Lösungen von SaaS-Anbietern anmelden. Die zugrunde liegende Infrastruktur, die diese Anwendungen unterstützt, ist im Besitz von SaaS-Anbietern und wird von diesen gewartet und gewartet, was der Organisation Arbeit spart und gleichzeitig Betriebszeit, rechtzeitige Upgrades und verbesserte Sicherheit gewährleistet. Dies ermöglicht es der Organisation, ihre Arbeitskräfte auf andere funktionsübergreifende Geschäftsbereiche wie Problemlösung, Wachstum und Diversifizierung umzulenken.

Flexibilität mit Cloud-Migration

Amazon, verlagerte seine Bestandsverwaltungsdaten in die Cloud, um mit den wachsenden Geschäftsanforderungen Schritt zu halten und seinen Kunden Echtzeitinformationen zur Produktverfügbarkeit bereitzustellen. Neben der Verlagerung seiner Daten verlagerte Amazon auch seine Analysen in die Cloud, wodurch der Bestandsbedarf genau vorhergesagt und die Standby-Zeit von Produkten begrenzt werden konnte.

Die elastische Kapazität von Unternehmen erfordert heute aufgrund sich ändernder Kundenanforderungen und sich ständig weiterentwickelnder technologischer Anforderungen eine ebenso elastische Infrastruktur, die erweitert wird, um steigende Arbeitslasten zu bewältigen. Diese Verschiebungen erfordern ein von überall zugängliches Arbeitsmodell, das erfordert, dass Anwendungen und Workloads in der Cloud verfügbar sind. Da fast 60-70 % der kritischen Anwendungen in die Cloud verlagert werden, ist es nur natürlich, dass Analyseanwendungen auch eine Cloud-Präsenz haben.

Nähe und Erreichbarkeit spielen eine Schlüsselrolle bei der Bereitstellung von Analysen und Erkenntnissen in Echtzeit. Datenübertragungen zwischen Zielanwendungen und Analysen sind schneller, wenn sich beide auf ähnlichen Plattformen befinden, im Gegensatz zu einer in der Cloud und der anderen vor Ort.

Disaster Recovery und Prävention gegen Datenverlust

Notfallwiederherstellungspläne umfassen in der Regel die Einrichtung eines sekundären Rechenzentrums, um die Produktionsumgebung zu replizieren und die Datensicherheit zu gewährleisten. Es wird jedoch mit einer gewissen Verzögerung beim Kopieren der täglichen Workloads in das sekundäre Rechenzentrum gerechnet.

Für ein Unternehmen, das seine Payloads vor Ort betreibt, erfordert die Einrichtung eines sekundären Rechenzentrums für die Notfallwiederherstellung sorgfältige Planung, sorgfältige Ausführung, strikte Einhaltung des Protokolls und einen beträchtlichen Teil seines IT-Budgets. Der Wechsel zu SaaS-Anwendungen macht die Einrichtung eines sekundären Rechenzentrums für die Notfallwiederherstellung überflüssig und schont das IT-Budget. Außerdem kümmern sich SaaS-Anbieter um den Sicherheitsaspekt der Notfallwiederherstellung, sodass sich das Unternehmen um eine Sache weniger kümmern muss.

SaaS-Anbieter pflegen mehrere Kopien von Kundendaten zusammen mit zeitbasierten Snapshots. Im Falle einer versehentlichen Löschung kann ein Kunde zu einer früheren Version und Konfiguration seiner Anwendung zurückkehren, um verlorene Daten wiederherzustellen. Bei in der Cloud gehosteten Analyseanwendungen gehen niemals Daten verloren. Dies bedeutet, dass ein Unternehmen dort weitermachen kann, wo es aufgehört hat, und Fortschritte bei seinen Zielen und Strategien zur Verbesserung und zum Geschäftswachstum erzielen kann.

Zusammenarbeit

Die Zusammenarbeit wird einfach, effizient, problemlos und erfolgt in Echtzeit mit Cloud-basierten Analyseplattformen. Ob aufgrund des täglichen Betriebs oder für strategische Entscheidungen, die Zeit, die Mitarbeiter im gesamten Unternehmen endlos darauf warten, Erkenntnisse zu sammeln, wird durch den Einsatz von Cloud-Analysen erheblich verkürzt. Die Cloud ermöglicht es Menschen aus verschiedenen Bereichen, Abteilungen und Regionen, mühelos auf Daten zuzugreifen, die für ihre Arbeit von zentraler Bedeutung sind, und zusammenzuarbeiten, um einen Konsens über Lösungen für dringende Probleme zu erzielen.

Fazit

Die Cloud stand schon immer an der Spitze der Innovation. Analytics und die Cloud können eine entscheidende Rolle bei der Optimierung des IT-Betriebs, der Rationalisierung von Prozessen, dem Aufbau leistungsstarker Teams und der Gewährleistung der Datensicherheit für das Unternehmen spielen. Analytics in der Cloud setzt Ressourcen frei, um an Innovationen zu arbeiten, anstatt sich Gedanken über Fehlerbehebungen zu machen und zu versuchen, Dienste online zu halten.

Letztendlich verbessert die Analytik die Produktivität und steigert das Unternehmenswachstum. Neben der sicheren 24/7-Verfügbarkeit von Analysen ermöglicht die Cloud den Zugriff auf Daten und die Suche nach Lösungen in Daten ohne geografische und anwendungshostingbasierte Einschränkungen. Wenn Sie Analysen in der Cloud noch nicht ausprobiert haben, beginnen Sie jetzt, um die Vorteile aus erster Hand zu sehen.

Manageengine

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