Jede Komponente Ihrer IT-Umgebung produziert Daten. Anhand dieser Daten können Sie das Anwendungsverhalten analysieren, Fehler beheben, Trends erkennen und sogar den künftigen Bedarf für die Kapazitätsplanung vorhersagen.

Bis zum Beginn des Cloud-Zeitalters haben Unternehmen ihre maschinengenerierten Daten zu Analysezwecken lokal gespeichert. Sie mussten sich um alles selbst kümmern – vom Kauf der Hardware über die Wartung der Infrastruktur, die Installation und Aktualisierung der Analysesoftware bis hin zur Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen. Diese Aufgaben waren teuer, zeitaufwendig und schwer skalierbar.

Als Lösung für dieses Problem wurden Cloud-Analysen entwickelt, die Datenspeicherung und -analyse viel günstiger und für Unternehmen jeder Größe verfügbar machen.

In diesem Artikel erfahren Sie, was Cloud-Analysen sind, welche verschiedenen Arten von Cloud-Analysen es gibt und wie sie funktionieren. Darüber hinaus sehen wir uns die wesentlichen Kriterien an, die bei der Auswahl eines Cloud-Analysetools für Ihr Unternehmen berücksichtigt werden müssen.

Was sind Cloud-Analysen?

Cloud-Analysen bezeichnen allgemein Datenanalyseprozesse, die folgende Schritte beinhalten:

  • Extraktion
  • Laden
  • Transformation
  • Analyse
  • Visualisierung
  • Modellierung
  • … und andere komplexe Aufgaben

Diese Prozesse werden auf einer öffentlichen oder privaten Cloud-Plattform ausgeführt, um verwertbare geschäftliche Einblicke zu gewinnen.

Plattformen für Cloud-Analysen

Es gibt drei Arten von Cloud-Plattformen, die Cloud-Analysen erleichtern können:

  1. Public Cloud
  2. Private Cloud
  3. Hybrid Cloud

Public Cloud

Bei diesem Ansatz werden Daten auf der Public-Cloud-Plattform gespeichert, verarbeitet und analysiert. Diese Plattform hat in der Regel eine mandantenfähige Architektur, in der Sicherheitskontrollen implementiert werden, um die Daten mehrerer Kunden voneinander zu isolieren. Der Cloud-Service-Anbieter verwaltet die Plattform, einschließlich Infrastruktur, Anwendungsservices und Hochverfügbarkeit. Das Unternehmen kann Services je nach Bedarf skalieren, hinzufügen oder entfernen.

Private Cloud

Bei diesem Ansatz werden Daten auf einer Private-Cloud-Plattform gespeichert, verarbeitet und analysiert. Die Unternehmen kümmern sich um die zugrunde liegende Infrastruktur, Anwendungsservices und Datensicherheit. Sicherheitskontrollen werden über Firewalls, Multifaktor-Authentifizierung und physische Kontrollen implementiert. Infrastruktur wird nicht gemeinsam genutzt.

Hybrid Cloud

Bei einem Hybrid-Cloud-Ansatz werden Daten in Public Clouds und Private Clouds gespeichert. Unternehmen, die vertrauliche Informationen lokal speichern und gleichzeitig die Flexibilität und Funktionen von Public-Cloud-Plattformen nutzen möchten, wählen häufig diesen Ansatz.

Software-as-a-Service (SaaS)-Cloud-Analysen sind auch von einigen Public-Cloud-Anbietern verfügbar, die spezifische Services wie Data Warehouses, Data Lakes, KI, Machine Learning oder die Verarbeitung natürlicher Sprache bereitstellen.

Wie funktionieren Cloud-Analysen?

Obwohl sich die spezielle Implementierung von Cloud-Analysen von Plattform zu Plattform unterscheiden kann, umfassen die meisten Angebote mehrere allgemeine und wesentliche Funktionen.

Datenerfassung

In Cloud-Analyseprogrammen werden verschiedene System- und Geräteprotokolle erfasst:

  • Anwendungsprotokolle
  • Website-Daten
  • Netzwerkverkehr
  • Kennzahlen zur Infrastrukturüberwachung

Daten können auch aus privat oder öffentlich gehosteten Unternehmensanwendungen wie CRM- oder ERP-Systemen stammen. Nach der Erfassung wendet die Analyseplattform Geschäftslogik und -regeln an, um die Daten zu parsen und manchmal zu transformieren.

Datenspeicherung

Cloud-Analyseplattformen können enorme Datenmengen speichern und bieten Möglichkeiten zur längeren Datenaufbewahrung. Die Daten befinden sich auf verschiedenen Medien, darunter:

  • Festplatten-Volumes
  • Objektspeicher
  • Datenbanken
  • Data Warehouses
  • Data Lakes

Bei den meisten Plattformen können Sie Speicherplatz dynamisch hinzufügen oder entfernen. Auch Daten, die seltener abgerufen werden, können archiviert werden.

Datenabfrage

Benutzer können Muster erkennen und Einblicke gewinnen, indem sie Abfragen ausführen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu filtern, zusammenzuführen, zu sortieren, zu gruppieren oder zu aggregieren. Einige Plattformen verwenden eine Standardabfragesprache wie SQL. Andere können proprietäre Sprachen verwenden.

Datenanalyse

Mithilfe von Cloud-Analysetools können Sie an Datensätzen jeder Größe komplexe Analysen durchzuführen. Benutzer können Dashboards mit Grafiken, Diagrammen oder Karten erstellen, um Daten grafisch aufzubereiten. Trenddiagramme und Farbcodierungen erleichtern das Aufspüren von Anomalien. Fortgeschrittene Plattformen bieten Funktionen für künstliche Intelligenz, um Ihre Analyse auf die nächste Stufe zu heben.

Wahl der richtigen Cloud-Analyseplattform

Während die meisten Plattformen die oben aufgeführten wesentlichen Funktionen bieten, schwankt die Verfügbarkeit anderer Funktionen von Anbieter zu Anbieter. Bei der Auswahl der Plattform, die die Anforderungen Ihres Unternehmens am besten erfüllt, müssen Sie zuerst ermitteln, welche weiteren Funktionen Sie benötigen, um genau diese Plattform zu finden.

Sicherheit

Wenn Sie mit vertraulichen Daten arbeiten, stellen Sie sicher, dass Sie die von der Plattform angebotenen Sicherheitsfunktionen verstehen. Die Plattform sollte Daten zumindest im Ruhezustand und während der Übertragung verschlüsseln und die Option bieten, Ihre benutzerdefinierten Verschlüsselungsschlüssel zu nutzen und zu rotieren. Zu den weiteren Funktionen gehören integrierte Firewalls, Virenschutz und Multifaktor-Authentifizierung. In Ihrer jeweiligen Branche können Vorschriften gelten, die Ihr Unternehmen beachten muss. Stellen Sie sicher, dass der Anbieter Sicherheitszertifizierungen wie SOC oder ISO 27001 vorweisen kann.

Analysen

Einige Public-Cloud-Plattformen bieten fortschrittliche KI- und Machine Learning-Funktionen, mit denen Sie Modelle erstellen, trainieren und bereitstellen können – ohne dass spezielle Fähigkeiten oder ganze Teams von Datenwissenschaftlern erforderlich sind. Stellen Sie sicher, dass die Funktionen zu Ihren Geschäftszielen passen, damit Sie nicht für etwas zahlen, das Sie nicht benötigen.

Kosten

Public-Cloud-Plattformen bieten im Vergleich zu lokalen Konfigurationen deutliche Kostenvorteile. Einige erweiterte Funktionen können jedoch zusätzliche Kosten verursachen, z. B.:

  • Integrierte Notebooks
  • ML-Services
  • Serverlose Funktionen
  • Verwaltete Big-Data-Cluster
  • API-Gateways
  • High-End-Server

Stellen Sie sicher, dass Sie nur die Services nutzen, die Sie für Ihre Cloud-Analyse-Workloads benötigen.

Skalierbarkeit

Public-Cloud-Plattformen helfen Ihnen, Ihre Infrastruktur entsprechend Ihren Geschäftsanforderungen zu skalieren. Eine gute Cloud-Analyseplattform bietet diese Skalierung mit einer flexiblen Preisgestaltung, Free-Tiers, Add-ons und Vorverkaufsrabatten.

Integration

Cloud-Daten müssen häufig in andere Unternehmensdatensysteme integriert werden. Die besten Cloud-Analyseplattformen bieten Integrationen mit gängigen Systemen, sodass Daten aus verschiedenen Systemen einfacher kombiniert werden können. Sie sollten Ihre vorhandenen ETL-Tools nutzen können, um Daten von anderen Plattformen zu erfassen. Außerdem sollten Ihre Cloud-Analyseanwendungen in der Lage sein, Warnungen oder Aktionen auf Ihren Plattformen für Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM) oder Security Orchestration, Automation and Response (SOAR) auszulösen.

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