Andreas Becks und Andreas Heiz

Andreas Becks ist Manager Business Analytics bei SAS DACH, und Andreas Heiz leitet das Customer Intelligence Competence Center bei SAS DACH. Die beiden teilen sich einen silicon.de-Expertenblog.

Business IntelligenceData & Storage

Analyseergebnisse auf Abruf aus der Cloud

Cloud oder Nicht-Cloud – für viele noch immer eine Grundsatzfrage, so Andreas Becks, Manager Business Analytics, SAS DACH. Doch Vorteile gewinnen die Überhand gegenüber Misstrauen.

Einmal Business-Software anschaffen, die im Unternehmen implementiert und dann möglichst lang mit inkrementellen Erweiterungen genutzt wird, dieses Konzept könnte bald endgültig der Vergangenheit angehören. Denn: IT-Budgets schrumpfen, und die Anforderungen an ein Geschäfts ändern sich heute rasant. Da sind große, teure und monolithische Einheiten immer öfter fehl am Platz.

Mehr Analytics statt Reporting. (Bild: Shutterstock)
(Bild: Shutterstock)

Insbesondere gilt das bei kleinteiligeren, agilen Unternehmensstrukturen oder auch auf Bereichsebene – wenn also beispielsweise das Marketing analytische Fragestellungen klären will, die keine eigene Infrastruktur rechtfertigen. Cloud-Lösungen können hier eine sinnvolle Alternative sein.

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Wie modernes Endgeräte-Backup das Problem der Datenmigration löst

Eine durchschnittliche technische Erneuerung beschäftigt die IT sowie den Benutzer ungefähr 2 ½ Stunden. Das geht aber auch anders. Wie, erfahren Sie in diesem Whitepaper.

Aber auch mit Blick auf den unternehmensweiten Einsatz von Analytics ist die Cloud der Schlüssel für ein weit verbreitetes Problem, das zum Beispiel die Universität Potsdam in verschiedenen Studien identifiziert hat.

Diese in Zusammenarbeit mit SAS erstellten Untersuchungen zum Status quo von Analytics in Deutschland, Österreich und der Schweiz zeigen, dass Unternehmen den Wert von Analytics durchaus zu schätzen wissen. Die flächendeckende Umsetzung scheitert jedoch häufig an internen Hürden, die sich mit einem Cloud-Ansatz überwinden lassen.

Cloud ist allerdings nicht gleich Cloud. Die Bandbreite der Möglichkeiten reicht hier von Hosted Services, Software-as-a-Service über Remote-Angebote bis hin zu Varianten, bei denen nicht nur die Analytics-Lösung extern betrieben, sondern auch gleich die Datenanalyse durchgeführt wird. Vereinfacht gesagt: Unternehmen liefern Daten, der Analytics-Anbieter modelliert, analysiert und liefert Ergebnisse zurück.

Mangel an Know-how und Ressourcen

Analytics liefert ein gutes Beispiel für den Nutzen dieses Results-as-a-Service-Ansatzes. Grundsätzlich ist er natürlich auch für andere Disziplinen sinnvoll, und zwar immer genau dann, wenn es für Unternehmen nicht profitabel oder schwierig ist, Mitarbeiter einzustellen, die den Umgang mit solch komplexen Aufgabenstellungen beherrschen.

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Cloud-Provider-Wahl ist Vertrauenssache

Inzwischen gibt es auch in Deutschland zahlreiche lokalisierte Angebote und Rechenzentren, auf die Anwenderunternehmen bei Cloud-Angeboten zurückgreifen können. Die Ergebnisse einer umfassenden Umfrage zeigen, auf welche Aspekte sie dabei besonders Wert legen.

Bei analytischen Fragestellungen heißt dieser Engpass Data Scientist: schwer zu finden und für gelegentliche analytische Anfragen in Vollzeit schlicht zu teuer. Das betrifft häufig kleine und mittelständische Unternehmen, die in analytischer Hinsicht zwar mit Großunternehmen mithalten müssen, die erforderlichen Ressourcen aber schwer selbst vorhalten können.

Ein spezialisierter Anbieter, der solche Experten für viele Kunden gleichzeitig einsetzen kann, tut sich da leichter. Diese stehen den Kunden dann quasi auf Abruf bereit. Allerdings sollten Unternehmen darauf achten, mit ihrem Analytics-Anbieter plausible Service-Level-Vereinbarungen zu treffen, damit sie die Ergebnisse auch immer in der erforderlichen Zeit erhalten.

Es gibt Brücken

Der analytische Service kann verschiedenste Bereiche abdecken: von Profilierung, Segmentierung, Kundenbindung über Reaktionsmodellierung, Visualisierung und Prognosen bis hin zu Betrugserkennung. Das hängt ganz vom Unternehmen ab. Insofern gibt es an dieser Stelle keine Standardlösungen, sondern nur maßgeschneiderte, situationsgerechte Angebote.

Dennoch lassen sich selbst die schneller umsetzen als vergleichbare Inhouse-Projekte, weshalb sie sich auch für größere Unternehmen als Übergangslösung eignen, um die Zeit bis zum Start einer selbst betriebenen Lösung zu überbrücken. Aber auch, um erst mal ohne allzu hohen Kostendruck ein analytisches Experimentierfeld aufzumachen und sich der Frage zu nähern, wie Analytics dem eignen Unternehmen helfen kann, eignet sich ein solches Outsourcing des vollständigen Analytics-Prozesses.

Die Daten sind da, die Cloud ist da – jetzt heißt es, die entsprechenden Prozesse anzustoßen, um das Potenzial von Big Data auch wirklich zu nutzen. Es gibt Hürden. Aber es gibt auch Brücken.