Cloud Analytics

Was ist Cloud Analytics?

Cloud Analytics bzw. die Cloud-Analyse umfasst sowohl die Nutzung von in der Cloud gespeicherten Daten für Analyseprozesse als auch die Nutzung der schnellen Rechenleistung der Cloud für schnellere Analysen. Traditionell haben Unternehmen ihre Daten in lokalen Rechenzentren gespeichert. Diese physischen Server begrenzten die Datenmenge, die Unternehmen speichern konnten, kosteten viel Geld für den Betrieb und verbrauchten viel Zeit für die Durchführung jeglicher datenbezogener Prozesse.

Angesichts des explodierenden Datenvolumens und der zunehmenden Bedeutung von Big Data für den Erfolg benötigten Unternehmen größere Datenspeicherkapazitäten und schnellere Erkenntnisse. Mit dem Aufkommen der Cloud konnten Unternehmen über das Internet auf leistungsstarke Remote-Server zugreifen. Diese Cloud-Datenspeicherzentren – einschließlich Cloud Data Warehouses und Cloud Data Lakes – könnten Daten aus zahlreichen Quellen konsolidieren, diese Daten sicher aufbewahren und die Art und Weise, wie Daten bereitgestellt und genutzt werden, verändern. Anstelle teurer physischer Server könnten Unternehmen die Cloud als schnelle, skalierbare und kosteneffiziente Methode zur Speicherung und Verarbeitung von Daten nutzen und Cloud-basierte Analyseprozesse ermöglichen, die zuvor nicht möglich waren.

Welche verschiedenen Arten von Cloud Analytics gibt es?

Die Cloud-basierte Datenanalyse kann beliebige oder alle Aspekte eines Analyse-Workflows abdecken, vom Datenzugriff bis zur Visualisierung, und umfasst in der Regel mehrere Analyse-Tools, die alle die Speicher- und Rechenleistung der Cloud für Skalierbarkeit und Echtzeit-Erkenntnisse nutzen können.

Ein Unternehmen könnte beispielsweise seine Daten mit Snowflake, einer beliebten Cloud-Datenspeicherplattform, hosten, diese Daten bearbeiten und Analysemodelle mit Alteryx, einer Low-Code/No-Code Analytics-Automation-Plattform, erstellen, und schließlich eine Visualisierungs- und Business-Intelligence-Lösung wie Tableau verwenden, um interaktive Dashboards zu erstellen und diese Erkenntnisse mit Stakeholdern zu teilen.

Was die Cloud selbst betrifft, gibt es drei Varianten, die Unternehmen für ihre Cloud-Infrastrukturen verwenden können.

• Public Cloud: Eine Public Cloud ist ein Computing-Dienst und eine Infrastruktur, die von Dritten betrieben und der Öffentlichkeit über das Internet angeboten wird. Sie ist in der Regel kostenlos, aber manchmal können Benutzer:innen für zusätzliche Funktionen und Speicherplatz bezahlen.
• Private Cloud: Private Clouds haben dieselben Vorteile wie eine Public Cloud, bieten aber mehr Kontrolle und Sicherheit. Private Clouds können entweder Cloud-Dienste sein, die von Dritten über das Internet bereitgestellt werden, oder ein privates internes Netzwerk physischer On-Premise-Server. Sie sind in der Regel viel teurer als Public Clouds.
• Hybrid Cloud: Eine Hybrid-Cloud-Struktur verwendet je nach Anwendungsfall sowohl Public als auch Private Clouds. So können Unternehmen beispielsweise eine öffentliche Cloud nutzen, um nicht-sensible Daten kostengünstig zu speichern und darauf zuzugreifen, während sie eine private Cloud für die Speicherung und den Zugriff auf hochsensible Informationen verwenden.

Wie funktioniert Cloud Analytics?

Während jeder Schritt des Datenanalyseprozesses die Cloud für Datenspeicherung und Cloud Computing nutzen kann, gibt es zwei zentrale Mechanismen, die die Cloud ermöglicht: ETL (Extract, Transform, Load) und Pushdown-Verarbeitung.

Vor der Cloud verließen sich Unternehmen auf ETL, um Daten zu speichern und Daten-Pipelines aufzubauen. ETL ist im Wesentlichen der Prozess, bei dem Daten aus isolierten, älteren Quellen entnommen und in einem bestimmten Format in ein Data Warehouse geladen werden. Das Problem bestand darin, dass diese Daten eng definierte Anwendungsfälle hatten und in der Regel der IT-Abteilung vorbehalten waren. Doch mit dem Aufkommen von Big Data und dem Bedarf an Erkenntnissen in Echtzeit benötigt nun jeder Teil des Unternehmens Daten, um wichtige Geschäftsfragen zu beantworten und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Dies erfordert jedoch einen schnellen Datenzugriff und in verschiedenen Formaten.

ETL ermöglicht nicht ohne Weiteres mehrere Anwendungsfälle, einen schnellen Datenabruf oder eine schnelle Datenverarbeitung. Während die zugrunde liegenden Methoden von ETL immer wichtig sein werden (Daten aus Altsystemen zur Transformation in ein Datenrepository zu laden), hat die Cloud die Reihenfolge, in der dieser Prozess durchgeführt werden kann, verändert und ermöglicht eine viel größere Optimierung.

ELT nutzt die Rechenleistung der Cloud, um den „T“-Teil (oder: die Transformation) von ELT mit einem „Pushdown-Verarbeitung“ genannten Prozess zu verarbeiten. Bei der Pushdown-Verarbeitung werden Workloads in Data Warehouses in der Cloud „gepusht“. Diese Data-Analytics-Workflows können in einem Data Warehouse in der Cloud viel schneller ausgeführt werden als auf einem physischen Computer.

Die Pushdown-Verarbeitung verkürzt die Verarbeitungszeiten erheblich (üblicherweise um bis zu 90 %) und senkt die Verarbeitungskosten drastisch. Durch das Laden von Daten in ein Cloud Data Warehouse oder einen Cloud Data Lake vor der Transformation können Unternehmen Daten auch für mehrere Zwecke nutzen, ohne das wichtige Daten aus früheren Transformationen verloren gehen.

Zentrale Vorteile von Cloud Analytics und wie sie das Wachstum fördern

Jede Person in einem Unternehmen sollte in der Lage sein, auf Daten und Analysen zuzugreifen und diese zu nutzen – unabhängig von Abteilung,  Rolle, Fähigkeiten oder Standort. Cloud-Analytics-Lösungen spielen eine entscheidende Rolle, um diese Demokratisierung zu ermöglichen. Immer mehr Unternehmen nutzen die Möglichkeiten der Cloud für ihre Datenanalyseprozesse und können so datengestützte Geschäftsentscheidungen treffen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die Unternehmen erwarten können, wenn sie Cloud-basierte Analysen einführen und ausbauen:

• Demokratisierter Zugang zu Daten und Analytics Automation: Anstatt auf die IT angewiesen zu sein und Engpässe bei Analyseprozessen und Datasets zu schaffen, können Geschäftsanwender:innen unternehmensweit Self-Service-Zugriff auf Daten in Echtzeit erhalten und diese Daten für verschiedene Zwecke nutzen, um das Wachstum voranzutreiben.
• Ein zentralisiertes Datenrepository: Unternehmen können unterschiedliche Daten aus alten oder isolierten Quellen an einem zentralen Ort speichern, um Governance, Sicherheit und Zugänglichkeit zu vereinfachen.
• Deutlich reduzierte Kosten: Die Skalierbarkeit der Cloud gibt Unternehmen die Flexibilität, nur für den Speicher zu zahlen, den sie benötigen. Die Cloud-Nutzung kann mit dem Wachstum des Unternehmens mitwachsen. Darüber hinaus können Benutzer:innen Datenprozesse in großem Umfang ausführen und so die traditionellen Kosten umgehen, die mit On-Premise-Analysen verbunden sind.
• Schnellere Wertschöpfung: Mit herkömmlichen Methoden kann die Analyse großer Datasets Stunden dauern. Dank der Leistungsfähigkeit von Cloud Computing können Benutzer:innen dieselben Datasets innerhalb von Minuten analysieren, was eine nahtlose Datennutzung und fundiertere Geschäftsentscheidungen ermöglicht.

Transformieren Sie Ihre Erkenntnisse mit Alteryx Designer Cloud

Alteryx Analytics Cloud ist eine Cloud-Analytics-Lösung, die leistungsstarke, benutzerfreundliche Datenanalysefunktionen für alle Personen im Unternehmen bereitstellt und die teamübergreifende Zusammenarbeit ermöglicht, um durchgängige Enterprise-Analytics-Lösungen zu unterstützen. Diese vereinheitlichte, unternehmenstaugliche Lösung bietet automatisierte Datenvorbereitung und -analyse, zugängliches Machine Learning und automatisierte Erkenntnisse mit interaktiven Datenstorys.

Zentrale Funktionen von Alteryx Analytics Cloud

Self-Service für alle

• Versetzen Sie jede Person mit einer intuitiven Drag & Drop-Benutzeroberfläche und Analyse-Apps in die Lage, sich am Datenanalyseprozess zu beteiligen, unabhängig von ihrer Rolle, ihrem Wissensstand oder ihrer Abteilung.
• Ermöglichen Sie Benutzer:innen die Kommunikation und Zusammenarbeit, um abteilungsübergreifende, analytische End-to-End-Geschäftsinitiativen zu unterstützen.
• Verbessern Sie die Qualifikation Ihrer Beschäftigten mit integrierten Empfehlungen, Tipps und Tricks, Best Practices und Vorlagen, die von der Alteryx Community und ihren über 370.000 Mitgliedern geteilt werden - Profis ebenso wie Laien.

Einheitliche Plattform

• Ermöglichen Sie es jeder Person, Daten in Geschäftseinblicke umzuwandeln – mit Self-Service, Cloud-nativem Data Engineering, Analytics und Data Science, ganz bequem von Ihrem Webbrowser aus.
• Kombinieren Sie unterschiedliche Datenquellen, bereiten Sie sie vor und reichern Sie sie für Analysen an.
• Nutzen Sie Analytics, Geodaten und zugängliches Machine Learning, um vorausschauender zu werden und zukünftige Anforderungen zu antizipieren.
• Verbreiten Sie Erkenntnisse, die durch KI (künstliche Intelligenz) generiert wurden, unternehmensweit, um eine datengesteuerte Entscheidungsfindung zu fördern.

Unternehmensgerecht

• Stellen Sie eine flexible, skalierbare und offene Plattform auf Unternehmensniveau bereit, die sich nahtlos in Ihre vorhandene Data- und Analytics-Architektur integrieren lässt und erstklassige Sicherheit und Governance bietet.
• Stellen Sie eine Verbindung zu einer Vielzahl von Datasets über Cloud-basierte und On-Premise-Quellen her, die mit REST- und JDBC-Frameworks erweiterbar sind.
• Beschleunigen Sie das Onboarding von Benutzer:innen mit On-Demand-Self-Service-Bereitstellung.
• Passen Sie sich mit vereinfachten, flexiblen Lizenzen und Paketierung an sich verändernde Geschäftsanforderungen an.

Zusätzliche Ressourcen:

• Erfahren Sie, wie Sie mit Snowflake und Alteryx die Leistungsfähigkeit der Cloud nutzen können
• Entdecken Sie die Vorteile von Alteryx Analytics Cloud
• Beurteilen Sie die analytische Reife Ihres Unternehmens und erhalten Sie wertvolle Hinweise für die nächsten Schritte