31-8-2016 Gedruckt am 28-03-2017 aus www.monitor.co.at/index.cfm/storyid/16938

Gastartikel - Christoph Höinghaus

Es ist an der Zeit, Daten intelligent zu nutzen

Die Fähigkeit, Daten zu extrahieren und zu analysieren, bildet die Basis für die zukünftige Entwicklung von Märkten. Die Voraussetzung dafür ist, klassische IT klug mit moderner IT zu kombinieren.

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Jedes Unternehmen nutzt heute eine Vielzahl von Anwendungen als Unterstützungsfunktion für das operative Geschäft. Die Daten bilden dabei die tägliche Arbeit respektive deren Resultate ab. Je präziser diese Abbildung, desto einfacher ist die betriebliche Tätigkeit. So erleichtern beispielsweise umfassende Kundeninformationen die Vertriebsarbeit, wie auch exakte Produktstammdaten die Produktion vereinfachen oder genaue Weginformationen die Kommissionierung von Waren verbessern. Ungenaue Daten sind ärgerlich und verursachen Mehraufwände. Aus diesem Grund haben viele Unternehmen in den letzten zehn Jahren in technische und organisatorische Massnahmen investiert, um die Datenbewirtschaftung laufend zu verbessern. Zusätzliche Motivation für dieses Investment war das Bestreben, die Steuerung des Unternehmens durch Auswertung und Abgleich der Resultate der betrieblichen Tätigkeit mit den strategischen und operativen Zielen zu erreichen. Die Qualität der Business-Intelligence-Systeme steht und fällt mit der Qualität der Datenbewirtschaftung. Nur wer gute Zahlen zur Verfügung hat, kann das Unternehmen auch gut steuern. Traditionelle operative Anwendungen und dispositive Business-Intelligence-Systeme laufen auf internen Infrastrukturen. Heute sind diese drei Elemente die wesentlichen Bereiche der klassischen IT.
 

Anforderungen der Zukunft

Die Digitalisierung hat weitreichende Konsequenzen, was den Umgang mit Daten betrifft. Bestehende Geschäftsfelder werden verändert und neue Geschäftsmodelle sowie -ideen entstehen. Basis für die digitale Transformation ist die Tatsache, dass immer mehr und immer umfassendere Daten zur Verfügung stehen – Daten, die aus praktisch jedem Lebensbereich generiert werden und nur darauf warten, als Ressource für die unternehmerische Tätigkeit verwendet zu werden. Die Unternehmens-IT der Zukunft steht dabei vor der Herausforderung, diese enorme Datenmenge so zu verarbeiten, dass für die betriebliche Tätigkeit entscheidungsrelevante Information jederzeit und überall zur Verfügung stehen. Die IT-Systeme – Anwendungen, Business-Intelligence-Systeme und Infrastrukturen – werden fähig sein müssen, Daten so bereitzustellen, dass sie intelligent genutzt werden können. Die Umstellung von der reinen Datenbewirtschaftung zur ganzheitlichen Datenbereitstellung erfolgt durch eine kluge Kombination klassischer und moderner IT-Technologien.
 

Drei Schlüsseltechnologien von morgen

Die Schlüsseltechnologien zur Verarbeitung sehr grosser Datenmengen sind Cloud Computing, Big Data und das Internet der Dinge. Analysten wie Gartner, IDC, Forrester oder Experton sind sich einig: Diese Technologien werden die Entwicklung der Unternehmens-IT in den nächsten Jahren prägen. Sie sind das Fundament, mit dem die immer grösser werdende Flut an Daten bewältigt werden kann. Eine moderne IT ist ohne sie kaum realisierbar. Das bedeutet, dass jedes Unternehmen die Adaption dieser Technologien an die Hand nehmen sollte. In der Praxis bedeutet dies, einen gangbaren Weg zur Kombination mit der bestehenden traditionellen IT zu finden. Während neue Technologien in sich immer relativ gut funktionieren, ist und bleibt die Kombination mit Bestehendem eine Herausforderung. Diese Kombination ist jedoch zwingend, wenn interne und externe Daten so bereitgestellt werden sollen, dass sie als Ganzes für die neuen und sich schnell ändernden Geschäftsmodelle, die sich dank der Digitalisierung für Unternehmen eröffnen, genutzt werden können.
 

Modernisieren und Integrieren

In der praktischen Umsetzung bedeutet Datenbereitstellung zwei Dinge: Modernisieren und Integrieren. Anwendungen, Business-Intelligence-Systeme und Infrastrukturen müssen modernisiert werden, damit sie sich mit modernen Technologien kombinieren lassen. Diese Kombination heisst auf technischer Ebene, dass bestehende und neue Technologien integriert werden müssen. Modernisierung ist ohne Integration nicht sinnvoll.
 
Auf Anwendungsebene bedeutet Modernisierung die Anpassung von Anwendungen an neue Bedürfnisse und Rahmenbedingungen und damit auch die Verlängerung des Lebenszyklus einer bestehenden Applikation. Die Art und Weise der Modernisierung hängt vom Alter und von der Struktur der zu modernisierenden Anwendung ab. Gemeinsam ist allen Modernisierungsansätzen, dass wichtige Kernelemente der alten Anwendung erhalten werden können. Oftmals sind diese Kernelemente die Datenmodelle der Anwendungen, dargestellt durch die Datenstrukturen in Datenbanken. Eine gute Modernisierungsstrategie legt darauf besonderen Wert, da so die getätigten Investitionen für die Datenbewirtschaftung nicht verloren gehen. Soll die Modernisierung über Anwendungsgrenzen hinweg erfolgen und ganze Anwendungslandschaften umfassen, so bietet sich die Datenintegration an. Sie sorgt dafür, dass der Datenaustausch zwischen verschiedenen Anwendungen mittels moderner Technologie wie beispielsweise einem ESB (Enterprise Service Bus) vereinheitlicht wird – und vereinfacht so den Weg zur Datenbereitstellung, insbesondere, wenn IoT-Daten mit bestehenden Anwendungsdaten kombiniert werden sollen.
  

Bestehende DWH- um Big-Data-Lösungen ergänzen

Für Business-Intelligence-Systeme bedeutet Modernisierung, bestehende Data-Warehouse-Lösungen sinnvoll um Big-Data-Lösungen zu ergänzen und zu erweitern, um die Schwächen der klassischen dispositiven Architektur auszugleichen. Es bieten sich zwei Wege an: die Erweiterung der bestehenden Business-Intelligence-Systeme oder der Aufbau eines Data-Analytics-Ecosystems. Für beide Ansätze können Referenzarchitekturen verwendet werden, die sehr genau aufzeigen, wie welche Komponente modernisiert und integriert werden kann. Im Falle der Erweiterung bestehender BI-Systeme bieten die meisten Beratungshäuser und Hersteller bereits heute gut dokumentierte Zielarchitekturen an, die aufzeigen, wie traditionelle und moderne BI funktionieren sollten. Die Umsetzung ist allerdings stark abhängig von der bestehenden Systemkomplexität. Das Data-Analytics-Ecosystem geht von der modernen Big-Data-Technologie aus und integriert bestehende Mechanismen. Sie eignet sich für Unternehmen, die sehr grosse Datenmengen bereitstellen möchten.
  
Eine gute Strategie, IT-Infrastrukturen zu modernisieren, ist, die Verlagerung in die Cloud zu planen. Viele grosse Unternehmen haben bereits interne Private-Cloud-Services für ihre Infrastrukturen etabliert. Public-Cloud-Services werden von vielen Unternehmen aufgrund der fehlenden Kontrolle über die Daten zurückhaltend genutzt. Die vernünftigste Art der Modernisierung von IT-Infrastrukturen stellt heute die Hybrid Cloud dar, eine Kombination aus Private und Public Cloud. Hybrid-Cloud-Systeme erlauben darüber hinaus die Integration bestehender Infrastrukturen und vereinfachen so jede Modernisierung.
 

Fazit

Die Umsetzung der digitalen Transformation in der IT verändert den Umgang mit Daten. Diese werden in Zukunft nicht einfach nur punktuell bewirtschaftet, sondern darüber hinaus umfassend bereitgestellt werden müssen, damit sie unternehmerisch intelligent genutzt werden können. Die IT ist gefordert, mittels einer soliden Strategie klassische IT mit moderner Technologie schrittweise zu kombinieren. Eine solche Strategie umfasst zwei Kernelelemente: die Modernisierung bestehender Anwendungen, BI-Systeme und Infrastrukturen und die Integration der modernisierten klassischen IT mit modernen Technologien wie beispielsweise Cloud, Big Data Analytics und IoT. Die Entwicklung der Unternehmens-IT der nächsten zehn Jahre wird sich grundlegend von derjenigen der letzten zehn Jahre unterscheiden. Es wird Zeit, klug zu handeln.
 
Christoph Höinghaus ist seit 2013 CEO des IT-Dienstleisters Trivadis. Er ist Diplom-Betriebswirt und hat an der HTW Chur einen MBA-Abschluss erworben.