Cloud Analytics
Cloud Analytics ist ein Service-Modell, bei dem Teile des Datenanalyse-Prozesses in einer Public oder Private Cloud bereitgestellt werden. Cloud-Analytics-Anwendungen werden typischerweise mit einem nutzungsabhängigen Preismodell (Pay per Use) als Abonnement angeboten.
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Die digitale Transformation mit RPA realisieren
Die Aussicht auf Kosteneinsparungen sowie die Digitalisierung von Unternehmensprozessen hat Firmen aus unterschiedlichen Branchen ermutigt, RPA-Software zu entwickeln, auszuprobieren und einzusetzen. Der E-Guide verschafft IT-Verantwortlichen und CIOs einen Einblick in das Thema Robotic Process Automation (RPA).
Gartner definiert die sechs Schlüsselelemente von Analytics als Datenquelle, Datenmodell, Datenverarbeitungsanwendung, Rechenleistung, Analysemodell und das Teilen und Speichern von Ergebnissen. Cloud Analytics sind demnach alle Analyse-Vorgänge, „bei denen eines oder mehrere dieser Elemente in der Cloud implementiert ist.“ Der Gartner-Analyst Bill Gassman erläutert, dass Anbieter von Cloud-basierten Technologien, die nur eines dieser Elemente unterstützen, sich selbst häufig als Cloud-Analytics-Unternehmen bezeichnen, was bei potenziellen Anwendern zu Verwirrung führen kann.
Beispiele für Cloud-Analytics-Produkte und -Services sind etwa das Hosting von Data Warehouses, Software as a Service Business Intelligence (SaaS-BI) und Cloud-basierte Social Media Analytics. Ein gehostetes Data Warehouse ist ein zentralisiertes Lager für Unternehmensdaten, das von einem Dienstleister an einem externen Standort betrieben wird.
SaaS BI, auch als On-Demand-BI oder Cloud-BI bezeichnet, umfasst die Bereitstellung von BI-Anwendungen für Endanwender via Hosting. Dieses Modell ist skalierbar und macht den Einstieg einfacher und kostengünstiger, bietet aber möglicherweise nicht die gleiche Funktionalität wie eine im Unternehmen implementierte Applikation.
Cloud-based Social Media Analytics beinhaltet die Remote-Nutzung von Werkzeugen, mit denen sich die am besten geeigneten Plattformen und Seiten für bestimmte Zwecke herausfinden lassen, aber auch Einzelanwendungen zur Datenübernahme (Harvesting), Speicher-Services und Software zur Datenanalyse.
Laut Gassman müssen Unternehmen verstanden haben, was im jeweiligen Angebot enthalten ist, bevor sie in Cloud Analytics investieren. „Die Gefahr besteht darin, dass jemand diesen Weg wählt, ohne die Tragweite dieser Entscheidung zu verstehen“, sagt Gassman. Investitionen in Cloud Analytics können sich für eine Organisation auszahlen, aber eine gründliche Planung ist unverzichtbar, um sicherzustellen, dass alle sechs Elemente der Datenanalyse abgedeckt sind.