Data & Analytics Trends 2021
Große Datenmengen sind überall Teil datengetriebener Prozesse geworden, ob es sich nun um Cognitive Computing, Multi-Cloud oder avantgardistische Anwendungsfälle von Streaming-Daten handelt.
Die andauernde Coronavirus-Pandemie (SARS-CoV-2 - COVID-19) neigt sich hoffentlich bald dem Ende zu und wir wagen wieder einen ersten Blick in eine hoffnungsvolle Zukunft mit vielen spannenden Data & Analytics Themen: Interoperabilität von Daten, Knowledge Graphs, Cloud-Automatisierungen und Blockchain-Technologien sind (immer noch) Themen, die beleuchtet werden müssen!
Interoperabilität von Daten vorantreiben
Die Interoperabilität von Daten beinhaltet die Eigenschaft, diese zwischen Unternehmenssystemen und -ressourcen bei Bedarf problemlos auszutauschen, um die Produktivität des Unternehmens zu maximieren, ohne technologische Einschränkungen. Die Vision dahinter? Alles soll mit allem kompatibel und austauschbar sein, selbst die Technologien!
Um das Ziel der Interoperabilität von Daten zu erreichen, sind Herausforderungen in den Bereichen Big Data, Data Management und Datenvirtualisierung zwingend zu lösen.
Herausforderung im Bereich Big Data
Die Herausforderung der Interoperabilität hat die Form eines Big Data-Ökosystems seit der Einführung diverser Technologien vor fast einem Jahrzehnt bestimmt.
Die Integration und Beherrschung von großen Datenmengen führt dazu, dass sich Unternehmen mit Themen der künstlichen Intelligenz (KI), der zunehmenden Abhängigkeit von Cloud-Architekturen und der Realisierbarkeit von Streaming-Architekturen, beschäftigen können.
Die gegenwärtige Dynamik im Bereich Big Data konzentriert sich auf die Konvergenz, um das lange angestrebte, selten realisierte, von der IT stets verfolgte Ideal dessen zu verwirklichen, welches als "Interoperabilität" bezeichnet wird. Und je mehr die Technologien anfangen, dies zu unterstützen, desto interessanter wird das Thema der Interoperabilität auch werden.
Herausforderung im Bereich Data Management
Die Entwicklung von Lösungen der anstehenden Herausforderungen im Bereich Data Management sind nicht zu unterschätzen. Zukünftige Systeme sollen nicht allein durch ihre heterogene Datenbereitstellung und -bewirtschaftung ihre Existenzberechtigung erhalten, sondern durch den einheitlichen und intelligenten Zugriff auf heterogene IT-Landschaften einen deutlichen Mehrwert bieten.
Herausforderung im Bereich Datenvirtualisierung
Echte Interoperabilität setzt den Austausch von Technologien, Werkzeugen und Management-Methoden voraus, deren Ansätze auf der Integration ihrer Daten basieren, um den Datenverantwortlichen und Unternehmen zu helfen, ihre Datensilos einzureißen.
Unternehmen werden die integrierte Bereitstellung von Informationen beschleunigen können, wenn sie neue Datenarchitekturen und -plattformen einsetzen.
Der Ansatz der Datenvirtualisierung vereinheitlicht per Definition die Daten von mehreren Datenquellen, erstellt eine einheitliche Sicht und stellt die Daten dann den Verbrauchern zur Verfügung.
Cloud-Automatisierungen sind gekommen, um zu bleiben!
Die Cloud-Automatisierung stellt eine der größten Herausforderungen dar - selbst für eine grundlegende On premises-, Hybrid- oder Multi-Cloud-Interoperabilität. Darüber hinaus hat die aktuelle Krise im Bereich der öffentlichen Gesundheit zu einer Situation geführt, dass das Arbeiten aus der Ferne nicht mehr wegzudenken ist. Viele Unternehmen können ihre Belegschaft bis zu 100 Prozent auf unbestimmte Zeit aus der Ferne arbeiten lassen.
Um das Ziel der Cloud-Automatisierung zu erreichen, sind die Herausforderungen in den Bereichen Distributed Cloud, Data Mobility, und Netzwerk-Resilienz zwingend zu lösen.
Herausforderung im Bereich Distributed Clouds
Der Aufbau von Distributed Clouds (verteilte Clouds) wird als ein weiteres Mittel für die Zukunft eingesetzt, mit den Unternehmen ihre Daten mit ihren Rechenressourcen koppeln können. Die Technologien helfen Unternehmen sehr dynamisch Entscheidungen zu treffen, um Tag für Tag Rechenressourcen zu prüfen und ggf. an die sich sehr schnell ändernden Herausforderungen anzupassen.
Herausforderung im Bereich Data Mobility
Das Thema Data Mobility wird weitreichende Änderungen mit sich bringen. Unterschiedliche Rechenzentren und verschiedene [Speicher-]Protokolle müssen dabei miteinander verbunden werden.
Es sind Richtlinien zu definieren, die es ermöglichen, die Daten gemeinsam zu nutzen, zu replizieren und zu migrieren. Beides wird eine Hauptaufgabe im Bereich Data Mobility sein.
Herausforderung im Bereich Netzwerk-Resilienz
Für die Automatisierung des Fernzugriffs spielt die Ausfallsicherheit des Netzwerks eine sehr wichtige Rolle. Sie stellt eine wichtige Komponente der Interoperabilität dar. Fällt das Netzwerk aus, wird keine Künstliche Intelligenz die Cloud aufrechterhalten.
Die Ausfallsicherheit des Netzwerks wird durch Ansätze gestärkt, welche die Fernressourcen von Organisationen automatisch und maßstabsgerecht "für Router, Switches und alle IP-Adressen, die den Standort tatsächlich erreichen" konfigurieren.
Das Thema Blockchain kehrt auf die Agenda der Unternehmen zurück
Die Netzwerkprobleme, die mit der Interoperabilität großer Datenmengen verbunden sind, erstrecken sich auch auf populäre Blockchain-Implementierungen, wie Bitcoin oder Litecoin, von Kryptowährungen. Andere Projekte, wie zum Beispiel DigiByte, haben das Problem der Interoperabilität großer Datenmengen bereits gelöst.
Vor kurzem gab der US-amerikanische Zahlungsdienstleister PayPal bekannt, in den Handel mit der Kryptowährung Bitcoin einzusteigen. Die Abkehr nach einer zehnjährigen Blockadehaltung zur Kryptowährung Bitcoin wird auch den Marktzugang zu alternativen Kryptowährungen erleichtern und erheblich beschleunigen.
Bei Kryptowährungen müssen nun auch zeitig Datenschutzbedenken mit regulatorischen und rechtlichen Einschränkungen in Einklang gebracht werden. Ihre zunehmende Zugkraft stellt jedoch lediglich eine weitere Datenquelle für IT-Systeme dar, mit denen große Datenmengen für die Interoperabilität ausgetauscht werden können.
Das Big Picture 2021 in den Bereichen der Interoperabilität von Daten, Knowledge Graphs und Cloud-Automatisierungen
Die nächste Entwicklungsstufe besteht darin, Daten aus den unzähligen Tools und technologischen Ansätzen, die im gesamten Unternehmen genutzt werden, zunächst zu integrieren und dann frei auszutauschen.
Themen wie Cloud-Automatisierungen, Knowledge Graphs, Data Management & Data Governance und Blockchain sind Wegbereiter für erfolgreiche Unternehmen.
Dabei handelt es sich um Themen, die zeitnah angegangen werden müssen, da sie einen erheblichen Wettbewerbsvorteil bringen oder aber beim Verschlafen der Trends einen Wettbewerbsnachteil nach sich ziehen können.
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