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Datenintegration zwischen Cloud & On-Premise-Daten

Drei Fehler, die man bei der Modernisierung von Business-Intelligence-Lösungen vermeiden sollte
Die Cloud ist der große Treiber hinter einer neuen Generation von Business-Intelligence-Anwendungen

Business Intelligence hat sich von großen Software-Monolithen, welche in der Vergangenheit ausschließlich von der IT kontrolliert wurden, zu einem agileren Tool-Set gewandelt. Eine große Rolle spielt dabei auch Nutzerfreundlichkeit durch ansprechende Visualisierung. Nicht umsonst sind Angebote wie Tableau, Qlik und andere am Markt sehr erfolgreich. Sollen solche Werkzeuge nachhaltig im Unternehmen etabliert werden, müssen Verantwortliche einiges beachten. Otto Neuer, Regional VP Sales bei Denodo, zeigt drei häufige Fehler und wie sich diese vermeiden lassen.

1. Fehlende Strategie für eine vollständige Integration heterogener Datenquellen
Unternehmen schöpfen ihre Daten heutzutage aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen, um Informationen über neue Märkte, Kundenpräferenzen und vieles mehr zu sammeln. Moderne BI-Lösungen (Business Intelligence) kommen dabei mit unterschiedlichen Datenquellen zurecht, von traditionellen Datenbanken bis zu unstrukturierten Quellen.

Herkömmliche ETL-Prozesse stoßen dagegen bei der Menge und der Komplexität heutiger Daten schnell an ihre Grenzen. Das gleiche gilt auch für klassische Data Warehouses. Die Abhängigkeit von 20 Jahre alten, auf ETL-Prozessen basierenden Architekturen als Standarddatenintegration kann so die Möglichkeiten moderner BI-Lösungen einschränken. Solche veralteten Prozesse sind zeit- sowie ressourcenintensiv und beschränken Datenanbindung, -Verarbeitung und Bereitstellung. Heutige Anwendungsfälle wie Live Dashboards oder Mobile Apps lassen sich damit schwer umsetzen.

Die Nutzung von Data-Adaptern oder Connectors hat ebenfalls Schwächen. Die Punkt-zu-Punkt-Verbindungen, die bei dieser Methode zwischen einer Quelle und einem oder mehreren Zielen hergestellt wird, sind nur sehr aufwändig zu verwalten. Die dadurch entstehende gesteigerte Komplexität sorgt für eine höhere Fehleranfälligkeit. Beispielsweise kann es vorkommen, dass nicht jedes Reporting Tool Zugriff auf alle notwendigen Ressourcen hat. Das bedeutet, dass Anwender mehrere Tools nutzen müssen, die oft untereinander inkonsistente Ergebnisse liefern. Stattdessen sollten Unternehmen einen proaktiven automatisierten Ansatz verfolgen, um Integritätsprobleme schnell aufzudecken.

Um eine moderne BI-Plattform zu unterstützen, benötigen Unternehmen eine zeitgemäße Datenarchitektur, welche die Konnektivität mit einer Vielzahl von Datenquellen – strukturiert und unstrukturiert, relational und nicht-relational, On-Premise und in der Cloud – ermöglicht. Moderne Datenintegrationsansätze wie Datenvirtualisierung schaffen als Middleware eine Abstraktionsschicht, die den Zugriff auf alle Datenbestände unabhängig von Standort und Format erleichtert.

2. Keine Echtzeitanalysen
Das exponentielle Datenwachstum der letzten Jahre hat neben dem schieren Volumen an Information zu weiteren Herausforderungen geführt. Eine davon ist die Geschwindigkeit, mit der Daten heute entstehen. Zudem kommt ein Großteil des neuen Datenaufkommens aus unstrukturierten Quellen, dabei handelt es sich beispielsweise um Sensordaten, Bilder, Chats, Finanztransaktionen, etc. Die immer schnellere Frequenz, mit der Daten entstehen macht heute moderne und agile Methoden der Datenintegration notwendig.

Allerdings sieht die Realität in den meisten Unternehmen so aus, dass sie über in die Jahre gekommene Infrastrukturen verfügen, welche kein umfassendes Reporting in Echtzeit zulassen. Daher müssen alle Daten zunächst repliziert und in einem zentralen Repository aggregiert werden, bevor Analysten und Data Scientists diese nutzen können. Dieser Prozess behindert nicht nur den Echtzeitzugriff, sondern kann auch Duplikationen, Kontextverlust und erhöhte Latenz hervorrufen. Das größte Problem bei diesem Prozess: Die replizierten Daten sind selten völlig synchron mit dem Original und weisen eine gewisse Zeitverzögerung auf.

Wird stattdessen Datenvirtualisierung eingesetzt, verbleiben die Daten in ihrem ursprünglichen Kontext. Über einen Access Layer sind sie dennoch unmittelbar zugänglich. Die Datenquellen werden von den Anwendungen somit gewissermaßen abstrahiert. Zudem bietet Datenvirtualisierung einen ganzheitlichen Überblick über alle integrierten Daten, ohne dass Replikationen notwendig sind.

3. Mangelnde Integrationsfähigkeit von (hybriden) Multi-Cloud Umgebungen
Die Cloud ist der große Treiber hinter einer neuen Generation von Business-Intelligence-Anwendungen. Dennoch verfügen viele Unternehmen immer noch nicht über eine optimale Datenintegration zwischen Cloud und On-Premise-Daten. Ebenso kommen sie mit Deployments über mehrere Clouds hinweg schlecht zurecht. Cloud-Strategien für Business Intelligence sind oft auf ein einzelnes Deployment fokussiert und daher limitiert. Wenn Unternehmen ihre BI Deployments nicht von einem zentralen Punkt aus verwalten können, führt das zu einem ineffizienten Gesamtsystem. Damit haben Organisationen keine Möglichkeit, ein effektives Workload Balancing zu implementieren. Das heißt für die Verantwortlichen, sie müssen viel Zeit damit zubringen, den Daten Herr zu werden, anstatt sich auf ihr eigentliches Geschäft zu konzentrieren.

Erfolgreiche Datenanalyse für die Cloud benötigt heute eine agile Echtzeitintegration, die eine breite Varianz unterschiedlicher Datenquellen abdeckt. Für diese Anforderungen ist Datenvirtualisierung die ideale Lösung. Die Technologie macht Dateninfrastrukturen transparent und ermöglicht das Datenmanagement in hybriden Architekturen, welches den Zugriff sowohl von On-Premise-Systemen als auch von der Cloud zulässt. Gleichzeitig ist es möglich, Workflows zu automatisieren. Moderne Datenvirtualisierungslösungen nutzen Machine Learning, um repetitive Aufgaben zu automatisieren und Empfehlungen für das weitere Vorgehen auf der Grundlage von Nutzungsanalysen zu geben. (Denodo: ra)

eingetragen: 14.02.20
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Meldungen: Tipps und Hinweise

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Cloud Analytics: Auf diese Dinge achten Fünf wichtige Schritte auf dem Weg zu DevOps

Fachbeiträge: Hintergrund

Tape hat ausgedient, Public Cloud ist verzichtbar
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Steigende Globalisierung von Daten
Der Aufstieg souveräner Clouds ist unausweichlich geworden, da regulatorische Anforderungen und geopolitische Spannungen Unternehmen dazu zwingen, neu zu überdenken, wo ihre Daten gespeichert werden. Lokalisierte Cloud-Umgebungen werden zunehmend unerlässlich, da sie Unternehmen erlauben, ihre Daten innerhalb bestimmter rechtlicher Rahmen zu halten, um Compliance-Anforderungen zu erfüllen und Risiken zu reduzieren. Doch souveräne Clouds können ohne Daten-Portabilität - also der Möglichkeit, Daten nahtlos zwischen Systemen und Standorten zu verschieben - nicht erfolgreich sein. Es gilt: Nicht warten, bis Regulierungen einen selbst antreiben, sondern der Entwicklung voraus sein.

Fachbeiträge: Grundlagen

Vergleich: Cloud-basiertes und lokales Backup
Die Datensicherung ist für den Schutz von Unternehmensdaten vor Cyberangriffen, Ransomware, Insider-Bedrohungen und versehentlichem Löschen von Daten unerlässlich. Moderne Sicherungsansätze nutzen sowohl lokale als auch Cloud-basierte Lösungen. Technologien wie die Datendeduplizierung helfen bei der Verwaltung großer Datenmengen über verschiedene Betriebssysteme und virtuelle Maschinenumgebungen hinweg. Zuverlässiger Backup-Speicher und flexible Backup-as-a-Service (BaaS)-Optionen helfen Unternehmen, sich schnell von Datenverlusten zu erholen.
Strommix entscheidet über Klimabilanz
Generative KI bringt spürbare Effizienzgewinne. Gleichzeitig verbraucht eine ChatGPT-Anfrage bis zu zehn Mal mehr Energie als eine Google-Suche. (1) Für Unternehmen entsteht damit ein komplexes Spannungsfeld zwischen Produktivitätsvorteilen und Nachhaltigkeitszielen. Der Rechenzentrumsspezialist Prior1 zeigt, wie mit diesem Dilemma konstruktiv umgegangen werden kann. Als Gemeinwohl-bilanziertes Unternehmen steht der Mittelständler vor der Herausforderung, KI-Potenziale zu nutzen, ohne die eigenen Klimaziele zu konterkarieren.

IT Security

Es braucht Plattformen, nicht Patchwork
Ein mutmaßlicher Angriff auf ein deutsches Rüstungsunternehmen ist kein technisches Problem. Er zeigt, wie angreifbar unser Land im digitalen Raum ist: wirtschaftlich, militärisch, politisch. Solche Angriffe gehören längst zur Realität. Doch Konsequenz im Umgang mit Cybersicherheit? Fehlanzeige.
Lokale Stärke dank regionalem Team
Arctic Wolf gibt den stetigen Ausbau ihrer regionalen Präsenz in der DACH-Region bekannt. Mit einem starken Fokus auf lokaler Nähe, einem permanent wachsenden deutschsprachigen Team und einem Security Operations Center (SOC) in Frankfurt am Main zeigt Arctic Wolf seit ihrem Markteintritt im Herbst 2021 starkes Commitment für den deutschsprachigen Markt.

IT Security - Angriffe & Lecks

Angriffsweg der JSCEAL-Malware
Check Point Research (CPR), die Sicherheitsforschungsabteilung von Check Point Software Technologies hat rund 35.000 betrügerische Werbeanzeigen in Krypto-Apps gefunden, vorrangig in der EU. Die Hacker-Kampagne hört auf den Namen JSCEAL und läuft seit mindestens März 2024. Bislang waren die Ausweichtaktiken gegen Viren-Scanner aus Sicht der Angreifer erfolgreich, wodurch eine fortschrittliche Malware Payload auf die Geräte der Opfer geladen werden kann.
Infos zur BlackSuit/Royal-Ransomware-Gruppe
Auch Bitdefender war an den Ermittlungen gegen die Ransomware-Kriminellen von Blacksuite beteiligt. Zu der internationalen Checkmate-Aktion, die zu der Beschlagnahme und der Zerschlagung der technischen Infrastruktur der Blacksuit -Gruppe führte, liefert Bitdefender nun in einem Blog Informationen über die Verbreitung der Ransomware, die Opfertypologie und das technische Vorgehen der Angreifer.

IT Security - Fachbeiträge

DSGVO und NIS2 gehen Hand in Hand
Sieben Jahre ist es her, dass die DSGVO in Kraft getreten ist. Damit startete 2018 der Trend, IT-Prozesse strenger zu regulieren. Mit NIS2 führt die EU diesen Kurs resolut weiter, die Bundesregierung arbeitet an der Umsetzung und hat erst jüngst einen Referentenentwurf des BMI von Ende Juni 2025 bekanntgegeben. Auch wenn offen ist, wie NIS2 hierzulande ein Gesetz wird, das Ziel ist bereits klar: Die Infrastrukturen und digitalen Prozesse in Unternehmen sollen widerstandsfähiger sein. Ein langer Weg und Vorarbeit lohnen sich. Wer die Maßgaben der DSGVO schon jetzt entschlossen und zielstrebig verfolgt hat, um Datensicherheit und Datenschutz zu berücksichtigen, hat es leichter, wenn NIS2 auf die Agenda rückt.
Finanzieller Schaden und Reputationsverlust
Die benutzerfreundliche Plattform von Instagram hat die Art und Weise stark verändert, wie Unternehmen mit ihren (potenziellen) Kunden in Kontakt treten. Diese Zugänglichkeit hat jedoch auch eine erhebliche Schwachstelle geschaffen: Instagram-Imitationen, eine wachsende Bedrohung, welche die Finanzen und den guten Ruf von Unternehmen ernsthaft gefährdet.

IT Security - Tipps / Hintergrund / Wissen

Identitäten im Blindflug
Rund 40 Prozent der Unternehmen verzichten laut einem aktuellen Bericht noch immer auf moderne Identity-Governance- und Administration-Lösungen (IGA). Das ist nicht nur ein organisatorisches Defizit - es ist ein ernstzunehmender Risikofaktor. Denn der Umgang mit digitalen Identitäten ist in vielen Organisationen noch immer ein Flickwerk aus manuellen Abläufen, intransparenten Prozessen und veralteter Technik. Während Cloud-Umgebungen rasant wachsen und Compliance-Anforderungen zunehmen, bleiben zentrale Fragen der Zugriffskontrolle oft ungelöst. An welchen Stellen Unternehmen oftmals offene Flanken haben und wie man Cyberkriminelle mithilfe von modernen IGA-Funktionen die Türen verschließt, klärt dieser Artikel.
178,6 Milliarden Euro Schaden durch Cyberattacken
Das aktuelle Bundeslagebild Cybercrime 2024 des BKA zeigt ein ambivalentes Bild: Während die Zahl der angezeigten Ransomware-Angriffe leicht auf 950 Fälle zurückging, stiegen die Auslandstaten im Cyberbereich auf über 200.000 Fälle an. Mit 178,6 Milliarden Euro erreichten die durch Cyberattacken verursachten Schäden einen neuen Höchststand. Besonders besorgniserregend ist der zunehmende Einsatz von KI durch Cyberkriminelle, die damit Phishing-Kampagnen perfektionieren und Malware effizienter entwickeln.