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Netzwoche 9/2019

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14 Business Focus

14 Business Focus Applikationsentwickler in der Schweiz denken «Cloud Datenmanagement in der Cloud – Datengravitation überwinden Wer Daten in der Cloud speichert, muss diese auch richtig verwalten und Fragen bezüglich Sicherheit und Compliance klären. Das ist keine einfache Aufgabe. Die Cloud-Provider bieten zwar meist Management-Tools an, mit Multi-Clouds können diese aber oft nicht umgehen. DER AUTOR Mathias Wenig Senior Technical Sales und Digital Transformation Specialist DACH, Veritas Technologies First», wenn sie neue Apps und Dienste ausrollen wollen. Eine Studie von Veritas bestätigt das: 57 Prozent der Schweizer Unternehmen haben die Dienste eines Providers unter Vertrag, 70 Prozent spielen mit dem Gedanken, in die Multi-Cloud zu wechseln. Der grosse Vorteil, Cloud- Ressourcen schnell zu buchen und bei Erfolg stark auszuweiten, gibt Applikationsentwicklern grosse Freiheiten, einfache wie komplexe Programmstrukturen rasend schnell auszurollen. Aus dieser Freiheit erwächst die Verantwortung, Fragen der Sicherheit, Compliance und des Datenmanagements zu klären. Denn wenn der Dienst oder die Applikation erfolgreich läuft, entstehen mehr Daten. Und je länger sie laufen, desto mehr Daten sind auf der Infrastruktur des jeweiligen Cloud-Anbieters geladen. Nicht zuletzt: Je mehr Dienste von unterschiedlichen Providern betrieben werden, desto mehr Daten und voneinander isolierte Datenquellen entstehen. Das hat weitere Konsequenzen. Nutzen Unternehmen mehrere Dienstmodule von ein und demselben Provider, hosten sie dort in der Regel auch mehr Daten und geraten dadurch in Abhängigkeit. Die wachsenden Datenmengen erzeugen den sogenannten Effekt der Datengravitation: Die eigenen Terra- oder Petabytes auf der Infrastruktur des Dienstleisters erzeugen eine Schwerkraft, die ein Unternehmen nur mit grösserem Kraftaufwand überwinden kann. Zudem halten die Provider zwar Management- und Performance-Tools bereit. Diese machen jedoch oft an den Grenzen ihrer Cloud halt. Ein Gesamtblick auf die Multi-Cloud fehlt, wodurch die Komplexität und die Unvorhersehbarkeit der Umgebung wachsen. Um dem entgegenzuwirken, haben sich mehrere Best Practices auf dem Markt etabliert. Clouds. Dann ist es wichtig, den Grad der Datengravitation zu ermitteln. Wie viele Daten liegen dort, an welche Dienste sind sie gebunden, wie sind sie in den vergangenen Monaten und Jahren gewachsen? Wer diese Basiswerte kennt, sollte im nächsten Schritt prüfen, ob sich die Menge der Daten reduzieren lässt. Dazu ist es unabdingbar, den Inhalt der Daten zu untersuchen und ihnen abhängig vom Ergebnis einen Wert für das Geschäft zuzuweisen. Anhand dieser Metadaten werden die Daten konsistent gruppiert: Als unwichtig deklarierte Daten können risikofrei gelöscht werden. Das senkt Storage- Kosten sofort und verkürzt die Dauer der Migration. Der stärkste Ansatz, um den Wert der Daten einheitlich zu ermitteln, ist die automatische Klassifizierung der Daten auf Basis von Machine Learning und künstlicher Intelligenz. Um in der modernen Welt der Multi-Cloud seine Freiheit zu behalten, ist es wichtig, die Gravitationseffekte der Daten soweit es geht einzudämmen. Ein modernes Datenmanagement, das alle Datenquellen lokal und in der Cloud abdeckt, bildet dafür die Grundlage. Grafik: kchungtw / iStock.com Für mehr Fluchtgeschwindigkeit Im ersten und wichtigsten Schritt verschafft sich der IT-Verantwortliche einen umfassenden Überblick über alle Ressourcen, auf denen Firmendaten und Applikationen abgelegt sind. Dazu zählen lokale Ressourcen genauso wie alle privaten und öffentlichen 09 / 2019 www.netzwoche.ch © netzmedien ag

Business Focus 15 Das Potenzial von Daten in der Cloud mit automatischer Wissensextraktion nutzen Unternehmen verfügen oft über umfangreiche Dokumentenrepositorien, die auf internen Servern oder in der Cloud gespeichert werden. Durch Adaption von Web-Intelligence-Techniken wird es möglich, das in diesen Dokumenten gespeicherte Wissen zu extrahieren und in Geschäftsprozessen zu nutzen. DER AUTOR Albert Weichselbraun, Professor für Informationswissenschaft, Hochschule für Technik und Wirtschaft, HTW Chur Wissen nutzen statt replizieren Unternehmensinterne Dokumentenrepositorien enthalten oft umfangreiche Informationen zu Produkten, Technologien und Projekten. Viele dieser Dokumente werden lokal am Arbeitsplatz, auf zentralen Plattformen wie zum Beispiel Confluence, Sharepoint und Unternehmenswikis oder auch in Cloud-Speichern hinterlegt, ohne grossen Wert auf die spätere Auffindbarkeit oder die Extraktion von Information aus diesen Dateien zu legen. Dies führt in vielen Fällen dazu, dass das in den Dokumenten latent vorhandene Wissen nicht mehr aktiv im Unternehmen genutzt wird. In der Folge werden Produkte, Technologien und Lösungsansätze mehrfach entwickelt und Erfahrungen von Teams in vergangenen Projekten ignoriert, was oft zu teuren Mehrgleisigkeiten und Fehlern führt. Das Analysesystem des United Nation Environment Programme. Die Rolle von Web Intelligence Organisationen stehen in Web und Social Media ähnlichen Herausforderungen gegenüber. Denn auch dort sind zunehmend potenziell entscheidungsrelevante Informationen zu Produkten und Umwelt des Unternehmens verfügbar. Das Forschungsfeld Web Intelligence beschäftigt sich mit der Analyse von solchen Daten und mit Möglichkeiten, um diese besser zugänglich zu machen. Ebenfalls von Bedeutung sind Verfahren zur Visualisierung sowie Methoden für die gezielte Recherche und Wissensextraktion. Die Grafik zeigt ein Analysesystem des United Nation Environment Programme, das entwickelt wurde, um gezielt Informationen zu Umweltthemen aus umfangreichen Dokumentensammlungen zu extrahieren. Die genannten Verfahren lassen sich auch auf cloudbasierte und firmeninterne Dokumentenrepositorien adaptieren und ermöglichen es, das dort gesammelte Wissen besser auffindbar zu machen und zu extrahieren. Beispiel: Benannte Entitäten automatisch identifizieren Named Entity Liking ermöglicht es, vollautomatisch Entitäten wie zum Beispiel Personen, Organisationen und Orte, aber auch Produkte und Events in Dokumenten zu identifizieren und diese mit unternehmensinternem oder öffentlich zugänglichem Hintergrundwissen zu verknüpfen. Dies erlaubt es, komplexe semantische Suchen durchzuführen oder auch Statistiken zu relevanten Zusammenhängen automatisiert zu erstellen. So können zum Beispiel Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten (Produkte und die zugehörigen Ersatzteile, Projekte und Personen, die an diesen beteiligt waren, etc.) für ein Unternehmen relevant sein, um Wissensträger anhand ihrer Nennungen in Dokumenten automatisch zu identifizieren oder um Techniken zu ermitteln, die in Projekten zur Anwendung kamen. Verknüpfungen mit Online-Datenquellen liefern zusätzlichen Mehrwert Zusätzlichen Mehrwert kann man durch die Verknüpfung der extrahierten Informationen mit Online-Datenquellen erlangen, die Hintergrundwissen zu den identifizierten Entitäten zur Verfügung stellt. So sind zum Beispiel Milliarden Einzelfakten ähnlich zu Wikipedia in maschinell lesbarer Form auf DBpedia und Wikidata enthalten und können für Suchen und erweiterte Recherchen genutzt werden. Auch hier ist eine Adaption in den Unternehmenskontext leicht möglich, sodass man in Recherchen zum Beispiel Informationen aus Datenquellen zu Personen, Projekten und Produkten nutzen kann. www.netzwoche.ch © netzmedien ag 09 / 2019

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