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5 Gründe, warum Daten-Visionäre Unternehmen zum Hybrid-Cloud-Erfolg verhelfen

10. Jan. 2018
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Überblick

Ein Daten-Visionär unterstützt Unternehmen bei diesen Zielen:

  • Mehr Umsatz in kürzerer Zeit
  • Betriebswirtschaftliche Effizienz
  • Positionierung für den Erfolg von morgen

John Woodall ist Vice President of Engineering bei Integrated Archive Systems (IAS) in Palo Alto, Kalifornien, und stolz sich selbst als Daten-Visionär zu bezeichnen. In der heutigen, von Daten getriebenen Welt spielen Menschen wie er eine entscheidende Rolle in Unternehmen, die wachsen wollen.

Woodall vergleicht Daten-Visionäre mit Bildhauern. „Sie erkennen, welches Potenzial in einem Marmorblock steckt, und sie sind in der Lage, daraus eine Skulptur entstehen zu lassen“, sagt Woodall.

1. Daten-Visionäre definieren zuerst die geschäftlichen Herausforderungen

Unabhängig von der Technologie muss jedes Unternehmen die finanzielle Verantwortung tragen, Mehrwert für die Aktionäre erzielen und seinen Kunden letztlich praxistaugliche Lösungen anbieten.

Genau deshalb seien Daten-Visionäre die Experten, wenn es darum geht, das reibungslose Zusammenspiel von Geschäftsanforderungen und Technologie sicherzustellen, so Woodall. Technologie, egal wie großartig, dürfe die Rentabilität des Geschäfts nicht einschränken.

„Wir helfen Unternehmen die Lücke zwischen Status quo und Zielbild zu schließen, ohne dabei mit der Basis zu brechen, auf der sie ihr Geschäft aufgebaut haben“, sagt Woodall.

2. Daten-Visionäre schöpfen die Vorteile existierender Applikationen voll aus

Die digitale Wirtschaft stellt die meisten Unternehmen vor zwei Herausforderungen:

Zum einen können sie es sich nicht leisten, die Applikationen abzuschaffen, auf denen ihr Geschäft aufgebaut ist.

Zum anderen unterliegen sie dem großen Druck, schnell neue Wege zur Gewinnerzielung zu erschließen und ihr Wachstum voranzutreiben.

Deshalb müssen Unternehmen die Kompatibilität von älteren Applikationen sicherstellen, um von den zukünftigen Tools, Techniken und Cloud-basierten Architekturen profitieren zu können.

„Bei der Umsetzung der digitalen Transformation kann ein Partner helfen, aus bestehender Technologie zu schöpfen, die den Erfolg bis heute ermöglicht hat, und gleichzeitig den Blick nach vorne zu lenken, um so neue Wege zu beschreiten“, so Woodall.

3. Daten-Visionäre sind Wegbereiter für die Hybrid Cloud

Wenn sich ein Unternehmen entschieden hat, ein bestimmtes Problem zu lösen, braucht es die passende Technologie. Eine Hybrid Cloud gibt datengetriebenen Unternehmen die größtmögliche Kontrolle, ein Höchstmaß an Agilität und die beste Kostenkontrolle.

Vor der Anschaffung einer Hybrid-Cloud-Lösung empfiehlt Woodall, zuallererst drei Fragen zu beantworten:

  • Wie nutze ich meine Daten?
  • Will ich meine Daten lokal speichern?
  • Ist Speicherung der Daten in der Cloud eine Option?

„Letztendlich läuft es wohl auf ein Hybrid-Cloud-Modell hinaus“, meint Woodall. „Die wesentliche Voraussetzung und Grundlage für ein hybrides Modell besteht darin, gezielt Kostenkontrolle zu betreiben und agil zu handeln.“

Er fügt hinzu, dass Unternehmen ohne Open-Source-Tools Gefahr liefen, mit der digitalen Wirtschaft nicht Schritt halten zu können.

Fällt letztlich die Entscheidung für die Hybrid Cloud, sollten zunächst Open-Source-Lösungen in die engere Auswahl genommen werden, denn Open-Source-Communitys haben nämlich meistens eine höhere Innovationsgeschwindigkeit und -rate als andere Anbieter.

4. Daten-Visionäre wissen, wie sie künstliche Intelligenz richtig nutzen

Künstliche Intelligenz (AI) ist derzeit eines der wohl meistdiskutierten Themen.

Daten-Visionäre gehen strategisch vor, um sich aus den gesammelten Geschäftsdaten ein Gesamtbild zu machen, und wissen sehr genau, wie man aus Daten verwertbare Informationen gewinnt.

Sie können auch beurteilen, ob ein Datenanalyst hinzugezogen werden sollte.

Es komme ganz darauf an, ob ein Unternehmen den Durchblick bei seinen Daten hat, so Woodall.

5. Daten-Visionäre sind erstklassige Analysten

Leistungsfähige Analysefunktionen sind die Basis eines jeden KI-Programms. Denn es sind die einfachen Fallbeispiele, mit denen eine Maschine zu denken lernt.

Das gleiche grundlegende Wechselspiel bestehe zwischen dem Datenmanagement und Analysen beziehungsweise künstlicher Intelligenz, so Woodall.

Für ihn ist konsistentes Datenmanagement das A und O für alle Analyseszenarien, da die Daten oder die Ergebnisse derselben Daten später mit hoher Wahrscheinlichkeit in diversen KI- oder Analyseplattformen genutzt werden sollen.

Weitere Informationen, um die Hybrid Cloud souverän zu meistern

John Woodall ist Vice President of Engineering bei Integrated Archive Systems (IAS) in Palo Alto, Kalifornien. Er leitet den Bereich Produktstrategie-, Portfolio- und technische Entwicklung von IAS und unterstützt Unternehmen, neue, innovative Lösungen für Cloud- und On-Premises-IT zu entwerfen.


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