Viele glauben, dass eine Weiterentwicklung der Virtualisierungim Gange ist. Wir hatten Speichervirtualisierung, Servervirtualisierung, Containerisierung, Desktopvirtualisierung und Netzwerkvirtualisierung – und nun ist die Datenvirtualisierung die nächste Welle.
Im Folgenden sehen Sie einige der wichtigsten Trends, die Unternehmen und IT-Teams auf dem Markt für Datenvirtualisierung beobachten:
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1. Cloud-native Infrastruktur
Über das Potenzial von Cloud-nativer Infrastruktur ist viel gesagt worden. Einige Unternehmen haben Initiativen angekündigt, bei denen die Cloud Vorrang hat oder ausschließlich auf die Cloud gesetzt wird. Und Entwickler nehmen diese Herausforderung an.
Anhand dessen, woran Entwickler arbeiten, lässt sich die Zukunft vorhersehen. In den Neunzigern setzten sie auf das Windows-Ökosystem. So viele Entwickler arbeiteten mit Windows, dass es zu einem Schwergewicht in Unternehmen wurde.
Nun sind cloud-native Anwendungen an der Reihe. Die meisten Entwickler arbeiten an ihnen, und dorthin bewegt sich die IT.
„Daten spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung in Unternehmen, aber Nutzer fragen sich, wie sie diese Daten effizienter und präziser nutzen können“, sagte Edward Qin, Chief Product Officer bei Algoblu.
„Datenvirtualisierung löst dieses Problem.“
2. Daten statt Apps
Wie löst die Datenvirtualisierung dieses Problem? Indem sie das Paradigma verändert.
Die IT-Architektur war traditionell darauf ausgerichtet, Daten zu den Anwendungen und Datenbanken zu verschieben, in denen sie verarbeitet oder analysiert werden.
Doch inzwischen gibt es so viele Daten, die zudem so schnell erzeugt werden, dass das traditionelle Modell an seine Grenzen stößt. Hinzu kommen die Anforderungen an die Echtzeitverarbeitung – etwas musste sich ändern. Diese Änderung zeigt sich in einer Verlagerung hin dazu, Anwendungen zu den Daten zu bringen und nicht umgekehrt.
„Sie können Ihre Anwendungen jetzt zu Ihren Daten bringen“, sagte Harry Carr, Chairman und CEO von Vcinity.
„Das eröffnet mehr Möglichkeiten dafür, wo und wie Sie den Speicher und die Infrastruktur Ihres Unternehmens optimieren.“
3. Self-Service-Dateneinblicke
Gestützt durch das Wachstum und die Dynamik des Marktes für Datenmanagement entwickelt sich der zunehmende Self-Service-Zugriff auf Erkenntnisse zu einem Trend, so Thor Olof Philogene, Mitgründer und CEO von Stravito.
„Das ist keine Überraschung, denn Teams für Consumer Insights sind stärker ausgelastet als je zuvor, und die Ausrichtung auf den Kunden gewinnt zunehmend an Bedeutung“, sagte Philogene.
„Insight-Teams in großen Unternehmen setzen sich bereits für Self-Service-Zugriff auf Marktforschung und Erkenntnisse ein und entwickeln sich von Gatekeepern zu Unterstützern.“
4. Demokratisierung von Insights
Self-Service-Zugriff bedeutet einen weitaus besseren Zugang zu Datenanalysen für deutlich mehr Menschen. Daher nimmt die Demokratisierung von Insights zu: Technologie macht Erkenntnisse für einen größeren Kreis von Stakeholdern im gesamten Unternehmen zugänglich.
Dieser Trend hält bereits seit einiger Zeit an. Nun beschleunigt er sich jedoch.
„Self-Service-Zugriff ermöglicht und befähigt Mitarbeiter, unabhängig auf Daten zuzugreifen und sie zu nutzen“, sagte Philogene von Stravito.
„Wenn Mitarbeiter die Werkzeuge erhalten, mit denen sie auf nachhaltige Weise langfristig auf Erkenntnisse zugreifen, diese verarbeiten und anwenden können, fördert das eigenständiges und effizientes Arbeiten. Letztlich trägt dies dazu bei, dass ein Unternehmen sich schnell an veränderte Kundenbedürfnisse anpassen kann.“
5. Organisatorischer Wandel
Datenvirtualisierung und Zugänglichkeit bedeuten wiederum, dass Unternehmen neu bewerten müssen, wie sie Daten und Erkenntnisse im gesamten Unternehmen darstellen.
Zwar haben die vergangenen 10 Jahre Vertriebsleitern und Geschäftsbereichsleitern ermöglicht, deutlich mehr zu leisten und auf größere Datenmengen zuzugreifen. Dies geschah jedoch größtenteils über Dashboards mit eingeschränkten Self-Service-Analysefunktionen.
In der nächsten Phase gilt es, das inhärente Know-how des Unternehmens freizusetzen und den Menschen die Möglichkeit zu geben, mit Analysefunktionen nach Belieben zu arbeiten. Schließlich kennt ein Vertriebsleiter seinen Bereich normalerweise besser als ein Analyst. Mit echten Self-Service-Analysen in der Hand können sie Datennuancen entdecken, die zuvor nie verfügbar waren.
Als etwas grobes Beispiel kann man sich eine Zustellroute vorstellen: Die US-Post plant Routen zentral. Die Algorithmen sind gut, berücksichtigen jedoch beispielsweise das Gelände nicht vollständig und tragen der Zugänglichkeit von Briefkästen nicht Rechnung. Wenn die Briefzusteller mehr Gehör fänden, könnten sie dem gesamten Postnetz helfen, bessere Software und eine bessere Routenplanung zu entwickeln, indem sie Faktoren wie steile Hügel, Häuser mit zahlreichen Treppen, Sicherheitstore, an denen man auf den Einlass warten muss, und vieles mehr einbringen.
Daher muss jedes Unternehmen ein Gleichgewicht zwischen umfassender Datenzugänglichkeit und zentraler Planung anstreben.
„Auf geschäftlicher Ebene ist klar, dass die Nutzung von Erkenntnissen sich als wichtiger denn je erwiesen hat. Daher ist es an der Zeit, dass Unternehmen Daten und Erkenntnisse in die Hände sachkundiger Stakeholder legen, die auf Grundlage zugänglicher Informationen Entscheidungen treffen können“, sagte Philogene von Stravito.
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