Trotz der hohen Investitionen in und der Nachfrage nach Datenanalyse Anwendungen in vielen Unternehmen sind diejenigen, die eine greifbare Kapitalrendite (Return on Investment, ROI) zeigen, nur selten zu finden. Die Lösung dieses Problems wird immer wichtiger, als sich wirtschaftliche Herausforderungen abzeichnen und die Unternehmen gezwungen sind, aus weniger IT-Budget mehr herauszuholen. Woher kommen diese Herausforderungen?
Vorwiegend hat dies mit veralteten Datenbanken zu tun. Viele von ihnen bieten einfach nicht die Resilienz und Skalierbarkeit, die erforderlich sind, um zeitkritische Analyse-Workloads zu unterstützen und die anspruchsvollen High-Performance-Computing-Herausforderungen zu erfüllen, von denen der Erfolg moderner Unternehmen abhängt. Jüngste Daten zeigen, dass 95 % aller Organisationen immer noch mit betrieblichen Herausforderungen rund um Daten und Analysen zu kämpfen haben, und 88 % werden weiterhin durch veraltete Datentechnik ausgebremst werden.
Gehen wir näher auf einige der Herausforderungen ein, die Legacy-Datenbanken verursachen, und wie sie sich auf datengesteuerte Projekte in den Unternehmen auswirken können.
Fehlende Skalierungsmöglichkeit
Unternehmen mit Altsystemen und Insellösungen fehlen die tiefergehenden Analyse- und Skalierungsmöglichkeiten zur Lösung komplexer Aufgaben. Die Kapitalrendite (ROI), die derartige Unternehmen erwarten können, sind eingeschränkt und Vorhaben wie Echtzeitanalyse werden gar zum fernen Traum.
Die Arbeit mit Loading...Echtzeitanalysen ermöglicht es, dass datenintensive Anwendungen und Dienste wie beispielsweise die Analyse von Kundenfluktuation oder etwa die vorausschauende Wartung ihr volles Potential entfalten können und Teams in die Lage versetzt, frühzeitig auf Erkenntnisse zu reagieren. Ein Mangel an Echtzeit-Analysefunktionen bedeutet also, dass Unternehmen bei der Datenanalyse eher reaktiv als proaktiv sind. Dies kann zu Situationen führen, in denen sie z. B. durch die Analyse der Kundenabwanderung herausfinden, warum ein Kunde bereits abgewandert ist, anstatt im Voraus gewarnt zu werden und Maßnahmen ergreifen zu können, um ihn zum Bleiben zu bewegen.
Derartige Datenengpässe bedeuten, dass jeder Versuch einer Ad-hoc-Abfrage die Analyseteams in endlose Astimmungsprozesse verwickelt und sie so von anderen wichtigen Projekten abhält. Bereits dies ist ein großes Problem.
Zeitaufwändige Wartung
Datenbankadministratoren und IT-Mitarbeiter verbringen viel zu viel Zeit mit der planung, Bereitstellung, Implementierung und Wartung alter Datenbankumgebungen. Selbst Aufgaben wie Backups, Tuning und Sicherheitsoptimierungen können arbeitsintensiv werden und die Mitarbeiter stark belasten. Der Zeitaufwand steigt mit zunehmender Komplexität der zugrunde liegenden Infrastruktur, Datenmenge und -vielfalt. 62 Milliarden Arbeitsstundengehen jährlich weltweit infolge von ineffizienten Analysen verloren. Stellen Sie sich vor, was und hier entgeht!
Das Fehlen automatisierter Prozesse verhindert nicht nur eine kontinuierliche Verbesserung der Datenbank-Performance, sondern auch, dass sich IT-Teams aufgrund dieser langwierigen Verwaltungs- und Datenmanagementaufgaben mit strategischeren Geschäftsanforderungen befassen und sich auf anspruchsvolle innovative Projekte wie etwa neue Geschäftsinitiativen konzentrieren können. Auch steigt die Wahrscheinlichkeit, dass der technische Support und die Entwicklung bei den Siucherheits-Updates oder Patches zur Verhinderung von Datenschutzverletzungen in Verzug geraten. Dadurch werden Altsysteme anfälliger für Cybergefahren. Diese können die Unternehmen im Schnitt 4,35 Mio. USD kosten. Gleiches gilt für die Einhaltung von Vorschriften zur Dateneinhaltung, bei deren Verletzung heftige Strafen drohen.
Ohne Zweifel spüren die Unternehmen diese Herausforderungen Tag für Tag. Aber das muss nicht so sein!
So hilft Exasol:
Es gibt zwar kein Patentrezept, um ein vollständig optimiertes, effektives datengesteuertes Unternehmen zu werden, aber es gibt Lösungen, die dabei helfen können. Die von Forrester Consulting im Auftrag von Exasol 2023 durchgeführte Studie „Total Economic Impact™“ (TEI) zeigt, wie Exasol diese Aufgaben durch eine effektive Erweiterung Ihrer Datenanalysefähigkeiten bewältigt – ohne Performance- oder Kosteneinbußen. Basiernd auf forresters eigenen Finanzanalysemethodik und eingehenden Gesprächen mit Exasol-Kunden ergab die Studie, dass Modell-Unternehmen (zusammengestzt aus den befragen Kunden) innerhalb von drei Jahren einen ROI von 320 % erzielte, indem sie die betriebliche Effizienz und die Datenbank-Performance verbesserte und eine einfache und flexible Dateninfrastruktur ermöglichte. Die Studie ist eine unverzichtbare Lektüre, wenn Sie wissen wollen, wie Ihre Kollegen die Herausforderungen rund um das Thema Datenanalyse lösen, und herausfinden möchten, was Sie tun können, um iIhr Unternehmen positiv zu verändern.
Um die vollständige Studie einzusehen und zu erfahren, wie Exasol seinen Kunden geholfen hat, mit wenig Aufwand mehr zu erreichen, können Sie sie hier herunterladen.