Übergang von Unternehmens- zu Ökosystemdaten für ganzheitliche Analysen


Die zunehmend digitalisierte Welt, in der wir leben, führt zur Entstehung immer größerer Datenmengen. Während sich die meisten Unternehmen auf das Sammeln, Integrieren und Analysieren ihrer Unternehmensdaten konzentrieren, betrachten die innovativsten Unternehmen Daten in einem viel ganzheitlicheren und umfassenderen Sinne.

In einer Dimension berücksichtigen die Innovatoren alle Datenquellen und beziehen Wettbewerber, Regulierungsbehörden und Einflussnehmer in ihr Datenuniversum ein. In einer zweiten Dimension berücksichtigen sie Daten, die außerhalb des Unternehmens generiert werden – einschließlich der Daten von Kunden, Mitarbeitern, Partnern und Lieferanten. Schließlich berücksichtigen sie alle Arten von Daten: strukturierte, unstrukturierte, alphanumerische, Text-, Stimmungs- und Emotionsdaten.

Die Erkenntnisse von Innovatoren, die „Ökosystemdaten“ berücksichtigen, sind deutlich umfassender, aktueller und präziser. Dies wiederum führt dazu, dass Manager auf allen Ebenen die richtigen Entscheidungen treffen.

Übergang von Unternehmens- zu Ökosystemdaten für ganzheitliche Analysen

Umstellung auf die Cloud: Daten ganzheitlich analysieren und die digitale Transformation beschleunigen


Das Problem besteht darin, dass herkömmliche ERP-, CRM-, HRMS-, Service-Management- oder sogar benutzerdefinierte Anwendungen weder für die Erfassung solcher Daten ausgelegt sind, noch in lokalen Umgebungen für die Ausführung von Analysen skalierbar sind.

Cloud-Lösungen bieten gegenüber lokalen Data-Warehouse-Appliances mehrere Vorteile. Der Wechsel vom lokalen Data Warehousing in die Cloud oder in Cloud-Data-Lakes bietet mehrere Vorteile:

Skalierbarkeit von Speicher und Verarbeitung

Ökosystemdaten können mehrere Petabyte groß sein. Ein wesentlicher Nachteil von lokalen Data Warehouses sind die begrenzten Rechenkapazitäten, die für große Datenmengen unerlässlich sind. Jedes Mal, wenn ein lokaler Server seine maximale Kapazität erreicht, müssen Unternehmen die Kapazität aufrüsten oder erweitern, was zu Verarbeitungsausfällen führt.

Cloud-Plattformen bieten durch die Bündelung von Rechenressourcen nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit. Sie können bei Bedarf schnell mehr vCPU, RAM oder Speicherkapazität bereitstellen und so die kontinuierliche Analyse sehr großer Datenmengen ermöglichen.

Kosteneinsparungen

Moderne Cloud-Hosting-Plattformen nutzen ressourcenbasierte Abrechnungsmodelle, um die Betriebskosten zu minimieren. Das bedeutet: Beim Wechsel in die Cloud zahlen Sie nur für die tatsächlich genutzten Rechenressourcen und sparen so langfristig Geld. Je nach gewählter Plattform stehen Ihnen zudem verschiedene Speicheroptionen zur Verfügung, darunter SSDs, Festplatten und bandbasierte Speicherlaufwerke. So minimieren Sie die Kosten für die Speicherung selten genutzter Datensätze.

Neben der ressourcenbasierten Abrechnung entlasten Cloud-Plattformen auch die Infrastrukturwartung. So können IT-Mitarbeiter ihre Arbeitszeit auf die Entwicklung konzentrieren und müssen sich nicht mehr mit wiederkehrenden Infrastrukturmanagementaufgaben beschäftigen. Dies führt zu indirekten Kosteneinsparungen, da die Personalressourcen im Vergleich zu einem lokalen Data-Warehousing-Ansatz effizienter genutzt werden.

Cloud-Notfallwiederherstellung

Datensicherungen vor Ort können zeitaufwändig und schwierig zu automatisieren sein, insbesondere bei herkömmlichen Data-Warehousing-Lösungen. Für die Durchführung von Backups wird enorm viel Festplattenspeicher benötigt, was zu höheren Hardwarekosten führt.

Alle großen Cloud-Plattformen verfügen über integrierte Disaster-Recovery-Funktionen. Diese bieten Backup-Replikation und geplante Backups, die Ihnen helfen, Recovery Point Objectives (RPOs) und Recovery Time Objectives (RTOs) zu erreichen. Ältere Backups können Sie auf langsamere (und oft auch kostengünstigere) Archivspeicherlösungen in der Cloud übertragen, was Ihre Disaster-Recovery-Betriebskosten weiter senkt. Sie können sogar die Leistungsfähigkeit von Multi-Cloud-Replication-as-a-Service-Tools von Drittanbietern nutzen, um die Netzwerkstabilität weiter zu erhöhen.

Trianz ist in der Lage, Kunden durch den gesamten Prozess zu führen und ihnen dabei zu helfen, die beste Wahl für Ihr Unternehmen zu treffen.

UNSERE KUNDEN

Unser Ansatz: 30 % schnellere Migration endlicher Datensätze in die Cloud mit EVOVE


Eine Ebene der Datenmigration besteht darin, begrenzte Datensätze wie Kunden-, Produkt-, Vertriebs-, Finanzdaten usw. in einen Cloud-Lake zu verschieben. Trianz hat hierfür die Plattform EVOVE entwickelt, die auf CompilerWorks basiert und den Aufwand für Design, Aufbau und Test der ETL-Logik (Extract, Test and Load) durch die Automatisierung wichtiger Komponenten des Plattformmigrationsprozesses reduziert oder eliminiert. Dadurch können wir die Migrationszyklen um 30 % oder mehr verkürzen. Hier sind die Schritte unserer Cloud-Datenmigrationsmethodik:

Wolke

Erstellen Sie die semantische Ebene neu und migrieren Sie Ihre Geschäftslogik zur LookML-Syntax.

Wolke

Migrieren Sie Ihre Berichte in Zusammenarbeit mit Ihren Teams zu Looker.

Wolke

ETL-Bewertung

Dabei werden die Datenbankstruktur, ETL-Jobs und Stored Procedures analysiert, um detaillierte Anforderungen für die darauffolgenden Schritte erstellen zu können.

Wolke

Automatisierte Migration mit EVOVE

EVOVE konvertiert 95 % der Datenbankelemente automatisch in die moderne Architektur. Die restlichen Datenbankelemente werden anschließend manuell adressiert.

Wolke

Daten-, ETL- und Berichtsvalidierung

In dieser Phase werden alle migrationsbezogenen Probleme in der Datenbank ermittelt und gelöst.

Erfahren Sie mehr über EVOVE, die automatisierte Datenmigrationslösung von Trianz.

Unser Ansatz: Migrieren Sie Daten im großen Maßstab mit unserem Data Migration Center of Excellence-Modell


Die Migration großer Datenmengen erfordert einen ganz anderen Ansatz, bei dem wir eng mit unseren Kunden zusammenarbeiten. Ausgehend von Strategie und Priorisierung setzt Trianz ein skalierbares Team ein, das mit repetitiven Frameworks, IP und Accelerators ausgestattet ist, um die gleichzeitige Migration mehrerer Datensätze voranzutreiben.

Vorteile der Umstellung auf die Cloud

Vorteile der Umstellung auf die Cloud


Nach einer 4-6-wöchigen Strategiephase Datenmigration operationalisieren CoEs innerhalb von weiteren sechs Wochen, sodass das CoE innerhalb von 2–3 Monaten nach Beginn eines Engagements voll einsatzfähig ist.

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Cloud Computing hat die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen Daten nutzen. Die Flexibilität der Cloud-Technologie löst Workload-Herausforderungen schnell und effizient – von überall und über jedes Gerät.

Wir bieten einen IP- und Accelerator-basierten Ansatz für die Datenmigration


Das Besondere an Trianz ist, dass nahezu jede Phase der Datenmigration im großen Maßstab mithilfe von IP und Automatisierung durchgeführt wird, um Effizienz, Kostensenkung und eine schnellere Markteinführung zu gewährleisten. Wir bieten eine große Auswahl an IP-Lösungen.

Vorteile der Umstellung auf die Cloud

Unsere Datenmigrationsdienste werden durch starke Partnerschaften unterstützt


Als spezialisiertes Unternehmen für digitale Transformation pflegen wir enge Partnerschaften mit allen wichtigen Akteuren der Cloud- und Datentechnologie. Unsere Teams sind geschult, zertifiziert und haben Zugriff auf alle Arten von Ressourcen, die exklusiv unseren führenden Partnern zur Verfügung stehen.

Vorteile der Umstellung auf die Cloud

Wir bringen Innovation, beispielloses Engagement und Ergebnisse

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