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Q & A by Experts

In dieser Rubrik sammeln wir verschiedenste Fragen und Antworten rund um das Thema; «Experten nehmen zu Fragen Stellung». Diese sind lose und in keinem zeitlichen Kontext von Forschung und Entwicklung von Cloud-Computing zu betrachten. Auch nicht in Bezug auf die Entwicklung von Service-Modellen, Marktangeboten und -Reife. Die relevanten Links führen zu Quelle, Autoren, Berichte, Leitfäden und relevanten, weiterführenden Inhalten. Ein weiterer Vorteil dieser Variante von Q & A ist, dass die Experten vielfach das Thema nicht wie ein Lexikon, sondern mit Beispielen, Metaphern oder anhand konkreter Projekte besprechen, beschreiben und darlegen.

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What are the key areas in BI that CIOs should focus on in 2015 and why?

Putting the right team together. CIOs need to make sure there is a cross functional team of technical and business skills, and an organisational structure that serves both the centralised needs of the enterprise and the decentralised needs of local domains.

CIOs also must create a more realistic plan for technology standardisations, for example, logical data warehouse vs. enterprise data warehouse, data discovery as an augmentation to traditional BI and provision capabilities for the big data era. 

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The Summit theme is "Crossing the Analytical Divide: New Technologies, New Skills". What is meant by this, and how can organisations ensure they're on the right side of the analytical divide?

Last year's conference was very much focused on creating a very innovative, data driven business model (transparent, decisive, and personalized). We painted a picture of a digital business, and the advanced analytical capabilities it would require. This year's theme discusses how to cross the analytical divide to achieve this vision to create a more data driven company, but to do it in a way that doesn't abandon the old ways.

Organisations are being told they need to invest in all this cool, innovative technology, such as predictive, content, and real time analytics; however, they still need to deliver the traditional management reports and dashboards that run the company. So the theme, "Crossing the Analytical Divide, is very much from the perspective of the analytics leader who needs to deliver on an innovative vision, while keeping the day to day analytic operations up and running. It's not an easy task.

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How do analytics drive digital business?

In some businesses, providing information will become the business. The business model will be about selling data/information. In these cases, analytics is an explicit part of the business model. However, this will the minority.

In most companies, a digital business doesn't mean directly monetising (selling data). An insurance company will sell insurance. A retailer will still sell consumer packaged goods, etc., However, to be an insurance company, a retailer, or any company in the private and public sector delivering goods and services, will be required to be wrapped in an information context. For example, that insurance company will collect more granular data than ever to personalise the insurance experience. The same will be true in all industries. Making sense of this information through analytics will be a key aspect of how well one competes. 

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In what ways do mobile, social and cloud continue to impact BI and analytics?

All three have become expected aspects of how BI and analytics projects are delivered. A key focus at this year's Summit will be cloud and its impact because virtually every new BI and analytics offering that hits the market will be designed to work in the cloud first. The growth of cloud-based business applications will only accelerate this trend. 

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Why should CIOs consider advanced analytics and data science technologies?

The overall amount of data and analytics is growing in every industry. CIOs need data science to extract nontrivial information. For example, it's mission-critical to determine how to acquire new customers, do more cross-selling and predict demand and failures. Normal business intelligence and descriptive analytics, and even traditional software engineering, can't handle those situations.

Advanced analytics can surpass human capability in coping with significant volumes of data, and dealing with highly complex digital business settings. Digital businesses have to adopt data science methods in more use cases, by driving the availability of sensor data, expanding bandwidth and reducing storage costs.

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With a greater adoption of analytics, what changes (process, skills etc…) will a business need to make to incorporate advanced analytics?

Many of our clients assume that once they have mastered analytics, they can then progress to the next level with simply some learning and additional software tools. The reality is that advanced analytics isn't just a more complex form of normal analytics. "Normal" nalytics mainly reports what has happened (descriptive analytics), whereas advanced analytics solves problems using predictive analytics and prescriptive analytics. Predictive analytics predicts future outcomes and behaviour, such as a customer's shopping behaviour or a machine's failure. Prescriptive analytics goes further, suggesting actions to take based on the predictions.

For example, predicting a machine breaks down after producing a certain number of parts, prescriptive analytics might suggest that the company conducts maintenance before that maximum number of parts is reached. This would prevent unscheduled and costly downtime.

It is also important to mention that the technologies for advanced analytics are different from those for analytics, and require different skills. These skills typically include a solid understanding of statistics, machine learning and operations research.

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How will the citizen data scientists work with the chief data officer, and how will the data scientists fit in the business?

One of Gartner’s new predictions says that through 2017, the number of citizen data scientists will grow five times faster than the number of highly skilled data scientists. 

Extracting value out of data is not a trivial task, and one of the key elements of any such "making sense out of data" programme is the people, who must have the right skills. Data scientists are not traditional business analysts, they are professionals with the rare capability to derive mathematical models from data to reap clear and hard-hitting business benefits. They need to network well across different business units and work at the intersection of business goals, constraints, processes, available data and analytical possibilities.

Lots of our most advanced clients are experimenting with the notions of chief data officers (CDOs) or chief analytics officers (CAOs). Sometimes the CDO/CAO will directly command a (virtual) data science lab. We think that those labs must be orchestrated virtually, with the (citizen) data scientists distributed throughout the organisation.

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Welche Sicherheitsvorkehrungen kann man treffen?

Allem vorausgehend ist die gründliche Prüfung des Anbieters mit den wichtigen Fragen nach dem Standort der Datenlagerung, den SLA und nach welchen Standards er arbeitet. Eine sogenannte „lock-in“ Situation sollte wenn immer möglich vermieden, respektive eine Exit Strategie entworfen werden.

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IT-Sicherheit als Prozess von Business und IT?

Die Geschäftsprozesse und die Informatik verschmelzen immer mehr zu einer geschlossenen Einheit. Muss die IT-Sicherheit auch als Prozess angesehen werden, der direkt in diese Einheit von Business und IT implementiert ist?

Unbedingt. Die IT-Sicherheit als Teil der operationellen Risiken gehört in das Risikomanagement Framework eingebettet und als Prozess gelebt. Dabei müssen, wie im gesamten Risikomanagement, die Schnittstellen zu den Geschäftsprozessen identifiziert werden. Was eine integrierte IT-Sicherheit sowie Identity & Access Management zur Folge hat. Dann ist die IT «Mittel zum Zweck», d.h. die IT hat die Geschäftsprozesse zu unterstützen resp. die IT bildet die Produktionsstrasse des modernen Unternehmens. Daher muss eine Verschmelzung erfolgen.

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Mehrwert für Unternehmen bei IT aus der Cloud?

Was sind die Vorteile für Unternehmen, wenn sie ihre IT-Rechenkapazität, Speicherplatz und Anwendungen bei externen Anbietern über das Internet beziehen?

Der größte Vorteil des Cloud Computing ist die große Flexibilität. Das beginnt bei der betriebswirtschaftlichen Seite: Statt große Beträge in die Anschaffung eigener IT-Ausstattung zu investieren, die über viele Jahre den wechselnden Anforderungen genügen muss, kann flexibel Kapazität eingekauft werden. Damit lassen sich Investitionskosten in Betriebskosten umwandeln: Die genutzte Kapazität lässt sich kurzfristig variabel an den tatsächlichen Bedarf anpassen und bezahlt wird nur, was auch verbraucht wird. Ein weiterer Vorteil von Cloud Computing: Software-Updates werden zentral vom Anbieter erledigt. Den Mitarbeitern der Kunden stehen die aktuellen Versionen ohne großen Zeitabstand zur Verfügung.

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Process as a Service?

Ist die Vorstellung von »Process as a Service« im Cloud-Zusammenhang richtig und realistisch?

Dahinter verbirgt sich letztlich die Frage wie man unterschiedliche SaaS-Angebote verknüpfen kann und was der Kunde letztendlich einkaufen möchte. Durch den mit Cloud Computing verbundenen Paradigmenwechsel stellen sich immer mehr Menschen die Frage ob sie wirklich eine bestimmte Software bzw. Anwendung benötigen oder vielleicht doch vielmehr eine Lösung (d.h. einen Service) für einen bestimmten Geschäftsprozess. Die Prozessgrenzen und die Anwendungsgrenzen können sich da durchaus unterscheiden.

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Prozesse und Organisation?

Was ändert sich für Prozesse und Organisation?

Dieselbe im privaten genutzten Funktionen und Arbeitsweisen erwarten Mitarbeiter auch von der Unternehmens-IT. Diese gerät hierdurch zunehmend unter Druck unterschiedliche Cloud-Services in immer kürzerer Zeit den Unternehmensbereichen bereitstellen zu müssen. Erfolgt die gewünschte Bereitstellung nicht oder nur unzureichend, so umgehen einzelne Mitarbeiter oder auch ganze Fachabteilungen die interne IT, beschaffen sich diese Cloud-Services direkt und nutzen sie in der täglichen Arbeit. Ausgehend von dem Trend bzw. Wunsch IT schnell und einfach nutzen zu können, entsteht eine „Schatten-IT“ ohne Berücksichtigung vorhandener Sicherheits- und Compliance-Vorgaben und ohne eine feste Einbindung in Unternehmensprozesse. Diese Herausforderungen vor Augen, stellen sich einige Unternehmen die Frage, ob es nicht sinnvoller sei, eine Private Cloud (im eigenen Rechenzentrum) zu betreiben, bevor sie den Schritt wagen und auf bestehende Public Cloud-Services zurückgreifen.

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Relevanz Cooperation?

Welche Relevanz wird Cloud Computing in der zwischenbetrieblichen Kooperation zugesprochen, also z.B. im Supply Chain Management oder dem Produktentwicklungsprozess in der Automobilindustrie? Ist hier eine Public- oder Private-Cloud der richtige Ansatz?

Es gibt viele Möglichkeiten öffentliche und private Bereiche in Hybridkonzepten zu verbinden. Hinter dem Begriff Community Cloud verbergen sich z.B. Konstrukte bei denen mehrere Unternehmen Teile ihrer IT-Systeme zu einer gemeinsamen Cloud verbinden um dann in den genannten Bereichen besser kooperieren zu können. Diese Ansätze sind z.T. bereits unter dem Namen Grid Computing seit Jahren etabliert.

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Welche Aufgaben in die Cloud?

Welche Aufgaben lassen sich einer Cloud anvertrauen?

Clouds übernehmen so gut wie jede Aufgabe. Je nach gewählter Ebene (IaaS, PaaS oder SaaS) können Unternehmen ihre komplette IT-Infrastruktur auslagern oder nur ein spezielles Programm mieten. In letzterem Fall greift zum Beispiel "Software as a Service" (SaaS), mit dem sich Standard-Aufgaben wie E-Mail-Dienste oder VoIP-Telefonie virtualisieren lassen. Alle denkbaren Lösungen in der Cloud; es muss allerdings nicht nur die Kommunikations-Infrastruktur sein. Benötigen Unternehmen zum Beispiel eine Umgebung zur Softwareentwicklung oder eine Datenbank, können sie diese als PaaS (Platform as a Service) ebenfalls mieten. Es geht auch völlig ohne Hardware: Bei IaaS-Diensten (Infrastructure as a Service) verlagern Firmen ihre Anwendungen komplett ins virtuelle Rechenzentrum und haben dabei administrativen Zugriff auf die Ressourcen.

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Welche Rolle nimmt das eigene Unternehmen ein? Cloud Service Provider und Cloud Service Buyer

Cloud-Service-Provider:

  1. Infrastruktur-Provider: Versorgung der Rollenträger in der gesamten Wertschöpfungskette mit den Rechen- und Speicherleistungen, die erforderlich sind, um Anwendungen in der Cloud betreiben zu können. Sie bieten das infrastrukturelle Rückgrat von Cloud-Computing.
  2. Plattform-Provider: bieten ein Umfeld, in dem Cloud-Anwendungen bereitgestellt werden können. Sie fungieren als eine Art Kataloganbieter, die die Services verschiedener Diensteanbieter bündeln.
  3. Software-Provider: Entwickeln und Betreiben von Software-Services, die auf Cloud-Computing-Plattformen angeboten werden und Zugang zu Hardware und Infrastruktur der Infrastruktur Provider ermöglichen. Sie bieten Mehrwert für die Unternehmenskunden und für die Provider von aggregierten Services.

Enterprise Cloud-Service Buyer. Der Enterprise Cloud-Service Buyer (Unternehmenskunde) ist der ultimative Käufer (Buyer) und Anwender (End User) von Cloud-Services. Cloud-Services werden vom Cloud-Service-Provider über ein Internet-Portal verfügbar gemacht und vom Unternehmenskunden im Self-Service provisioniert und über das Internet genutzt. Abgerechnet wird über ein Pay per Use Preismodell. Die Nutzer müssen IT-Ressourcen nicht mehr selber physisch anschaffen und betreiben, sondern beziehen Infrastruktur, Plattformen und Applikationen als  Services aus dem Internet. Cloud-Computing verändert die Preisgestaltung von IT-Services. Es bietet den Unternehmen die Möglichkeit, von einem Preismodell mit fixen IT-Kosten auf eines mit flexiblen Kosten, dem  „Pay-per-Use“ Modell zu wechseln. Dies ermöglicht es, die Capital Expenditures (CAPEX) in Operational Expenditures (OPEX) umzuwandeln. Dadurch werden Cloud Services attraktiver als IT Services aus eigener IT.

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Wie muss sich die IT-Abteilung wandeln?

Welches sind Eckpunkte für eine künftig wirksame, auf Cloud-Computing ausgerichtete IT-Organisation?

Folgend Fragen und Antworten gilt es u.a. zu erarbeiten. Wie muss ein Cloud-Service gemanaged werden (Planung und Vorbereitung: Step by Step)? Welche Service Level (SLs) sind möglich und erforderlich? Wie werden diese verknüpft, um über mehrere, ggf. kaskadierte, Cloud-Services hinweg einen durchgängigen Business-Prozess bedienen und unterstützen zu können? Wie bereit ist unser Unternehmen, unsere Organisation und unsere Struktur für die Cloud (bspw. ein Cloud Readiness Check)? Wie sieht das Management mit welchen Key-Performance-Indikatoren aus und wie die Kommunikation und das Controlling?

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