Was ist Cloud-Analytik? Vorteile, Tools und Plattformen

Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von Cloud-Analysen in unserem umfassenden Leitfaden. Erfahren Sie mehr über die zahlreichen Vorteile, die verfügbaren wichtigen Tools und Plattformen und wie Sie die richtige Lösung für Ihr Unternehmen auswählen.

Heutzutage ist die Welt datenintensiv, und Unternehmen sehen sich mit riesigen Datenmengen aus verschiedenen Quellen konfrontiert, darunter Kundeninteraktionen, Social-Media-Nutzung und IoT-Geräte. Traditionelle Analysemethoden sind oft durch die lokale Infrastruktur ressourcengebunden. Diese Systeme können mit solch schnellen Datenmengen nicht Schritt halten, was es für Unternehmen schwierig macht, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, die ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Cloud-Analysen bieten enorme Möglichkeiten durch Cloud-Computing-Umgebungen, die einen äußerst effizienten Zugriff, eine effiziente Analyse und Visualisierung von Daten ermöglichen. Im Gegensatz dazu bieten traditionelle Analyselösungen eine feste Skalierbarkeit und Flexibilität, aber ein Unternehmen kann mit einer flexiblen Cloud-Analyseumgebung seine Ressourcen je nach Bedarf ändern oder schnell auf Schwankungen am Markt reagieren.

Der weltweite Markt für Cloud-Analysen belief sich 2023 auf 33,05 Milliarden US-Dollar und wird bis 2032 voraussichtlich 147,19 Milliarden US-Dollar erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 17,7 % entspricht. Nordamerika führte 2023 mit einem Anteil von 33,22 % die Rangliste an, gefolgt von Asien-Pazifik und Europa, was die starke Verbreitung cloudbasierter Lösungen in dieser Region verdeutlicht.

Dieser Artikel befasst sich mit der facettenreichen Welt der Cloud-Analytik, erläutert deren Vorteile und diskutiert die wichtigsten verfügbaren Tools und Plattformen sowie die Faktoren, die bei der Auswahl der richtigen Lösung für Ihr Unternehmen zu berücksichtigen sind. Durch die Nutzung der Möglichkeiten von Cloud-Analysen können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen und Innovationen auf dem Markt vorantreiben.

Was ist Cloud Analytics?

Cloud Analytics ist ein Prozess, bei dem Daten verarbeitet werden, ohne dass sie auf lokalen Servern oder Systemen gespeichert werden. Bei dieser Methode erfolgen die Verarbeitung, Visualisierung und Berichterstellung von Daten mithilfe cloudbasierter Tools und Technologien. Aus organisatorischer Sicht ermöglicht die Nutzung der Cloud-Infrastruktur die Verarbeitung einer viel größeren Datenmenge, die Integration von mehr Datenquellen und die Bereitstellung von Echtzeit-Erkenntnissen in einem Bereich, in dem das Team keine umfangreiche lokale Hardware warten muss.

Warum Cloud Analytics nutzen?

Unternehmen setzen zunehmend auf Cloud-Analysen, da diese zahlreiche Vorteile bieten, die die Fähigkeit von Unternehmen verbessern, ihre Daten und ihre allgemeine Geschäftsleistung zu verwalten. Angesichts der zunehmenden Datenmenge und -komplexität kann die Lösung für die heutigen Anforderungen in Bezug auf Geschwindigkeit, Flexibilität und Effizienz nur durch Cloud-Analysen erreicht werden. Die wichtigsten Gründe für die Umstellung auf Cloud Analytics sind:

1. Kosteneffizienz: Dadurch werden teure lokale Hardware und Wartungskosten erheblich reduziert. Unternehmen können dann von hohen Investitionsausgaben in Form von Serverkäufen und -aufrüstungen zu besser kalkulierbaren Betriebskosten durch Cloud-Dienste übergehen. Viele Cloud-Anbieter bieten flexible Preismodelle mit nutzungsabhängiger Abrechnung an, bei denen Unternehmen nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen bezahlen. Dies ist besonders hilfreich für kleine Unternehmen und Start-ups, die nur über ein geringes Budget verfügen und so wenig Geld wie möglich riskieren möchten.
2. Skalierbarkeit: Skalierbarkeit ist einer der größten Vorteile von Cloud-Analysen, da Unternehmen ihre Ressourcen je nach Bedarf problemlos erhöhen oder verringern können. Dies ist besonders nützlich, wenn das Unternehmen Spitzenzeiten bei der Durchführung von Marketingkampagnen für die Einführung neuer Produkte erreicht. In solchen Zeiten kann es seine Analysekapazitäten schnell erhöhen. Umgekehrt kann es in mageren Zeiten seine Ressourcen reduzieren, um die Kosten zu kontrollieren. Diese Flexibilität ermöglicht eine einfache Anpassung an sich ändernde Geschäftsbedingungen, da Unternehmen sich nicht um die physische Infrastruktur kümmern müssen.
3. Zugänglichkeit: Die Cloud-Analytik bietet einen einfachen und transparenten Zugriff auf Daten und Analysetools von jedem Ort aus, an dem eine Internetverbindung besteht. Genau diese Art von Zugänglichkeit ist in den heutigen Remote- und Hybrid-Arbeitsumgebungen erforderlich, in denen selbst die am weitesten entfernten Mitarbeiter von jedem beliebigen Ort aus arbeiten. Dashboards, Berichte und Echtzeit-Datenanalysen müssen für Benutzer über Laptop, Tablet oder Smartphone zugänglich sein. Auf diese Weise geben Unternehmen ihren Teams die erforderlichen Tools an die Hand, um von jedem Standort aus zu guten Schlussfolgerungen zu gelangen, was die Produktivität fördert und die Flexibilität am Arbeitsplatz erhöht.
4. Zusammenarbeit: Cloud-Analysen ermöglichen durch gemeinsam genutzte Analyse-Dashboards und Berichte eine hervorragende Zusammenarbeit sowohl zwischen Teams als auch über geografische Grenzen hinweg. Cloud-basierte Tools ermöglichen es mehreren Personen, gleichzeitig mit denselben Datensätzen zu interagieren, Erkenntnisse auszutauschen und gemeinsam datengestützte Entscheidungen zu treffen. Das kollaborative Szenario überwindet Abteilungsgrenzen, fördert den Wissensaustausch und treibt Innovationen voran. Eine bessere Koordination und Kommunikation zwischen den Teams führt zu noch kohärenteren Strategien und Maßnahmen, die letztlich zu besseren Geschäftsergebnissen führen.

Funktionen und Fähigkeiten von Cloud-Analysen

Cloud-Analyseplattformen sind für die vielfältigen Anforderungen moderner Unternehmen konzipiert und umfassen alle Funktionen und Fähigkeiten, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten optimal zu nutzen. Cloud-Analytics-Plattformen bieten in der Regel eine breite Palette an Funktionen und Fähigkeiten, darunter:

1. Datenintegration: Sie integriert Daten aus verschiedenen Quellen, d. h. Datenbanken, Anwendungen und IoT-Geräten, um die Daten des Unternehmens für den Zugriff zu konsolidieren. Mit Hilfe von Tools, die eine Vielzahl von Datenformaten und -typen unterstützen, können Unternehmen einen umfassenden Überblick über ihre Abläufe erstellen, was letztendlich zu fundierteren Entscheidungen beiträgt. Dieser Ansatz reduziert Datensilos und fördert einen einheitlicheren Ansatz für die Datenstrategie.
2. Echtzeit-Analysen: Cloud-Analysen ermöglichen auch Echtzeit-Analysen, die es Unternehmen erleichtern, Daten in Echtzeit zu analysieren, und ihnen somit zum richtigen Zeitpunkt Erkenntnisse liefern, um eine schnelle Entscheidungsfindung zu unterstützen. Die meisten Unternehmen führen ihre Geschäfte in sich schnell verändernden Umgebungen durch. Die Bedingungen ändern sich schnell, und Echtzeitanalysen ermöglichen es Unternehmen, schnell auf Trends und Anomalien zu reagieren. Sie helfen ihnen, Chancen zu nutzen und Risiken zu minimieren, sobald diese auftreten.
3. Erweiterte Visualisierung: Cloud-Analyseplattformen bieten leistungsstarke Datenvisualisierungstools, mit denen interaktive und benutzerfreundliche Dashboards erstellt werden können. Diese Visualisierungsfunktionen wandeln komplexe Datensätze in klare, umsetzbare Erkenntnisse um und erleichtern es den Benutzern, die Informationen zu verstehen und zu interpretieren. Indem sie den Beteiligten die Visualisierung von Daten in verschiedenen Formaten – wie Grafiken, Diagrammen und Heatmaps – ermöglichen, können Unternehmen ihre Ergebnisse effektiv kommunizieren und datengestützte Diskussionen zwischen den Teams erleichtern. Dies verbessert die Zusammenarbeit und hilft dabei, Trends und Muster zu erkennen, die in den Rohdaten möglicherweise nicht ersichtlich sind.
4. Predictive Analytics: Mit Predictive Analytics in Cloud-Analyseplattformen können Unternehmen auf der Grundlage ihrer historischen Daten zukünftige Trends und Ergebnisse vorhersagen. Häufig helfen hier eingesetzte Algorithmen für maschinelles Lernen Unternehmen dabei, bestimmte Muster zu erkennen, die das Kundenverhalten vorhersagen können, und so ihre Abläufe zu optimieren. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht strategischere Entscheidungen, indem er Unsicherheiten reduziert und Veränderungen auf dem Markt vorhersieht.
5. Skalierbarkeit und Flexibilität: Cloud-Analysen zeichnen sich auch durch Skalierbarkeit und Flexibilität aus. Wenn die Datenmenge zunimmt, können Cloud-basierte Plattformen sofort skaliert werden, um die erhöhte Arbeitslast zu bewältigen, ohne dass in umfangreiche Hardware investiert werden muss. Sie können dann von einem Unternehmen an verschiedene Geschäftsanforderungen und Datenanforderungen angepasst werden, wodurch Leistung und Kosteneffizienz gewährleistet sind. Außerdem bieten Cloud-Plattformen Funktionen, die an spezifische Geschäftsanforderungen angepasst werden können.

Arten von Cloud-Analysen

Es gibt viele Arten von Cloud-Analysen, und jede spielt eine sehr wichtige Rolle für jedes Unternehmen, das seine Datenstrategie verbessern und so viel Wert wie möglich aus seinen Analysebemühungen ziehen möchte. Hier sind die grundlegenden Arten von Cloud-Analysen, die alle unterschiedliche Zwecke im Bereich der Analyse erfüllen:

1. Deskriptive Analytik: Die deskriptive Analytik beschreibt historische Daten, um zu verstehen, was in der Vergangenheit geschehen ist. Bei dieser Art der Analyse werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und so dargestellt, dass Trends und Muster im Zeitverlauf deutlich werden. Zu den gängigen Techniken hierfür gehören Berichterstellung und Datenvisualisierung, damit die Beteiligten die Hintergründe der Zahlen verstehen können.
2. Diagnostische Analytik: Die diagnostische Analytik erweitert die Analyse noch weiter, da sie Daten über Muster oder Ursachen vergangener Ereignisse überprüft. Diese Art der Analyse versucht, das "Warum" der Dinge aufzudecken und somit zu erklären, warum bestimmte Ergebnisse erzielt wurden. Zu den Techniken gehören Data Mining, Korrelationsanalyse und statistische Tests, um Zusammenhänge und Erkenntnisse zu finden, die vergangenes Verhalten erklären. Durch die Aufdeckung der Ursachen von Trends ermöglicht die diagnostische Analyse dem Unternehmen, aus der Vergangenheit zu lernen und sie entsprechend zu verändern, um in Zukunft gute Ergebnisse zu erzielen.
3. Prädiktive Analyse: Die prädiktive Analytik nutzt statistische Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens, um auf der Grundlage historischer Daten zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Diese Art der Analyse hilft Unternehmen, Trends, Verhaltensweisen und potenzielle Risiken zu antizipieren, sodass sie proaktive Entscheidungen treffen können. Prädiktive Modelle können in verschiedenen Kontexten angewendet werden, von Umsatzprognosen und Vorhersagen zum Kundenverhalten bis hin zur Risikobewertung und Optimierung der Lieferkette. Durch die Nutzung der Möglichkeiten der prädiktiven Analytik können Unternehmen ihre strategische Planung und Ressourcenallokation verbessern, was letztlich zu einer Leistungssteigerung führt.

Wie funktioniert Cloud-Analytik?

Cloud-Analytik nutzt im Wesentlichen die enormen Ressourcen des Cloud-Computing, darunter skalierbare Speicherkapazitäten, robuste Rechenleistung und viele andere fortschrittliche Datenmanagement-Tools. Der vereinfachte Arbeitsablauf sieht wie folgt aus:

1. Datenerfassung: Die Datenerfassung aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Anwendungen, IoT-Geräten oder APIs von Drittanbietern ist der erste Schritt im Cloud-Analytics-Workflow. Diese Daten werden sicher in der Cloud gespeichert, häufig in einem zentralisierten Data Warehouse oder Data Lake, wodurch sie leicht zugänglich und verwaltbar sind. Die zentralisierte Datenerfassung hilft Unternehmen dabei, sicherzustellen, dass alle für die Analyse erforderlichen Informationen bereit und verfügbar sind, im Gegensatz zu weniger zentralisierten Quellen, die häufig unter Datensilos leiden und die Datenintegrität beeinträchtigen.
2. Datenverarbeitung: Die Cloud-Plattform verarbeitet die Daten mithilfe leistungsstarker Algorithmen und Tools. Dieser Prozessschritt kann die Bereinigung, Transformation und Aggregation von Daten umfassen, damit diese für die Analyse geeignet sind. Die meisten Analyseprodukte nutzen verteilte Rechenressourcen, um große Datensätze auch bei ihrer Größe schnell verarbeiten zu können. Zu den erweiterten Funktionen gehören Verarbeitungsstile wie ETL (Extract, Transform, Load), Echtzeit-Streaming oder andere der oben genannten Methoden, um sicherzustellen, dass die Daten das richtige Format und die richtige Struktur für die Analyse haben.
3. Analyse: Nach mehreren Prozessen können Benutzer verschiedene analytische Aufgaben wie Abfragen, Visualisierungen und Modellierungen durchführen. Die Cloud-Analyseplattform verfügt häufig über benutzerfreundliche Oberflächen und nutzt leistungsstarke Analysewerkzeuge, mit denen die zugrunde liegenden Daten untersucht und Erkenntnisse gewonnen werden können. Eine solche Analyse kann anhand komplexer Abfragen zur Auswahl bestimmter Daten, interaktiver Visualisierungen zur Erkennung von Trends oder der Erstellung von Vorhersagemodellen zur Prognose zukünftiger Ergebnisse durchgeführt werden. Die Flexibilität der Cloud-Analytik bezieht sich auf die zahlreichen Analysen, die Unternehmen entsprechend ihren spezifischen Geschäftsanforderungen durchführen können.
4. Berichterstellung: Anschließend sollen den Stakeholdern im Unternehmen über zugängliche Dashboards und Berichte Erkenntnisse in irgendeiner Form bereitgestellt werden. Diese Berichterstellungstools bieten in der Regel anpassbare Visualisierungen, KPIs und sogar interaktive Elemente, mit denen Benutzer die Daten für weitere Einblicke detailliert untersuchen können. Die Möglichkeit, den Stakeholdern klare, umsetzbare Informationen zur Verfügung zu stellen, macht Cloud-Analysen zu einem Mittel für fundierte Entscheidungen und unterstützt die strategische Planung.

Vorteile von Cloud-Analysen

Angesichts eines zunehmend wettbewerbsorientierten Umfelds und steigender Datenmengen werden Agilität, Zusammenarbeit, Sicherheit und betriebliche Effizienz, die durch Cloud-Analysen ermöglicht werden, zu wichtigen Faktoren für fundierte Entscheidungen und Wettbewerbsvorteile. Das Verständnis dieser Punkte kann einem Unternehmen ein gutes Gefühl dafür vermitteln, wie wichtig die Einführung cloudbasierter Analyselösungen ist. Zu den wichtigsten Vorteilen von Cloud-Analysen gehören:

1. Erhöhte Agilität: Die größte Stärke von Cloud-Analysen ist ihre Agilität. Unternehmen können sich in Echtzeit auf veränderte Datenanforderungen einstellen, ohne die Einschränkungen, die mit einer herkömmlichen Infrastruktur verbunden sind. Sie können ihre Analyse-Ressourcen entsprechend den aktuellen Anforderungen skalieren und schnell auf neue Entwicklungen in den Märkten, Kundenwünsche und andere interne Faktoren reagieren. Cloud-Analysen ermöglichen es Unternehmen, neue Dateninitiativen und Technologien zu testen und befreien sie gleichzeitig von langwierigen Beschaffungsprozessen und Hardware-Beschränkungen, was eine Innovationskultur fördert.
2. Verbesserte Zusammenarbeit: Die Zusammenarbeit wird verbessert, da Teams gemeinsam besser arbeiten können als alleine. Da Analysetools und Daten zentral zugänglich sind, wird Wissen zwischen verschiedenen Abteilungen sofort ausgetauscht. In einer solchen kollaborativen Umgebung werden Silos aufgebrochen und der Wissensaustausch wird vereinfacht. Inkohärente Strategien und Initiativen werden seltener, da Unternehmen beginnen, unterschiedliche Perspektiven und Fachkenntnisse zu nutzen, um die Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen voranzutreiben.
3. Verbesserte Datensicherheit: Die besten Cloud-Anbieter bieten verbesserte Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Daten vor Missbrauch. Cloud-Analysen sind daher eine sichere Option für Unternehmen. Sie werden in der Regel durch Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und branchenspezifische Compliance-Vorschriften wie DSGVO und HIPAA ergänzt. Dies wird durch das technische Know-how eines Cloud-Anbieters beim Schutz seiner Systeme gewährleistet, wodurch die Datensicherheit eines Unternehmens vor unbefugtem Zugriff und Verstößen gewährleistet ist. Darüber hinaus bieten viele Cloud-Dienstleister regelmäßige Sicherheitsupdates und -überwachungen an, wodurch die allgemeine Sicherheitslage des Unternehmens verbessert wird.
4. Kosteneffizienz: Cloud-Analysen minimieren teure lokale Hardware und Wartungskosten und reduzieren so die Investitionsausgaben für ein Unternehmen erheblich. Die Unternehmen zahlen nur für das, was sie benötigen, und diese Lösung ist daher kostengünstiger. Durch das Pay-as-you-go-Modell kann eine bessere Verwaltung der Mittel erreicht werden, da das Unternehmen je nach Bedarf skalieren kann, um Verschwendung zu vermeiden. Cloud-Plattformen bündeln in der Regel verschiedene Dienste, wodurch die Kosten für Softwarelizenzen und System-Upgrades reduziert werden.

Anwendungsfälle für Cloud-Analysen

Angesichts dieser Anwendungsbereiche von Cloud-Analysen ist es möglich, sie innovativ im Alltag einzusetzen, um Lösungen zu finden, die speziell auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten sind. Zu den bekanntesten Anwendungsfällen für Cloud-Analysen in verschiedenen Branchen gehören die folgenden:

1. Einzelhandel: Einzelhandel Cloud-Analysen sind ein wichtiges Instrument zum Verständnis des Kundenverhaltens und der Verkaufsdaten, das zur Optimierung der Bestandsverwaltung und der Marketingstrategien im Einzelhandel beiträgt. Außerdem können damit Konsumgewohnheiten, Trends und saisonale Produkte verfolgt werden, was eine bessere Nachfrageprognose ermöglicht. Mithilfe von Echtzeitanalysen können Unternehmen ihre Lagerbestände so anpassen, dass sie auf beliebte Saisonartikel vorbereitet sind, ohne Überbestände anzuhäufen. Drittens kann Cloud Analytics das gezielte Marketing verbessern, indem es das Verhalten und die Präferenzen der Verbraucher profiliert und so eine effektivere Zielgruppenansprache und eine höhere Kundenbindung ermöglicht.
2. Gesundheitswesen: Cloud-Analysen verändern die Gesundheitsbranche, indem sie Patientendaten überwachen, um die Versorgungsqualität und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Gesundheitsdienstleister können Daten aus elektronischen Patientenakten, Wearables und anderen Quellen sammeln, um Trends und Ergebnisse im Gesundheitszustand der Patienten besser zu verstehen. Die Analyse der Daten hilft Organisationen dabei, Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen, Arbeitsabläufe zu optimieren und die Patientenversorgung zu verbessern. Beispielsweise kann die prädiktive Analyse die Aufnahme von Patienten vorhersagen, sodass die Planung in Krankenhäusern entsprechend angepasst werden kann, um Wartezeiten effektiv zu reduzieren. Darüber hinaus kann das Bevölkerungsgesundheitsmanagement durch cloudbasierte Analysen unterstützt werden, indem Bevölkerungsgruppen mit besonderen Risiken identifiziert und proaktive Versorgungsmethoden initiiert werden.
3. Finanzen: Auch im Finanzwesen spielt Cloud-Analytik eine wichtige Rolle. Die zeitnahe Analyse von Transaktionen kann dabei helfen, verdächtige Aktivitäten zu erkennen und vor möglichen Betrugsfällen zu warnen, wodurch die Vermögenswerte von Finanzinstituten und Kunden geschützt werden. Mit historischen Daten in Kombination mit Algorithmen für maschinelles Lernen können Unternehmen Vorhersagemodelle erstellen, die die Kreditwürdigkeit eines Kunden bewerten und so fundiertere Kreditentscheidungen ermöglichen. Neben dem Risikomanagement verbessern solche Funktionen direkt das Kundenerlebnis, indem sie personalisierte Finanzprodukte anbieten, die den Bedürfnissen der Kunden entsprechen.

Überlegungen zur Auswahl einer Cloud-Analyseplattform

Anhand der Benutzerfreundlichkeit, Integrationsmöglichkeiten, Skalierbarkeit und Sicherheitsfaktoren kann ein Unternehmen relevante Entscheidungen treffen, um den Erfolg seiner Analysen sicherzustellen. Hier sind einige wichtige Überlegungen, die ein Unternehmen bei der Auswahl einer Cloud-Analyseplattform berücksichtigen sollte:

1. Benutzerfreundlichkeit: Bewerten Sie einen Cloud-Analysedienst unter besonderer Berücksichtigung der Benutzerfreundlichkeit. Suchen Sie nach Diensten, die über intuitive Benutzeroberflächen verfügen und sehr einfach zu bedienen sind. Eine benutzerfreundliche Plattform fördert die Akzeptanz im gesamten Unternehmen, da auch nicht-technische Benutzer effektiv mit Daten interagieren können. Darüber hinaus sind Drag-and-Drop-Funktionen zum Erstellen von Visualisierungen und andere vereinfachte Abfrageoptionen von Vorteil, um die Benutzerfreundlichkeit insgesamt zu verbessern. Die Investition in eine benutzerfreundliche Plattform mit geringer Lernkurve ermöglicht es Teams, Analysen mit weniger Schulungsaufwand zu nutzen und öffnet die Tür zu einer Datenkultur im Unternehmen.
2. Integrationsfähigkeiten: Die richtige Integrationsfähigkeit der Cloud-Analyseplattform ist sehr wichtig. Wählen Sie eine Plattform, die alle Ihre Datenquellen und Systeme, die in der Organisation laufen, integriert. Die Anwendungen von Drittanbietern sollten in die Datenbank, CRM- und ERP-Lösungen integriert werden können. Ein umfangreiches Integrationsframework ermöglicht die einfache Verbindung verschiedener Datenquellen und bietet eine einheitliche Ansicht aller zu analysierenden Daten. APIs und Konnektoren für die Erfassung von Daten aus verschiedenen Plattformen sollten ebenfalls berücksichtigt werden. Eine effektive Integration macht nicht nur Daten leichter zugänglich, sondern erleichtert auch die Analyse ganzer Datensätze und liefert so genauere Erkenntnisse.
3. Skalierbarkeit: Skalierbarkeit ist ein weiterer wichtiger Aspekt bei der Auswahl einer Cloud-Analyseplattform, da Unternehmen ihr voraussichtliches Wachstum in Bezug auf Datenvolumen und Analyseanforderungen prognostizieren müssen. Wählen Sie eine Cloud-Plattform, die sich je nach Schwankungen der Geschäftsanforderungen schnell nach oben oder unten skalieren lässt. So wird sichergestellt, dass sie Spitzen in der Arbeitslast problemlos bewältigen kann und die Leistung nicht beeinträchtigt wird. Diese Art der Skalierbarkeit ist besonders wichtig für Unternehmen, die ein schnelles Wachstum verzeichnen oder deren Datennutzung saisonalen Schwankungen unterliegt. Eine flexible Cloud-Analyselösung passt sich den sich ständig ändernden Anforderungen an und minimiert gleichzeitig die Verschwendung von Ressourcen.

Wie kann SentinelOne helfen?

Angesichts des rasanten Wandels in der digitalen Landschaft ist die Sicherung Ihrer Cloud-Umgebung eines der wichtigsten Elemente, über die Sie verfügen müssen. SentinelOne Singularity™ Cloud Security bietet eine Komplettlösung, die die Sicherung Ihrer Cloud-Ressourcen von der Erstellungsphase bis zur Laufzeit unterstützt. Singularity™ nutzt fortschrittliche Bedrohungsinformationen und autonome KI-basierte Abwehrmechanismen, um Unternehmen dabei zu helfen, eine robuste Sicherheitslage in verschiedenen Umgebungen zu erreichen. So kann Singularity™ Cloud Security Ihrem Unternehmen helfen:

1. Einheitliche Kontrolle über Cloud-Umgebungen hinweg: Singularity™ Cloud Security bietet eine integrierte Plattform mit vollständiger Kontrolle über Ihre gesamte Cloud-Infrastruktur. Unabhängig davon, ob sich Ihre Ressourcen in einer öffentlichen, privaten, lokalen oder hybriden Umgebung befinden, bietet Ihnen die Plattform vollständige Transparenz und Verwaltungsfunktionen. Unternehmen können mit dieser Integration einen Großteil der Komplexität vereinfachen, die oft mit Multi-Cloud-Strategien einhergeht, und so ihre Sicherheitsabläufe optimieren. Mit Singularity™ Cloud Security können sie ihr gesamtes Cloud-Ökosystem über eine einzige Schnittstelle einfach überwachen und schützen.
2. Echtzeit-Reaktionsfähigkeiten: Die Bedrohungslage wird von Tag zu Tag komplexer. Die Echtzeit-Reaktionsfähigkeiten von Singularity™ Cloud Security ermöglichen es dem gesamten Unternehmen, viel schneller auf potenzielle Bedrohungen zu reagieren, bevor sie sich zu etwas viel Größerem entwickeln. Alle diese Unternehmen können diese hochmoderne Lösung nutzen, um proaktiv gegen die steigende Zahl von Risiken vorzugehen, bevor sie zu kritischen Vorfällen werden. Kontinuierliche Überwachung und automatisierte Reaktionsmechanismen bleiben stets auf strategische Initiativen ausgerichtet und neutralisieren die Bedrohungen kontinuierlich und effizient.
3. Hyperautomatisierung für mehr Effizienz: Hyperautomatisierung ist eine der einzigartigen Funktionen von Singularity™ Cloud Security. Unternehmen können diese Funktion nutzen, um die Effizienz ihrer Abläufe zu steigern und das Risiko menschlicher Fehler zu minimieren, indem sie alltägliche Sicherheitsaufgaben automatisieren. Durch intelligente Automatisierung werden wertvolle Ressourcen freigesetzt, sodass sich Sicherheitsteams nun auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können. Mit Singularity™ Cloud Security können Unternehmen einen nahtlosen Sicherheits-Workflow realisieren.
4. Modernste Analysen und Bedrohungsinformationen: Singularity™ Cloud Security nutzt fortschrittliche Analysefunktionen, um bessere Einblicke zu liefern als jede normale Cloud-Sicherheitslösung. Die Bedrohungsinformationen sind erstklassig und bieten Unternehmen ausreichend Wissen, um sich im Voraus auf neue Bedrohungen vorzubereiten und darauf zu reagieren. Unternehmen, die die autonome, KI-basierte Bedrohungsabwehr von SentinelOne einsetzen, können proaktiv gegen potenzielle Cloud-Angriffe vorgehen, da sie nicht nur reaktiv, sondern auch präventiv an Cloud-Sicherheit, und schützen ihre Ressourcen so vor einer Vielzahl potenzieller Angriffe.

Fazit

Cloud-Analysen haben die Art und Weise, wie Unternehmen Datenanalysen angehen, grundlegend verändert, da sie unübertroffene Flexibilität und Skalierbarkeit mit Möglichkeiten zur Zusammenarbeit bieten. Durch die Nutzung von Analysen in der Cloud können Unternehmen nun umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, um Innovationen voranzutreiben, die Effizienz ihrer Abläufe zu verbessern und die Qualität ihrer Entscheidungsfindung zu steigern. Dies würde es Unternehmen erleichtern, sich schnell an veränderte Markttrends anzupassen und aufkommende Muster zu nutzen, um so ihre Wettbewerbsfähigkeit in einer datengesteuerten Welt zu erhalten.

Mit der Weiterentwicklung der Cloud-Analytik ist es für Unternehmen von Vorteil, mit neuen Tools, Technologien und Best Practices Schritt zu halten, um den Nutzen von Analytik-Initiativen zu maximieren. Der proaktive Ansatz für Cloud-Analytik wird Unternehmen dabei helfen, sich zu einem leistungsfähigeren Datenökosystem zu entwickeln, das strategische Ziele unterstützt und gleichzeitig eine Kultur der täglichen Verbesserung schafft.

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FAQs

Was versteht man unter Cloud-Analytik?

Cloud-Analytik bezeichnet die Analyse von Daten im Cloud-Computing, bei der geeignete Tools und Technologien einer Cloud genutzt werden, um Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Unternehmen können Millionen von Datensätzen verarbeiten, ohne durch die Einschränkungen herkömmlicher lokaler Infrastrukturen behindert zu werden. Mit Cloud Analytics können Unternehmen alle Vorteile des Cloud Computing nutzen: Flexibilität, Skalierbarkeit und Zugänglichkeit. Benutzer können Daten aus mehreren Quellen in Echtzeit analysieren, während Teams dank der durch die Zusammenarbeit generierten Echtzeit-Erkenntnisse effektiv zusammenarbeiten können.

Kann ich Cloud-basierte Analysetools in bestehende Systeme integrieren?

Viele cloudbasierte Analysetools bieten starke Integrationsmöglichkeiten mit bestehenden Systemen wie CRM, ERP und anderen Datenmanagementplattformen. Das bedeutet, dass das Unternehmen gemeinsame Daten in einem einheitlichen System anzeigen kann, wodurch ein reibungsloser Datenfluss und eine reibungslose Analyse über verschiedene Anwendungen hinweg gewährleistet sind. Die Integration unterschiedlicher Systeme kann umsetzbare Erkenntnisse erleichtern, gleichzeitig maximale Effizienz im Betrieb bieten und fundierte Entscheidungen unterstützen, wodurch es einfacher wird, bestehende Investitionen in Technologie zu nutzen.

Was ist der Unterschied zwischen Cloud-Analytik und Datenanalytik?

Während Datenanalyse jede Form der Datenanalyse umfasst, unabhängig davon, ob sie vor Ort oder in der Cloud durchgeführt wird, bezieht sich Cloud-Analytik speziell auf die Analyse, die unter Verwendung von Cloud-Computing-Ressourcen durchgeführt wird. Zu den Hauptvorteilen von Cloud-Analysen gehören eine verbesserte Skalierbarkeit, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Analysefähigkeiten leicht an sich ändernde Anforderungen anzupassen, und eine verbesserte Zugänglichkeit, die sicherstellt, dass Daten von jedem Ort aus abgerufen und analysiert werden können. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, sich schnell an neue Anforderungen anzupassen und Erkenntnisse zu nutzen, um strategische Initiativen voranzutreiben.

Wie lassen sich Cloud-Analytics-Plattformen mit KI integrieren, um bessere Entscheidungen zu treffen?

Cloud-Analyselösungen integrieren KI und maschinelles Lernen in das System, wodurch die Datenverarbeitung, die Vorhersagemodellierung und die automatische Vorschlagsfunktion für Erkenntnisse verfeinert werden. Dank dieser Fortschritte können Unternehmen die Muster in ihren Datensätzen analysieren, zukünftige Trends vorhersagen und die Berichterstellung automatisieren. Die Integration rationalisiert nicht nur Prozesse, sondern hilft Unternehmen auch, fundiertere Entscheidungen zu treffen, proaktiv auf Probleme zu reagieren und Chancen zu erkennen.

Was sind die besten derzeit verfügbaren Cloud-basierten Analysetools?

Zu den führenden cloudbasierten Analysetools, die derzeit verfügbar sind, gehören Google Analytics, das wertvolle Einblicke in den Web-Traffic und das Nutzerverhalten bietet, Microsoft Power BI, das für seine robusten Datenvisualisierungs- und Freigabefunktionen bekannt ist, Tableau Online, das leistungsstarke Datenvisualisierungsfunktionen und interaktive Dashboards bietet, Amazon QuickSight, ein skalierbarer Business-Intelligence-Dienst, mit dem Benutzer aufschlussreiche Berichte erstellen können, und Snowflake, eine Cloud-Datenplattform, die die Datenkonsolidierung und -analyse in verschiedenen Umgebungen erleichtert. Diese Tools bieten eine Reihe von Funktionen für die Datenintegration, -visualisierung und -analyse und sind damit unverzichtbar für Unternehmen, die die Leistungsfähigkeit von Cloud-Analysen nutzen möchten.