Warum Cloud-BI-Migrationen neue Herausforderungen bei Kosten, Governance und Daten schaffen

Wichtige Highlights:

• Die Verlagerung von Business Intelligence in die Cloud verändert mehr als nur die Infrastruktur. Sie beeinflusst, wie Unternehmen BI-Kosten steuern, den Datenzugriff kontrollieren, neue Datenquellen anbinden und Datenanalysen langfristig betreiben.
• Cloud-Preismodelle können BI-Ausgaben flexibler gestalten, doch mögliche Einsparungen hängen davon ab, wie sorgfältig Nutzung, Lizenzen, Speicher und Workloads verwaltet werden.
• Ein breiterer Zugang zu Datenanalysen schafft neue Governance-Anforderungen in Bezug auf Berechtigungen, sensible Daten und Nachvollziehbarkeit.
• Eine schnellere Datenintegration kann das Reporting beschleunigen, ohne klare Verantwortlichkeiten und Standards jedoch auch zu einer unkontrollierten Datenverteilung und inkonsistentem Reporting führen.
• Eine erfolgreiche Cloud-BI-Migration sollte als Entscheidung über das Betriebsmodell und nicht lediglich als Plattformwechsel betrachtet werden. Sigma Infosolutions richtet Cloud-BI-Migrationen an Daten-, Governance- und Geschäftsprioritäten aus und nicht nur am Austausch einer Plattform.

Einleitung

Fazit wird häufig als relativ unkompliziertes Technologie-Upgrade dargestellt: BI in die Cloud verlagern, den Infrastrukturaufwand reduzieren, den Zugriff auf Reporting vereinfachen und Datenanalysen mit dem Unternehmenswachstum skalieren. Die Realität ist jedoch komplexer.

Wenn ein Unternehmen von On-Premise-BI in eine Cloud-Umgebung wechselt, betrifft die Veränderung weit mehr als nur den Ort, an dem die Technologie betrieben wird. Die Art und Weise, wie das Unternehmen für Datenanalysen bezahlt, verändert sich. Die Anzahl der Personen mit Datenzugriff verändert sich. Neue Datenquellen lassen sich einfacher hinzufügen, wodurch die Analyseumgebung schneller wachsen kann. Jeder dieser Vorteile bringt jedoch auch neue Anforderungen an das Management mit sich.

Deshalb sollte die Entscheidung für Cloud-BI eher als Entscheidung über das Betriebsmodell denn als reine Hosting-Entscheidung betrachtet werden. Für einen Head of Data, VP of Analytics, CIO oder Technologieverantwortlichen lautet die entscheidende Frage nicht nur, welche Plattform gewählt werden sollte. Entscheidend ist vielmehr, was sich nach der Einführung der Plattform verändert und ob das Unternehmen darauf vorbereitet ist, diese Veränderungen zu steuern.

Was sich durch das Kostenmodell tatsächlich verändert

Einer der deutlichsten Unterschiede zwischen Cloud- und On-Premise-Business-Intelligence liegt in der Kostenstruktur.

Eine On-Premise-BI-Umgebung erfordert in der Regel eine größere Anfangsinvestition in Infrastruktur, Softwarelizenzen, Speicher und Kapazitäten. Bei Cloud-BI verlagert sich ein größerer Teil dieser Ausgaben in ein laufendes Kostenmodell, das beispielsweise auf Nutzern, Speicher, Rechenleistung, Datenverarbeitung oder Plattformnutzung basiert.

Dies kann für ein wachsendes Unternehmen von Vorteil sein, da Kapazitäten nicht bereits Jahre im Voraus vollständig festgelegt werden müssen. Ein Unternehmen kann seine Analyseumgebung entsprechend der steigenden Nachfrage erweitern, anstatt kontinuierlich Infrastruktur vor dem tatsächlichen Bedarf zu erwerben.

Diese Flexibilität führt jedoch nicht automatisch zu niedrigeren Kosten.

Eine der betrieblichen Veränderungen, die Unternehmen mitunter unterschätzen, besteht darin, dass die Cloud-Nutzung kontinuierlich überwacht werden muss. Ineffiziente Workloads, unnötige Datenspeicherung, ungenutzte Lizenzen oder eine schnell zunehmende Abfrageaktivität können die Kosten der Umgebung schrittweise erhöhen. Das Unternehmen hat möglicherweise große Infrastrukturinvestitionen hinter sich gelassen, nicht jedoch die Notwendigkeit einer konsequenten Kostenkontrolle.

Unternehmen, die diesen Übergang erfolgreich bewältigen, betrachten die BI-Nutzung in der Regel als kontinuierliche betriebliche Aufgabe. Sie legen frühzeitig Verantwortlichkeiten fest, überwachen die Nutzung anhand definierter Erwartungen und prüfen, ob die eingesetzten Ressourcen tatsächlich wichtige Geschäftsanforderungen unterstützen. Dabei geht es nicht darum, jede Cloud-Ausgabe zu minimieren, sondern sicherzustellen, dass das Unternehmen versteht, wofür seine BI-Ausgaben verwendet werden und warum.

Vergleich von Cloud- und On-Premise-Business-Intelligence

Bei diesem Vergleich geht es nicht darum, ein Modell grundsätzlich als besser einzustufen. Ein Unternehmen mit erheblichen bestehenden Infrastrukturinvestitionen, spezifischen regulatorischen Einschränkungen oder besonderen Architekturanforderungen kann gute Gründe haben, bestimmte On-Premise-Funktionen beizubehalten. Cloud-BI wird besonders attraktiv, wenn ein Unternehmen größeren Wert auf Skalierbarkeit, breiteren Zugriff, schnellere Datenintegration oder eine flexiblere Kostenstruktur legt und bereit ist, die damit verbundenen Verantwortlichkeiten zu übernehmen.

Diese Unterscheidung ist wichtig, denn ein Wechsel in die Cloud allein deshalb, weil sie als moderne Option gilt, löst keine grundlegenden BI-Probleme. Wenn die bestehende Umgebung unter schlechter Datenqualität, unklaren Verantwortlichkeiten, doppeltem Reporting oder inkonsistenten Geschäftsdefinitionen leidet, können diese Probleme das Unternehmen auch in die neue Umgebung begleiten.

Warum ein breiterer Zugriff Governance erfordert und nicht nur mehr Komfort bietet

Einer der größten Vorteile von Cloud-BI besteht darin, dass Datenanalysen wesentlich leichter zugänglich werden können.

Führungskräfte können Dashboards einsehen, ohne an ein Unternehmensnetzwerk gebunden zu sein. Fachabteilungen können von verschiedenen Standorten aus mit Reports arbeiten. Regionale Teams können auf für ihre Aktivitäten relevante Informationen zugreifen. Datenanalysen können über eine kleine Reporting-Gruppe hinausgehen und Teil der täglichen Entscheidungsfindung werden.

Sobald jedoch mehr Personen auf Geschäftsdaten zugreifen können, muss das Unternehmen klarer festlegen, wer welche Informationen einsehen darf.

Diese Anforderung wird leicht unterschätzt, da On-Premise-Umgebungen häufig bereits praktische Zugriffsbeschränkungen mit sich brachten. Eine kleinere Nutzerbasis, interne Netzwerke und Infrastrukturgrenzen schränkten den Zugriff auf natürliche Weise ein. Die Cloud beseitigt viele dieser Barrieren, was die Zugänglichkeit verbessert, zugleich aber bedeutet, dass sich das Unternehmen nicht mehr allein auf diese Grenzen verlassen kann.

Für Unternehmen, die mit sensiblen Finanz-, Kunden-, Gesundheits- oder Betriebsdaten arbeiten, ist dies besonders wichtig. Rollenbasierter Zugriff, Datenklassifizierung, Audit-Protokollierung und angemessene Kontrollen für sensible Felder sollten bereits im Rahmen der Migration berücksichtigt werden, anstatt sie erst hinzuzufügen, nachdem Nutzer bereits mit der Erstellung von Dashboards begonnen haben.

Dasselbe gilt auch außerhalb stark regulierter Branchen. Ein E-Commerce-Unternehmen mit mehreren Marken möchte möglicherweise, dass Finanz-, Betriebs- und regionale Teams mit derselben Datengrundlage arbeiten, während jedes Team nur die für es relevanten Daten einsehen kann. Ein SaaS-Unternehmen kann ähnliche Anforderungen für unterschiedliche Regionen, Geschäftsbereiche oder Kundensegmente haben.

Cloud-BI ermöglicht diese Art des Zugriffs, doch die Technologie legt nicht das Governance-Modell des Unternehmens fest. Dieses muss darauf ausgerichtet sein, wie das Unternehmen tatsächlich arbeitet.

Was sich bei der Anbindung neuer Datenquellen verändert

Cloud-BI verändert auch die Kostenstruktur und den Aufwand für die Integration neuer Daten in die Analyseumgebung.

Eine Marketingplattform, ein Zahlungsdienstleister, ein Produktanalysesystem, ein ERP-System oder eine operative Datenbank kann häufig ohne die umfangreiche Infrastrukturplanung angebunden werden, die in einer On-Premise-Umgebung erforderlich gewesen wäre. Dadurch kann die Zeit zwischen einer neuen Geschäftsanforderung und dem dafür erforderlichen Reporting verkürzt werden.

Das Risiko besteht darin, dass ein Unternehmen Daten schneller hinzufügen kann, als es sie angemessen steuern kann.

Wenn die Anbindung einer weiteren Quelle relativ einfach wird, gibt es weniger natürliche Hürden, die dazu führen, zunächst zu prüfen, ob die Quelle tatsächlich erforderlich ist, wer dafür verantwortlich ist, ob ein anderer Datensatz bereits dieselben Informationen enthält oder welches nachgelagerte Reporting davon abhängig sein wird.

Im Laufe der Zeit kann dies zu mehreren Versionen derselben Kennzahl, doppelten Datensätzen, unklaren Verantwortlichkeiten, inkonsistenten Aktualisierungszyklen und Dashboards führen, die auf dieselbe Geschäftsfrage unterschiedliche Antworten liefern.

Dies ist nicht zwangsläufig ein Cloud-BI-Problem. Es handelt sich um ein Problem des Betriebsmodells, das durch die Cloud sichtbarer werden kann, weil die Technologie eine schnellere Erweiterung ermöglicht.

Ein schlanker Aufnahme- und Verantwortlichkeitsprozess kann ausreichend Struktur schaffen, ohne jede Integration in einen langwierigen Genehmigungsprozess zu verwandeln. Bevor eine weitere Quelle in die BI-Umgebung aufgenommen wird, sollte das Unternehmen verstehen, welche Geschäftsanforderung sie unterstützt, wer für die Daten verantwortlich ist, welche Zugriffsbeschränkungen gelten und ob die Informationen bereits an anderer Stelle vorhanden sind.

Dieses Gleichgewicht ist entscheidend. Ziel ist nicht, Änderungen an der Analyseumgebung zu erschweren, sondern sicherzustellen, dass Geschwindigkeit nicht auf Kosten der Konsistenz geht.

Bewerten Sie Ihre Datenarchitektur, bevor Sie weitere Quellen zu Ihrer Cloud-BI-Umgebung hinzufügen.

Die Migration sollte am geschäftlichen Mehrwert ausgerichtet und schrittweise erfolgen

Die Art und Weise, wie ein Unternehmen die Migration angeht, kann ebenso wichtig sein wie die gewählte Plattform.

Eine vollständige Umstellung kann attraktiv erscheinen, weil sie einen klaren Endpunkt schafft. Werden jedoch sämtliche Reports, Datenquellen, Nutzer und Integrationen gleichzeitig migriert, können Probleme in einem Bereich alle anderen Bereiche beeinträchtigen. Dadurch wird es schwieriger festzustellen, ob ein Problem durch die Plattform, die Daten, die Integrationsarchitektur oder einen zugrunde liegenden Reporting-Prozess verursacht wird.

Eine schrittweise Migration gibt dem Unternehmen mehr Spielraum, diese Annahmen zu überprüfen.

In der ersten Phase kann der Schwerpunkt auf dem Aufbau der Cloud-Umgebung und der Migration einer begrenzten Anzahl besonders wertvoller Datenquellen und Reporting-Workloads liegen. Anstatt die gesamte bestehende BI-Umgebung nachzubilden, kann das Unternehmen anhand eines relevanten Geschäftsanwendungsfalls prüfen, ob die Architektur den erwarteten Mehrwert liefert.

Sobald diese Grundlage funktioniert, kann die Migration auf weitere Quellen und Nutzer ausgeweitet werden, während die Governance stärker formalisiert wird. Zugriffskontrollen, Datenverantwortlichkeiten, Klassifizierung und Reporting-Standards können in einer breiteren Betriebsumgebung getestet werden, anstatt ausschließlich anhand theoretischer Anforderungen entwickelt zu werden.

Kosten- und Workload-Optimierungen können anschließend fundierter erfolgen, da dem Unternehmen tatsächliche Nutzungsmuster zur Bewertung vorliegen. Es kann erkennen, welche Workloads wichtig sind, wo die Nutzung zunimmt und welche Reports oder Datenquellen ihre Kosten oder Komplexität möglicherweise nicht mehr rechtfertigen.

Die genaue Reihenfolge unterscheidet sich je nach Unternehmen. Ein stark reguliertes Unternehmen mit komplexen Quellsystemen benötigt möglicherweise einen anderen Ansatz als ein mittelständisches Unternehmen mit einer vergleichsweise überschaubaren Reporting-Umgebung. Das grundlegende Prinzip bleibt jedoch gleich: Das Betriebsmodell sollte validiert werden, bevor es im gesamten Unternehmen skaliert wird.

Die Plattform ist nur ein Teil der Investition

An diesem Punkt konzentrieren sich viele Diskussionen über Cloud-BI zu stark auf die Technologie.

Die Auswahl einer Plattform und die erfolgreiche Migration von Dashboards bedeutet nicht zwangsläufig, dass das Unternehmen seine BI-Probleme gelöst hat. Wenn weiterhin inkonsistente KPI-Definitionen, unklare Datenverantwortlichkeiten, unkontrollierte Zugriffsanfragen, doppelte Quellen und mangelnde Transparenz über die Nutzung bestehen, können dieselben betrieblichen Probleme lediglich in einer anderen Umgebung auftreten.

Sinnvoller ist es, die Investition als Zusammenspiel von vier miteinander verbundenen Bereichen zu betrachten: Plattform, Daten, Governance und Betriebsmodell.

Die Plattform bildet die Grundlage, doch die umgebende Architektur bestimmt, ob das Unternehmen sie effektiv nutzen kann. Daten müssen zuverlässig und angemessen strukturiert sein. Die Governance muss festlegen, wer Zugriff erhalten sollte und warum. Das Betriebsmodell muss definieren, wer für die Umgebung verantwortlich ist und wie sie bei sich ändernden Anforderungen verwaltet wird.

Deshalb sollte der Business Case für Cloud-BI über die reinen Migrationskosten hinausgehen. Das Unternehmen muss den Aufwand für Datenintegration, Governance, Konsolidierung des Reportings, Nutzungsmanagement und die Wartung der Umgebung nach der Implementierung berücksichtigen.

Cloud-BI ist kein Projekt, das mit der Inbetriebnahme der ersten Dashboards abgeschlossen ist.

Was vor einer Entscheidung für eine Cloud-BI-Migration bewertet werden sollte

Bevor ein Budget festgelegt wird, sollte die Unternehmensleitung zunächst prüfen, ob die bestehende BI-Umgebung tatsächlich durch die Infrastruktur eingeschränkt wird.

Wenn die Hauptprobleme in langsamem Reporting, fragmentierten Daten, inkonsistenten Kennzahlen oder manuellen Prozessen liegen, kann die Verlagerung der bestehenden Umgebung in die Cloud ohne Behebung dieser Probleme lediglich eine modernere Version desselben Problems schaffen.

Ebenso sollte geklärt werden, wie viel breiteren Zugriff das Unternehmen tatsächlich benötigt. Ein Unternehmen, in dem Datenanalysen hauptsächlich von einem kleinen Finanz- oder Führungsteam genutzt werden, hat andere Anforderungen als eines, das Reporting für Betriebs-, Vertriebs-, Produkt-, Finanz- und regionale Teams bereitstellen möchte.

Das Unternehmen sollte auch die Governance realistisch betrachten. Wird der Zugriff auf Geschäftsinformationen erweitert, ohne festzulegen, wer dafür verantwortlich ist, wie sensible Informationen klassifiziert werden und wie Berechtigungen überprüft werden, können später Probleme entstehen, die wesentlich schwieriger zu lösen sind, sobald zahlreiche Reports von der bestehenden Struktur abhängen.

Datenquellen sollten ebenso sorgfältig geprüft werden. Nicht jeder bestehende Report und nicht jede Integration muss zwangsläufig in die neue Umgebung migriert werden. Eine Migration bietet die Möglichkeit zu erkennen, worauf das Unternehmen tatsächlich angewiesen ist, was überflüssig geworden ist und wo inkonsistente Definitionen zu Problemen im Reporting führen.

Schließlich muss das Unternehmen über den Go-live hinausdenken. Datenquellen werden sich verändern, Nutzer werden ihre Rollen wechseln, Reporting-Anforderungen werden sich weiterentwickeln und die Cloud-Nutzung wird schwanken. Eine BI-Umgebung, die heute gut funktioniert, kann ohne kontinuierliche technische Betreuung und klare Governance-Verantwortung im Laufe der Zeit schwer zu verwalten werden.

Sigmas Ansatz für Cloud-Business-Intelligence

Sigma Infosolutions betrachtet Cloud-BI als umfassende Initiative für Daten- und Analyse-Engineering und nicht lediglich als Plattformmigration.

Dies beginnt mit einem umfassenden Verständnis der bestehenden Umgebung und der zugrunde liegenden Geschäftsanforderungen. Die geeignete Architektur hängt von der Datenlandschaft, den Reporting-Prioritäten, Governance-Anforderungen, bestehenden Investitionen und dem erwarteten Wachstum des Unternehmens ab. Ziel ist es zu bestimmen, was modernisiert, was beibehalten und wo technischer Aufwand den größten geschäftlichen Mehrwert schaffen sollte.

Sigmas Zusammenarbeit mit einem Cloud-basierten Analyseanbieter für Fortune-500-Kunden verdeutlicht diesen Ansatz. Sigma entwickelte mehr als 250 ETL-Jobs für zwei primäre Datenquellen auf Amazon Redshift und automatisierte wöchentliche, monatliche und jährliche Reporting-Prozesse. Durch die Optimierung der Daten- und Reporting-Prozesse der Analyseumgebung konnten mehr als 500 Stunden manueller Reporting-Arbeit eingespart werden.

Erfahren Sie, wie Sigma Datenintegration und Reporting-Automatisierung für ein mit 45 Millionen US-Dollar finanziertes, VC-gestütztes Unternehmen aus dem Silicon Valley strukturierte.

Governance kann beim erweiterten Zugang zu Datenanalysen ebenso wichtig sein. In einer Snowflake-nativen Lending-Intelligence-Plattform integrierte Sigma Row-Level Security und Dynamic Data Masking zusammen mit Self-Service-Analysen. Entscheidend sind dabei nicht nur die einzelnen Sicherheitsfunktionen. Vielmehr wurden Zugriffskontrollen als Bestandteil der Analysearchitektur betrachtet, anstatt sie erst nach der Erweiterung der Umgebung nachträglich einzuführen.

Erfahren Sie, wie Sigma Governance in eine Snowflake-native Analyseplattform integrierte.

Diese Projekte verdeutlichen Sigmas umfassende Rolle bei Cloud-BI-Initiativen: das Geschäftsproblem verstehen, die Architektur bewerten, zugrunde liegende Daten- und Governance-Anforderungen berücksichtigen und Verantwortung für die technische Umsetzung übernehmen, damit die Umgebung auch bei der Weiterentwicklung des Unternehmens dauerhaft nutzbringend bleibt.

Fazit

Cloud-Business-Intelligence kann Unternehmen eine flexiblere Grundlage für Datenanalysen bieten, doch die eigentliche Veränderung besteht nicht darin, wo die BI-Plattform betrieben wird. Entscheidend ist, wie das Unternehmen mit ihr arbeitet.

Kosten werden stärker an die tatsächliche Nutzung gekoppelt. Daten werden leichter zugänglich, wodurch Governance an Bedeutung gewinnt. Neue Quellen können schneller angebunden werden, wodurch klare Verantwortlichkeiten und Datenstandards wichtiger werden. Datenanalysen können mehr Bereiche des Unternehmens erreichen, was den Bedarf an einem klaren Betriebsmodell erhöht.

Keine dieser Veränderungen macht Cloud-BI grundsätzlich zur richtigen oder falschen Wahl für ein bestimmtes Unternehmen. Der Mehrwert hängt von der bestehenden Architektur, den Geschäftsprioritäten, der Datenumgebung und der Fähigkeit des Unternehmens ab, die mit der Umstellung verbundenen betrieblichen Veränderungen zu bewältigen.

Aus diesem Grund gehen überzeugende Business Cases für Cloud-BI über reine Plattformfunktionen hinaus. Sie berücksichtigen, was das Unternehmen verbessern möchte, wo die aktuelle Umgebung Probleme verursacht, welche Daten- und Reporting-Funktionen tatsächlich relevant sind und welche Voraussetzungen geschaffen werden müssen, um die neue Umgebung langfristig erfolgreich zu betreiben.

Hier schafft Sigma Infosolutions einen konkreten Mehrwert. Anstatt Cloud-BI als reine Migrationsaufgabe zu betrachten, bewertet Sigma die Anforderungen an Technologie, Daten, Governance und Engineering ganzheitlich und übernimmt die Verantwortung für die erforderliche Umsetzung, um diese Strategie in eine nachhaltige Analyseumgebung zu überführen.

Häufig gestellte Fragen

Ist Cloud-Business-Intelligence tatsächlich kostengünstiger als On-Premise-BI?

Das ist möglich, doch Einsparungen hängen stärker von einem aktiven Kostenmanagement als allein von der Plattformwahl ab. Nutzungsbasierte Preismodelle skalieren mit Datenvolumen und Nutzeraktivität und können bei variabler oder wachsender Nutzung tatsächliche Einsparungen ermöglichen. Allerdings müssen Abfragevolumen und Lizenzzuweisungen überwacht werden, damit die Kosten nicht im Laufe der Zeit unkontrolliert steigen.

Welche Governance erfordert Cloud-BI im Vergleich zu On-Premise-BI?

Rollenbasierte Zugriffskontrollen, die Klassifizierung sensibler Datenfelder und die Audit-Protokollierung von Datenzugriffen werden erforderlich, sobald BI für jeden authentifizierten Nutzer zugänglich ist und nicht mehr auf Nutzer innerhalb eines Unternehmensnetzwerks beschränkt bleibt. Diese Governance-Anforderungen mussten bei vielen On-Premise-Implementierungen zuvor nicht in diesem Umfang aufgebaut werden.

Wie lange dauert eine typische Cloud-BI-Migration?

Die erstmalige Einrichtung der Plattform mit einer kleinen Anzahl besonders wertvoller Datenquellen dauert in der Regel einige Wochen bis zu einem funktionsfähigen Proof of Concept. Eine vollständige Migration einschließlich der Implementierung eines Governance-Frameworks und der Einbindung weiterer Datenquellen dauert abhängig von der Datenkomplexität und der Anzahl der beteiligten Quellsysteme üblicherweise zwei bis vier Monate.

Kann ein bestehendes On-Premise-BI-Team eine Cloud-Migration intern durchführen?

Bei der Plattformkonfiguration häufig ja. Bei der Entwicklung eines Governance-Frameworks und der kontinuierlichen Kostenoptimierung ist externe Erfahrung jedoch oft von Vorteil, da es sich um organisatorische und prozessbezogene Herausforderungen handelt, die viele interne BI-Teams bisher weder in diesem Umfang noch bei einem vergleichbar breiten Zugriff bewältigen mussten.

Was ist der häufigste Grund dafür, dass eine Cloud-BI-Migration hinter den Erwartungen zurückbleibt?

Ein häufiger Grund ist der Verzicht auf eine schrittweise Einführung, bei der der Plattform-Rollout mit Governance und Kostenmanagement kombiniert wird. Stattdessen wird versucht, das gesamte Unternehmen auf einmal vollständig umzustellen. Dies führt häufig zu einer unkontrollierten Ausbreitung von Datenquellen und steigenden Nutzungskosten, bevor ein Framework vorhanden ist, mit dem sich beides zuverlässig und konsistent steuern lässt.