Das Beste aus zwei Welten

Folgt man der Argumentation von Software-Anbietern, könnte man den Eindruck gewinnen, dass die Cloud ausschließlich Vorteile bietet. Die Versprechen lauten: Cloud-Lösungen sind grundsätzlich günstiger als On Premise. Nutzer können problemlos von überall auf sie zugreifen. Sie sind flexibler und skalierbarer in der Handhabung und Self-Service für den Fachanwender gibt es sowieso nur aus der „Wolke“. Doch gerade bei Cloud-Services müssen Unternehmen genau hinschauen und wichtige Kernfragen vorab beantworten.

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Am präsentesten ist nach wie vor die Frage der Datensicherheit: Cloud-Betreiber treffen heutzutage zwar viele Vorkehrungen, dennoch sind Cloud-Services nach wie vor das Angriffsziel Nummer 1 von Hackern. Eine in der öffentlichen Wahrnehmung nicht sehr präsente, im Zuge der DSGVO aber immer größer werdende Herausforderung für Unternehmen, ist die Data Compliance: Gerade Mittelständler arbeiten oft als Lieferanten und mit Partnern zusammen. In vielen Bereichen müssen sie genau nachweisen, wo sich ihre Daten aktuell befinden. Bei Public-Cloud-Anwendungen ist dies technisch oft sehr aufwendig oder teilweise gar nicht leistbar.

„Die“ Cloud gibt es nicht

Zusätzlich zu Sicherheits- und Compliance-Bedenken müssen sich Mittelständler mit den unterschiedlichen Möglichkeiten der Cloud auseinandersetzen. Neben den Betriebsarten Private, Public oder Hybrid lassen sich Cloud-Services zudem in IaaS-, PaaS- oder SaaS-Angebote einteilen. Die mit den meisten Marketing-Versprechen garnierte Endausbaustufe sind SaaS-Lösungen. Sie werben mit nahezu keinem Einführungsaufwand, Plug-and-Play-Betrieb und grenzenloser bzw. passgenauer Skalierbarkeit.

Doch gerade im Vergleich mit SaaS haben On-Premise-Lösungen Vorteile: So lassen sie sich besser an individuelle Anforderungen anpassen als der „One Size Fits All“-Ansatz von SaaS-Services. Zudem ist das Unternehmen nicht davon abhängig, dass der Provider ausreichend Bandbreite bereitstellt oder die Ausfallsicherheit garantiert. Auch Self-Service ist On Premise natürlich möglich, da es sich hierbei um ein reines UX-Konzept handelt und keiner bestimmten Betriebsart unterworfen ist. Und schlussendlich sind vielen Mittelständlern einmalige Anschaffungs- und Implementierungskosten lieber als monatliche Gebühren.

Die Mischung macht’s

Die Frage, ob On Premise oder Cloud besser geeignet ist, ist letztlich eine individuelle Entscheidung und hängt von vielen Faktoren ab: von der Art des Geschäftsmodells, der Branche, dem Sicherheitsbedürfnis und den zu verarbeitenden Daten – und nicht zuletzt vom Anwendungsfall. In Sachen Business Intelligence muss jedoch niemand eine Entweder-Oder-Entscheidung treffen. Denn mit hybriden Lösungsansätzen lassen sich Cloud-Services und stationäre IT-Infrastrukturen je nach Anforderungen und Einsatzgebiet kombinieren. Unternehmen können so ihren individuellen Mix aus Sicherheit und Flexibilität zusammenstellen: Sensible Informationen verbleiben im eigenen Rechenzentrum. Für Marketing-Daten, die bereits in der Cloud entstehen, eignet sich die Public Cloud aber genauso gut. Auch Entwicklungs- und Testsysteme kommen idealerweise aus der Public Cloud, da ohne großen Aufwand unterschiedliche Hard- und Software-Kombinationen getestet werden können. Geht es um die Betriebsarten in der Cloud, bietet sich IaaS beispielsweise bei Anforderungen an flexibel skalierbare Performance-Ansprüche für BI-Anwendungen aus den Bereichen Big Data Analytics oder Machine Learning an. Mit PaaS können Entwickler u.a. BI-Testszenarien beschleunigen. Und SaaS-Anwendungen eignen sich vorwiegend dann, wenn Standard-BI-Features für die Nutzer ausreichen.

Mit einem hybriden Lösungsansatz können Mittelständler die Vorteile der Cloud sowie von On-Premise-Anwendungen nutzen. Und bei Datensicherheit und Compliance gehen sie weniger Risiken ein. Die Frage sollte also nicht lauten: Cloud oder On Premise? Sondern: Was soll in die Cloud und was nicht? Es gilt, redundante Datenhaltung zu vermeiden und nicht unnötig Upload zwischen den beiden Paradigmen zu verursachen.

Egal, welche Hybrid-Kombination dann zum Einsatz kommt: Laut BI-Experte Cubeware gilt es immer, einige Voraussetzungen für Business Intelligence zu schaffen, denn Datenmanagement und -modellierung, Data Governance und Distribution müssen funktionieren. Nur wer über konsistente und qualitative Daten verfügt, kann moderne Analysemethoden und -Tools sinnvoll anwenden.

Bildquelle: Getty Images Plus/iStock