Die Post-Transactional Cloud ist da

Gartner hat 1995 den Ausdruck „Hype-Zyklus“ geprägt. Der Hype-Zyklus beschreibt den Entwicklungsprozess neuer Technologien – von der ersten Einführungsphase bis hin zur Akzeptanz als Mainstream-Technologie. Dessen Ablauf lässt sich an zahlreichen Technologien nachverfolgen. Er hat sich als Modell also durchaus bewährt.

Darstellung des Hype-Zyklus, mit dem Gartner die Einführung und Adaption neuer Technologien in der IT-Branche beschreibt (Grafik: Gartner).

Anfang bis Mitte der 1990er-Jahre zum Beispiel begann der Hype um das Internet. Doch erst Anfang des neuen Jahrtausends – mit zunehmender Akzeptanz der Benutzer – wurden die damals entwickelten Visionen verwirklicht. Heute befinden wir uns erneut inmitten eines Hype-Zyklus: dem des Cloud Computing.

Pionieren ist es bereits gelungen, den Markt von den Vorteilen effizienter Transaktionsanwendungen in der Cloud zu überzeugen. Insgesamt betreten wir jedoch gerade erst den langen „Pfad der Erleuchtung“. Während dieser Phase wird eine wesentlich größere Anzahl an Nutzern den Mehrwert von Cloud Computing für sich entdecken. Dessen strategischer Mehrwert ist auf die geringere Komplexität, die niedrigeren Kosten und ein schnelleres Erreichen der Produktivitätsschwelle zurückzuführen.

Der neue Cloud-Software-Stack

Eine breite Akzeptanz für Cloud-Computing bedeutet, dass Cloud-Tools – besonders solche, die den Mehrwert von Transaktionsdaten in der Cloud erhöhen – von den unterschiedlichsten Organisationen in Betracht gezogen und erfolgreich eingesetzt werden können. Beim Cloud Computing befinden wir uns derzeit bereits mitten auf dem „Plateau der Produktivität“.

Brian Gentile, CEO von Jaspersoft und Autor dieses Gastbeitrags für ZDNet (Bild: Jaspersoft)

In dieser Phase setzen Unternehmen immer bereitwilliger – und konsequenter – Cloud-basierte Software ein. Gleichzeitig lässt sich beim Software-Stack eine grundlegende Verlagerung von On-Premise hin zur Cloud beobachten. Das gilt sowohl für Anwendungen und Infrastrukturen als auch für Plattformebenen.

Die Anwendungsebene, besser bekannt als Software-as-a-Service (SaaS), existiert seit dem Jahr 2000. Damals begannen die ersten modernen „Cloud-Anwendungen“, erfolgreich zu sein. Der nächste Schritt im Cloud-Software-Stack war im Jahr 2005 Infrastructure-as-a-Service (IaaS). Platform-as-a-Service (PaaS), das neueste – und wohl komplexeste – Segment im Cloud-Software-Stack, kam erstmals gegen 2009 auf.

Die PaaS-Ebene wird in den nächsten Jahren ständig neu definiert werden müssen, da sie programmbezogene Eigenschaften (Entwicklerebene) umfasst, die wiederum eine Vielzahl weiterer Funktionen ermöglichen. Einige davon werden derzeit erörtert. In der Diskussion steht zum Beispiel die Frage, ob Prozess-/Workflow- und Berichts-/Analysetools standardisierte PaaS-Komponenten sein sollen, die von anderen Cloud-basierten Anwendungen aufgerufen und genutzt werden können, oder als Anwendungen für sich stehen müssen? Oder sogar beides? Daher umgeben in der Grafik in der „PaaS vNext“-Ebene gestrichelte Linien die Komponenten.

In der Cloud erzeugte Daten und die Post-Transactional Cloud

Dem Boom von ERP-, CRM- und Supply-Chain-Anwendungen in den 1980er- und 1990er-Jahren folgte in den 1990er- und 2000er-Jahren ein enormer Bedarf an spezialisierten Tools und Softwaresystemen. Diese sollten einen größeren Mehrwert aus den Daten erzeugen, die von diesen Transaktionsanwendungen generiert wurden (ausschließlich On-Premise). Um die neuen Anforderungen zu erfüllen, wurden daraufhin Datenmanagement-, Datenintegrations-, Data-Warehousing- und Business Intelligence-Tools (Berichte und Analysen) entwickelt. Genau dieses Muster wird sich bald in der sich schnell entwickelnden Cloud-Computing-Welt wiederholen.

Entwicklung des Cloud-Software-Stacks (als konzeptionelle, nicht technische Grafik gedacht).

Vor diesem Hintergrund wird die ständig wachsende Menge an Daten, die in der Cloud entstehen, den Nutzen der Cloud erneut erhöhen (diesmal post-transaktional) und gleichzeitig einen neuen Mehrwert schaffen.

Als Beispiel für in der Cloud entstandene Daten kann der S3 Service (Simple Storage Service) von Amazon herangezogen werden. Im April 2013 gab Amazon bekannt, dass erstmals zwei Billionen Objekte in diesem Service gespeichert waren – im Juni 2012 war es noch eine Billion. Amazon hat sechs Jahre gebraucht, um eine Billion Objekte zu erreichen, und weniger als ein Jahr für die zwei Billionen. Das ist ein eindrucksvolles Beispiel für die wachsende Anzahl Cloud-basierter Daten.

Die Post-Transactional Cloud lässt sich – als Arbeitsdefinition – wie folgt beschreiben: „die nächste Generation von Cloud-Services, die über SaaS hinausgehen und sowohl Plattform- als auch Middleware-Tools erlauben, in der Cloud entstandene Daten zu nutzen, um eine bessere und umfassendere Computing-Erfahrung zu bieten.“ Der neue Mehrwert wird unter anderem aus Datenmanagement-, Geschäftsprozess- und Business Intelligence-Tools stammen, die diese in der Cloud entstandenen Daten nutzen, um damit andere Probleme zu lösen als die ursprünglichen Transaktionsanwendungen.

Diese Cloud-basierte, „post-transaktionale“ Renaissance findet in erster Linie statt, weil in der Cloud entstandene Daten leichter von anderen Cloud-Services genutzt werden können, die auf einfache und günstige Weise einen zusätzlichen Mehrwert bieten. Wie erst kürzlich in einem Bericht von Nucleus Research erwähnt, gehören Analysen zu den Services, die mit großer Wahrscheinlichkeit einen zusätzlichen Mehrwert bieten.

Laut Nucleus haben Unternehmen, die schneller cloud-basierende Analysen einsetzen, gute Aussichten, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen: „Wenn Unternehmen lernen, die Analysefunktionen für sich zu nutzen, die jetzt mit nutzungs- und subskriptionsbasierten Preisoptionen verfügbar sind, werden sie weiterhin im höheren Maße als ihre Mitbewerber von Markttrends und -chancen profitieren und eine Rendite von durchschnittlich 10,66 USD für jeden Dollar erzielen, den sie in Analysen investieren.“

Die neue Cloud am Horizont

In den verggangenen zehn Jahren hat Cloud Computing deutlich an Bedeutung gewonnen, nicht nur weil Anwendungen in der Cloud gehostet und direkt als Service zur Verfügung gestellt werden, sondern auch weil die cloud-basierenden Infrastrukturen und Plattformen sich weiterentwickeln und einen immer höheren Nutzen bieten. Jetzt, wo diese Managed Services und Anwendungen immer häufiger genutzt werden, wächst auch die Menge der in der Cloud erzeugten Daten. Die Post-Transactional Cloud wird von in der Cloud erzeugten Daten vorangetrieben.

Zudem deutet der dramatische Anstieg an Cloud-Daten auf einen Bedarf hin, den es bereits in der Vergangenheit in ähnlicher Form gegeben hat: Post-Transactional-Cloud-basierte Tools und Software-Systeme, die viele neue Methoden zur Nutzung Cloud-basierter Daten und zur Schaffung eines grundlegend neuen geschäftlichen Mehrwerts bereitstellen.

Es ist nur eine Frage der Zeit, bis es so weit ist. Am wichtigsten ist es wohl, eine gut durchdachte analytische Intelligenz in der Cloud bereitzustellen, mit der sich aus den schnell wachsenden, in der Cloud erzeugten Daten neue Einsichten gewinnen lassen.

Letzendlich kommt es aber vor allem auf die Unternehmenskunden an, die diese neuen Cloud Services annehmen sollen. Sie bereiten sich gerade darauf vor, eine größere Vielfalt cloud-basierender Dienste zu nutzen. Unterhalb des Applikations-Levels sind das vor allem Reporting und Analytics.

Sie sollten dabei aber auch die vielen positive Effekte bedenken, die eine parallele SaaS-Nutzung mit sich bringt. Dazu gehört die Möglichkeit, Analytics-Services nach dem derzeitigen tatsächlichen Bedarf auszuprobieren und zu nutzen. Auch dass die neuesten Analytic-Features- und Möglichkeiten schneller und ohne langwierige Implementierungen zur Verfügung stehen, gehört dazu. Und, wie bei allen SaaS- und Cloud-Angeboten, wird auch hier nur für das bezahlt, was benutzt wird.

Die Anforderungen eines Kunden bei seinem Analytics-Projekt mit einem cleveren, cloud-basierenden Bereitstellungsmodell zu verbinden, schafft ein großes Potenzial, um Informationen besser und schneller für sich arbeiten zu lassen. Veränderte Gegebenheiten im Markt und die sich daraus ergebenden neuen Möglichkeiten früher als der Wettbewerb erkennen zu können, ist der größte Nutzen, den Unternehmen von den post-transaktionalen Vorteilen aus der Cloud stammender Daten bekommen werden.

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