3. Mangelnde Integrationsfähigkeit von (hybriden) Multi-Cloud Umgebungen
Die Cloud ist der große Treiber hinter einer neuen Generation von Business-Intelligence-Anwendungen. Dennoch verfügen viele Unternehmen immer noch nicht über eine optimale Datenintegration zwischen Cloud und On-Premise-Daten. Ebenso kommen sie mit Deployments über mehrere Clouds hinweg schlecht zurecht. Cloud-Strategien für Business Intelligence sind oft auf ein einzelnes Deployment fokussiert und daher limitiert. Wenn Unternehmen ihre BI Deployments nicht von einem zentralen Punkt aus verwalten können, führt das zu einem ineffizienten Gesamtsystem. Damit haben Organisationen keine Möglichkeit, ein effektives Workload Balancing zu implementieren. Das heißt für die Verantwortlichen, sie müssen viel Zeit damit zubringen, den Daten Herr zu werden, anstatt sich auf ihr eigentliches Geschäft zu konzentrieren.
Erfolgreiche Datenanalyse für die Cloud benötigt heute eine agile Echtzeitintegration, die eine breite Varianz unterschiedlicher Datenquellen abdeckt. Für diese Anforderungen ist Datenvirtualisierung die ideale Lösung. Die Technologie macht Dateninfrastrukturen transparent und ermöglicht das Datenmanagement in hybriden Architekturen, welches den Zugriff sowohl von On-Premise-Systemen als auch von der Cloud zulässt. Gleichzeitig ist es möglich, Workflows zu automatisieren. Moderne Datenvirtualisierungslösungen nutzen Machine Learning, um repetitive Aufgaben zu automatisieren und Empfehlungen für das weitere Vorgehen auf der Grundlage von Nutzungsanalysen zu geben.
