![\"Glenn](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/glenn-fitzgerald-800.jpg\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n“Intelligent Enterprise, in dem eine gesamtheitliche Betrachtung der S\/4- und der Non-SAP-Daten zustande kommt.<\/em>“<\/p>\n\n\n\n Ob ein Unternehmen die digitale Transformation erfolgreich gestaltet, h\u00e4ngt vor allem davon ab, wie gut oder schlecht es mit Daten umgeht. Fortschritte gibt es schlie\u00dflich nur mit einer konsistenten Daten- und Analytics-Strategie. Viele Unternehmen nehmen deshalb zurzeit strukturelle Ver\u00e4nderungen vor, um eine sogenannte Data-driven Company zu werden \u2013 also als Unternehmen die eigenen Datenbest\u00e4nde konsequent zu nutzen, um so neue Chancen und M\u00f6glichkeiten f\u00fcr ihre Gesch\u00e4ftsprozesse zu erschlie\u00dfen.<\/p> \u201eIm Zuge der digitalen Transformation m\u00fcssen Daten aufbereitet, mit Informationen angereichert, konsolidiert und in Beziehung zueinander gesetzt werden\u201c, definiert Thomas Herrmann, Manager Business Development SAP bei NetApp for EMEA. Er organisierte im September dieses Jahres eine Konferenz f\u00fcr SAP-Bestandskunden unter Beteiligung von SAP selbst, Cisco, Fujitsu, Red Hat und Amazon\/AWS. Gezeigt wurde das Zusammenspiel der sich erg\u00e4nzenden IT-Anbieter f\u00fcr das Datenmanagement in SAP-Systemen. Ein Schwerpunkt lag naturgem\u00e4\u00df auf dem Thema Cloud Computing mit besonderer Ber\u00fccksichtigung von Hybrid Cloud und letztendlich der Herausforderung S\/4-Conversion. <\/p>\n\n\n\n “Die mit der Digitalisierung einhergehende Datenflut setzt die Umsetzung eines Archivierungskonzepts voraus.<\/em>“<\/p>\n\n\n\n Thomas Herrmann erkl\u00e4rte somit folgerichtig auf der Net-App-Veranstaltung: \u201eAlso das Datenmanagement spielt eine entscheidende und wichtige Rolle bei allen Digitalisierungsinitiativen im Unternehmen. Datenmanagement ist die Summe aller Ma\u00dfnahmen, die notwendig sind, um Daten so zu erheben, zu speichern und bereitzustellen. Ist die Digitalisierung erst einmal abgeschlossen, basieren alle wichtigsten Gesch\u00e4ftsprozesse auf Daten, die m\u00f6glichst optimal verwaltet sein m\u00fcssen, um optimal genutzt zu werden.\u201c Sein Kollege Robert Madl von Cisco erg\u00e4nzt: \u201eDatenmanagement ist jedenfalls ein wichtiges Erfolgskriterium. Digitale Transformation im Kontext von SAP ist ja die Digitalisierung, Optimierung und Automation von Gesch\u00e4ftsprozessen.\u201c<\/p>\n\n\n\n Datenmanagement ist aktuell \u00fcberall gefragt, dazu beschreibt Cisco-Manager Robert Madl: \u201eWenn ich nun beispielsweise Prozesse in der Produktion oder Lagerlogistik sensorgest\u00fctzt automatisiere \u2013 Stichwort IoT \u2013, fallen jede Menge neuer Daten an, die ganz anders zu handhaben sind als traditionelle ERP-Daten. Steuert man beispielsweise Maschinen auf Basis dieser Sensordaten, so ist eine zuverl\u00e4ssige \u00dcbertragung mit entsprechend niedriger Latenz kritisch. Sammelt man Sensordaten zur Big-Data-Analyse im Zusammenhang mit Daten aus dem ERP-System, so ist es auch unproblematisch, diese Daten hybrid verteilt in einem Data Lake in der Cloud zu speichern und die ERP-Datenbanken on-prem oder in einer Colocation zu halten. Hier die richtigen Entscheidungen im Datenmanagement zu treffen ist jedoch kritisch f\u00fcr den Erfolg von Digital-Transformation-Projekten.\u201c<\/p>\n\n\n\n “Hybride Datenarchitekturen sind umsetzbar. Die Herausforderung liegt in den Interdependenzen zwischen den Systemen.<\/em>“<\/p>\n\n\n\n Bis zum Jahr 2024 werden 93 Prozent der Unternehmen in Deutschland ihre Daten verst\u00e4rkt f\u00fcr ihr Umsatzwachstum verwenden. 42 Prozent sehen Daten sogar als bedeutende Umsatzquelle an. Dies geht aus der neuen Studie \u201eThe Multi-Cloud Maturity Index\u201c hervor, die unter rund 3000 Business- und IT-Entscheidungstr\u00e4gern in der EMEA-Region durchgef\u00fchrt wurde. \u201eDas vergangene Jahrzehnt hat gezeigt, dass nahezu alles um uns herum datengetrieben ist. Mehr noch: Daten sind zu einem zentralen Unternehmenswert geworden und k\u00f6nnen \u2013 richtig genutzt \u2013 ma\u00dfgeblich zum Gesch\u00e4ftserfolg beitragen\u201c, betont Glenn Fitzgerald von Fujitsu in der Diskussion mit E-3 Chefredakteur Peter F\u00e4rbinger. Und Fitzgerald erg\u00e4nzt: \u201eAktuell leben wir in einer Welt mit unstrukturierten Daten, Datensilos, exorbitantem Datenwachstum und einer zunehmenden Datenkomplexit\u00e4t. Umso wichtiger ist es f\u00fcr den Unternehmenserfolg, wie diese Daten verwaltet werden. Wie solide ist die Datenmanagementstrategie eines Unternehmens, damit es jederzeit schnell auf die Anforderungen des Markts reagieren kann?\u201c<\/p>\n\n\n\n Dabei ist folgende Frage entscheidend: Welche Methoden und Tools werden ben\u00f6tigt, um Daten jedweder Art erfolgreich zu nutzen? Technologien wie Artificial Intelligence und Machine Learning bieten L\u00f6sungsans\u00e4tze, meint Glenn Fitzgerald und er erkl\u00e4rt: \u201eSo l\u00e4sst sich einerseits die Qualit\u00e4t der Daten deutlich verbessern und andererseits k\u00f6nnen Fehler bereits in der Datenerfassung erkannt werden. Unterst\u00fctzt werden kann das durch eine automatisierte Machine-Learning-Erfassung. Entscheidend f\u00fcr den Unternehmenserfolg ist dabei die optimale Versorgung von Gesch\u00e4ftsprozessen mit bestm\u00f6glich qualifizierten Daten \u2013 und zwar zum richtigen Zeitpunkt. Ein prim\u00e4res Ziel dabei ist, den Kunden abzuholen, die Kundenherausforderung zu erkennen und eine L\u00f6sung dieser zu liefern. Daf\u00fcr gibt es zahlreiche Techniken, Methoden und Tools. So unterst\u00fctzen wir den Kunden und entwickeln gemeinsam sein Intelligent Enterprise.\u201c<\/p>\n\n\n\n Was sind die Kriterien f\u00fcr eine Datenspeicherung im Intelligent Enterprise? Das ERP-System ist on-prem, also sollen auch die Daten on-prem sein? Das ERP-System ist in der Cloud, also sollen auch die Daten dort sein? Ist das richtig? Thomas Herrmann: \u201eDas ist nicht so einfach zu beantworten, denn es spielen mehrere Faktoren eine Rolle, Netzwerkgeschwindigkeit, also ausreichende Bandbreite zur Cloud, Standort, Entfernung zum n\u00e4chsten Backbone. Real Time Access oder Batch-Verarbeitung, also was sind meine SLAs in Bezug auf Antwortzeiten etc. Wenn es um Echtzeitverarbeitung von Daten geht, sollten die Daten nat\u00fcrlich da liegen, wo sie auch verarbeitet werden, bei Hana w\u00e4re das dann In-memory-Computing, ob das in der Cloud ist oder on-prem, ist dann zweitrangig.\u201c <\/p>\n\n\n\n Und Robert Madl von Cisco pr\u00e4zisiert: \u201eNat\u00fcrlich sind hybride Datenarchitekturen umsetzbar. Die Herausforderung liegt darin, Interdependenzen zwischen Systemen zu verstehen. Oft sind SAP-Landschaften \u00fcber Jahrzehnte organisch gewachsen und \u00fcberall ist individueller Code implementiert \u2013 dessen Sch\u00f6pfer eventuell gar nicht mehr im Unternehmen sind. Deshalb gibt es oft Abh\u00e4ngigkeiten zwischen Systemen. So kann ein System beispielsweise direkt auf die Datenbank eines anderen Systems zugreifen \u2013 oder aber einen Call zu dem anderen System machen, der wiederum einen Zugriff auf die Datenebene ausl\u00f6st. Hier ist es wichtig zu verstehen, welche Systeme wie voneinander abh\u00e4ngig sind \u2013 also welche Bandbreiten ben\u00f6tigt werden und wie zeitkritisch diese Kommunikation ist, also welche Latenzen maximal zul\u00e4ssig sind, um die notwendigen Daten rechtzeitig und vollst\u00e4ndig zur Verf\u00fcgung zu stellen.\u201c<\/p>\n\n\n\n Schlussendlich geht es darum, dass der Gesch\u00e4ftsprozess, der auf den SAP-Systemen \u2013 egal wo sie laufen \u2013 abgebildet ist, performant funktioniert. \u201eMan muss sich bei der Verteilung von SAP-Systemen \u00fcber mehrere Sites einfach bewusst sein, dass man zwischen den Sites h\u00f6here Latenzen und geringere Bandbreite hat, und das schon vor einer Migration bei der Planung ber\u00fccksichtigen. Hierbei kann AppDynamics ungemein n\u00fctzlich sein, da es automatisch diese Abh\u00e4ngigkeiten zwischen Systemen analysiert und visualisiert und f\u00fcr die Planung bereitstellt\u201c, erl\u00e4utert Robert Madl in der Diskussion.<\/p>\n\n\n\n Was meint der Cisco-Manager zum Thema optimale Datenspeicherung? \u201eDas kommt auf die Art der Daten und deren Verwendung an. Bei Datenbanken wie SAP Hana ist es sinnvoll, die Daten nahe bei den Computing-Ressourcen zu haben\u201c, erkl\u00e4rt Robert Madl. \u201eZwar ist Hana eine In-memory-Datenbank \u2013 was bedeutet, dass die Daten im Arbeitsspeicher des Servers vorgehalten werden \u2013, aber das hilft nur bei lesenden Transaktionen. Schreibende Transaktionen werden erst best\u00e4tigt, wenn die Daten auf der sogenannten Persistenzebene, vulgo dem Datenspeichersystem, geschrieben wurden. Hier ist es also kritisch, f\u00fcr die Applikationsperformance schnellen IO zwischen Server und Storage zu haben.\u201c<\/p>\n\n\n\n Den gr\u00f6\u00dften Performanceschub haben OLTP-Anwendungen mit der Einf\u00fchrung von Flash-Speicher erfahren. Bei Analytics-Szenarien (typischerweise OLAP) w\u00e4re durch die In-memory-Technik der Performance Impact zur Laufzeit geringer, da die Daten ja schon vorgehalten werden \u2013 jedoch w\u00fcrde es sehr lange dauern, diese Systeme zu booten, wenn die Daten nicht von einem lokalen Datenspeicher in den Arbeitsspeicher geladen werden k\u00f6nnen. Wirklich Sinn kann eine dezentrale Datenhaltung bei Big-Data-Analysen haben, meint Robert Madl und erkl\u00e4rt: \u201eHat man beispielsweise mehrere Data Lakes auf Basis von Hadoop nahe an der Datenquelle oder den Sensoren, kann man \u2013 beispielsweise mit dem MapReduce-Algorithmus \u2013 Daten f\u00fcr die Analyse dezentral iterativ voraggregieren und dann nur die notwendige Information zu einem zentralen System zur weiteren Verarbeitung \u00fcbertragen.\u201c<\/p>\n\n\n\n Was sind die Vor- und Nachteile von hybridem Datenmanagement? Dazu nochmals Robert Madl: \u201eEs gilt hier die drei Faktoren Zeit, Kosten und Komplexit\u00e4t zu optimieren. Der Ort der Entstehung der Daten muss nicht unbedingt der Ort der Verwendung der Daten sein. Daten \u00fcber weite Wege zu \u00fcbertragen verursacht Kosten und dauert. Viele verschiedene Orte der Datenhaltung zu haben erh\u00f6ht jedoch die Komplexit\u00e4t. Oft erweist es sich als sinnvolle Strategie, in Digital-Transformation-Projekten f\u00fcr den Faktor Zeit Minimalanforderungen zu definieren, f\u00fcr Kosten einen Maximalrahmen und dann als Erstes in Richtung Komplexit\u00e4t zu optimieren. Beispielsweise in einem Smart-Factory-Projekt gibt der Faktor Zeit oft vor, wie viel Edge Computing notwendig ist, die Kosten der \u00dcbertragung geben vor, wie weit Sensordaten voraggregiert werden m\u00fcssen, und Komplexit\u00e4t ist schlussendlich der entscheidende Faktor f\u00fcr die Umsetzbarkeit und den Gesamterfolg.\u201c<\/p>\n\n\n\n Das Datenmanagement und die Datenspeicherung werden bei der S\/4-Conversion zu einem Erfolgs- und Kostenfaktor. Wie garantiert man dem SAP-Bestandskunden einen hohen Erfolg und niedrige Datenkosten? \u201eGemeinsam mit unserem Kunden schaffen wir echtes Intelligent Enterprise, in dem eine gesamtheitliche Betrachtung der SAP-S\/4-Hana- und der Non-SAP-Daten zustande kommt\u201c, beschreibt Fujitsu-Manager Glenn Fitzgerald die Herausforderung. Wie das Management und die Speicherung der Daten im Einzelnen aussehen, h\u00e4ngt dabei von den unternehmenseigenen Gesch\u00e4ftsprozessen ab. \u201eHier unterst\u00fctzt Fujitsu seine Kunden mit dem sogenannten Co-Creation-Ansatz. Das ist im Kern ein Workshop nach den Vorgaben des Fujitsu Human Centric Experience Design. In enger Zusammenarbeit mit Kunden, Technologiepartnern und unseren Experten erarbeiten wir eine optimale Vorgehensweise, begleitend mit Proof of Concept und einem langfristig aufgebauten Plan zur Bew\u00e4ltigung der spezifischen Herausforderungen sowie einer kontinuierlichen Optimierung der IT\u201c, wei\u00df Glenn Fitzgerald aus vielen erfolgreichen Projekten.<\/p>\n\n\n\n Das Datenvolumen bei den SAP-Bestandskunden wird weiterwachsen und damit wahrscheinlich auch die Kosten des Datenmanagements. \u201eDie mit der Digitalisierung einhergehende Datenflut setzt die Umsetzung eines Archivierungskonzepts voraus\u201c, erkl\u00e4rt NetApp-Manager Thomas Herrmann zum Abschluss des E-3 Gespr\u00e4chs. \u201eZun\u00e4chst muss festgelegt werden, welche Daten gesetzeskonform archiviert werden m\u00fcssen, welche Daten archiviert werden wollen und welche Daten \u00fcber einen bestimmten Zeitraum aufbewahrt werden sollen. Moderne Datenarchivierung nutzt die Cloud. Alle gro\u00dfen Cloud-Anbieter bieten eine Archivierungsebene f\u00fcr Objektspeicher an. <\/p>\n\n\n\n Diese Ebenen werden immer mehr zum bevorzugten Ziel f\u00fcr Sicherungsdaten mit langfristigen Aufbewahrungsanforderungen. Dazu geh\u00f6ren alle wichtigen Archivierungsangebote von AWS, Azure und GCP. Cloud-Archive-L\u00f6sungen sind die kosteng\u00fcnstigsten Objektspeicher-Tiers, die heute verf\u00fcgbar sind, und k\u00f6nnen bei Bedarf auf Petabytes an Speicherplatz skaliert werden, wenn die Gr\u00f6\u00dfe der archivierten Daten zunimmt. NetApp Cloud Backup zum Beispiel bietet einen umfassenden Service zum langfristigen Schutz Ihrer Daten in heterogenen Umgebungen, sei es in der Cloud, on-prem oder in einer hybriden Kombination dieser Plattformen. NetApp Cloud Backup unterst\u00fctzt die Archiv-speicher-Tiers von den oben genannten Cloud-Anbietern als Ziele f\u00fcr Ihre langfristigen Back-up- und Archivierungsdaten.\u201c<\/p>\n\n\n\n Cisco-Manager Robert Madl hat noch einen Tipp f\u00fcr SAP-Bestandskunden: \u201eSAP-Work-loads leben meistens nicht in einem Vakuum. Eine optimale Infrastruktur f\u00fcr SAP Hana sollte also nicht nur optimal f\u00fcr Hana selbst sein, sondern auch optimal f\u00fcr alle anderen Workloads, damit man in der IT nicht ein zus\u00e4tzliches Verwaltungssilo f\u00fcr diesen einen Workload aufbauen muss. F\u00fcr den Cisco Flexpod gibt es rund 200 Referenzarchitekturen, wie man Workloads darauf zuverl\u00e4ssig betreibt \u2013 nicht nur SAP-Workloads wie Hana, sondern beispielsweise auch Webservices, die oft Teil des abgebildeten Gesch\u00e4ftsprozesses sind, der durch das SAP-System unterst\u00fctzt wird. Mit Flexpod XCS gibt es nun die multicloudoptimierte Version des Flexpod, der genau diese Referenzarchitekturen um Szenarien erweitert, wo man Services in die Cloud ohne zus\u00e4tzlichen Verwaltungsaufwand auslagern und anbinden kann.\u201c<\/p>\n\n\n\n In einer Zeit, als IT prim\u00e4r aus Hardware bestand, wurde ein Buch mit dem Titel \u201eDie Seele einer neuen Maschine\u201c publiziert. Es ging um die Entwicklung eines neuen Minicomputers und ob Data General oder Digital Equipment Corporation, DEC, das Rennen gewinnt. Mit der Zeit wurde die Seele der IT die Software und dann die Daten und Datenstrukturen. Diese E-3 Coverstory besch\u00e4ftigt sich mit dem Thema Daten, Datenspeicherung und Datenmanagement. 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