Heutzutage investieren Unternehmen stark in neue cloudbasierte Prozesse, Plattformen und Umgebungen, um Vorteile wie Skalierbarkeit, Elastizität, Agilität und Kosteneffizienz zu erreichen. Zur selben Zeit wissen Unternehmen, dass Daten die Grundlage für die erfolgreiche digitale Transformation bilden und oberste Priorität haben müssen.
Daher ist es Aufgabe der IT-Abteilung, das Unternehmen dabei zu unterstützen, Cloud-Ready zu werden bzw. einen Cloud-First-Ansatz zu ergreifen, was bei der Modernisierung von Analytics besonders wichtig ist. Unternehmen modernisieren oder richten neue Data Warehouses und Data Lakes in der Cloud ein bzw. so genannte Lakehouses. Eine Cloud Data-Plattform ist eine kombinierte Lösung sowohl für traditionelle als auch für Predictive Analytics.
Doch wenn es um die Verwaltung von Daten geht, um die Amortisierungszeit zu verkürzen und den ROI durch Investitionen in Cloud Data Warehouses, Data Lakes und Lakehouses zu erreichen, kann der Ansatz, den IT-Abteilungen normalerweise zuerst ergreifen, zu weitreichenden Problemen führen, wie höhere Kosten, Verzögerung von Projekten und komplexe Wartung. Dadurch verschwinden leider all die Vorteile, die die Modernisierung von Analytics in der Cloud bietet.