In diesem Interview mit Aidan Taub, System- und Technologiedirektor bei LEAP, einer führenden britischen Kreativdienstleistungsagentur, erfahren Sie, wie Qumulo die Umstellung auf Cloud-basierte Datenanalyse ermöglicht hat und wie dies wiederum eine effiziente neue Arbeitsmodelle, mehr Flexibilität und schnellere Produktion sowie Einblicke in die Vorgehensweise.
Qumulo: Beschreiben Sie bitte die Strategie Ihres Unternehmens für die Umstellung von Daten auf Cloud-basierte Datenanalysen. Wann begann der Prozess und was waren die Haupttreiber? Welche Art von Analysen führen Sie in der Cloud durch?
Aidan Taub: Der Erfolg unseres kreativen Workflows hängt stark von unserer Fähigkeit ab, auf Datenanalysen in der Cloud zuzugreifen. Als Agentur für Kreativdienstleistungen verfügen wir über ein globales Netzwerk von Hunderten von Künstlern, Designern und Grafikeditoren, die remote arbeiten. Daher müssen wir die Cloud nutzen, um effizient und sicher an kreativen Projekten zusammenzuarbeiten. Ohne Cloud-basierte Datenanalyse würde unser Produktionsprozess zum Erliegen kommen.
Der Umzug unserer Bürostandorte im Jahr 2019 bot uns die perfekte Gelegenheit, unsere Legacy-Dateninfrastruktur zu überarbeiten und unsere Datenanalyse in die Cloud zu verlagern. Die Dateidaten von LEAP waren zuvor auf eine Vielzahl unterschiedlicher Legacy-Speichersysteme verteilt, und es war für unsere Datenadministratoren äußerst arbeitsintensiv, Daten an verschiedenen Stellen im Workflow zu verwalten und zu lokalisieren.
Bei der Suche nach Lösungen war die Erweiterbarkeit der Cloud eine wichtige Projektanforderung. Wir mussten die vollständige Kontrolle über unsere Daten haben, alles an einem Ort haben und sofort auf sich schnell ändernde Bedingungen reagieren können. LEAP ging mit Qumulo's File Data Platform, weil sie über Lösungen verfügt, die speziell für die Verwaltung großer Mengen unstrukturierter Daten in der Cloud-Umgebung entwickelt wurden.
Unsere Analysen ermöglichen es uns zu sehen, wie viele Clients verbunden sind, wer die meiste Bandbreite nutzt und wo das System schnell wächst.
Einer der wichtigsten Gründe für die Umstellung auf Cloud-basierte Analysen war eine bessere Transparenz der Leistung im gesamten Unternehmen und eine bessere Balance der Anforderungen. Unser IT-Team weiß, wann große Dateien auf den Server gelangen, und kann Kapazitäten zuweisen und den Dateizugriff für diesen Vorgang beschleunigen, ohne andere Abteilungen zu beeinträchtigen. Wir können genau sehen, was los ist.
Qumulo: Wie schneidet Cloud-basierte Datenanalyse im Vergleich zu herkömmlicher BI/Analytik ab? Was sind die wesentlichen Unterschiede?
Aidan Taub: Die Cloud ermöglicht die Skalierbarkeit, die wir für hohe Rechenlasten benötigen. Da die Welt weiterhin alles digitalisiert, müssen Unternehmen in der Lage sein, mit Dateidaten in exponentiellem Maßstab zu bauen. Wenn Sie eine riesige Menge unstrukturierter Daten haben – wie die Videos, Bilder und Audios, die wir bei LEAP verarbeiten – wissen Sie nie, wie groß der nächste Job sein könnte. Daher benötigen Sie möglicherweise die Rechenkapazität, um Petabyte an Daten gleichzeitig zu verwalten. und die Transparenz, um Kapazität und Leistung zu jedem beliebigen Zeitpunkt auszugleichen.
Herkömmliche Analysen lassen sich einfach nicht so skalieren wie die Cloud. Mit der Cloud können Sie schnell einen Server hochfahren, eine Datenbank oder Anwendung erstellen, die neue Eingaben erfasst, und im Handumdrehen neue Cluster erstellen. Mit der Cloud können Sie die benötigte Analyseinfrastruktur im Handumdrehen erstellen, anstatt eine Menge Server zu kaufen und diese von Ihrem IT-Team installieren und warten zu lassen.
Als die COVID-Pandemie zum ersten Mal ausbrach, konnte LEAP den Wechsel zur Remote-Arbeit nahtlos implementieren, da wir unser System in der Cloud einrichten ließen.
Auch wenn wir die Pandemie bei unserem ursprünglichen Umzug in die Cloud nie hätten vorhersehen können, erwies sich unsere Fähigkeit, Daten in die Cloud zu spiegeln, als entscheidend. Mit Cloud-basierter Datenanalyse konnten wir die Geschäftskontinuität gewährleisten und effiziente Arbeitsabläufe aufrechterhalten.
Die Cloud bietet außerdem schnellere, zugängliche Informationen. Wir haben eine verteilte Belegschaft, was bedeutet, dass wir von überall und zu jeder Zeit Zugriff auf Echtzeit-Datenanalysen haben müssen. Alle unsere Teams arbeiten gleichzeitig auf derselben Datenplattform, anstatt separate Lösungen für jede Abteilung.
Qumulo: Was sind einige der wichtigsten Herausforderungen bei der Verlagerung von Data Analytics in die Cloud und wie können sie beispielsweise in Bezug auf Technologie, Architektur, Mitarbeiter/Fähigkeiten oder Prozesse angegangen werden?
Aidan Taub: Es ist einschüchternd, den Dienstanbieter zu wechseln. Für viele IT-Führungskräfte ist der Weg in die Cloud das Schwierigste, was sie jemals tun werden – aber das muss nicht so sein, wenn sie sich für die richtigen Lösungen entscheiden.
Bei der Migration von Datenanalysen in die Cloud beginnen IT-Führungskräfte oft mit „Lift and Shift“ oder der Portierung vorhandener Vorgänge in die Cloud. Dies bedeutet oft, dass Anwendungen und Systeme umgerüstet werden müssen, um sie für die Cloud neu zu gestalten. Glücklicherweise hat uns Qumulo dabei geholfen, alle unsere Daten zu verschieben, ohne dass Anwendungen für die Cloud umgestaltet werden müssen.
Ich würde empfehlen, eine Lösung zu finden, die es einfach macht, Daten in mehreren Umgebungen zu replizieren und zu extrahieren – ob lokal oder in der Cloud – und die Standortbestimmung zu keinem Problem macht.
Sicherheit ist auch immer dann oberstes Gebot, wenn Sie die wertvollen Daten Ihres Unternehmens aus einem privaten Rechenzentrum verlagern. LEAP nutzt ein globales Netzwerk von Mitarbeitern, zu denen auch freiberufliche Talente gehören, was bedeutet, dass wir sicherstellen mussten, dass unsere Daten in einer Cloud geschützt sind, auf die interne und externe Benutzer zugreifen.
Schließlich ist das Budget immer ein Anliegen. Eine einheitliche Datenarchitektur kann eine IT-Ausgabenfalle sein. Bei der Entscheidung, auf Cloud-basierte Datenanalyse umzusteigen, fühlen sich Unternehmen oft gezwungen, hohe Vorabkosten zu zahlen und einen langen Vertrag abzuschließen, der nicht ihren aktuellen Anforderungen entspricht.
Der Schlüssel hier besteht darin, einen Anbieter zu finden, der keine Cloud-Anbindung erzwingt. Scheuen Sie sich bei der Bewertung von Cloud-Plattformen nicht, nach der richtigen Lösung zu suchen, die Ihren aktuellen Analyseanforderungen gerecht wird und flexibel für Ihre zukünftigen Anforderungen skaliert werden kann.
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