Die Cloud stand lange vor allem für Geschwindigkeit und Flexibilität für das Business. Dann lieferte sie auch beim Thema Sicherheit den großen Benefit. Und nun wird sie immer mehr zum Hebel für durchgängige Integration von Geschäftsprozessen. Amazon Web Services (AWS), führender global Player in Sachen Cloud, erlebt diese Transformation nicht nur hautnah, sondern gestaltet sie selbst aktiv mit – mit einer Fülle an Services und Funktionen.
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„Wir erleben bei unseren Projekten, dass in den Unternehmen das Business-Verständnis tatsächlich zum bestimmenden Kriterium für Digitalisierungs-, IT-, oder Cloud-Strategien wird.“ David Schwendemann, Head of Solutions Architecture Smart Product and Supply Chain bei AWS
Mit über 240 vielfältigsten Services, die in 108 Verfügbarkeitszonen rund um den Globus bereitgestellt werden, bietet AWS die weltweit umfassendste und am häufigsten genutzte Cloud – die von schnell wachsenden Startups genauso genutzt wird wie von internationalen Konzernen und von Behörden. Das ist nicht neu. Neu ist jedoch, dass AWS nun immer stärker in der Rolle des Integrators agiert. Der Grund: In einem agilen Business müssen unterschiedlichste Lösungen, bereichs-, organisations- und unternehmensübergreifend entlang von Lieferketten und über Ökosysteme hinweg nahtlos ineinandergreifen. Für monolithische Systeme und Silodenken ist da kein Platz mehr – Integration ist gefragt.
Die ermöglicht AWS durch technologisch offene Architekturen, innovative Services, wie generative KI, und den Zugang zu einem breiten Partnernetzwerk, beispielsweise über den AWS Marketplace. Das klare Ziel: Das Business in die Lage zu versetzen, seine Daten aktiv und effektiv nutzen zu können.
David Schwendemann, Head of Solutions Architecture für den Bereich Smart Product and Supply Chain bei AWS im deutschsprachigen Raum,über die Challenge „Integration“.
Herr Schwendemann, durch die Digitalisierung greift ja schon länger vieles immer stärker ineinander. Warum wird Integration gerade jetzt so brennend aktuell?
Aktuell wirkt die kommende Pensionierungswelle hier sicher als Beschleuniger und damit das Risiko, dass dadurch wertvolles Wissen verloren geht, beispielsweise jenes über die Produktionsprozesse in einem Industrieunternehmen. Dieses ist häufig nur in den Köpfen einzelner Mitarbeiter gespeichert und ist nicht allgemein transparent. Deshalb will man dieses Wissen nun aus den digitalen Daten transparent machen, die in den Unternehmen immer umfangreicher und vielfältiger generiert werden. Die Daten sind das Fundament für jede digitale Transformation – ich muss sie verstehen und sinnvoll damit umgehen, wenn ich meine Unternehmensprozesse optimieren will.
Was heißt „sinnvoll damit umzugehen“ konkret?
Das heißt zunächst einmal, dass ich die Datenintegration bereichsübergreifend über die gesamte Wertschöpfungskette vorantreiben muss – ich muss die Daten, die von Sensoren an Maschinen generiert werden, mit den Bestell- und Logistiksystemen und über mein Unternehmen hinaus über die ganzen Lieferketten hinweg integrieren. Nur so erhalte ich wirklichen Überblick und eine Basis für ganzheitliche Entscheidungen. Das ist umso wichtiger, als Daten immer stärker verteilt produziert und genutzt werden. ML-Modelle werden beispielsweise häufig nicht mehr nur zentral in der Cloud gehosted, sondern auch on the Edge, zum Beispiel in der Produktionsstraße einer Fabrik, wo Sensoren und Videokameras die Daten generieren. So wird vermieden, dass große Datenvolumen mit den entsprechenden Bandbreiten in eine zentrale Cloud und wieder zurückgesendet werden müssen. Unser ML-Service Amazon SageMaker, mit dem unsere Kunden Modelle erstellen, trainieren und deployen können, ermöglicht es die trainierten Modelle direkt vor Ort beim Kunden im lokalen Rechenzentrum auszuführen.
Die Cloud hat also schon Einzug in die Rechenzentren gehalten?
Die Grenzen verschwimmen zunehmend. Mit AWS Outposts bieten wir zum Beispiel ein AWS gemanagtes Rack, das beim Kunden steht, verwalten es dort und können bei Bedarf Workloads einfach verschieben und mit den gewohnten AWS Technologien und Schnittstellen on-premise laufen lassen. Entscheidend ist, dass die Prozesse und Wertschöpfungsketten durchgängig abgebildet werden können. Security ist ein Paradebeispiel für diesen neuen Bedarf an einer Gesamtsicht und an Durchgängigkeit. Themen, die früher für Bedenken sorgten, wie etwa die Sicherheit und der Schutz der Unternehmensdaten, sind heute ein wesentlicher Treiber, um in die Cloud zu gehen. Für die Menge und Komplexität an Sicherheitsaspekten braucht es voll integrierte Lösungen und einen Überblick über alle eigenen Dienste und möglicherweise auch über Third-Party-Lösungen, die ein Unternehmen selbst kaum mehr bewerkstelligen kann.
Die letzten Jahre hindurch wurden die Unternehmen und die IT-Organisationen immer wieder aufgefordert, eine echte Cloud-Strategie zu definieren – ist das jetzt überholt, weil ohnehin alles ineinanderfließt?
Eine Cloud-Strategie ist kein Selbstzweck. Wir erleben bei unseren Projekten, dass in den Unternehmen das Business-Verständnis tatsächlich zum bestimmenden Kriterium für Digitalisierungs-, IT-, oder Cloud-Strategien wird. Entscheidend ist dabei, ob eine Anwendung für das Kerngeschäft den Unterschied macht oder nicht. Deshalb werden wir von unseren Kunden heute sehr früh bei dieser engen Verknüpfung von Business- und Technologie-Strategien eingebunden. Die zentrale Frage lautet hier in der Regel, wie sich die Anwendungen in durchgängige Prozesse für das Business integrieren lassen. Das gilt für die Integration von Daten genauso wie für KI und andere Cloud-Services.
„Unsere Rolle und Kernkompetenz ist es zunehmend, integrierende Architekturen zu gestalten, in denen die bestehenden Systeme und Anwendungen eines Unternehmens über offene Standards und über etablierte Schnittstellen mit dem ganzen Marktplatz an Lösungen integriert werden können.“ David Schwendemann, Head of Solutions Architecture für den Bereich Smart Product and Supply Chain bei AWS im deutschsprachigen Raum (Foto: AWS)
AWS hat sich somit vom Cloud-Service-Provider zum Integrator entwickelt?
Absolut. Unsere Rolle und Kernkompetenz ist es zunehmend, integrierende Architekturen zu gestalten, in denen die bestehenden Systeme und Anwendungen eines Unternehmens über offene Standards und über etablierte Schnittstellen mit dem ganzen Marktplatz an Lösungen integriert werden können. Das tun wir zum Beispiel mit unseren Industrial Data-Fabric-Lösungen, etwa für den Manufacturing-Bereich, bei denen wir alle Prozesse von der Anbindung an die Maschinen über das Auslesen der Daten bis zu KI und dabei vielfältigste Lösungen, auch von Partnern über unseren Marktplatz, miteinander verbinden. Ziel ist es dabei immer, Bestehendes und Neues zu integrieren und nicht das eine durch das andere zu ersetzen. Anders lässt sich erfolgreiches Business heute gar nicht technologisch ermöglichen.
Inwiefern?
Alle zwei Wochen kommt irgendein neues KI-Modell auf den Markt – das angeblich besser, günstiger und schneller ist. Es lässt sich heute nicht vorhersehen, was in sechs Monaten das beste Modell sein wird. Ich kann aber nicht alle paar Monate die Technologie auswechseln, die ich – vielleicht gerade nach einer Ausschreibung für die nächsten Jahre – implementiert habe. Auf der anderen Seite kann ich Innovationen auch nicht ignorieren, vor allem, wenn ich damit viel kosteneffizienter oder in einer viel höheren Qualität die gleichen Dinge wie bisher oder vielleicht auch ganz neue Dinge machen kann. Deshalb braucht es offene Integrationsplattformen, um Innovationen wie zum Beispiel KI-Modelle, direkt, ohne großen Coding-Aufwand, integrieren und nutzen zu können.
Generative KI revolutioniert dieses Nutzen durch das Business gerade ziemlich. Wie lassen sich solche Revolutionen integrieren?
Die aktuelle Revolution durch generative KI liegt in der Möglichkeit, dass Anwender aus dem Business direkt mit der Technologie durch echte Konversation interagieren können – und dafür gibt es vielfältige Use Cases. Wir sehen das zum Beispiel bei Amazon QuickSight, einer Lösung, um Dashboards zu generieren. Bislang haben das Business Analysten gemacht, die Dashboards wurden dem Management präsentiert und dessen neue Anforderungen wurden eingearbeitet. Jetzt kann ich mit Hilfe von KI in Gesprächsform extrem agil das, was mich aktuell interessiert, etwa in neuen Diagrammen in meinem Dashboard darstellen. Und auf ähnliche Weise integrieren wir in vielen anderen Services AI, um sie so für das Business nutzbar zu machen. Fachpersonal, wie etwa Business Analysten, sparen dadurch wertvolle Zeit, die sie für andere wichtige Projekte und Aufgaben nutzen können.
Stichwort Integration: Wie lässt sich dieses Empowerment des Business mit IT Governance und anderen Rahmenbedingungen zusammenführen?
Dadurch, dass unsere Lösungen immer darauf ausgerichtet sind, die bestehenden Standards eines Unternehmens zu integrieren, muss die IT von Anfang an eingebunden werden, weil sie ja die Daten und Systeme zur Verfügung stellt. Und für die IT-Organisationen liefert dieser Trend, dass die Technologie direkt zum Business gebracht werden kann, ebenfalls sehr positive Effekte. Bislang war es oft so, dass die IT zum Beispiel mit der Anforderung konfrontiert war, einen Data Lake für alle möglichen Anforderungen, die das Business künftig haben könnte, als zentralen IT-Service zu betreiben und sich sozusagen dafür selbst die Kunden zu suchen. Da ist es kaum möglich, für die unterschiedlichsten Anforderungen die Daten in genau der gewünschten Form zu liefern – und das auch noch rasch. Die Folge ist, dass der Data Lake kaum genutzt und häufig zum Datensumpf wird. Es bedarf daher Lösungen, die am anderen Ende ansetzen: Die Anwender im Business müssen befähigt werden, selbst initiativ zu werden und die Bringschuld dafür nicht bei der IT zu sehen.
Wie stellt sich das in der Praxis dar?
Wir gehen immer von einem bestimmten Anwendungsfall und einem Datenpunkt aus, bei denen das Business Mehrwert generieren möchte, und davon, welche Daten die Anwender dort über den gesamten Prozess benötigen. Das kann zum Beispiel eine KI-gestützte Prognose sein, um Lieferschwierigkeiten frühzeitig zu erkennen. In dem Fall gilt es dann die Daten entlang der gesamten Supply Chain zu integrieren. Solche und ähnliche konkreten Anforderungen aus der Logistik, der Werksleitung oder dem Marketing nehmen stark zu, und hier gilt es trotz der geforderten Agilität und Geschwindigkeit den Überblick und die Kontrolle bei der Integration zu bewahren. Einfach am Markt, ohne Integrationsstrategie, die Lösungen einzukaufen, die sich das Business wünscht, funktioniert nicht. Das sehe ich als eine strategische Herausforderung, die auf die CIOs künftig immer stärker zukommt.
