Freiraum für Innovationen dank autonomer Software

IT-Abteilungen sollen zukünftig nicht mehr einfach nur IT-Infrastrukturen verwalten, sondern zum Business-Enabler werden. Management und Organisation von Unternehmensdaten sowie die Extraktion relevanter Geschäftsinformationen gewinnen zunehmend an Bedeutung, um sich langfristig Vorteile im Wettbewerb zu verschaffen.

Unternehmen stellen sich heute nicht mehr die Frage, „ob“ sie die Digitalisierung in Angriff nehmen sollen, sondern “wie”. Laut der Studie „Designing IT Setups in the Digital Age“ sind 75 Prozent der befragten Top-Manager überzeugt, dass der Schlüssel für eine gelungene Transformation in der Integration von Business- und IT-Verantwortung liegt. Weitere 68 Prozent der Manager erwarten von ihren IT-Abteilungen neue Ideen für digitale Geschäftsmodelle – die IT muss somit zum Business-Enabler werden.

Soweit der Plan – die Realität sieht leider in vielen Unternehmen immer noch anders aus: IT-Spezialisten müssen nach wie vor den Großteil ihrer Zeit dem Betrieb historisch gewachsener Systeme widmen, die notwendigen Kapazitäten für zielorientierte Datensammlung und -analysen fehlen und Unternehmen sitzen auf Ihren Daten ohne sie zur Gewinnung von Wettbewerbsvorteilen nutzen zu können. Neben der fehlenden Effizienz im Betrieb sind traditionelle Datenverwaltungssysteme häufig nicht für unternehmensweites Datenmanagement und -analyse ausgerichtet. Oft fehlt auch der ganzheitliche organisatorische Ansatz – Daten sind segmentiert und „gehören“ verschiedenen Unternehmensbereichen an. Der Idealfall, eine unternehmensweite Strategie der Business- und IT-Verantwortlichen, die auf ein gemeinsames Ziel ausgerichtet ist, bleibt vielerorts noch Wunschdenken.

Abhilfe schafft ein einheitliches Datenmanagement und -modell, das eine ganzheitliche Sicht auf alle Unternehmensdaten erlaubt. Dieses ist die notwendige Voraussetzung, um neue Geschäftsfelder zu identifizieren, Investitionsentscheidungen auf rationaler Basis zu fällen und Ressourcen gewinnbringender einzusetzen. Zudem schafft es Transparenz und Trends im Vertrieb lassen sich schneller erkennen. Oracle-Kunden wie beispielsweise die e:ndlich OHG ist es so gelungen, alten Ballast abzuwerfen und sich auf Ihre Kernkompetenzen zu fokussieren.

Autonome Systeme sind Grundlage datengetriebener Geschäftsmodelle

All diejenigen Unternehmen, die die organisatorischen Voraussetzungen für ein datengetriebenes Geschäftsmodell bereits geschaffen haben, stehen im nächsten Schritt häufig vor dem Problem, dass die Bereitstellung einer geeigneten IT-Plattform zur Sammlung und Auswertung von Unternehmensdaten mit herkömmlichen IT-Mitteln erhebliche technische und finanzielle Herausforderungen mit sich bringt. Eine schnelle, kosteneffiziente und „elegante“ Plattform zur Unternehmensdigitalisierung beschrieb Larry Ellison, Executive Chairman und CTO bei Oracle, auf der Oracle OpenWorld 2017, wo er die weltweit erste autonome Datenbank ankündigte.

Die Datenbank ist extrem skalierbar und verwaltet sich ohne menschliches Zutun zu 100 Prozent autonom; dies macht sie zur idealen Plattform für das Management und die Analyse aller Unternehmensdaten. Die autonome Datenbank wird im laufenden Betrieb kontinuierlich auf die Nutzeranforderungen hin optimiert. Je nach Anwendung können OLTP, DWH oder auch In-Memory-Funktionen aktiviert werden. Auch die Sicherheit wird gegenüber herkömmlichen Lösungen signifikant verbessert: Sicherheitsupdates und Patches werden – ebenfalls im laufenden Betrieb – eingespielt. Dies bedeutet einen enormen Fortschritt angesichts der Tatsache, dass 95% aller Cyber-Attacken heute ins Leere laufen würden, wenn alle verfügbaren Patches eingespielt wären.  Die neue Datenbank eliminiert somit die Schwachstellen heutiger Systeme: Der Aufwand für den reinen Betrieb sinkt um ein Vielfaches, die Sicherheit der Daten wird erheblich gesteigert und Administrationsfehler lassen sich minimieren.

Die Ankündigung der autonomen Datenbank war das erklärte Highlight der OpenWorld – und das aus gutem Grund: Denn autonome Systeme und Softwarelösungen, die sich selbst verwalten und absichern, entlasten IT-Abteilungen von administrativen Aufgaben wie Betrieb und Wartung, die heute noch 60-80 Prozent ihrer Kapazitäten in Anspruch nehmen. Diese Kapazitäten werden dringend benötigt, um die wachsenden Datenmengen zu strukturieren und zu analysieren, um allen Unternehmensbereichen neue Impulse zu liefern und an der Weiterentwicklung von Geschäftsmodellen mitzuarbeiten. Dies erfordert natürlich auch neue Kompetenzen – eine Herausforderung letztendlich auch für HR.

Machine Learning und Identity Management auf Datenbankebene minimieren Risiken

Um Sicherheit und Risikominimierung garantieren zu können, setzt Oracle auf Machine Learning: Denn damit Systeme zuverlässig vor Angriffen zu schützen, müssen diese nicht nur passiv überwacht werden, sondern sich auch aktiv selbst schützen. Dafür „lernen“ die Systeme den Normalzustand von auffälligen Ereignissen zu unterscheiden. Wenn sich beispielsweise ein „vermeintlicher“ IT-Verantwortlicher um drei Uhr morgens aus einem weit entfernten Land einloggt und versucht auf die Finanzdaten eines Unternehmens zuzugreifen, wird nicht nur ein Alarm ausgelöst, sondern der Zugriff vorsorglich auch gesperrt. Ist der Fall nicht ganz so eindeutig, entscheidet das System anhand der Nutzungshistorie, ob es sich hier um einen Betrugsversuch handelt und leitet einen Identifizierungsprozess ein.

Ein professionelles Identity Management ist ein weiterer Aspekt, der für autonome Datenbanken spricht. Denn bis heute werden Berechtigungssysteme meist direkt in den Unternehmensanwendungen installiert – bei dutzenden von Anwendungen ist es dabei schwer, alle Berechtigungen aktuell zu halten. Identity Management direkt auf der Datenbank hingegen ist sehr viel sicherer und einfacher zu managen. Dabei reichen Applikationen, die auf die Datenbank zugreifen, die Identität ihrer Nutzer einfach weiter und brauchen kein eigenes Berechtigungssystem mehr. Die autonome Datenbank ist zudem in der Lage, sich an verschiedene Nutzeranforderungen anzupassen. So ist über In-Memory ist auch Date Warehousing auf Basis von Live-OLTP-Daten möglich – und zwar in Echtzeit.

Fazit: Investiert wird in Innovation – das Tagesgeschäft muss von selbst laufen

Das letzte Wort hat in vielen Fällen vermutlich jedoch der CFO: Unternehmen wollten heute nicht mehr in Technologien und Dienste investieren, die sie nicht differenzieren. Angebote wie Customizing von ERP-Systemen sind beispielsweise angesichts des Trends zu ganzheitlichen Ansätzen in der IT nicht mehr gefragt. Es sind zukunftsgerichtete Themen wie IoT, die jetzt den Unterschied machen – und hier sind die Lösungen absolut individuell. Systeme, die sich selbst verwalten, patchen und konfigurieren, kommen da gerade recht – nicht zuletzt auch, um Budgets zu entlasten und Ressourcen für Innovationen „freizuschaufeln“. Die digitale Transformation wäre damit ein klarer Fall für „die Autonomen“.