Professioneller Systembetrieb als Erfolgsfaktor von Analytics-Plattformen

Neue Systemlösungen sollen im täglichen Betrieb mehr Wert und nicht mehr Stress bringen. Bei komplexen Data & Analytics-Plattformen empfiehlt es sich daher, den Betriebssupport in die Hände erfahrener Experten zu legen, die erheblich zum nachhaltigen Mehrwert der Plattform beitragen können. Dabei kommt es auf die exakte Definition des benötigten Servicepakets an, denn ein erfolgreicher Betriebssupport ist so individuell wie die jeweilige Analytics-Lösung.

Analytics-Lösungen sind mächtige Datenplattformen mit komplexen IT-Architekturen und oft vielfältigen Applikationen. Da es sich um unternehmenskritische Steuerungssysteme handelt, ist es essenziell, den reibungslosen Betrieb sicherzustellen. Vielen Unternehmen fehlen dafür jedoch die benötigten Personalressourcen und das Know-how. Da gravierende Fehler, Probleme und Störungen eher die Ausnahme als die Regel sind, ist es nicht unbedingt von Vorteil, die Skills intern aufzubauen und mit viel Aufwand im Tagesgeschäft vorzuhalten. Und im Fall des Falles kann ein routinierter Dienstleister dann auch meist schneller Abhilfe leisten. Seine Support Engineers stehen im Rahmen vertraglicher Vereinbarungen auf Zuruf bereit und wissen aufgrund ihrer Erfahrungswerte besser, wo sie ansetzen müssen.

Klare Trennung zwischen Betrieb und Entwicklung

Wenn es um die Betreuung einer Systemlösung geht, denken viele gerade zu Beginn der Produktivsetzung erstmal an die Entwickler, da diese die Lösung aufgebaut haben und sich daher natürlich gut damit auskennen. Deren Aufgabe besteht jedoch darin, die nächsten Use Cases zu erarbeiten. Damit die Weiterentwicklung ohne Unterbrechungen durch Betriebsvorfälle gesichert ist, lautet die klare Empfehlung, dass es für den Systembetrieb ein dafür vorgesehenes separates Support-Team geben sollte. Dieses Team kümmert sich ausschließlich um die Inzidenzen, so dass die Entwickler sich auf das Development konzentrieren können.

Zur professionellen Wartung gehören außerdem regelmäßige Kontrollen und präventive Maßnahmen, die beispielsweise Standzeiten und Ausfallkosten durch rechtzeitiges Eingreifen vermeiden. Solche Aufgaben in festen Abständen sind ebenfalls am besten in den Händen eines Supportteams angesiedelt.

Smartes Kosten- und Leistungsmanagement in der Cloud

Vorteilhaft ist es, wenn die Support Engineers mit den Entwicklern zusammenarbeiten und auch Einblick in die Strategie und Entwicklung haben. Anfragen und Vorfälle können dann schneller beurteilt und gezielt bearbeitet werden. Ein Supportteam, das in der Lage ist, über den Tellerrand zu schauen, hat dabei wesentlich mehr zu bieten als den stabilen Betrieb der Infrastruktur. Gerade im Cloud-Betrieb kommt es darauf an, die flexible Skalierbarkeit von IT-Ressourcen und Kosten clever zu nutzen – hier liegt ein erheblicher Vorteil gegenüber der langfristig kalkulierten On-Premises-IT.

Schon in der Konzeptionsphase einer Data & Analytics-Plattform ist der obligatorische Sizing Service des Cloud-Anbieters ein entscheidender Schritt, um einen optimal ausgerichteten, kosteneffizienten Systembetrieb zu etablieren. Infrastruktur und Leistungsparameter des Cloud-Anbieters werden hierbei individuell auf die angestrebte Data & Analytics-Lösung berechnet und an die Anforderungen angepasst. Ein Support-Dienstleister, der Erfahrung sowohl im Betrieb der Infrastruktur als auch bei den Analytics-Applikationen mitbringt, kann Unternehmen von Anfang an unterstützen, eine maßgeschneiderte Cloud Foundation mit ausreichend Spielraum für das Up- oder Downgrading von Ressourcen und Leistungen einzurichten.

Matrix für individuell zugeschnittene Betreuung

Auch hinsichtlich des laufenden Betriebs ist die exakte Definition der benötigten Services ein entscheidender Erfolgsfaktor. So individuell wie die eigene Analytics-Lösung muss auch das vertraglich vereinbarte Servicepaket sein. In der komplexen Systemlandschaft sind in diesem Zusammenhang zahlreiche Aufgabenbereiche zu berücksichtigen. Eine detaillierte Zusammenstellung der relevanten Systemkomponenten und der entsprechenden Aufgaben sorgt dafür, dass der Betrieb der Systemlandschaft auf allen Ebenen abgesichert ist, zugleich aber auch Aufwand und Kosten nicht überdimensioniert angesetzt werden.

Wie aber stellt man fest, was zum maßgeschneiderten Supportpaket gehört? Wie findet man heraus, was das Unternehmen für die eigene Analytics-Umgebung braucht?

Zur Beantwortung dieser Fragen hat sich eine Matrix-Darstellung bewährt, die alle Komponenten der Systemlandschaft enthält und die zugehörigen Aufgaben im Detail festlegt. Wenn Unternehmen mit ihrem Supportdienstleister diese Matrix zu Beginn gemeinsam entwickeln, haben alle Beteiligten einen visuell gut erfassbaren Überblick über das abgestimmte Servicepaket und damit auch eine transparente, vertrauensvolle Basis für vertragliche Regelungen.

In einer solchen Matrix sind beispielsweise die Komponenten der Data & Analytics-Landschaft unter Kategorien wie Infrastruktur, Konnektoren, Cloud-Komponenten, Frontend und Anwendungen aufgezählt. Die Applikationen sollten dann in einzelnen Steckbriefen noch genauer beschrieben sein, die unter anderem die Anzahl der Berichte, Analysen, Auswertungen, Measures und KPIs mit ihren Aktualisierungszyklen sowie den Profilen der Nutzer enthalten.

Zudem werden in der Matrix den Systemkomponenten Betreuungsaufgaben aus den Bereichen Monitoring, Patchmanagement, Operations und Reporting zugeordnet. Festlegen sollte man dabei auch die Zeithorizonte etwa für Service- und Standzeiten, Zusatzservices eventuell am Wochenende oder die überwachenden Metriken. Hinsichtlich der Supportprozesse gilt es zu klären, wie Anfragen priorisiert werden, wer intern und extern verantwortlich ist und wie Abläufe vom 1st bis zum 3rd Level aussehen.

Investitionssichere Analytics-Infrastruktur

Idealerweise skaliert die Cloud-Infrastruktur im laufenden Betrieb mit den Anforderungen. Auch hier zählen wieder technische und fachliche Kompetenz sowie die direkte Kommunikation zwischen Support- und Entwicklungsteam, um Kosten und Leistungen bedarfsgerecht zu steuern. Wachsendes Datenvolumen, die Anpassung der Übertragungswege, das Aufspüren von Kostentreibern oder die Optimierung der Systemperformance sind Stellschrauben für einen kosteneffizienten Betrieb, die mit Weitblick gemanagt werden sollten.

Ein transparentes Reporting über Datenaufkommen und Kosten kann den Betrieb der Data & Analytics-Plattform dann auch für alle Stakeholder anschaulich und verständlich machen, um Entwicklungs- und Investitionsentscheidungen in größerer Runde zu unterstützen. Professionelle Managed Services, die DevOps und FinOps klug kombiniert einsetzen, eröffnen damit viel Potenzial für eine dauerhaft leistungsstarke und investitionssichere Analytics-Umgebung, die sich jeweils an die individuelle Unternehmensentwicklung anpasst.

Effektive Kooperation von Support und Anwendern

Die Projektpraxis hat gezeigt, dass sich auf der Grundlage von klar definierten Vertragsbestimmungen und SLAs bestens zusammenarbeiten lässt. Jede Partei kennt ihre Aufgaben und Verantwortungsbereiche, so dass Prozesse Hand in Hand bearbeitet werden – auch in dringenden Supportfällen, die schnelles Handeln erfordern.

Die Erfahrung zeigt, dass die regelmäßige Zusammenarbeit mit Kunden bei Wartung und Support auch die effiziente Weiterentwicklung der Systemlandschaft fördert. Die Kooperation trägt Früchte, da sich beide Partner gemeinsam mit der wachsenden Systemlandschaft im Tagesgeschäft weiterentwickeln. In der Praxis ergeben sich daraus oft schnell umsetzbare Anpassungen und Optimierungen, die ebenfalls zum Mehrwert der Analytics-Landschaft beitragen.