Digitaler Wandel und Azure AI-Plattform: Effiziente Software-Migration in die Cloud

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung
2. Problemstellung
3. Lösungsansatz
   1. Migration in die Cloud
   2. Mapping des zentralisierten Legacy-Datenumfelds
   3. Multi Data Classification
   4. Business Self Serve
   5. Datenarchivierung und Betrugserkennung
4. Schlüsselaktivitäten
   1. Datenquellenüberprüfung
   2. Datenzuordnung
   3. Anforderungsdetails für die Transformation
   4. Durchführung eines Probelaufs
   5. Erfassung von Datenvolumen und Genauigkeit
5. Logische Architektur
6. Nutzungsschicht
7. Azure Data Factory Vorteile
8. Azure Stream Analytics Vorteile
9. Delta Lake Vorteile
10. Azure Data Catalog Vorteile
11. Power BI Co-Pilot Vorteile
12. TCO-Analyse
13. Fazit

Digitaler Wandel und Azure AI-Plattform

Der digitale Wandel hat Unternehmen dazu veranlasst, ihre vorhandenen IT-Systeme zu modernisieren und auf agile und effiziente Cloud-basierte Lösungen umzusteigen. In diesem Artikel werden wir uns mit einer Fallstudie befassen, bei der ein Unternehmen mehr als 80 verschiedene Versionen von Software migrieren musste. Wir werden den Lösungsansatz diskutieren, der die Verwendung der Azure AI-Plattform und anderer Cloud-basierter Tools beinhaltet. Diese Lösung ermöglicht es dem Unternehmen, Daten in Echtzeit zu verarbeiten und eine effektive Datenverwaltung und -governance zu gewährleisten.

1. Einleitung

Der digitale Wandel hat Unternehmen vor die Herausforderung gestellt, ihre alternde Softwareinfrastruktur zu überdenken und zu modernisieren. Dies erfolgte in der Regel durch die Migration in die Cloud und die Implementierung fortschrittlicher Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. In dieser Fallstudie möchten wir eine Situation beleuchten, in der ein Unternehmen vor der Aufgabe steht, mehr als 80 verschiedene Versionen von Software zu migrieren. Dies stellt eine enorme Herausforderung dar, da diese Versionen nicht nur unterschiedlich, sondern auch veraltet sind und nicht mehr unterstützt werden. Unsere Aufgabe besteht darin, einen Lösungsansatz zu finden, der es dem Unternehmen ermöglicht, diese Softwareversionen effizient in die Cloud zu migrieren und eine skalierbare und zukunftssichere Infrastruktur aufzubauen.

2. Problemstellung

Das Unternehmen hat sich für die Migration in die Cloud entschieden, um seine Softwareinfrastruktur zu modernisieren und agiler zu werden. Die Herausforderung besteht darin, die mehr als 80 verschiedenen Versionen von Software zu migrieren und dabei sicherzustellen, dass die Datenintegrität, Sicherheit und Governance gewahrt bleiben. Darüber hinaus ist es wichtig, die Migration innerhalb eines festgelegten Zeitrahmens abzuschließen, da die meisten dieser Softwareversionen das Ende ihrer Lebensdauer erreicht haben und nicht mehr unterstützt werden. Die Problemstellung lässt sich wie folgt zusammenfassen:

• Diverse Produktversionen und Legacy-Daten
• Echtzeitdatenverarbeitung und Datenzugriff
• Datengovernance und -sicherheit
• Abhängigkeit von veralteten Systemen

3. Lösungsansatz

Um die Herausforderung der Migration von mehr als 80 verschiedenen Softwareversionen in die Cloud zu bewältigen, schlagen wir einen umfassenden Lösungsansatz vor, der die Verwendung der Azure AI-Plattform und anderer Cloud-basierter Tools umfasst. Dieser Lösungsansatz zielt darauf ab, die Datenmigration effizient und fehlerfrei durchzuführen und gleichzeitig die Datenqualität, -sicherheit und -governance zu gewährleisten. Die folgenden Schritte sollen den Gesamtprozess verdeutlichen:

3.1 Migration in die Cloud

Die Migration in die Cloud ermöglicht es dem Unternehmen, seine veraltete Softwareinfrastruktur abzulösen und eine skalierbare und leistungsfähige Plattform aufzubauen. Wir empfehlen die Verwendung der Azure AI-Plattform, da sie eine breite Palette von Tools und Diensten bietet, um die Migration zu erleichtern.

3.2 Mapping des zentralisierten Legacy-Datenumfelds

Da das Unternehmen über mehrere Versionen von Software verfügt, ist es wichtig, ein Mapping des zentralisierten Legacy-Datenumfelds durchzuführen. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, die Abhängigkeiten zwischen den verschiedenen Datenquellen zu verstehen und die Migrationsstrategie entsprechend anzupassen.

3.3 Multi Data Classification

Eine weitere wichtige Komponente des Lösungsansatzes ist die Multi Data Classification. Durch die Klassifizierung der Daten nach ihrer Bedeutung und Sensibilität kann das Unternehmen sicherstellen, dass die richtigen Sicherheitsmaßnahmen getroffen werden und dass die Daten nur den autorisierten Benutzern zugänglich sind.

3.4 Business Self Serve

Um den Anforderungen des Unternehmens gerecht zu werden, empfehlen wir die Implementierung einer Business Self Serve-Lösung. Dies ermöglicht es den Benutzern, auf die Daten zuzugreifen und sie für ihre eigenen Bedürfnisse zu analysieren, ohne auf die Unterstützung der IT-Abteilung angewiesen zu sein.

3.5 Datenarchivierung und Betrugserkennung

Da das Unternehmen über große Mengen an Daten verfügt, ist es wichtig, eine effektive Datenarchivierungslösung zu implementieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, alte und nicht mehr benötigte Daten zu archivieren und den Speicherplatz effizient zu nutzen. Darüber hinaus sollte eine Betrugserkennungslösung implementiert werden, um mögliche Sicherheitsverletzungen oder finanzielle Verluste zu verhindern.

4. Schlüsselaktivitäten

Um den Lösungsansatz erfolgreich umzusetzen, sind bestimmte Schlüsselaktivitäten erforderlich. Diese umfassen:

4.1 Datenquellenüberprüfung

Das Unternehmen muss eine gründliche Überprüfung der Datenquellen durchführen, um sicherzustellen, dass alle erforderlichen Daten erfasst werden und dass keine Datenverluste auftreten.

4.2 Datenzuordnung

Es ist wichtig, eine klare Datenzuordnung durchzuführen, um sicherzustellen, dass die richtigen Daten in die richtigen Zielsysteme migriert werden.

4.3 Anforderungsdetails für die Transformation

Um die Daten erfolgreich zu transformieren, müssen detaillierte Anforderungen für die Transformation erstellt werden. Dies umfasst den Mapping-Plan, die Data Cleansing-Anforderungen und die Business Rules.

4.4 Durchführung eines Probelaufs

Bevor die eigentliche Datenmigration durchgeführt wird, sollte ein Probelauf durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass alle Prozesse reibungslos ablaufen.

4.5 Erfassung von Datenvolumen und Genauigkeit

Um den Erfolg der Datenmigration zu messen, ist es wichtig, das Datenvolumen und die Genauigkeit der migrierten Daten zu erfassen.

5. Logische Architektur

Die logische Architektur umfasst die verschiedenen Schichten und Komponenten, die für die Datenmigration und -verarbeitung erforderlich sind. Sie umfasst:

• Legacy-Daten und Echtzeitdaten
• ETL- und Streaming-Prozesse
• Data Lake und Data Warehouse
• Geschäftsregelverarbeitung und Datenbereitstellung

6. Nutzungsschicht

Die Nutzungsschicht stellt die Schnittstelle zwischen den Benutzern und den Daten dar. Sie umfasst Tools und Anwendungen, die den Benutzern dabei helfen, auf die Daten zuzugreifen, diese zu analysieren und Berichte zu erstellen. Es ermöglicht auch die Durchführung von Data Science- und Machine-Learning-Anwendungen.

7. Vorteile von Azure Data Factory

• Nahtlose Integration mit Azure-Diensten
• Skalierbarkeit und Elastizität
• Kosteneffizienz
• Unterstützung für Echtzeit- und Batch-Datenverarbeitung

8. Vorteile von Azure Stream Analytics

• Echtzeitdatenverarbeitung
• Skalierbarkeit und Elastizität
• Unterstützung für komplexe Eventverarbeitung
• Einfache Integration mit anderen Azure-Diensten

9. Vorteile von Delta Lake

• ACID-Konformität
• Einfache Datenverwaltung und -verarbeitung
• Unterstützung für Big Data und Echtzeit-Analytics

10. Vorteile von Azure Data Catalog

• Zentrale Datenkatalogisierung
• Erleichterung der Datenentdeckung und -zugänglichkeit
• Verbesserte Datenqualität und -governance

11. Vorteile von Power BI Co-Pilot

• Integrierte Unterstützung für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
• Optimierung der Datenvisualisierung und Berichterstellung
• Erweiterung der Self-Service-Analysefunktionen

12. TCO-Analyse

Die Gesamtbetriebskosten (TCO) für die Umsetzung des vorgeschlagenen Lösungsansatzes können mit Hilfe des Azure-Kostenkalkulators ermittelt werden. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, die Auswirkungen der Migration auf die Kosten abzuschätzen und entsprechende Entscheidungen zu treffen.

13. Fazit

Die Migration von mehr als 80 verschiedenen Softwareversionen in die Cloud ist eine komplexe Aufgabe, die sorgfältige Planung und Durchführung erfordert. Der vorgeschlagene Lösungsansatz, der die Verwendung der Azure AI-Plattform und anderer Cloud-basierter Tools umfasst, bietet dem Unternehmen die Möglichkeit, eine effiziente und zukunftssichere IT-Infrastruktur aufzubauen. Durch die erfolgreiche Migration kann das Unternehmen von den Vorteilen der Cloud profitieren und seine Geschäftsprozesse effektiver gestalten.

Zusammenfassung

• Der digitale Wandel hat Unternehmen dazu veranlasst, ihre IT-Systeme zu modernisieren und auf Cloud-basierte Lösungen umzusteigen.
• Eine Fallstudie zeigt, dass ein Unternehmen mehr als 80 verschiedene Softwareversionen migrieren muss.
• Ein Lösungsansatz mit der Azure AI-Plattform und anderen Cloud-basierten Tools wird vorgeschlagen.
• Schlüsselaktivitäten wie Datenquellenüberprüfung und Datenzuordnung sind erforderlich.
• Die logische Architektur umfasst Legacy-Daten, ETL- und Streaming-Prozesse, Data Lake und Data Warehouse.
• Die Nutzungsschicht ermöglicht den Benutzern den Zugriff auf die Daten und die Durchführung von Analysen.
• Vorteile von Azure Data Factory, Azure Stream Analytics, Delta Lake, Azure Data Catalog und Power BI Co-Pilot werden diskutiert.
• Eine TCO-Analyse hilft bei der Bewertung der Kosten der Lösung.
• Die erfolgreiche Migration ermöglicht es dem Unternehmen, von den Vorteilen der Cloud zu profitieren und effizienter zu arbeiten.

FAQ

Q: Welche Vorteile bietet die Azure AI-Plattform für die Digitalisierung von Unternehmen?

A: Die Azure AI-Plattform bietet eine breite Palette von Tools und Diensten, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Daten zu analysieren, maschinelles Lernen anzuwenden und intelligente Entscheidungen zu treffen. Sie ermöglicht eine effiziente Datenerfassung, Datenverarbeitung und Datenvisualisierung.

Q: Wie kann die Azure Data Factory bei der Datenmigration helfen?

A: Die Azure Data Factory ist ein Cloud-basierter Dienst, der Unternehmen bei der Durchführung von Datenmigrationen und -transformationen unterstützt. Sie ermöglicht die nahtlose Integration mit anderen Azure-Diensten und bietet Skalierbarkeit, Elastizität und Kosteneffizienz.

Q: Was ist Delta Lake und welche Vorteile bietet es?

A: Delta Lake ist eine Open-Source-Datenlösung, die ACID-Konformität für Big-Data-Anwendungen bietet. Sie ermöglicht eine einfache Datenverwaltung und -verarbeitung sowie die Unterstützung von Echtzeit-Analytics. Delta Lake verbessert die Datenqualität und -governance und bietet eine robuste Lösung für die Datenintegration.

Q: Welche Rolle spielt der Azure Data Catalog bei der Datenverwaltung?

A: Der Azure Data Catalog ist ein zentraler Datenkatalog, der Unternehmen dabei unterstützt, ihre Daten zu katalogisieren, zu organisieren und zu verwalten. Er erleichtert die Datenentdeckung und -zugänglichkeit und verbessert die Datenqualität und -governance.

Q: Wie kann Power BI Co-Pilot bei der Datenanalyse helfen?

A: Power BI Co-Pilot ist ein neues Feature von Power BI, das maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz integriert. Es unterstützt Benutzer bei der Erstellung von Datenmodellen, der Analyse von Daten und der Generierung von Erkenntnissen. Co-Pilot verbessert die Datenvisualisierung, erleichtert die Berichtserstellung und erweitert die Self-Service-Analysefunktionen.