„Aus der Krise sinnvolle Dinge auf Dauer etablieren“ Featured

Andreas Unger, BearingPoint: „Event-Streaming bietet vieles, das mit den herkömmlichen Datenanalyse- und Business-Intelligence-Produkten bislang nicht möglich war.“ Bilder: BearingPoint, Confluent Andreas Unger, BearingPoint: „Event-Streaming bietet vieles, das mit den herkömmlichen Datenanalyse- und Business-Intelligence-Produkten bislang nicht möglich war.“ Bilder: BearingPoint, Confluent

Andreas Unger, Partner und Geschäftsführer BearingPoint Österreich, über Herausforderungen für die Zukunft der Beratung – das Projektgeschäft in der Krise und die Softwareplattform Confluent, die Unternehmen und deren Anwendungen in „Echtzeit“ agieren lässt.

Report: Wie ist die gegenwärtige Lage im Beratungsgeschäft? Wie tut sich BearingPoint in der Corona-Krise?

Andreas Unger: Wir haben auch in der Vergangenheit gut mit verteilt arbeitenden Teams Projekte umsetzen können. Aber es macht aktuell natürlich einen großen Unterschied, ob wir physisch im gleichen Gebäude beim Kunden agil arbeiten oder verteilt an unterschiedlichen Standorten. Es ist aber trotzdem entscheidend, weiterhin nah an den Technikern, und auch an den „Business Owners“ in den Fachbereichen zu bleiben. Für diese neue Situation brauchen Organisationen Know-how und Übung, die wir mit unseren Standorten in Österreich und international seit vielen Jahren gesammelt haben, sowie einen gesamtheitlichen Ansatz für Agilität, Wenn ich die Auswirkungen der aktuellen Krise auf die Wirtschaft mit einem Fußballspiel vergleichen wollte, haben wir nun auf die neue Situation reagiert und unsere Taktik geändert. So etwas funktioniert dann besonders gut, wenn man das vorher in der Praxis geübt und gelebt hat. Und man braucht natürlich auch Kunden, die reif für die neue Taktik sind und mitspielen können.

Report: Nun bringen plötzliche Veränderungen trotzdem auch Herausforderungen, die man nicht hundertprozentig planen kann. Was war dies in den vergangenen Wochen?

Unger: Der Knackpunkt ist sicherlich die IT-Infrastruktur in Unternehmen. Engpässe bei VPN-Verbindungen und der Bedarf für mehr Bandbreiten im Netzwerk sind so ein Flaschenhals, der zunächst technisch gelöst werden muss, bevor man auch organisatorisch Veränderungen umsetzt.

Report: Homeoffice und Videokonferenzen sind von der Ausnahme zur Regel geworden. Wird das auch langfristige Auswirkungen auf Unternehmen haben?

Unger: Ich bin überzeugt, dass dies signifikante Auswirkungen auf zumindest einen Teil der Wirtschaft haben wird – wie etwa Berater in Zukunft agieren werden. Viele sehen die Möglichkeiten und Vorteile, eben nicht für jeden Termin persönlich anreisen und vor Ort anwesend sein zu müssen. Das ist keineswegs dogmatisch gemeint – sondern nur dort, wo es sinnvoll ist. Die komplette Revolution sehe ich nicht, aber Veränderungen in vielen Teilbereichen.

Für uns geht es nun darum, noch effizienter zu agieren. Sich für ein Zwei-Stunden-Meeting extra in den Flieger zu setzen, ist schon wegen des ökologischen Fußabdrucks nicht vertretbar. Ich denke, dass gerade hier auch Chancen erkannt werden, punktuell aus der Krise sinnvolle Dinge auf Dauer zu etablieren.

Report: Schnell auf ihren Märkten agieren zu können, stellen Sie Unternehmen auch mit einer eigenen Softwareplattform in Aussicht. Was ist die Geschichte dahinter?

Unger: Die „Plattform“ – wenn man den Begriff nehmen will – nennt sich Kafka. Bei der Entwicklung des Social-Media-Kanals LinkedIn wurde damals klar, dass in der Kommunikation von Menschen untereinander sehr viele Daten anfallen, die auch für Anwendungen genutzt werden können. Aus diesem Umfeld wurde die Open-Source-Software Kafka geschaffen, mit der Datensätze als „Event Streaming“ behandelt werden. Die Firma Confluent hat diese Open-Source-Software als Basis erweitert und ist ein Spin-Off mehr oder minder aus LinkedIn. Sie haben die Software adaptiert, ergänzt und mit Funktionalitäten ausgestaltet – etwa mit für Geschäftslösungen notwendigen Komponenten wie Release-Fähigkeit, Risk-Themen und verteilte Architekturen. BearingPoint ist einer der führenden Partner von Confluent und in Österreich eine der ersten großen Beratungen, welche diese Expertise besitzen.

Report: Was möchte man mit Kafka respektive Confluent lösen?


Unger: Unternehmen haben bislang Datawarehouse-Projekte für ihre Datensilos, für unterschiedliche Geschäftsbereiche und Abteilungen aufgebaut. Mit Reporting-Software wurde oft krampfhaft versucht, ein integriertes Bild all dieser Daten in einer halbwegs vernünftigen Zeit am Ende der Pipeline zu bekommen – das heißt, ohne Verzögerung in einem Intervall, der mit einer aktuellen Situation tatsächlich noch etwas zu tun hat. Zusätzlich sind auch die Mengen externer verfügbarer Daten beispielsweise aus Google, Amazon, Banking-Apps und Kundenportalen ständig gewachsen. Welche Personen etwa besuchen mein LinkedIn-Profil? Welche Trends lassen sich aus Twitter- und Bloomberg-Feeds herausgelesen? Börseninformationen sind seit jeher permanent fließende Datenströme, ebenso Social-Media-Kanäle.
Heute noch benötigen Unternehmen bei der Ad-hoc-Umsetzung scheinbar einfacher Anforderungen – beispielsweise den aktuellen Stand aller Verkaufszahlen eines Unternehmens zu liefern – mitunter Tage bis Wochen. Ein Liquiditäts-Reporting umfasst meist viele Abteilungen und benötigt eine lange Zeit, da manuelle Aufwände und viele verschiedene Datenquellen nicht in sich abgestimmt sind. Wenn ein CFO einer Bank wissen möchte, welche Auswirkungen die Corona-Krise und vielleicht staatliche Maßnahmen wie etwa ein Moratorium für Kreditratenzahlungen für einen bestimmten geographischen Bereich oder die Gesamtbank haben wird – mit Excel wird man da nicht weit kommen.


Bild: Die Confluent-Platform setzt auf Apache Kafka auf. Das US-Unternehmen Confluent wurde von den Erfindern von Kafka - einer Open-Source-Software für "Real-Time"-Datenströme - gegründet.

Die Technologie des Event-Streamings schafft eine Form der Datenintegration auf allen Ebenen und eine Qualitätsverbesserung. Wunder bewirken auch Kafka beziehungsweise Confluent nicht, aber die Plattform beherrscht am ehesten die Komplexität, die heutigen Aufgabestellungen zugrunde liegt.

Report: Das versprechen auch die Business-Intelligence-Anbieter. Was macht tatsächlich den Unterschied aus?

Unger: Die Plattform wird keineswegs bestehende Datawarehouse- und BI-Tools ablösen – es ist vielmehr eine Verbindung all dieser vorhandenen Elemente, um die Interkonnektivität einfacher und schneller für die Anwender und Kunden herzustellen. In der Regel kann Middleware bereits große Datenmengen aggregieren und verarbeiten. Diese Daten werden dann bei einer nächsten Anfrage aber stets erneut gesammelt und analysiert. Confluent persistiert dagegen Daten-Events. Das heißt: Der Prozess ist umkehrbar und nahezu unbegrenzt skalierbar. Wie in einem Kassettenrekorder kann vor- und zurückgespult werden. Applikationen, die damit verknüpft sind, können auf den Stream zugreifen. Ebenso kann der Stream Apps und Funktionen von sich aus anstoßen. Damit ist eine funktionale Verknüpfung über Systeme hinweg einfach möglich.

Report: Haben Sie ein praktisches Beispiel?

Unger: Mit dem Einsatz der Confluent-Platform bei der Royal Bank of Canada wird die alte Mainframe-Architektur so verändert, dass Datensilos aufgelöst werden und die relevanten Informationen für die Erstellung neuer Business-Services verwendet werden. Zusätzlich hat man durch die Entlastung des Mainframes eine erhebliche Kostenersparnis verwirklichen können. Confluent ist bei RBC als zentrale Datendrehscheibe etabliert worden.

Bei ING-DiBa wurde mit der Plattform ein Zusammenwachsen der verteilten Einheiten zu einer globalen Organisation ermöglicht. Dadurch können nun zentrale und für alle verfügbare Services wie „Fraud Detection“ angeboten werden. Das führt zu einer spürbaren Verbesserung des Kundenservice.

Es gibt unendlich viele Anwendungen in der Industrie, vieles aus der IoT-Welt kommend, die Objekte und Prozesse eventbasiert verwalten und steuern können. Nehmen Sie einen Energieversorger her, der Heizkörperzähler für Wartungs- und Servicemodelle integriert. Confluent könnte die Sensordaten verknüpfen und dann auch Alarmierungen oder Reports auslösen. Der Anbieter kann auf dieser Basis auch seinen Einkauf steuern, indem Verbrauchserwartungen errechnet werden.

Report: Welche Herausforderungen sind bei Implementierungen zu beachten?

Unger: Für eine gute Umsetzung braucht es die passenden Rahmenbedingungen, die nicht immer einfach herstellbar sind. In den Projekten müssen Technikexperten – das sind IT-Architekten und Softwareexperten der Plattform – im Team arbeiten ebenso wie die richtigen Leute auf der Business-Seite für die erfolgreiche Umsetzung von Anwendungsfällen. Der Strom, der Bewegung in vormals statische Daten bringt, sollte in der gesamten Unternehmensarchitektur etabliert werden. Das ist keineswegs trivial. Es ist ein evolutionärer Weg, um sein Geschäft in Richtung Echtzeitprozesse zu formen.



Bild: Nachfrage nach skalierbaren Datenlösungen: Insbesondere die "Confluent Cloud" hat im vergangenen Jahr für Wachstum bei dem Event-Streaming-Pionier gesorgt.

Report: Vor allem dann, wenn eine Unternehmens-IT von Legacy-Systemen bestimmt wird, wie sie seit Jahrzehnten etwa im Finanzsektor zu finden sind?

Unger: Von den alten Host-Systemen wollen viele schon lange weg. Das hat aber nie so richtig, bestenfalls nur zum Teil funktioniert. Host-Programme verursachen den Unternehmen ständige Transaktionskosten: Jede Kontostand-Abfrage resultiert in einer Gebühr des IT-Herstellers. Mit einem Ansaugen der Daten – man nennt das „Host Off-Loading“ – verursacht Confluent zwar ebenso Kosten, aber nur einmal. Danach können die Daten auf verschiedenste Weisen ohne Transaktionsgebühren weiterverarbeitet und, so wie oben beschrieben, vielen Anwendungen oder Services im Unternehmen zur Verfügung gestellt werden. Auf den ersten Blick mag das nach technischen Spielereien aussehen. Es wird dann zu einem Business-Case, wenn ich damit in sechs bis neun Monaten die IT-Kosten senken und rascher Anwendungen für Echtzeit-Prozesse bauen kann.

Last modified onFreitag, 03 April 2020 10:20
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