MIT DATA ANALYTICS ERFOLGREICH IN DIE ZUKUNFT

MIT DATA ANALYTICS
ERFOLGREICH IN DIE ZUKUNFT
WARUM SIE
DIES LESEN SOLLTEN
Produktion
Die Fähigkeit, Daten schnell zu analysieren
und in Handlungsempfehlungen umzuwandeln,
bringt einen wertvollen Wettbewerbsvorteil.
Unternehmen gewinnen durch Datenanlysen
mehr Transparenz über ihre Prozesse, ihre
Produktion, ihre Kunden und die Marktentwicklung.
Prozesse
Kunden
Markt
02 WARUM SIE DIES LESEN SOLLTEN
Mit Data Analytics erfolgreich
in die Zukunft
Geschwindigkeit zählt
So profitieren Unternehmen
von Data Analytics
+ Produktionsprozesse optimieren
+ Customer Experience verbessern
und Risiken minimieren
+ IT-Sicherheit erhöhen
+ Compliance verbessern und Daten schützen
+ Effizienz steigern und vorausschauend planen
Enterprise-Class Storage :
Warum eine solide Grundlage
wichtig für Big Data Projekte ist
+ Einfacher ist besser
+ Der Recovery-Quantensprung:
15 Minuten statt 10 Stunden
Was bringt die Zukunft?
Fazit
Einfach starten
Mehrwerte für Kunden
Die richtige Data Analytics-Strategie
Optimierte Software
+ Einfacher ist besser
+ Chancen nutzen
Wann ist der richtige Zeitpunkt,
um mit Big Data zu starten?
Inhalt
04
Schneller zum ROI durch
NetApp Capital Solutions
MIT DATA ANALYTICS
ERFOLGREICH IN DIE ZUKUNFT
Es gibt kaum ein Unternehmen, das heute nicht über die
Einführung von Data Analytics nachdenkt oder bereits damit
begonnen hat. Viele sind jedoch noch unsicher: Was ist die
richtige Vorgehensweise? Was führt möglichst schnell zum
Erfolg? Angesichts der großen Komplexität der Daten lautet
die wichtigste Handlungsempfehlung für die Umsetzung:
Einfacher ist besser. Und das fängt bereits beim Speicher an.
Wenn Daten in einem gemeinschaftlichen Pool
zur Analyse bereitstehen, erschließt sich ihr voller Wert.
04 MIT DATA ANALYTICS ERFOLGREICH IN DIE ZUKUNFT
Wendigkeit ist gefragt, denn
der Markt ändert sich schnell.
Data Analytics-Projekte sind von Haus aus komplex.
Umfangreiche IT-Projekte zu planen und durchzuführen
braucht Zeit – dies geht in vielen Fällen auf Kosten der
Agilität. Aber gerade diese Wendigkeit ist gefragt, denn der
Markt ändert sich schnell und Analysemöglichkeiten müssen
blitzschnell den aktuellen Bedarf bedienen.
Umso wichtiger ist es, die Komplexität der Data Analytics
Infrastruktur von Anfang an möglichst gering zu halten. Je
einfacher die Hardware und Software zu integrieren und zu
managen ist, desto schneller ist die Analytics-Lösung
einsatzbereit – und desto früher rentiert sie sich. Das fängt
bei einem sicheren Fundament an: Der Speicher ist der Ort,
an dem alle Daten zusammenlaufen und ihr Zuhause finden.
Damit nimmt er eine Schlüsselrolle ein. Ein gutes Data
Analytics-System ist auf einem soliden, zentralen Speicher
aufgebaut, der sich komfortabel administrieren lässt.
Je einfacher die Hardware und Software zu integrieren
und zu managen ist, desto schneller ist die Analytics-Lösung
einsatzbereit – und desto früher rentiert sie sich.
05 MIT DATA ANALYTICS ERFOLGREICH IN DIE ZUKUNFT
GESCHWINDIGKEIT ZÄHLT
Bei Big Data kommt es auf die Geschwindigkeit an, und
das gleich in mehrfacher Hinsicht. Wer sein Projekt schnell
umsetzt, kann frühzeitig davon profitieren und verschafft
sich einen Vorteil gegenüber den Mitbewerbern. Er kann auch
experimentieren, früh Fehler machen und sie rasch korrigieren,
bevor die Folgen teuer werden.
Setzt ein Unternehmen die beliebte Analytics Software Splunk ein,
kann sie durch Enterprise Class Storage erheblich an Performance
gewinnen. Ein Labortest zeigt beim Einsatz der externen, professionellen Speicherlösung im Vergleich zu Commodity Servern mit
internen Festplatten folgende Leistungsvorteile:
DER 69%-UNTERSCHIED
69%
31%
107%
schnellere Abfragen
mehr Performance für
statische Suchen
Beschleunigung bei
Stream Search
GLEICHZEITIG IST DIE GESCHWINDIGKEIT ENTSCHEIDEND,
MIT DER ANALYSEN DURCHGEFÜHRT WERDEN KÖNNEN.
Die Fähigkeit, Daten in Echtzeit auszuwerten, ist für viele
Anwendungen eine Grundvoraussetzung. Im Finanzsektor
kann zum Beispiel schon ein Bruchteil einer Sekunde den
Unterschied zwischen Gewinn und Verlust ausmachen. Im
Bereich Connected Car entscheidet er über Verkehrssicherheit
oder Unfall. Im Security-Umfeld zählt Geschwindigkeit, um
Vorfälle rasch aufzudecken und Schaden zu vermeiden. Nur
schnelle Analysen ermöglichen auch schnelle, zielgerichtete
Entscheidungen. Dafür spielt neben der Rechenleistung und
den Analyse-Tools der Speicher eine wichtige Rolle.
06 GESCHWINDIGKEIT ZÄHLT
=
Diese Geschwindigkeitsvorteile senken direkt die Kosten:
Der Anwender kann mehr Analysen mit einer bestimmten
Hardwareausstattung durchführen, oder er benötigt weniger
Hardware, um eine bestimmte Leistung zu erzielen.
SO PROFITIEREN UNTERNEHMEN
VON DATA ANALYTICS
Bis 2020 werden Unternehmen, die in
der Lage sind, alle relevanten Daten zu analysieren
und in Handlungsempfehlungen umzuwandeln,
einen Produktivitätsvorsprung von 430 Milliarden
USD gegenüber weniger analytisch orientierten
Mitbewerbern erwirtschaften.
Was kann Data Analytics in der Praxis wirklich leisten? Die
folgenden Fallbeispiele zeigen, wie Unternehmen und Behörden
weltweit bereits von den neuen Möglichkeiten profitieren.
Fertigung
Finanzwirtschaft
Öffentlicher Sektor
SPLUNK
07 SO PROFITIEREN UNTERNEHMEN VON DATA ANALYTICS
Philip Carnelley, Research Director Enterprise Software,
IDC Europe
Gesundheitswesen
Versorger
Fertigung
PRODUKTIONSPROZESSE
OPTIMIEREN
DATA ANALYTICS IN DER FERTIGUNG
Schnelle Anpassung der Produktion
Ein großer Hersteller aus der Elektronik-Branche produziert
Chips für seine eigenen Produkte sowie für andere Unternehmen. Sie kommen zum Beispiel in Autos, Smartphones oder
Fernsehern zum Einsatz. Der Wettbewerbsdruck ist hart. Umso
wichtiger ist eine kostengünstige Produktion. Der Hersteller
verzeichnet jedoch steigende Betriebskosten aufgrund von
Downtime und zunehmenden Produktionsfehlern.
Fehlerquellen
schnell aufdecken
Um Produktionsprozesse transparent zu machen und die
Ursachen der Probleme schnell aufzudecken, setzt das
Unternehmen auf Data Analytics.
Identifikation von Optimierungsmöglichkeiten
Im Zuge von Industrie 4.0 und IoT entwickeln
immer mehr Unternehmen auf Basis von Massendaten
ganz neue Geschäftsmodelle.
Mario Zillmann, Autor der Lünendonk-Marktstichprobe 2016 „Der Markt
für Business Intelligence und Business Analytics in Deutschland“
08 SO PROFITIEREN UNTERNEHMEN VON DATA ANALYTICS
Geringere
Produktionskosten
Geringere Downtime reduziert
Produktionsausfälle
Finanzwirtschaft
DATA ANALYTICS IN DER FINANZWIRTSCHAFT
CUSTOMER EXPERIENCE
VERBESSERN UND RISIKEN
MINIMIEREN
UniCredit Business Integrated Solutions (UBIS) ist ein international tätiger Dienstleister in der Finanzbranche und bietet
Leistungen aus den Bereichen ITK, ITK Security, Back & Middle
Office, Einkauf und Immobilien-Management für ca. 76
Kunden im Konzern und ca. 54 externe Kunden. Sicherheitsvorfälle bei Transaktionen können teure Folgen haben.
Deshalb ist es wichtig, solche Vorkommnisse schnell
zu identifizieren und die richtigen Maßnahmen einzuleiten.
Außerdem möchte UBIS Ausfallzeiten verringern und die
Customer Experience verbessern. UBIS setzt eine Data
Analytics-Lösung von Splunk ein, um möglichst einfach
Einblick in alle Maschinendaten zu gewinnen.
SPLUNK
Geringere
Downtime
70 % schneller
operative Probleme
beheben
40% aller
Sicherheitsvorfälle
beheben, bevor sie sich auf
die Kunden auswirken
09 SO PROFITIEREN UNTERNEHMEN VON DATA ANALYTICS
Öffentlicher Sektor
DATA ANALYTICS IM ÖFFENTLICHEN SEKTOR
Identifizieren von Angriffsszenarien
IT-SICHERHEIT ERHÖHEN
Städte und Behörden sehen sich zunehmend Cyber-Angriffen
ausgesetzt. Zu den häufigsten Problemen zählen Phishing und
unbeabsichtigtes Fehlverhalten von Mitarbeitern. Durchschnittlich dauert es 16 Tage, bis ein Cybersecurity-Team einen
Vorfall entdeckt. 40 Prozent bleiben ganz im Dunkeln.
Die Stadt Los Angeles möchte ihre Netzwerke und Daten
besser schützen und setzt dafür auf Data Analytics. Mit einem
Echtzeit-Monitoring können die Security-Verantwortlichen ihre
gesamte Infrastruktur rund um die Uhr an sieben Tagen die
Woche überwachen.
Aufdecken von
Sicherheitsvorfällen
bevor sie Schaden
anrichten
Abgleich mit den Erkenntnissen von Sicherheits-Experten
anderer Institutionen
10 SO PROFITIEREN UNTERNEHMEN VON DATA ANALYTICS
Rund-um-die-UhrEchtzeit-Monitoring bei
geringen Personalkosten
Gesundheitswesen
COMPLIANCE VERBESSERN
UND DATEN SCHÜTZEN
DATA ANALYTICS IM GESUNDHEITSWESEN
EchtzeitMonitoring
Compliance
Sicherheitslecks
Krankenhäuser und andere Unternehmen der Gesundheitsbranche unterliegen strengen Compliance-Richtlinien und
arbeiten mit hochsensiblen Patientendaten. Um Ärzten
und Patienten den bestmöglichen Service zu bieten, müssen
Daten aber trotzdem mobil und online abrufbar sein und
für die verschiedensten Systeme in Kliniken oder Apotheken
zur Verfügung stehen.
Datenschutz
Vor dieser Herausforderung stand auch Surescripts, das
größte Gesundheits-Informations-Netzwerk der USA. Das
Unternehmen setzt eine Data Analytics Lösung von Splunk
ein, die Daten aus rund 3.000 Quellen analysiert.
Schnelle Reaktionszeiten,
um Vorfälle zu mindern
11
SO PROFITIEREN UNTERNEHMEN VON DATA ANALYTICS
Geringeres Risiko für teure
Gerichtsprozesse
Versorger
EFFIZIENZ STEIGERN
UND VORAUSSCHAUEND
PLANEN
DATA ANALYTICS IN DER ENERGIEWIRTSCHAFT
Vorhersage von Marktveränderungen und Bedarf
Effiziente Ölund Gas-Förderung
Unternehmen in der Energie-Branche stehen vor großen
Herausforderungen: Schwankende Preise, Gesetzesänderungen und Konkurrenz durch neue Energiequellen verändern
den Markt und sorgen für hohen Wettbewerbsdruck. Die
Performance von Ölfeldern, Anlagen und Vermarktung wird
teils bereits im Tausendstel-Sekunden-Takt gemessen. Um die
Effizienz im Umgang mit diesen gewaltigen Datenmengen zu
steigern, sind nicht nur Echtzeit-Monitoring, sondern auch
vorausschauende Analysen gefragt.
Data Analytics ist in dieser Branche daher bereits weit
verbreitet. So auch bei einem großen italienischen Öl- und
Gas-Unternehmen. Es setzt die Data Analytics-Lösung Splunk
in Verbindung mit NetApp Enterprise Class Storage ein.
Schnellere Entscheidungsfindung durch
bis zu 12 Mal schnellere Suchergebnisse
12 SO PROFITIEREN UNTERNEHMEN VON DATA ANALYTICS
ENTERPRISE-CLASS STORAGE
WARUM EINE SOLIDE
GRUNDLAGE WICHTIG FÜR
BIG DATA PROJEKTE IST
Das Fundament einer jeden Data Analytics-Lösung ist der
Speicher. Hier werden nicht nur die Unmengen an Daten
zusammen geführt, die im Unternehmen anfallen. Hoch
performanter Speicher sorgt auch dafür, dass Analyse-Tools
schnell auf die Datenmassen zugreifen können. Für ein
erfolgreiches Data Analytics-Projekt muss das Fundament auf
sicheren Füßen stehen. Wackelt es, wirkt sich das auf die
gesamte Performance und Sicherheit – und letztlich den
Projekterfolg – aus. Deshalb lohnt es sich, dem Thema
Storage von Anfang an besondere Beachtung zu schenken.
13 ENTERPRISE-CLASS STORAGE
Daten fallen an ganz unterschiedliche Quellen an und liegen in vielen
verschiedenen Formaten vor. Um ihr Potenzial voll auszuschöpfen,
müssen sie in einem zentralen Pool zusammenfließen, sodass sie für
übergreifende Analysen zur Verfügung stehen. Um einen solchen Data
Lake zu managen und sowohl strukturierter als auch unstrukturierte
Daten zu analysieren, sind vor allem die Open-Source-Plattform Hadoop
und das Log-, Monitoring- und Reporting-Tool Splunk beliebt. Beide
ermöglichen einen kostengünstigen Einstieg in die Big Data-Welt.
EINSCHRÄNKUNGEN
VON COMMODITY-SERVERN
RISIKEN IM VERTEILTEN DATA LAKE
Verschlüsselung
Sensitive Daten
Downtime
Data Analytics-Lösungen laufen meist auf einem Verbund
aus verteilten Commodity Servern – also Low-Cost-Hardware von der Stange. Das scheint zwar zunächst eine
günstige Lösung, denn die einzelnen Computer im System
teilen sich die Rechenlast. Das Problem daran: Auch die
Daten sind auf viele verschiedene, interne Speicherplatten
verteilt. Fällt einmal eine Platte aus, kann dies das gesamte
System zum Erliegen bringen oder zumindest stark ausbremsen. Es kostet wertvolle Zeit, bis ein betroffener
Commodity Server den Analyseprozess fortsetzen kann.
Zudem ist eine verteilte Datenhaltung kompliziert zu
managen und birgt Sicherheitsrisiken. Häufig befinden sich
im Data Lake auch sensible Daten, die besonders geschützt
werden müssen. Sie auf allen beteiligten Computern zu
verschlüsseln ist mit großem Aufwand verbunden.
14 ENTERPRISE-CLASS STORAGE
EINFACHER IST BESSER
Ein deutlich solideres Fundament bieten Enterprise Class
Storage-Lösungen. Solche Speichersysteme sind auf die hohe
Belastung im Unternehmensbetrieb ausgelegt und fungieren als
zentraler Datensammelpunkt. Alle Daten liegen damit an einem
Ort und sind dadurch leichter zu managen. Fällt einmal eine
Komponente aus, bleibt das System trotzdem funktionsfähig und
die fehlerhafte Hardware kann innerhalb von kürzester Zeit
ausgetauscht und wieder auf den aktuellen Datenstand gebracht
werden. Zudem lassen sich Daten durch die zentrale Haltung
auch einfacher verschlüsseln. Vor allem aber bringt die Trennung
von Rechenleistung und Speicher mehr Flexibilität und
Skalierbarkeit. Da Rechenleistung und Speicher nun in eigenen
Systemen untergebracht sind, können sie auch separat auf- oder
abgerüstet werden. Die Praxis zeigt: Analysen haben ganz
unterschiedlichen Bedarf. Die IT-Abteilung kann die Hardware
nun passgenau auf den Anwendungsfall abstimmen. Das spart
Kosten und erhöht gleichzeitig die Performance.
Studien haben ergeben, dass Splunk und Hadoop in Verbindung
mit Enterprise Class Storage erheblich schneller arbeiten. Laut
einer Studie ergibt sich für Splunk bei Analyse-Abfragen ein
durchschnittlicher Performance-Gewinn von 69 % im Vergleich
zu Commodity Servern mit integriertem Speicher. Hadoop konnte
die Geschwindigkeit sogar um 94 % steigern. Hochperformanter,
externer Enterprise Class Speicher auf Flash-Basis arbeitet dabei
energiesparend und reduziert so die laufenden Betriebskosten.
15 SIMPLER IS BETTER
RECHENLEISTUNG UND SPEICHER
BEDARFSGERECHT ANPASSEN
Compute Nodes:
Einfach austauschen
Individueller
Ausbau oder
Konsolidierung
Energie sparen
Kosten senken
Mehr Performance
Flexibel und skalierbar
DER RECOVERYQUANTENSPRUNG: 15 MINUTEN
STATT 10 STUNDEN
ENTERPRISECLASS
STORAGE:
15
MINUTEN
Auf je mehr Speicherplatten Daten verteilt liegen, umso
anfälliger ist das System für Ausfälle. Eine Messung mit der
NoSQL-Software Couchbase zeigt den Unterschied: Wenn
eine Komponente kaputt geht, dauert es bei Commodity
Servern mit eingebauten SSD-Speichern im NoSQL-Betrieb
rund 10 Stunden, bis der Normalbetrieb wieder hergestellt
ist und der Analyseprozess wie gewohnt Daten liefert.
Liegen die Daten auf Enterprise Class Storage, reduziert
sich die Recovery-Zeit von einem ganzen Arbeitstag auf eine
Kaffepause: In nur 15 Minuten ist der gewünschte Status
wiederhergestellt.
Commodity Server:
10 STUNDEN
16 DER RECOVERY-QUANTENSPRUNG
DIE RICHTIGE
DATA ANALYTICSSTRATEGIE
Liegen unsere
Daten auf Enterprise
Class-Speichern?
Einfacher
ist besser
Wo fallen im
Unternehmen
interessante
Daten an?
Welche Auswirkungen
hat es auf mein Geschäft,
wenn andere die Chancen
nutzen?
Wie lange dauert es,
um im Fehlerfall
wieder volle
Analyseperformance
zu bekommen?
Wo und wie schnell
benötige ich
Informationen für
Entscheidungen?
Chancen
nutzen
Können wir
Rechenleistung und
Speicher unabhängig
skalieren?
TOOLS UND WEITERE INFORMATIONEN
Data Analytics Lösung
Splunk
NetApp E2800 Hybrid und
All-Flash Storage System
NoSQL Datenbank
Couchbase
MongoDB Datenbank
Lösung
NetApp E5600 Hybrid
Storage System
17 DIE RICHTIGE DATA ANALYTICS-STRATEGIE
Big Data und
Data Analytics
NetApp EF-Series
All-Flash Arrays
NetApp E2700 Hybrid
Storage System
NetApp All-Flash FAS
Storage Arrays
DATA ANALYTICS IN DER PRAXIS
WANN IST DER RICHTIGE
ZEITPUNKT, UM MIT BIG DATA
ZU STARTEN?
Zukunft
39%
vorausschauende
Analysen
präskriptive
Analysen
Big Data ist ein Modewort geworden. Aber wie weit
sind Unternehmen wirklich schon darin fortgeschritten?
4 von 5
Unternehmen basieren relevante Entscheidungen auf Data Analytics
2014
23 %
2016
35 %
Unternehmen nutzen Big Data
70%
54%
51 %
Geschäftsrisiken verringern
Individuellere Gestaltung von
Produkten und Services
Gezielteres Marketing
69 %
Data Analytics wird immer
wichtiger für die Wertschöpfung
Quelle: Bitkom Research im Auftrag von KPMG unter 704 Unternehmen und 102
Verwaltungen mit mehr als 100 Mitarbeitern teil.
18 WANN IST DER RICHTIGE ZEITPUNKT, UM MIT BIG DATA ZU STARTEN?
15 %
Die Zeit der Early
Adopter ist vorbei. Big
Data wird auch in
Europa akzeptiert.
WAS BRINGT DIE ZUKUNFT?
Das erwartet IDC Europe bis 2019
vom Markt für Big Data-Technologien
23,1 %
jährliches Wachstum
48,6 Milliarden USD
Umsatz weltweit
Smart Data Business
Studie des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie
78 %
nutzen noch StandardTechnologien von relationalen
Datenbanken, die für Big Data
nur bedingt geeignet sind.
„Im Jahr 2020 werden
datengetriebene Unternehmen ihre
weniger fortschrittlichen Mitbewerber weit abgehängt haben.”
Philip Carnelley, Research Director
Enterprise Software bei
IDC Europe
1/4
hat Technologien
wie Hadoop im Einsatz;
Anschaffungen stehen in der
Planung folglich ganz oben
Quelle: Becoming a Big Data/Analytics Innovator von Philip Carnelley
19 WAS BRINGT DIE ZUKUNFT?
Schon morgen wartet die nächste
Herausforderung, auf die Data Analytics
schnellstmöglich eine Antwort
liefern sollte.
20 WAS BRINGT DIE ZUKUNFT?
FAZIT
Big Data Analytics-Lösungen wie
Hadoop und Splunk arbeiten am
besten mit Enterprise Class Storage.
UNTERNEHMEN AUS ALLEN BRANCHEN
EBENSO WIE ÖFFENTLICHE VERWALTUNGEN
KÖNNEN VON BIG DATA ANALYTICS
PROFITIEREN.
Mehr als ein Drittel der deutschen
Unternehmen hat bereits Big Data
Projekte in Betrieb. Der beste Zeitpunkt
zum Einstieg ist jetzt.
Storage muss ein solides
Fundament liefern.
21 FAZIT
Commodity Server sind gut, um
Rechenleistung schnell und preiswert
bereit zu stellen, aber die Heimat der
Daten ist der Speicher.
„schnell,
einfach,
zuverlässig“
EINFACH STARTEN
Als Pionier für Speichertechnologien hat NetApp das
nötige Know-how, um Data Analytics-Projekte von Anfang
an mit dem richtigen Speicher auszustatten. Noch wichtiger
ist, dass die Lösung hält, was sie verspricht: „Einfacher ist
besser“. Von der millionenfach bewährten Bauweise über
die ausgefeilte Software bis hin zur Integrationsfähigkeit in
nahezu jede Umgebung – alles passt einfach. Eine schnelle
Implementierung und Integration bedeutet bessere
Geschäftsergebnisse in kürzerer Zeit.
NetApp E-Series SAN storage
1+ Mio.
30 Jahre
Systeme verkauft
Erfolgsgeschichte
22 EINFACH STARTEN
Kunden sagen uns: „Die Speicherlösungen der E-Series sind ein
SAN Storage, wie er sein soll: schnell, einfach, zuverlässig und für
geschäftskritische Anwendungen optimiert.”
MEHRWERTE FÜR
KUNDEN
Keine Expertise notwendig dank RAIDTechnologien wie Dynamic Disk Pools (DDP)
Die NetApp E-Series
macht Data Analytics einfach
Einfache Integration in bestehende und
neu einzurichtende Serverumgebungen
Passend von der Arbeitsgruppe bis zum
Datacenter. 85.000 Einträge in der Interoperabilitätsmatrix sprechen für sich
> 99,999 % Verfügbarkeit
resultiert in nahezu NULL Stillstand
Nicht nur für Data Analytics, sondern universell
geeignet: Nahtlose Integration mit Enterprise Software
(Microsoft, Oracle, VMware u.v.a.)
Enterprise Storage-Eigenschaften: Spiegelung,
Replizierung, Point-in-Time-Wiederherstellung, Thin
Provisioning, Laufwerksverschlüsselung u.v.m.
23
MEHRWERTE FÜR KUNDEN
OPTIMIERTE SOFTWARE
Flexible, dynamische Konfiguration, Finetuning und
Integrationsfähigkeit – das erledigt die SANtricity Software
der E-Series. Sie maximiert die Performance und Auslastung ebenso wie die Fehlertoleranz und Betriebssicherheit
von Daten und Systemen. Für volle Management-Kontrolle
sorgt unsere Software OnCommand Insight. Sie beherrscht
nicht nur das einheitliche Management aller NetApp
Systeme – auch SAN-Komponenten anderer Hersteller
lassen sich in einem heterogenen SAN-Umfeld einbeziehen.
Einfach geradlinig: OnCommand
Insight.
Mehr
Weniger
Produktivität
Kosten
24 OPTIMIERTE SOFTWARE
DIE BESTE SOFTWARE?
EINFACH UND GERADLINIG
SCHNELLER ZUM ROI
DURCH NETAPP CAPITAL
SOLUTIONS
Wer auf neue innovative Technologien wie Data Analytics
setzt, muss zunächst in Hard- und Software investieren. Je
weniger Kapital vorab gebunden ist, umso schneller ist der
Return on Invest (ROI) erreicht. Mit NetApp Capital Solutions
erreichen Kunden dieses Ziel: Mit den innovativen Finanzierungsoptionen für NetApp-Lösungen bleiben Kunden finanziell
flexibel, indem sie beispielsweise die Kosten der NetApp
Storage-Investitionen über ihre Nutzungsdauer verteilen –
also Monatsraten statt hoher Vorabinvestitionen.
Die Finanzierung der geplanten IT-Investitionen
erleichtert Prognosen für Betriebsausgaben und das
Cashflow-Management.
25 SCHNELLER ZUM ROI DURCH NETAPP CAPITAL SOLUTIONS
Mit NetApp Capital Solutions erzielen Kunden einen unmittelbaren
ROI, erhalten ihre Rentabilität und steigern ihre Wettbewerbsfähigkeit,
da der Einsatz innovativer IT-Systeme umgehend möglich wird.
Marco Pozzoni ist E-Series Sales Director EMEA und Indien
bei NetApp. Er verfügt über mehr als 19 Jahre Erfahrung in
der IT-Branche und ist Teil eines schnell wachsenden
Geschäftsbereichs, der die Welt der Speichersysteme neu
gestaltet. Er entwickelt ein umfassendes Portfolio an
innovationsförderlichen Speicher-Lösungen, die auf die
dritte Plattform ausgerichtet sind – wie zum Beispiel
Data Analytics.
AUTOR: MARCO POZZONI
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+39 335 625 8061
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26 AUTOR

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