Interview mit Pierre Di Lauro, Data Engineer bei Curve

Software-as-a-Service: Dafür oder dagegen entscheiden?

Redaktion JAXenter

Pierre Di Lauro

Wenn Unternehmen mit Wachstumsschwierigkeiten kämpfen, werden Ressourcen zu einem knappen Gut. „In einer solchen Umgebung (Startups) wollen Sie Ihre Zeit und Ressourcen so effizient wie möglich nutzen“, sagt Pierre Di Lauro, Data Engineer bei Curve und JAX-DevOps-Sprecher. Wir haben ihn gebeten, über das Build-vs-Buy-Dilemma und die Entscheidung für oder gegen Software-as-a-Service (SaaS) zu sprechen.

JAXenter: Kannst du uns das Build-vs-Buy-Dilemma erklären, mit dem so viele Unternehmen konfrontiert sind?

Pierre Di Lauro: Angesichts der großen Anzahl von Dienstleistungen, die in diesem Raum verfügbar sind, stehen Unternehmen oft vor der Frage, ob sie eine Datenanalyselösung bauen oder kaufen sollten. Angesichts der großen Anzahl von SaaS-Lösungen, die heute den Markt füllen, der Kosten und der einfachen Zugänglichkeit scheint dies eine naheliegende Wahl zu sein.

Leider besteht jedoch nach der Auswahl eines Anbieters, ohne dessen Spezifika festzulegen und die ausgelagerte Logik zu reduzieren, ein hohes Risiko, dass man sich ein paar Jahre später, wenn das Unternehmen wächst und sich die Anforderungen ändern, von Grund auf neu aufbauen muss.

JAXenter: Warum SaaS, wenn Open-Source-Software wie Kafka oder Luigi und Snowplow verfügbar sind?

Pierre Di Lauro: Start-ups stehen heute vor großen Herausforderungen rund um schnelles Wachstum und Entwicklung. In einem solchen Umfeld wollen Sie Ihre Zeit und Ressourcen so effizient wie möglich nutzen.

Wir behalten die Einhaltung der Vorschriften stets im Hinterkopf.

Der Aufbau einer zuverlässigen ETL- oder Data Streaming-Plattform kann mehrere Monate Entwicklungszeit und mehrere Ingenieure in Anspruch nehmen und erfordert Wartung. Diese Produkte sind Mittel zum Zweck. Ziel ist es, dem Unternehmen die richtigen Erkenntnisse zu liefern, auf die es sich bei wichtigen Entscheidungen verlassen kann.

Kleine Unternehmen müssen sich auf das Endziel konzentrieren. SaaS wie Mixpanel, Stitch, AWS Data Pipeline, AWS Glue und andere helfen dabei, sich auf das Data Warehousing, die Geschäftslogik und die richtigen Einblicke zu konzentrieren, damit das Unternehmen die richtigen Entscheidungen treffen kann.

JAXenter: Was passiert, wenn man Entscheidungen in Sekundenschnelle treffen muss, wenn man Daten an einen Dritten auf einem anderen Kontinent verschicken muss? Was ist Compliance?

Pierre Di Lauro: Wir denken ständig an Compliance. Vorschriften werden in diesem Bereich immer präsenter und wir achten immer darauf, dass wir diese Dimension in unsere Ingenieur- und Konstruktionsarbeit mit einbeziehen.

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JAXenter: Kannst du und Curves „Never Go Back“-Motto genauer erklären?

Pierre Di Lauro: Wir müssen bei unseren Entscheidungen immer die geschäftliche Sichtweise berücksichtigen, um sicherzustellen, dass wir dem Unternehmen kurz- und langfristig einen Mehrwert verschaffen. Wenn Sie Zeit in ein Projekt investieren, fragen Sie sich immer: Ist das auch in zwei Jahren noch eine Hilfe fürs Unternehmen? Wenn Sie das langfristige Ziel im Auge behalten, können Sie gewährleisten, dass die aufgewendete Zeit nicht verloren geht.

JAXenter: Was möchtest du den Teilnehmern in deinem Vortrag mitgeben?

Pierre Di Lauro: Im Mittelpunkt des Vortrags steht die Definition einer Datenstrategie in einem Startup aus technischer Sicht. Wie man ein Unternehmen in die Lage versetzt, „datengetrieben“ zu werden, ohne dabei die nicht-funktionalen Anforderungen zu vernachlässigen. Die Teilnehmer erfahren, welche Tools auf dem Markt verfügbar sind, welche Probleme mit Daten auftreten, wenn ein Unternehmen wächst und wie wir sie überwinden. Außerdem stellen wir unsere Lösung auf Basis von Snowplow vor, einer von uns betriebenen, Event-basierten Open-Source-Analyseplattform.

JAXenter: Wie können andere Unternehmen diese Entscheidung selbst treffen?

Pierre Di Lauro: Sie sollten sich einige grundlegende Fragen stellen: Ist die Software entscheidend für den laufenden Betrieb oder ihre Pläne für das Geschäftswachstum? Ist es das Kerngeschäft? Oder ist es ein zentrales Unterscheidungsmerkmal? Gibt es eine existierende, handelsübliche Lösung, die die Aufgabe gut genug erledigt? Wie hoch sind die Total Cost of Ownership über den Lebenszyklus der Software? Die Antworten auf diese Fragen sollten eine Option gegen die andere abwägen.

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