Kunden vertrauen Unternehmen, die skalierbare IT-Systeme entwickeln

Hybrid- und öffentliche Clouds sind weiterhin die Standardlösung für skalierbare IT-Umgebungen. Diese Transformation hat zwar das Preis-Leistungs-Verhältnis verbessert und technologiebasierte Geschäftsfunktionen (inklusive schneller und umfassender Dateneinblicke) modernisiert, war aber nicht immer förderlich für das Vertrauen der Kundschaft. 

Schuld daran ist neben weithin bekannt gewordenen Hacks, bei denen personenbezogene Daten offengelegt wurden, auch die zunehmende Abhängigkeit der Kunden von mobilen Handelsplattformen, mangelhaften Inventarsystemen und manchmal auch unzuverlässigen Online-Bestellsystemen. Skalierbarkeit bedeutet im Grunde genommen mehr Transaktionen pro Sekunde.

Laut einer PwC-Studie aus dem Jahr 2022 „glauben 87 % aller Führungskräfte, dass die Verbraucher ihrem Unternehmen großes Vertrauen entgegenbringen. Dies wird jedoch nur von 30 % der Verbraucher bestätigt.“ Laut der Studie sind Datenpannen eine der größten Gefahren für dieses Vertrauen. Ein Großteil (91 %) der Verbraucher gab an, Produkte oder Dienstleistungen von Unternehmen zu kaufen, die ihr Vertrauen gewonnen haben. Eine weitere Studie belegt, dass sich 80 % der Verbraucher schon aufgrund schlechter Kundenerlebnisse von Marken abgewendet haben.

Wenn Kunden Ihren IT-Systemen vertrauen sollen, brauchen Sie mehr als nur skalierbare Speicher- und Verarbeitungskapazitäten. Es ist auch wichtig, dass Sie zeitnahe Einblicke in strukturierte und unstrukturierte Daten generieren und verteilen, um die Verfügbarkeit zu verbessern und Incidents zu vermeiden, die das Vertrauen gefährden könnten.

Skalierbarkeit und Vertrauen im IT-Bereich hängen von Analytics und Einblicken ab

In vielen Unternehmen entstehen Probleme, die das Vertrauen von Kunden beeinträchtigen, durch einen Mangel an Echtzeiteinblicken und an Zugriff auf den Fluss von operativen Daten. Operative Teams müssen Betriebsabläufe analysieren, benötigen dafür jedoch Zugang zu Telemetrie und anderen Daten. Datensicherheits- und Leistungsprobleme werden noch weiter verstärkt, wenn die Unternehmen ihre Dienste skalieren, um eine größere Anzahl an Kunden zu erreichen.

„Beim Skalieren von cloudbasierten Systemen für Hunderte Millionen Nutzer muss ich sicherstellen, dass die Nutzer einander nicht beeinträchtigen“, erklärt Abhishek Das, Gründer des Datenschutzunternehmens Acante. Er ist davon überzeugt, dass Sicherheitsteams Einblicke in alle Dienste benötigen und Telemetriedaten untersuchen müssen, um Probleme sowie mögliche Lösungsansätze zu identifizieren.

Unzureichende operative Einblicke sind ein wiederkehrendes Problem für SecOps-Teams (Security Operations, Sicherheitsbetrieb). Diese Teams benötigen ungehinderten Echtzeitzugriff auf operative Daten, um Bedrohungen einschätzen und vermeiden oder zumindest Einbrüche untersuchen zu können. Umgekehrt gilt auch Folgendes: IT-Operations-Teams stehen unter dem Druck, sicherheitsbewusster vorzugehen und die potenziellen Sicherheitsauswirkungen von neuem Code oder neuen Technologien zu verstehen. Abhishek Das ist der Ansicht, dass SOC-Teams Machine Learning und ein Observability-Tool benötigen, um Daten korrelieren und angemessene Maßnahmen ergreifen zu können.

[Wie lassen sich operative Einblicke verbessern? Durch das Zusammenführen von Daten aus der gesamten Angriffsfläche, um blinde Flecken zu eliminieren.]

Mehr Vorteile durch Einblicke in Echtzeit

Der Weg zu mehr Kundenvertrauen beginnt mit der Nutzung von Telemetrie aus Betrieb und Umgebung, um Echtzeiteinblicke zu gewinnen und Cybersicherheitsanalysen durchführen zu können. Erfahren Sie hier, wie drei verschiedene Unternehmen das Vertrauen ihrer Kunden steigern konnten, indem sie ihre Observability verbessert und operative Einblicke in die Cloud skaliert haben.

• Ein optimales Kundenerlebnis und minimale Ausfallzeiten sind entscheidende Ziele für WePay, einen Dienstanbieter für Onlinezahlungen im Besitz von JPMorgan & Chase. WePay konnte die Dauer bis zur Identifizierung von Kundenauswirkungen bei Incidents um 90 % verkürzen, indem sämtliche verfügbaren Logging- und Telemetriedaten in Elastic integriert wurden. Außerdem nutzt das Sicherheitsteam von WePay die Streamingdaten, um das Unternehmen vor externen Bedrohungen zu schützen und sämtliche Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
• Auf der Suche nach besseren Einblicken hat Albert Heijn Technology (AH Tech), eine europäische Supermarktkette mit mehr als 1.000 Geschäften, Observability eingesetzt, um riesige Mengen an Daten aus der verteilten IT-Infrastruktur und den 13.000 Verkaufsstellen des Unternehmens nutzbar zu machen. Auf diese Weise konnte AH Tech die IT-Incidents mit Auswirkungen auf Endnutzer um 40 % reduzieren, den Geschäftsumsatz um 10 % erhöhen und Bestandsprobleme reduzieren.
• Umfangreiche Log-Ingestion und Analytics-Funktionen waren das Hauptziel für Kroger, eine Einzelhandelskette mit 2.700 Geschäften, als das Unternehmen eine Aggregationslösung für Unternehmens-Logs zur Ingestion von mehr als 100.000 Eingaben pro Sekunde implementiert hat. Das Log-Aggregationssystem mit dem Spitznamen „Echo“ bietet umfassende Observability und Lösungsmöglichkeiten für Produktions- und Sicherheitsprobleme.

Immer mehr Unternehmen nutzen Cloudfunktionen, um ihre Daten bändigen und analysieren zu können, von der Cybersicherheit bis hin zu Anwendungen für Kundeninteraktionen und Transaktionen. „Wir müssen strukturierte und unstrukturierte Datenquellen berücksichtigen, Daten schneller abrufen und gemeinsam korrelieren“ – Abhishek Das.