Cloud Transformation: Benefits, Strategien und Trends 2025

Viele Unternehmen fahren heute einen Best-of-Breed-Ansatz, der die Cloud-Angebote zweier oder mehrerer unterschiedlicher Provider wie Microsoft, AWS oder Google Cloud miteinander kombiniert. Sie zielen darauf ab, die Abhängigkeit von einem einzigen Cloud-Anbieter – Stichwort Vendor Lock-in – zu minimieren und die eigene Flexibilität zu maximieren.

Durch Best-of-Breed-Strategien aus der Multi-Cloud nutzen Unternehmen sozusagen das Beste aus allen Cloud-Welten. Allerdings ist die Interkonnektivität und der Datenaustausch unter den einzelnen Cloud-Services nicht immer ein Selbstläufer, im Gegenteil. Cross Cloud Integration Frameworks (CCIF) werden deshalb in Zukunft eine noch größere Rolle spielen als schon heute. Zu den guten Cloud-Integrationstools zählen zum Beispiel der DCKAP Integrator, die MuleSoft Anypoint Platform, die Informatica Intelligent Cloud Services, Boomi oder die TIBCO Cloud Integration.

Der hybride Ansatz – eine Kombination aus On-Premises-IT und Cloud-Infrastruktur – wird besonders in datenschutzsensiblen Branchen wie Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen weiter an Bedeutung gewinnen. Besonders sensible Daten und Dienstleistungen werden nach wie vor auf den eigenen Servern vorgehalten, um sie vor Missbrauch und Diebstahl bestmöglich zu schützen, auch weil der Gesetzgeber das so vorschreibt. Es bleibt abzuwarten, ob zum Beispiel die von AWS in Deutschland angekündigte Sovereign Cloud daran etwas ändern wird. Gartner prognostiziert, dass bis 2027 etwa 90 Prozent der Unternehmen weltweit eine hybride Cloud-Strategie verfolgen werden.

Cloud-Anbieter bieten zwar ähnliche Dienste an, aber jeder hat seine eigenen Stärken. AWS zeichnet sich mit über 200 vollständig ausgestatteten Diensten in verschiedenen Cloud-Bereichen aus und ist damit ideal für Cloud-native Lösungen oder SAP-Integrationen.

Kostenoptimierung und Effizienzsteigerungen zählen zu den betriebswirtschaftlichen Kernzielen, die Unternehmen unter anderem durch eine Cloud Transformation erreichen wollen. Angesichts der aktuellen Rezession in Deutschland und der steigenden Kosten durch wirtschaftliche Unsicherheiten werden Unternehmen besonders auf die Effizienz ihrer Cloud-Ausgaben achten. Zu den effizienzsteigernden Maßnahmen in der Cloud zählen unter anderem:

Mit Aurora Limitless Database in Verbindung mit Graviton lässt sich ein bis zu 40 Prozent besseres Preis-Leistungs-Verhältnis erreichen. Gleiche Vorteile realisieren auch Azure Cosmos DB, das eine skalierbare und leistungsstarke NoSQL-Datenbanklösung für globale Anwendungen bietet, sowie Google Cloud Spanner. Der Cloud Spanner offeriert eine hochgradig skalierbare, relational-datenbankorientierte Lösung für unternehmenskritische Anwendungen.

Die Integration von KI und Machine Learning wird ein weiteres wichtiges Cloud-Einsatzszenario sein, vor allem für Unternehmen, die durch datengetriebene Insights ihre Effizienz steigern wollen. KI spielt hier die Rolle eines Cloud-Treibers. „Der Einsatz von KI-Technologien in der IT und im Geschäftsbetrieb beschleunigt unaufhaltsam die Rolle des Cloud Computing bei der Unterstützung von Geschäftsabläufen und -ergebnissen“, ist Sid Nag, Vice President Analyst bei Gartner, überzeugt.

AWS hat bereits eine breite Palette von Tools und Diensten im Bereich KI und ML im Angebot, wie den Amazon SageMaker, der Entwicklern und Unternehmen hilft, schnell Modelle zu erstellen, zu trainieren und in Produktion zu bringen. Diese Tools werden 2025 voraussichtlich noch benutzerfreundlicher und zugänglicher werden, wodurch Unternehmen in Deutschland ihre KI-Initiativen effizienter und kostengünstiger umsetzen können. Viele Unternehmen rechnen mit einem Einsparpotenzial von 40 Prozent, um die Modelle zu trainieren.

Azure AI hat mit Azure Machine Learning eine umfassende Plattform im Portfolio, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre eigenen Modelle zu entwickeln, zu trainieren und effizient zu implementieren. Der „Automated ML“ vereinfacht den Modellierungsprozess und steigert die Automatisierung bei der Erstellung von Machine Learning Modellen. Zudem sorgt die Modelldurchsicht für Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Modelle. Laut einer Umfrage von IDC planen bis 2024 etwa 30 % der Unternehmen, „codeless“ Entwicklungstools für ihre KI- und Automatisierungsinitiativen zu nutzen.

Google Cloud AI spielt eine zentrale Rolle im Bereich KI und ML. Mit Vertex AI bietet Google eine Plattform, die alle Schritte der Machine-Learning-Pipeline vereint, von der Datenaufbereitung bis hin zur Skalierung. Vertex AI nutzt leistungsstarke KI-Tools wie AutoML und TensorFlow, um Unternehmen zu helfen, innovative Lösungen effizient zu entwickeln. Eine Umfrage unter 81 Chief Information Officers (CIOs) ergab, dass 27 Prozent Google Cloud als ihren „most strategic“ KI-Anbieter betrachten, was einem Anstieg von 15 auf 27 Prozent innerhalb von sechs Monaten entspricht.

In Zeiten von Unsicherheit und wirtschaftlichen Herausforderungen werden Sicherheitsaspekte und der Schutz von Unternehmensdaten auch in der Cloud weiterhin höchste Priorität haben. Der Fokus liegt darauf, Compliance-Vorgaben zu erfüllen und Daten vor Angriffen, Verschlüsselung (Ransomware) und Diebstahl schützen. In der Regel liegt es in der Verantwortung des jeweiligen Cloud-Anbieters, Sicherheitsstandards wie ISO 27001/17/18, die DSGVO der EU oder das Cybersecurity Framework NIST 2 zu erfüllen. Bei einer Multi-Cloud-Strategie, die mehrere Dienstleistungen unterschiedlicher Cloud Provider miteinander kombiniert, steht aber auch das die Angebote nutzende Unternehmen in der Pflicht.

Außerdem wird die Nachfrage nach Edge Computing und IoT-Lösungen weiterwachsen, da Unternehmen in den Bereichen Fertigung, Logistik und Automobilindustrie auch in den nächsten Jahren mehr und mehr auf datengesteuerte Modelle setzen, um Prozesse vor Ort, aber angebunden an die Cloud, zu optimieren. Edge Computing bringt Cloud-Funktionen näher an die Geräte und Maschinen, verringert dadurch die Latenzzeiten und ermöglicht Datenverarbeitung in Echtzeit.

Die Cloud-Anbieter und ihre Partner werden verstärkt branchenspezifische Lösungen anbieten. Die Kunden wollen keine Terminologieschlacht mehr, sondern erwarten, dass ihre Technologiepartner das Geschäft verstehen, die Branche kennen und kundenbezogene Cloud-Services anbieten, die möglichst schnell echten Mehrwert generieren. Dazu entwickeln führende Cloud-Anbieter spezialisierte Angebote für verschiedene Industrien.

Azure for Healthcare bietet branchenspezifische Lösungen, die unter anderem die Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA unterstützen und Werkzeuge für den sicheren Datenaustausch sowie fortschrittliche Analysen zur Verbesserung der Patientenversorgung bereitstellen. AWS unterstützt mit seinen AWS for Health Services Gesundheitsorganisationen durch Machine-Learning-Funktionen bei Diagnosen und sicheren Datenverwaltungslösungen, die den Gesundheitsvorschriften entsprechen.

Google Cloud for Retail hilft Unternehmen dabei, das Bestandsmanagement zu optimieren, Markttrends vorherzusagen und durch KI-gestützte personalisierte Einkaufsempfehlungen das Kundenerlebnis zu verbessern.

Der Cloud-Markt wird in Deutschland von einem Fokus auf Kostenoptimierung, Effizienz und Sicherheit sowie einer tiefen Integration von Technologien wie KI, Applied AI, Edge Computing und Serverless-Lösungen geprägt sein. Unternehmen setzen auf flexiblere, skalierbare und kostengünstigere Cloud-Lösungen, die sie in der Multi-Cloud beispielsweise über ein Connectivity-Super-Layer miteinander kombinieren. Die Hyperscaler haben zu dem Zweck in den letzten Monaten massiv in Branchenlösungen investiert. Cloud-Anbieter werden entsprechend dieses Branchen-Know-how weiter in die eigenen branchenspezifischen Services und Mitarbeiter investieren.