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Recommendation Engine aus der Cloud: Sinn oder Unsinn?

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Cloud Computing wird spätestens seit der CeBIT 2011 als ein Megatrend der IT-Branche gehandelt. In den unterschiedlichsten Medien, wie Blogs, Nachrichten-Webseiten, Fachzeitschriften und Fernsehen, wird das Phänomen Cloud Computing heiß diskutiert und unter verschiedensten Gesichtspunkten betrachtet.

Laut BITKOM werden mit Cloud Computing global bereits Umsätze im zweistelligen Milliarden-Dollar-Bereich erzielt. Die Wachstumsraten werden in den nächsten Jahren über 30 % liegen. Auch dies ist ein Indiz dafür, welches enorme Potential in den Dienstleistungen aus der Cloud liegt. Kostengünstig, flexibel, skalierbar und nahezu unbegrenzt verfügbar sind einige der am häufigsten genannten Vorteile, die dem Cloud Computing zugeschrieben werden. Wir Privatanwender haben schon lange diese Vorteile für uns entdeckt. Wir nutzen die Möglichkeit auf die verschiedensten Cloud Dienstleistungen via Internet direkt und weltweit über jedes internetfähige Endgerät zuzugreifen. Wir schreiben E-Mails über unsere Smartphones, nutzen GoogleDocs auf unserem Laptop und betrachten unsere private Bildersammlung, die irgendwo in der Cloud gespeichert ist, auf unserem Tablet.

Aber auch die Business-Welt hat nachgezogen, denn die Unternehmen sehen sich zunehmend einer steigenden globalen Komplexität und Dynamik ausgesetzt. Daher suchen sie verstärkt nach Möglichkeiten, diesen Herausforderungen zu begegnen und somit im internationalen Wettbewerb konkurrenzfähig zu bleiben. Durch den Fremdbezug von Cloud-Diensten versprechen sich Unternehmen eine Erhöhung der Flexibilität der Unternehmens-IT bei gleichzeitiger Kostenreduktion sowie eine intensivere Konzentration auf das Kerngeschäft. Daher ist es nicht verwunderlich, dass sich immer mehr Unternehmen mit Cloud Computing beschäftigen.

Viele namenhafte Anbieter von Recommendation Engines vermarkten mittlerweile ihre Produkte als Cloud-Lösungen. Auch die prudsys RDE ist aufgrund ihrer Architektur als Cloud-Lösung einsetzbar. Dennoch bin ich der Meinung, dass eine Cloud-Lösung in diesem Fall nicht immer den sinnvollsten Weg bedeutet. So möchte ich hier die Vor- und Nachteile einer Cloud-Lösung betrachten.

Vorteile

  • Keine längerfristige Kapitalbindung. Dienste und Hardware werden angemietet, wofür klar kalkulierbare Kosten monatlich fällig werden.
  • Skalierbarkeit der Dienste, d. h. je nach Nutzungsgrad können Ressourcen bedarfsweise angemietet werden, um z. B. Nutzungsspitzen auszugleichen oder schnell auf Wachstum zu reagieren.
  • Risikotransfer vom eigenen Unternehmen in Richtung des Anbieters mittels SLA.
  • Verminderung der Abhängigkeit von den eigenen IT-Mitarbeitern.
  • Höhere Ausfallsicherheit der Hardware in der Cloud durch leistungsfähige USV, Redundanz, Zutrittsschutz etc.
  • Hohe Kompetenz im Bereich IT durch den Cloud-Anbieter, die mit eigenen Personal nicht oder nur schwer realisiert werden könnte.

Dagegen sprechen im Allgemeinen die folgenden Nachteile:

  • Abhängigkeit vom Anbieter.
  • Probleme mit der Zuverlässigkeit der Internetanbindung.
  • Unzureichende Bandbreite am Standort für die Internetanbindung.
  • Gefahr des Verzichts auf die eigene IT-Kompetenz.
  • Bei einer hohen Abhängigkeit vom Cloud-Anbieter stellt sich die Frage, ob man auch längerfristig den Zugriff auf seine unternehmenskritischen Daten behält.
  • Gefahr des Verstoßes gegen deutsche Datenschutzbestimmungen, insbesondere bei Speicherung der Daten in den USA und in anderen Ländern mit nach deutschem Recht unzureichenden Datenschutzvorkehrungen.

Insbesondere die letzten beiden Punkte sind bei der Entscheidung für oder gegen eine Recommendation Engine als Cloud-Lösung kritisch zu bewerten. Denn zum einen, werten die meisten Recommendation Engines die Transaktionsdaten der Kunden (Klicks, Warenkörbe, Käufe) aus, wenn auch anonymisiert, um passende Empfehlungen zu berechnen. Zum anderen werden dafür Produktstammdaten benötigt, die durchaus unternehmenskritische Informationen enthalten können.

Aus meiner Sicht existiert aber noch ein weiterer relevanter Faktor der gegen eine reine Cloud- Lösung spricht, insbesondere bei der Personalisierung von Empfehlungen in Echtzeit, wie von der prudsys RDE realisiert.

Damit Empfehlungen in Echtzeit überhaupt sinnvoll eingesetzt werden können, müssen sie einerseits innerhalb weniger Millisekunden berechnet und andererseits auch sehr schnell im Shop dargestellt werden. Die Voraussetzung dafür ist, dass sich das Shop-System und die Recommendation Engine im gleichen Rechenzentrum befinden und Latenzen weitestgehend vermieden werden. Nur so ist ein gutes Look & Feel im Shop mit Empfehlungen ohne lange Nachladezeiten möglich.

Fazit: In vielen Bereichen im Unternehmen können Cloud-Lösungen sehr kosteneffizient und sinnvoll genutzt werden. Wenn im Webshop allerdings performante Echtzeit-Empfehlungen eingesetzt werden und die Speicherung der Daten im eigenen Unternehmen erfolgen soll, dann halte ich eher den Einsatz einer On-Premise Lösung für sinnvoll. Die überwiegende Mehrzahl unserer Kunden entscheidet sich daher bewusst für das letztgenannte Modell.

Gastautor: Lars Krämer | prudsys AG

 

Weiterführender Beitrag:

Mit Fingerspitzengefühl zum Erfolg – Drei Tipps für die optimale Webshop-Integration einer Recommendation Engine

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