Das Thema 5G beherrscht derzeit beinahe täglich die Nachrichten, besonders seit dem Mobile World Congress (MWC) 2019, der Ende Februar in Barcelona stattfand. So haben Huawei und Samsung auf dem Kongress ihre ersten 5G-fähigen Handy-Modelle vorgestellt. Zudem wurde das Potenzial der neuen Technologie bei einem ersten Videoanruf und einer ersten telemedizinisch betreuten Operation live unter Beweis gestellt.
Und auch die Weltpolitik beschäftigt 5G: Die USA und China streiten seit Monaten wirtschaftlich wie politisch mit immer härteren Bandagen über die Vorreiterrolle beim Netzausbau. Die deutsche Politik hadert dagegen noch mit sich und ihrer Rolle im internationalen Wettstreit. Und läuft so mehr denn je Gefahr, den technologischen Anschluss zu verpassen.
Keine Digitalisierung ohne 5G
4G brachte eine deutlich höhere Latenz im Internet, so dass Filme schnell und ohne Abbruch heruntergeladen und Online-Einkäufe endlich ohne Störung getätigt werden konnten. Was aber ist nun so neu an 5G? Die Technologie verspricht vor allem eines: höchste Geschwindigkeit bis hin zur Echtzeitübertragung. Damit aber fungiert 5G als der zentrale Brennstoff der Digitalisierung: Ein Großteil der Trends und Entwicklungen der letzten Jahre in den Bereichen IoT, Industrie 4.0, autonomes Fahren, Online-Dienste und neue, disruptive Geschäftsmodelle sind ohne 5G schlichtweg nicht denkbar.
Laut einer aktuellen Studie von Gartner planen deshalb 66% der befragten Unternehmen bis 2020, 5G einzusetzen – vor allem aus Effizienzgründen. Die Provider müssen sicherstellen, dass diese zügige Umstellung funktioniert. Aber auch die Politik ist gefragt: Sie muss mit gewährleisten, dass deutsche Unternehmen dabei nicht abgehängt werden. Dafür braucht es eine andere Investitionskultur, die eine flächendeckende Netzabdeckung und einen zügigen Ausbau von 5G sicherstellt.
Aber nicht nur die Politik muss der neuen Technologie gerecht werden. Auch Unternehmen stehen bei 5G vor Herausforderungen. Und besonders gilt das beim Thema Datenmanagement.
5G durchdringt alle Lebensbereiche und Industriezweige
Denn der Übergang zu 5G-Mobilfunknetzen wird nicht nur zu einer Zunahme der Handy-Nutzung führen. Vielmehr werden sämtliche drahtlose Geräte in größerem Umfang genutzt werden. Dazu gehören neben Handys auch Roboter, Sicherheitskameras und Autos, die Verkehrsdaten senden. Und alle diese Geräte stehen nicht nur für sich, sondern sind via IoT-Konnektivität miteinander verbunden.
Das hat Auswirkungen, für den einzelnen Konsumenten ebenso wie für ganze Industriezweige. Einige Beispiele:
· Im Gesundheitssektor gilt es, eine individuelle Gesundheitsversorgung sicherzustellen, die beispielsweise via Fernüberwachung den Zustand eines Patienten kontrolliert und computerassistiert operiert.
· Die Fertigungsindustrie muss garantieren, dass Smart Factories möglichst unterbrechungs- und fehlerfrei produzieren.
· In der Automobilindustrie stehen intelligente Fahrassistenzsysteme und autonome Fahrzeuge vor der Einführung.
· Im Energiesektor gilt es, die Weiterentwicklung intelligenter Energienetze zu gewährleisten.
· Und die Medien- und Unterhaltungsindustrie wird einer steigenden Nachfrage nach hochauflösenden Multimedia- sowie Live- und On-Demand-Inhalten gerecht werden müssen.
Mit all diesen Auswirkungen verändern sich auch die Ansprüche an das Datenmanagement. Viele Unternehmen haben zwar bereits die Einführung hybrider Cloud-Lösungen vorangetrieben, um mit ihren Datenmanagementanwendungen mehr Mobilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz zu erreichen. Im 5G-Zeitalter ist es damit aber nicht getan: Die Technologie verlangt nach neuen hybriden Cloud-Datenmanagement-Strategien, die es Unternehmen ermöglichen, größere Datenmengen zu verarbeiten und höchste Anforderungen an Zuverlässigkeit und Leistung zu erfüllen.
Folgen für das Datenmanagement
Wollen Unternehmen 5G gerecht werden, müssen sie daher eine Datenmanagementstrategie verfolgen und aufrechterhalten, die nicht nur größere Datenmengen bewältigen kann, sondern auch hohe Geschwindigkeiten. Zudem muss das Datenmanagement das Risiko von Ausfallzeiten möglichst geringhalten. Viele Firmen machen sich darüber allerdings noch keine Gedanken. Und so werden sie erst viel zu spät erkennen, dass 5G die Art und Weise, wie sie Anwendungen erstellen, grundlegend verändern und die Skalierbarkeit in Zukunft eine höhere Priorität erhalten wird. Denn es gilt mehr als je zuvor, wachsenden Datenmengen gerecht zu werden, hohe Geschwindigkeiten aufrecht zu erhalten und das Risiko von Ausfallzeiten zu minimieren.
Zudem werden Unternehmen und ganze Branchen in Zeiten von 5G immer stärker von hybriden Cloud-Anwendungen und -Lösungen abhängig. Daher spielen Legacy-Anwendungen eine immer geringere und Microservices eine immer größere Rolle. Denn nur sie ermöglichen eine schnellere und kontinuierliche Bereitstellung neuer Anwendungen.
Wie können Unternehmen sich also vorbereiten?
Damit der Übergang zu einem 5G-konformen-Datenmanagement funktioniert, müssen silobasierte Ökosysteme der Vergangenheit angehören, nicht kompatible Formate in unterschiedlichen Netzwerken ersetzt werden und einheitliche Formattypen vorherrschen. Außerdem ist es wichtig, sicherzustellen, dass Systeme und Applikationen, die Rohdaten schnell sammeln und analysieren, einsatzbereit sind – dafür muss das gesamte Datenmanagement möglichst einheitlich gestaltet sein. Und die Grundlage hierfür sollte eine konvergente Plattform sein, die alle Aspekte des neuen Datenmanagements aktiv unterstützt.
Dafür erfordert es eine Überprüfung der derzeitigen Datenbankfähigkeiten. Unternehmen sollten möglichst früh feststellen, ob die vorhandenen Plattformen für den Aufbau und die Anpassung an das schnelle Datenwachstum ausreichend sind. Die Verwendung eines verteilten, Cloud-basierten Data Layers ermöglicht es Unternehmen, die Effizienz zu verbessern, Kosten zu senken und viele Netzwerkprozesse ohne Ausfallzeiten zu automatisieren.
Unternehmen aller Branchen werden bald eine zuverlässige, effiziente, skalierbare und sichere Datenbankmanagementlösung benötigen, um mit dem Fortschritt mithalten zu können und die neue Generation von Kundenanforderungen effektiv zu verwalten.
Quelle: DataStax
