„Unstrukturierte Daten: Der Schlüssel zur Nachhaltigkeit“ – „Unstructured data: The key to sustainability“

Sascha Hempe (SH): Unsere Kunden haben sehr große historisch gewachsene Speicherumgebungen. Die meisten gespeicherten Daten sind dabei unstrukturiert. Man geht heute im Schnitt von 80 bis 90 Prozent aus, und die sind oft über Speicherlösungen verschiedener Hersteller verteilt. Es geht nun darum, nicht nur aus Millionen von Dateien Werte zu generieren, sondern aus Milliarden von Dateien. Dazu muss man erst einmal verstehen, welche Daten man hat. Man muss diese Daten herstellerübergreifend, sei es auf NAS und Filesystem oder auch in einem S3-System, analysieren können und natürlich entsprechend organisieren. Also: Wer sind die Eigentümer der Daten, wann wurden sie das letzte Mal angefasst und sind sie entsprechend geschützt? Auf der Basis lässt sich in weiteren Schritten entscheiden, was mit diesen Daten geschehen soll.

Das können Dinge sein wie die Optimierung der Speichernutzung, damit die Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort sind. Heutzutage sehen wir zum Beispiel eine sehr hohe Mitarbeiterfluktuation in den Unternehmen. Das heißt, es gibt in Unternehmen sehr viele verwaiste Daten, die keinen Eigentümer mehr haben. Vielleicht sollen diese Daten irgendwann wieder verwendet werden, vielleicht können sie aber auch gelöscht werden. Das sind Fragen, die optimal gehandhabt werden müssen.

Erst wenn man wirklich versteht, was man eigentlich an Daten hat, und wenn man diese Daten sauber organisieren kann, dann kann man eine gute Datenstrategie aufstellen. Und sich zum Beispiel auf Daten konzentrieren, die Risiken verursachen könnten. Denken Sie etwa an ein Finanzunternehmen, das vielleicht sehr viele Dateien von einem Benutzer gespeichert hat. Diese müssen gefunden und den Compliance-Richtlinien entsprechend behandelt werden.

JJ: Wie sieht eine gute Datenstrategie denn aus?

Daten, die einen echten Mehrwert für das Unternehmen darstellen, sollten auf Primärsystemen gehalten sein, damit sie entsprechend genutzt werden können. Auf der anderen Seite gibt es Daten, die redundant, veraltet oder trivial sind: Diese sollte man löschen oder auf Systemen ablegen, die günstiger sind, und so die Primärsysteme wieder frei machen. Schließlich geht es darum, die Daten zu finden, die man neuen Workloads zuordnet, z.B. KI-Workloads. Wenn man von KI spricht, spricht man oft von Lakehouse-Lösungen oder Data Lakes. Solche Daten sind in der Regel strukturiert und teilstrukturiert. Viele Unternehmen müssen heute auch die unstrukturierten Daten finden, die zum Beispiel für Large Language Models sinnvoll sind, und diese über eine Mobility Engine in den Data Lake einspeisen.

JJ: Und wie wichtig ist das Thema Nachhaltigkeit für Sie?

SH: Das Thema Nachhaltigkeit ist natürlich sehr wichtig, auch, weil es für unsere Kunden wichtig ist. Unsere Lösung unterstützt die Kunden bei ihrer Nachhaltigkeitsstrategie. Wenn der CIO zum Beispiel nachweisen muss, dass er CO2 eingespart hat, dann gibt es die Möglichkeit, den verschiedenen Speichersystemen CO2-Werte zuzuordnen und das dann auf die Datensätze herunterzubrechen.

So kann man optimieren, wo die Daten gespeichert werden und das auch den Aktionären oder dem Management zeigen, um zu beweisen, dass wirklich Verbesserungen erreicht wurden.

JJ: Was ist das Alleinstellungsmerkmal Ihrer Lösung?

SH: Unsere Lösung gibt es schon seit vielen Jahren. Sie wurde seit 2010 weiterentwickelt und hat in all der Zeit in tausenden von Projekten bewiesen, dass sie auch auf heterogenen Systemen mit Milliarden von Dateien funktioniert. Die Lösung kann das und hat das auch in großen Projekten immer wieder bewiesen.

JJ: Das Thema Gen-AI und KI ist generell ein Thema. Wie ist der Umgang mit Gen-AI Daten beim Kunden?

SH: Wir ermöglichen diesen Kunden, ihre unstrukturierten Daten in diese Auswertungen mit einzubeziehen. Wir helfen dabei, die Daten zu finden, die aus dem Wust der verschiedenen unstrukturierten Daten sinnvoll in ein Large-Language-Modell eingebracht werden sollten. So dass es kein Garbage-In, Garbage-Out gibt, sondern dass wirklich sinnvolle Daten in einen großen Data Lake eingebracht werden können. Dementsprechend sollte man uns in der Hinsicht als komplementär sehen. Wir können die Daten finden, die einen Mehrwert bieten.

JJ: Sie sind ja eigentlich in Belgien gegründet worden.

SH: Das ist richtig. In Leuven ist unser Hauptsitz mit unseren Ingenieuren. Aber wir haben auch Teams in APJ, in ganz EMEA und auch in den USA.

JJ: Und auf dem deutschen Markt, wie sieht die Präsenz im Moment aus? Wie groß ist Ihr Team?

SH: Wir arbeiten hier mit G-Sales und mit Sales, aber vor allem mit lokalen Partnern, damit wir skalieren und auch verschiedene Verticals abdecken können. Wir haben unser Datadobi Driven Programm, ein spezielles Trainingsprogramm für unsere Partner. Die bekommen kostenlose Schulungen zu unseren Lösungen und können so immer die Qualität liefern, die die Kunden brauchen.

JJ: Wie sieht Ihre Vertriebsstruktur in Deutschland im Allgemeinen aus? Arbeiten Sie mit Distributoren zusammen?

SH: Wir arbeiten mit Distributoren zusammen. Unsere Vertriebsstruktur ist zu 100 Prozent partnergetrieben. Wir sind offen für neue Distributoren, aber das dann eher kundenorientiert. Die Partner und Distributoren, die der Kunde bevorzugt, die unterstützen wir auch.

JJ: Mit wem arbeiten Sie denn auf der Distributorenseite und auf der Resellerseite zusammen?

SH: Das sind große wie zum Beispiel Climb. Wenn Kunden spezielle Distributoren wünschen, natürlich auch mit denen. Dann haben wir Partnerschaften mit den üblichen Großen, aber auch lokale Partner oder Partner, die ein bestimmtes Vertical wie Media und Entertainment abdecken.

JJ: Sie haben ja kürzlich den Award von den ehemaligen Kollegen der CRN für Ihr Partnerprogramm bekommen.

SH: Ja. Das ist für uns auch sehr wichtig. Wie gesagt, zu 100 Prozent ist unser Geschäft partnergetrieben.

JJ: Haben Sie da bestimmte Ziele, was die Anzahl der Partner angeht, mit denen Sie so in zwölf Monaten zusammenarbeiten wollen? Oder schwebt Ihnen eher eine qualitative Stärkung vor?

SH: Wir legen Wert auf eine qualitative Stärkung. Die Lösung, die wir anbieten, eröffnet dem Kunden sehr viele Potenziale. Und deswegen sind wir auch eher an Partnern interessiert, die selbst eine Serviceorganisation haben, die selbst Services für den Kunden anbieten, um dem Kunden eine optimale Lösung zu bieten.

JJ: Zuletzt haben Sie die Version StorageMAP 7.2 vorgestellt?

SH: Richtig. Mit der Softwareplattform StorageMAP 7.2 bietet die Datenmanagementlösung nun neben aussagekräftigen Metadateneinsichten auch erweiterte Reporting-Funktionen. Damit haben Verantwortliche für IT-Infrastruktur und -Betrieb (I&O) Transparenz und Kontrolle über ihre stetig wachsenden Datenlandschaften und können den Wert ihrer Unternehmensdaten optimal ausschöpfen. StorageMAP 7.2 senkt zum Beispiel Kosten, optimiert die Speichernutzung, reduziert Risiken und hilft Unternehmen, ihre Datenstrategien an geschäftliche und regulatorische Anforderungen anzupassen.

Zu den Neuerungen gehören auch erweiterte Abfragefunktionen für Metadaten, mit denen Unternehmen die mit ihren Daten verbundenen Kosten, CO2-Emissionen und StorageMAP-Tags genauer verfolgen können. Das Update ermöglicht auch die automatische Erkennung von Dell ECS und NetApp StorageGRID Objekt-Speichern. Dies ermöglicht die sofortige Identifizierung von Clients und den zugehörigen S3 Buckets; das vereinfacht die Verwaltung großer Objektspeicherumgebungen.

JJ: Können Sie einige Referenzkunden in Deutschland nennen?

SH: Ja, in Deutschland haben wir das Deutsche Krebsforschungszentrum in Heidelberg. Die haben klein angefangen, eigentlich mit einer Migration und verwalten heute 25 Petabyte an Daten mit unserer Lösung.

JJ: Ist es auch sinnvoll, dass ein Unternehmen mit z.B. 1.000 Mitarbeitern Ihre Lösung einsetzt oder eher größer?

SH:  Unternehmen mit 1.000 Mitarbeitern sind Mittelständler und meist Marktführer in ihrem Bereich. Auch die haben das Thema unstrukturierte Daten und müssen ihre Daten im Griff behalten. Und das geht in der Tat am besten über Datenmanagement.

JJ: Mit welchen Pain Points kommen die Kunden zu Ihnen?

SH: Aktuell erinnere ich mich zum Beispiel an einen Kunden in diesem Monat. Er wollte die Kontrolle über seine Daten zurückgewinnen. Die Firma hat fusioniert und hat jetzt verschiedene Systeme. Und jeder Hersteller kann nur in sein eigenes System schauen. Er brauchte etwas, das ihm einen Überblick über alle Systeme gibt. Man sollte immer bei den Daten anfangen und verstehen, was man hat, damit man wirklich fundierte Entscheidungen treffen kann.

Sascha Hempe (SH): Our customers have very large, historically grown storage environments. Most of the stored data is unstructured. Today, we assume that on average 80 to 90 percent of the data is unstructured, and this is often distributed across storage solutions from different manufacturers. The aim now is to generate value not just from millions of files, but from billions of files. To do this, you first have to understand what data you have. You have to be able to analyse this data across manufacturers, whether on a NAS and file system or in an S3 system, and of course organize it accordingly. In other words: who owns the data, when was it last touched and is it protected accordingly? On this basis, further steps can be taken to decide what should be done with this data.

This could be things like optimizing the use of storage so that the data is in the right place at the right time. Nowadays, for example, we see a very high employee turnover in companies. This means that there is a lot of orphaned data in companies that no longer has an owner. Perhaps this data is to be used again at some point, or perhaps it can be deleted. These are issues that need to be handled in the best possible way.

Only when you really understand what data you actually have, and when you can organize this data properly, can you set up a good data strategy. And focus, for example, on data that could cause risks. Think of a financial company that might have a lot of files stored by a user. These need to be found and handled according to compliance guidelines.

JJ: What does a good data strategy look like?

Data that represents real added value for the company should be held on primary systems so that it can be used accordingly. On the other hand, there is data that is redundant, outdated or trivial: This should be deleted or stored on systems that are cheaper, freeing up the primary systems. Finally, it is important to find the data that can be assigned to new workloads, e.g. AI workloads. When we talk about AI, we often refer to lakehouse solutions or data lakes. Such data is usually structured and partially structured. Many companies today also need to find the unstructured data that is useful for large language models, for example, and feed this into the data lake via a mobility engine.

JJ: And how important is the topic of sustainability for you?

SH: The topic of sustainability is of course very important, also because it is important for our customers. Our solution supports customers in their sustainability strategy. For example, if the CIO has to prove that he has saved CO2, then there is the option of assigning CO2 values to the various storage systems and then breaking this down to the data records.

In this way, you can optimize where the data is stored and also show this to shareholders or management to prove that improvements have really been achieved.

JJ: What is the unique selling point of your solution?

SH: Our solution has been around for many years. It has been further developed since 2010 and in all this time has proven in thousands of projects that it also works on heterogeneous systems with billions of files. The solution can do this and has proven it time and again in large projects.

JJ: The topic of GenAI and AI in general is a hot topic. How does the customer handle GenAI data?

SH: We enable these customers to include their unstructured data in these evaluations. We help them to find the data that should be meaningfully incorporated into a large language model from the jumble of different unstructured data. So that there is no garbage in, garbage out, but that really meaningful data can be brought into a large data lake. Accordingly, we should be seen as complementary in this respect. We can find the data that offers added value.

JJ: You were actually founded in Belgium.

SH: That is correct. Our headquarters with our engineers are in Leuven. But we also have teams in APJ, throughout EMEA and also in the USA.

JJ: And on the German market, what is your presence like at the moment? How big is your team?

SH: We work here with G-Sales and Sales, but above all with local partners so that we can scale and also cover different verticals. We have our Datadobi Driven program, a special training program for our partners. They receive free training on our solutions and can therefore always deliver the quality that customers need.

JJ: What does your sales structure in Germany look like in general? Do you work with distributors?

SH: We work together with distributors. Our sales structure is 100 percent partner-driven. We are open to new distributors, but this is more customer-oriented. We also support the partners and distributors that the customer prefers.

JJ: Who do you work with on the distributor and reseller side?

SH: These are big ones like Climb, for example. If customers want special distributors, of course we also work with them. Then we have partnerships with the usual big players, but also local partners or partners who cover a specific vertical such as media and entertainment.

JJ: You recently received an award from former colleagues at CRN for your partner program.

SH: Yes. That is also very important for us. As I said, our business is 100 percent partner-driven.

JJ: Do you have specific targets in terms of the number of partners you want to work with in twelve months? Or do you have more of a qualitative strengthening in mind?

SH: We attach great importance to qualitative strengthening. The solution we offer opens up a great deal of potential for the customer. And that’s why we are more interested in partners who have a service organization themselves, who offer services for the customer themselves in order to offer the customer an optimal solution.

JJ: You recently presented the StorageMAP 7.2 version?

SH: That’s right. With the StorageMAP 7.2 software platform, the data management solution now offers enhanced reporting functions in addition to meaningful metadata insights. This gives those responsible for IT infrastructure and operations (I&O) transparency and control over their constantly growing data landscapes and enables them to maximize the value of their company data. For example, StorageMAP 7.2 lowers costs, optimizes storage usage, reduces risks and helps companies to adapt their data strategies to business and regulatory requirements.

New features also include enhanced metadata query capabilities that allow organizations to more accurately track the costs, CO2 emissions and StorageMAP tags associated with their data. The update also enables auto-discovery of Dell ECS and NetApp StorageGRID object storage. This enables instant identification of clients and their associated S3 buckets, simplifying the management of large object storage environments.

JJ: Can you name some reference customers in Germany?

SH: Yes, in Germany we have the German Cancer Research Center in Heidelberg. They started small, actually with a migration, and now manage 25 petabytes of data with our solution.

JJ: Does it also make sense for a company with 1,000 employees, for example, to use your solution or is it more likely to be larger?

SH: Companies with 1,000 employees are medium-sized companies and usually market leaders in their field. They also have the issue of unstructured data and need to keep their data under control. And data management is indeed the best way to do this.

JJ: What pain points do customers come to you with?

SH: I remember one customer this month, for example. He wanted to regain control of his data. The company has merged and now has different systems. And each manufacturer can only look into their own system. He needed something that would give him an overview of all systems. You should always start with the data and understand what you have so that you can really make informed decisions.