2026/4 | Fachbeitrag | Digitalisierung

Fast neun von zehn Unternehmen justieren Cloud-Strategie neu und stärken On-Premises

von Sascha Uhl

Die Migration in die Cloud sollte eigentlich eine Einbahnstraße sein. Für die meisten Unternehmen ist sie das offenbar nicht. Eine neue Studie von Cloudian zeigt, dass viele von ihnen der Cloud zwar nicht den Rücken kehren, aber angesichts von höheren Kosten und zunehmenden Anforderungen an die Datensouveränität ihre Workload-Aufteilung neu ausrichten.?

Eine neue Umfrage unter 212 leitenden IT-Entscheidern, beauftragt von Cloudian und durchgeführt von Centiment, zeigt: 89 Prozent der Unternehmen planen, ihre On-Premises-Infrastruktur in den nächsten zwei Jahren auszubauen. 75 Prozent haben in den vergangenen 24 Monaten bereits zumindest einen Teil ihrer Workloads aus der Public Cloud zurückverlagert. Die Ergebnisse deuten auf ein grundlegendes Umdenken bei der Frage hin, wo Daten grundsätzlich gespeichert werden sollten. Treiber sind dabei vor allem strengere Anforderungen an die Datensouveränität, drastisch steigende Kosten in der Cloud sowie KI-Workloads, die die Grenzen einer kosteneffizienten Cloud-Infrastruktur aufzeigen.

Die Umfrage richtete sich konkret an Unternehmen mit einer hohen Cloud-Nutzung. 76 Prozent von ihnen betreiben heute mehr als die Hälfte ihrer Workloads in der Public Cloud, umso aussagekräftiger sind die Anzeichen einer strategischen Rückverlagerung. Die befragten Unternehmen sind keineswegs Cloud-Skeptiker, sondern erfahrene Anwender, die gelernt haben, wo das Modell funktioniert und wo nicht.

"Hier geht es nicht darum, dass Unternehmen der Cloud den Rücken kehren", sagt Sascha Uhl, Senior Solutions Architect Channels and Alliances von Cloudian. "Es geht darum, dass sie ihre Workload-Platzierung intelligenter gestalten. Unternehmen wissen inzwischen, wo die Cloud funktioniert und wo nicht. Die Daten zeigen klar, dass On-Premises bei Workloads mit hohen Anforderungen an die Datensouveränität, bei KI-intensiven Anwendungen und bei großvolumiger Datenspeicherung oft die bessere Wahl ist."

Datensouveränität ist nicht verhandelbar?

Der Fokus auf die Datensouveränität ist eines der auffälligsten Ergebnisse der Umfrage und zeigt einen nahezu vollständigen Konsens. 99 Prozent der Befragten geben an, dass das Thema mindestens eine mittlere Rolle bei Infrastrukturentscheidungen spielt. 82 Prozent bezeichnen sie sogar als zentralen oder wesentlichen Treiber. Mehr als die Hälfte, 59 Prozent, äußert hingegen Bedenken, dass Cloud-Anbieter auf ihre Daten für Analysen oder Model Training zugreifen könnten. 53 Prozent unterliegen vertraglichen Vorgaben von Kunden oder Partnern, die einschränken, wo Daten gespeichert werden dürfen. Daneben erhöhen aber auch die regulatorischen Entwicklungen weiter den Druck auf Unternehmen. 45 Prozent der Befragten haben in den vergangenen zwei Jahren Änderungen erlebt, die neue Beschränkungen für grenzüberschreitende Datenübertragungen mit sich brachten. Diese Entwicklung spiegelt ebenfalls die zunehmende Dynamik von Data-Localization-Gesetzen in der EU, im asiatisch-pazifischen Raum und in anderen Regionen wider.

"Die Compliance-Anforderungen sind deutlich komplexer geworden und haben sich schneller entwickelt als die Infrastrukturangebote der meisten Cloud-Anbieter", sagt Uhl. "Wenn sich Anforderungen an Data Residency nicht sauber mit verfügbaren Cloud-Regionen abbilden lassen, ist On-Premises keine Legacy-Option mehr, sondern oft die einzig praktikable Lösung."

Cloud-Kosten haben sich deutlich verändert?

Auch die Einschätzung der veränderten Kostenfrage ist eindeutig. So überschreiten ganze 84 Prozent der Studienteilnehmer das Budget für ihren Cloud-Speicher, fast jedes fünfte Unternehmen liegt mehr als 30 Prozent darüber. Die Ursachen sind für alle bekannt, die die Cloud im großen Maßstab einsetzen: Data-Egress-Gebühren stehen mit 46 Prozent an erster Stelle. Es folgen steigende Kosten durch wachsende Datenmengen mit 45 Prozent sowie höhere Preise für Regionen, die Data-Residency-Anforderungen erfüllen, mit 43 Prozent. Nur ein halbes Prozent der Befragten bleibt unter ihrem Budget.

"Gerade Data-Egress-Gebühren sind für Unternehmen mit großen, aktiven Datensätzen zu einem erheblichen Kostenfaktor geworden", sagt Sascha Uhl. "Die Kalkulation, die die Cloud für frühe Projektphasen oder variable Workloads attraktiv gemacht hat, funktioniert nicht mehr, wenn Petabytes gespeichert und regelmäßig genutzt werden."

KI beschleunigt die Entwicklung?

Wenn Datensouveränität und Kosten die strukturellen Treiber sind, sorgt KI für Dringlichkeit. 85 Prozent der Befragten geben an, dass KI-Anforderungen ihre Hinwendung zu On-Premises-Infrastruktur beeinflussen. Mehr als die Hälfte, 55 Prozent, sagt auch, dass die Cloud die Anforderungen an die Latenz für die KI-Inferenz nicht zuverlässig erfüllt. 52 Prozent müssen ihre Trainingsdaten für KI aus Sicherheits- oder Compliance-Gründen On-Premises halten.

Gefragt nach den wichtigsten Prioritäten für die Infrastruktur des kommenden Jahres nennen 57 Prozent KI- und ML-Infrastruktur auf Platz eins. Dahinter folgen Datensouveränität und Sicherheit mit 56 Prozent sowie Kostenplanbarkeit mit 54 Prozent. Dass diese Ergebnisse so knapp beieinander liegen, zeigt auch, wie eng KI-Ziele mit Fragen der Datensouveränität und Wirtschaftlichkeit verknüpft sind.

"KI ist der entscheidende Beschleuniger", verdeutlicht Uhl. "Unternehmen, die bei klassischen Workloads noch mit suboptimalen Cloud-Kosten oder Kompromissen bei der Datensouveränität leben konnten, akzeptieren diese Abwägungen bei KI nicht mehr. Die Anforderungen an Latenz sind höher, die Daten sensibler und die Kosten im großen Maßstab schwerer tragbar."

Neuausrichtung statt U-Turn?

Die Umfrage macht allerdings auch eines deutlich: Unternehmen werden die Cloud nicht grundsätzlich verlassen, rund 30 Prozent bauen ihre Cloud-Nutzung sogar weiter aus. Das treffendere Bild ist eine gleichzeitige Expansion und Rückverlagerung. Organisationen optimieren ihre Workload-Platzierung, statt sich für eine Seite zu entscheiden.

"Hybrid ist kein Kompromiss mehr, sondern eine bewusste Strategie", resümiert Uhl. "Unternehmen, die das erfolgreich umsetzen, entscheiden sehr bewusst, welche Workloads wo laufen und warum: Die Cloud für flexible, unvorhersehbare Anforderungen und On-Premises für alles, was planbare Kosten, niedrige Latenz und klare Datenhoheit erfordert."



Der Autor:

Sascha Uhl ist Senior Solutions Architect Channels and Alliances bei Cloudian. Das Unternehmen ist ein führender Anbieter softwaredefinierter Objektspeicherlösungen. Die Exabyte-skalierbare, KI-fähige HyperStore-Plattform kombiniert native S3-API-Kompatibilität, Security auf Enterprise-Niveau, Geo-Verteilung und Multi-Tenancy für maximale Flexibilität in On-Premises- und Hybrid-Cloud-Umgebungen.

Autorenfoto: (C) Cloudian

Web: https://cloudian.com/de

 

 

Diese Artikel könnten Sie auch interessieren

Produktiver - aber dümmer? Wie generative KI die Lernfähigkeit von Menschen und Organisationen gefährdet

WISSENplus
Generative KI verspricht erhebliche Produktivitätsgewinne in der Wissensarbeit: Texte, Analysen, Konzepte oder Codes können in kürzester Zeit erstellt werden. In vielen Organisationen wird KI daher primär als Effizienzwerkzeug eingeführt - mit messbaren kurzfristigen Erfolgen. Eine aktuelle PwC-Studie beziffert das Produktivitätswachstum im Zeitraum 2018 - 2024 in den Branchen, die am stärksten ...

Weiterlesen

Der KI-Kompass: Auf diese 5 Prinzipien kommt es bei der Transformation an

Viele KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie selbst, sondern an fehlender Wertlogik, isolierten Pilotansätzen und mangelnder Integration in reale Prozesse, Entscheidungen und Systemlandschaften. Weil Technologie alleine nicht ausreicht, um Prozesse, Geschäftsmodelle und Entscheidungslogiken nachhaltig zu verändern, gilt es, die fünf entscheidenden Prinzipien einer wirklich erfolgreichen KI-Trans...

Weiterlesen

Generative KI in der Bank: Zwischen Vision und Wirklichkeit

WISSENplus
Die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in der Finanzbranche hat eine lange Historie - vom algorithmischen Handel in den 1980er Jahren bis zu heutigen Anwendungen in der Betrugserkennung oder Kundensegmentierung. Mit generativer KI beginnt nun eine neue Phase. Für viele Banken stellt sich dabei nicht mehr die Frage, ob KI genutzt werden sollte, sondern wie sie sicher und wirksam integriert wer...

Weiterlesen

Transkription im Kundenservice: Zwischen Effizienz und Datenschutz

Sprach-zu-Text-Systeme halten Einzug in den Kundenservice, doch ihr Einsatz ist rechtlich alles andere als trivial. Unternehmen, die Gespräche aufzeichnen und automatisiert transkribieren lassen, bewegen sich im Spannungsfeld zwischen Digitalisierung und Datenschutz. Dabei sind die Regeln der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), des Telekommunikations-Digitaldienstegesetzes (TDDDG) sowie die Persönli...

Weiterlesen

Was Mitarbeitende künftig wissen müssen: Neue Anforderungen in der KI-gestützten Arbeitswelt

WISSENplus
Die digitale Transformation fordert ein völlig verändertes Kompetenzprofil von Mitarbeitenden. KI-Souveränität, Data-Science-Kompetenzen und agile Selbstorganisation werden in einer volatilen Arbeitswelt zu Basisanforderungen. Starre Hierarchien der Vergangenheit werden mit flexiblen Arbeitsformen kontrastiert, die eine Grundlage bieten, wie Unternehmen den Spagat zwischen technologischem Anspruch...

Weiterlesen

Kontrollierte Intelligenz: Warum KI klare Richtlinien braucht

WISSENplus
Mal eben noch eine E-Mail an den Kunden texten oder den Vertrag für den Geschäftspartner aus Frankreich schnell von DeepL übersetzen lassen: In Deutschland nutzen 69 Prozent der Wissensarbeiter tagtäglich Künstliche Intelligenz (KI) bei der Arbeit. Vor allem, wenn sie Zeit sparen wollen oder sich von der Lösung mehr Kreativität erhoffen. Das zeigt eine weltweite Umfrage von Microsoft in Zusamme...

Weiterlesen

Learning-Content erstellen: Mit diesen KI-Tools klappt’s! Ein Erfahrungsbericht.

Immer mehr KI-Tools unterstützen dabei, Lernangebote zu konzipieren, Inhalte aufzubereiten oder Trainingsmethoden weiterzuentwickeln. Von der Recherche über die Erstellung didaktischer Materialien bis hin zur Visualisierung von Präsentationen eröffnen sich neue Möglichkeiten, Lernprozesse effizienter und zugleich abwechslungsreicher zu gestalten. Doch welche Anwendungen sind im Arbeitsalltag tatsächli...

Weiterlesen

Wissen in Zeiten von KI-Agenten: Warum Wissensmanagement zur strategischen Infrastruktur wird

Generative KI verändert, wie Unternehmen arbeiten - und sie schafft eine neue Anforderung: Wissen muss nicht nur für Menschen, sondern auch für KI-Assistenten und KI-Agenten zuverlässig nutzbar sein. Denn Agenten erledigen Aufgaben nicht „im Chat“, sondern greifen auf Informationen zu, folgen Regeln und Prozessen und liefern Ergebnisse - idealerweise mit Quellen und Nachvollziehbarkeit. Der Alltag z...

Weiterlesen