Aktuelle digitale Trends

Die vielen Facetten der digitalen Transformation

| Autor / Redakteur: Wolfgang Kelz* / Florian Karlstetter

Aktuelle digitale Trends: Maschinelles Lernen, Serverless Computing, künstliche Intelligenz und Blockchain.
Aktuelle digitale Trends: Maschinelles Lernen, Serverless Computing, künstliche Intelligenz und Blockchain. (Bild: gemeinfrei (geralt / pixabay) / CC0)

Unternehmen stellen sich immer wieder die Frage, in welche Richtung sich die digitale Transformation entwickeln wird? Worauf müssen IT-Entscheider achten, wo kristallisieren sich Trends und Innovationen heraus?

Wolfgang Kelz, VP Solution Consulting EMEA von TIBCO Software, einem führenden Anbieter von Integrations-, API-Management- und Analysesoftware gibt einen Ausblick auf die spannendsten Entwicklungen, die in der nahen Zukunft auf uns zukommen werden.

Maschinelles Lernen

Edge-Anwendungen, in denen maschinelles Lernen eingebettet ist, werden das industrielle Internet of Things (IIoT) vorantreiben. Große Unternehmen setzen bereits heute auf Techniken wie den „digitalen Zwilling“, um datengesteuerte Entscheidungen in der Cloud zu treffen – und nutzen dafür Informationen, die aus angeschlossenen Edge-Geräten gesammelt werden. Die Implementierung von Observation-Orient-Decide-Act (OODA) Closed-Loops an den Rändern des IoT selbst senkt die Gesamtbetriebskosten für industrielle IoT-Lösungen und macht bislang undenkbare Anwendungsfälle möglich.

Serverlos in der Cloud, auch am Rand der Infrastruktur

Unternehmen stellen vermehrt ihre Kernanwendungen auf eine serverlose Infrastruktur um und geben traditionelle, virtualisierte oder containerisierte Modelle auf. Diese Tendenz scheint sich auch 2018 weiter zu festigen. Serverlose Architekturen sind zwar nicht neu, aber jetzt sind die IT-Entscheider auf Serverlose-Plattformen wie AWS Lambda aufmerksam geworden. Die nächste Phase des Cloud Computings findet definitiv serverlos statt.

Aufstieg des digitalen Experimentierens

Im heutigen Wettbewerbsumfeld sind datengesteuerte Experimente unverzichtbar. Unternehmen haben die Möglichkeit, kostengünstig zu experimentieren. Sei es um eine Hypothese zu testen oder mit einem Konzept innerhalb kürzester Zeit marktreif zu sein, es zu produzieren und zu skalieren, ohne jemals für ungenutzte Kapazität zu bezahlen. Früher gestalteten sich solche Experimente spekulativ und kostspielig. Technologien wie Self-Service API Management, Analytics und Serverless Computing beseitigen dieses Hindernis heute und ermöglichen es auch kleineren, selbstständigeren Produktteams zu experimentieren. Nichtstun kostet heutzutage deutlich mehr, als aktiv zu agieren und das ist die Motivation, die den nächsten Innovationsschub auslösen wird.

Der nächste große Schritt für die künstliche Intelligenz

Die kommende große Herausforderung für die künstliche Intelligenz heißt: Maschinelles Lernen in Echtzeit. Echtzeit-Analytik steht derzeit stark im Fokus, denn sie kann augenblicklich und interaktiv ausgeführt werden. Unterstützt werden die Fortschritte durch neue, fortschrittliche Prozessortypen, die in der Lage sind die mathematischen Berechnungen maschineller Lernvorgänge schneller auszuführen. Diese wichtigen Innovationen liefern dem Menschen analytische Erkenntnisse schneller als bisher. Dennoch haben wir den kritischen letzten Verarbeitungsschritt verpasst: die Ausführung von Algorithmen im laufenden Betrieb, während sich die Daten ändern.

Hier kommt Streaming-Analytics ins Spiel. Eine neue Technologie, die maschinelles Lernen mit Streaming kombiniert, um kontinuierlich Algorithmen anzuwenden, ist der Schlüssel zum Erfolg. Dabei geht echtes Streaming-Analytics über die bloße Existenz eines Data Lakes und das Aufspüren von Mustern oder Beobachtungen mit Hilfe maschineller Lernprozesse hinaus. Im Mittelpunkt steht jetzt die nächste Phase: diese Erkenntnisse aufgreifen und sie in den Datenstrom einspeisen, während dieser sich verändert und die Modelle unter realen Bedingungen ausführt.

Insight Platforms sind ein Drehpunkt für die nächste Generation von Business Intelligence

Insight Platforms erfreuen sich immer größerer Beliebtheit. Sie werden als Business Intelligence-Plattformen der nächsten Generation gesehen, die allerdings auch mit erhöhten Anforderungen konfrontiert sind. "Ich erhalte heute zu viele Datenerkenntnisse, ich brauche mehr Aktion!", berichtet ein CIO. Diese Frustration beschreibt die aktuelle Situation auf dem Gebiet Analytics: Viel Gerede, wenig Taten. Ein System, das den Zyklus von der Erkenntnisfindung bis zur Bereitstellung tatsächlich verkürzt ist besonders wichtig in der BI. Ohne die kritische Implementierungsphase - sowohl für die Automatisierung als auch für den automatisierungsgesteuerten menschlichen Workflow - werden CIOs weiterhin frustriert sein, weil sie nicht in der Lage sind, auf das zu reagieren, was ihre Datenwissenschaftler finden.

Bei der Gewinnung von Erkenntnissen hat Business Intelligence große Fortschritte gemacht. Die meisten CIOs haben jetzt zu viele Insights und haben daher Bedarf an einer daraus folgende Systematisierung der Handelungen.

Wolfgang Kelz, VP Solution Consulting EMEA bei Tibco Software wirft einen Blick auf aktuelle digitale Trends.
Wolfgang Kelz, VP Solution Consulting EMEA bei Tibco Software wirft einen Blick auf aktuelle digitale Trends. (Bild: Tibco)

Der Wandel von digitalen Zwillingen zu digitalen Analysen

Die Idee des digitalen Zwillings - einer softwarebasierten Darstellung physikalischer IoT-Geräte – steht im Moment hoch im Kurs. Zweifelsfrei braucht es aktuell extrem viel Software, um miteinander verbundene Endgeräte richtig zu verwalten. Der digitale Zwillinge selbst löst aber an sich kein ein echtes Geschäftsproblem. Er ist einfach nur hervorragend für die Konnektivität mit IoT-Geräten geeignet. Die wirkliche Innovation liegt darin, wie wir die Einsichten aus den Daten nutzen, die digitale Zwillinge generieren - welche Anwendungen und automatisierten Systemen entwickelt werden, um auf diese neue, wertvolle Quelle von Streaming-Daten zu reagieren. Es geht darum, den Fokus weg von der bloßen Existenz des digitalen Zwillings hin zur Fähigkeit zu richten, Analysen auf dem Zwilling durchzuführen..

Der menschliche Faktor im Aufstieg der künstlichen Intelligenz

Auch wenn Prognosen immer auch davon ausgehen, dass künstliche Intelligenz neue Jobfelder schaffen wird, steigt die Angst davor, dass Roboter menschliche Arbeitskräfte ersetzen könnte. Im Laufe der nächsten Monate wird hier eine ausgewogenere Sichtweise im öffentlichen Diskurs Einzug halten, je mehr Robotik und Automatisierung verstärkt als nützliche Werkzeuge und nicht als Konkurrenten betrachtet werden. Der menschliche Faktor in der Automatisierung und die neuen Rollen der Menschen als Berater, Schöpfer und Nutzer dieser Werkzeuge werden viel wichtiger sein als zuvor.

DSGVO/GDPR

Gerade Unternehmen, die Kundendaten in ihrem Arbeitsalltag nutzen, sollten sich auch auf die Herausforderungen vorbereiten, die die neue Datenschutzgrundverordnung mit sich bringt. Jede Organisation, die personenbezogene Daten (unabhängig davon, ob sie sich auf das private, berufliche oder öffentliche Leben beziehen) von EU-Bürgern sammelt, ist verpflichtet, die Daten rechtmäßig zu verarbeiten. Eine der wichtigsten Änderungen, auf die sich die Unternehmen einstellen müssen, ist das Recht aller Kunden ihre Datensätze löschen zu lassen, wenn sie es wünschen. Die Verordnung sieht Bußgelder in Höhe bis zu vier Prozent des weltweiten Umsatzes für Unternehmen vor, die sich nicht daran halten.

Blockchain wird zum Mainstream

Im Allgemeinen gibt es immer noch Verwirrung über das Thema Blockchain. Aus technologischer Sicht ist sie schwierig zu erfassen -insbesondere für Menschen ohne IT-Hintergrund, und aus betriebswirtschaftlicher Sicht sind die Vorteile der Blockchain noch nicht vollständig erkannt worden - insbesondere außerhalb des Krypto-Währungsraums. Dies wird sich im Jahr 2018 ändern, wenn die Menschen mit Nicht-Crypto-Lösungen konfrontiert zu werden, die mit Blockchain erstellt wurden und wenn das "Mysterium" (und der Hype) um Kryptowährungen abnimmt.

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