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Mehr Möglichkeiten für Datenentwickler durch größere Standardisierung

Früher war das Be- und Entladen von Schiffen eine höchst mühsame Angelegenheit. Eine Vielzahl von Hafenarbeitern brachte die Säcke, Kisten und Paletten von Bord, was Tage und manchmal sogar Wochen dauerte. Am 26. April 1956 brach jedoch eine neue Zeitenwende an, als die ersten Schiffscontainer auf Reisen gingen. Der Transportunternehmer Malcom McLean, der sich schon seit Jahren über die langsamen und nicht-standardisierten Lade- und Entladeprozesse in der Lkw-Branche ärgerte, beschloss etwas zu ändern. Deshalb erfand und patentierte er den Container.  Auf seinem umgebauten Tanker Ideal-X wurden 1956 die 58 weltweit ersten Schiffscontainer transportiert.

Das Großartige an dieser Erfindung war das einfache und gleichzeitig raffinierte Konzept: Container können einfach be- und entladen werden, ohne dass zuerst eine Montage der Container erforderlich ist. Durch dieses Prinzip konnten die Versandkosten um geschätzte 90 Prozent gesenkt werden. Diese Zeitersparnis und Kostensenkung führten zu einer weltweiten Standardisierung. Und die wiederum ermöglichte es, viel mehr Fracht zu befördern und der globale Handel wuchs dadurch immer mehr.

Standardisierung als Treiber für viele Branchen

Standardisierung ist nicht nur in der Schifffahrt ein immens wichtiges Thema: Genauso beschäftigt sich auch die Technologie-Branche schon lange mit entsprechenden Möglichkeiten. Beispiele hierfür sind die Fortschritte bei TCP und TCP/IP und die breite Einführung von Linux.  Mit Kubernetes hat ganz aktuell eine neue Ära der Standardisierung in der IT begonnen.

Standardisierung in diesem Bereich bringt größere Flexibilität und Portabilität: IT-Ingenieure können ihre Arbeit auf diesen Standards aufbauen; im Falle von Kubernetes können sie völlig flexibel agieren, ohne die zugrundeliegende Infrastruktur verstehen zu müssen. Die Vorteile dieser Standards sind also denen des Schiffscontainers gar nicht so unähnlich.

Schiffscontainer brachten eine Revolution im Handel. Der Transport der Ladung war dabei das Ziel, und der Container ermöglichte dieses Ziel. Die „Ladung“ in der heutigen IT-Branche sind Daten. Daten werden von Data Developer eingesetzt um daraus genaue Erkenntnisse zu gewinnen. Und für jedes Unternehmen, das Wettbewerbsvorteile erzielen möchte, sind diese Erkenntnisse aus Daten unerlässlich. Dies gilt für alle Branchen gleichermaßen.

Neuer Fokus auf Datenentwickler

Bis jetzt waren die meisten Innovationen in der IT auf Anwendungsentwickler ausgerichtet. Dagegen gab es nur wenige Fortschritte, die den Datenentwicklern ihre Arbeit erleichterten. Inzwischen nutzen immer mehr Unternehmen Künstliche Intelligenz (KI). Die Voraussetzung für KI ist maschinelles Lernen. Dies erfordert wiederum Analytics. Und diese Anwendung benötigt eine entsprechende Daten- und Informationsarchitektur. All diese Bausteine sind für KI unerlässlich und bieten außerdem einen großen Geschäftsvorteil, wenn sie integriert eingesetzt werden: und zwar laut einer aktuellen MIT Sloan-Studie eine um sechs Prozent höhere Produktivität.

Enterprise Intelligence steigert nicht nur die Produktivität, sondern erleichtert auch die Standardisierung. Anders als beim Schiffscontainer ist hier jedoch weiterhin eine „Montage“ nötig: Alle Systeme müssen miteinander kommunizieren können und die Datenarchitektur muss normiert werden. Wenn Unternehmen die Bausteine der KI einfach nutzen könnten, ohne sie vorher einrichten zu müssen, wäre das ein großer Vorteil.

Enterprise Intelligence steigert nicht nur die Produktivität, sondern erleichtert auch die Standardisierung.

IBM Cloud Private for Data, eine Anwendung für die Bereiche Datenwissenschaft, Datentechnik und Anwendungsentwicklung, bietet genau diesen Vorteil. Datenwissenschaftler können mit IBM Cloud Private for Data viel leichter auf relevante Daten zugreifen, Ad-hoc-Analysen durchführen, Modelle erstellen und diese in der Produktion einsetzen – und das alles aus einer integrierten Anwendung heraus.

Darüber hinaus ist nahtloser Daten-Zugriff über lokale und alle Clouds hinweg möglich, eine Cloud-basierte Datenarchitektur hinter der Firewall und Übertragungsraten von bis zu 250 Milliarden Ereignissen pro Tag. Man könnte auch sagen: Noch nie waren Daten so aussagekräftig.

Kubernetes hat für Anwendungsentwickler viele Vorteile etwa in den Bereichen Abhängigkeitsmanagement und Portabilität gebracht. IBM Cloud Private for Data leistet ähnliches für Datenentwickler und lässt die Nutzung von KI auch für sie in greifbarer Nähe rücken.

Besuchen Sie IBM auf der CEBIT in Pavillon P34 und erfahren Sie mehr zur IBM Cloud Private for Data und anderen Cloud-Lösungen und lassen Sie sich von den IBM Experten spannende Anwendungsfälle zeigen. Oder interessiert Sie das Thema „Cloud, Data & AI at work“? Auf dem IBM Cloud & Data Summit am 12. Juni auf der CEBIT erfahren Sie, wie Sie mit Hilfe von aktuellen Technologien die Flexibilität und Kontrolle erhalten, die Sie für die Bereitstellung über mehrere Clouds hinweg benötigen. Anmelden können Sie sich hier.

 

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