Cloud

Ab in die Cloud – mit Künstlicher Intelligenz zum Unternehmenserfolg

Seit der Jahrtausendwende sind 52 Prozent der Fortune 500 Unternehmen verschwunden. Sie wurden aufgekauft, aufgelöst oder mussten Insolvenz anmelden, während die Märkte immer wettbewerbsintensiver werden. Künstliche Intelligenz (KI) und die daraus resultierenden Vorteile können sich zum Ventil für diese Entwicklung anbieten, aber viele KI-Strategien stecken noch in den Kinderschuhen, und sind weit davon entfernt, bereits frei „laufen“ zu können.

Eine kürzlich erschienene Studie zum Thema „IDC Cloud and AI Adoption“ ergab, dass mehr als 80 Prozent der Befragten planen, ihre Daten und Workloads im Laufe des nächsten Jahres von Public Cloud-Umgebungen in Private Clouds oder lokale Standorte zu verlagern oder zurückzuholen. Hauptgrund dafür ist, dass die ursprünglichen Erwartungen an einen einzigen Public Cloud-Anbieter nicht erfüllt wurden. Das trägt bei den meisten CEOs, CIOs, CTOs und CDOs nicht gerade dazu bei, zuversichtlich in weitere Zukunftstechnologien wie KI zu investieren.

Bild: Mehr als 80 Prozent der befragten Unternehmen planen laut einer IDC Studie dem Umstieg aus der Public Cloud in die Private Cloud (Bild: Samuel Zeller)

Aber was genau verzögert solche Projekte? Häufig gibt es drei wiederkehrende Muster:

  • Schon seit Jahren sammeln Unternehmen Daten mit einer beeindruckenden Geschwindigkeit. Aber man muss damit auch etwas anfangen können – sprich die Daten speichern, effektiv analysieren und nutzen und den Datenzugang steuern.
  • Der Druck, Innovationen zu liefern, ist enorm. Unternehmen richten ein „Chief Data Office“ oder „Data Science Center of Excellence“ ein, aber es fehlt oftmals am richtigen Modell und umfassenden Konzept für den Unternehmenserfolg.
  • Kleine Erfolge sind erst skalierbar, wenn das Modell in Produktion gehen kann und Unternehmen ihre Unternehmensprozesse anpassen können. Leider ist das selten der Fall, denn Skalieren benötigt Plattformdenken und die passende Technologie.

Deshalb befinden sich viele Unternehmen an einem kritischen Wendepunkt. Sie müssen ad hoc Dateneinsichten liefern und skalieren können, um KI wirklich effizient nutzen zu können und insights-driven zu werden.

Datenplattform ICP for Data – die Daten-Autobahn

IBM lieferte diesen Sommer des Rätsels innovative Lösung. Die neue IBM Cloud Private for Data (ICP for Data) ist eine moderne Datenplattform, entwickelt für die Integrierung von Data Science, Data Engineering und die Entwicklung von Anwendungen. Damit können Unternehmen bisher verborgene Erkenntnisse aus ihren Daten aufdecken. ICP for Data basiert auf IBM Cloud Private und umfasst einen Metadatenkatalog für Unternehmen, sowie Dienstleistungen für Datenzusammenführung und Virtualisierung, Data Warehousing, Datenintegration, Data Science/Machine Learning und Embedded Dashboarding.

Damit lassen sich alle Daten in einem Unternehmen nahtlos verbinden und alle Funktionen werden als Data Micro Services angeboten. Es ist gleichsam eine Autobahn für die Datenrevolution.

Aber dauerhafte Plattformen erfordern sinnvolle, konsistente Innovation und Verfeinerung sowie ein Ökosystem. Und das bietet IBM seit der Einführung von ICP for Data im Mai diesen Jahres.  Es wurden Funktionen wie die Datenmanagement-Unterstützung für MongoDB und EDS Postgres für das Unternehmen sowie die Integration von IBM Data Risk Manager für ganzheitliche Ansichten aller Daten hinzugefügt.

Im Juli wurde eine Version veröffentlicht, die sich an mittelständische Unternehmen richtet und die gleiche Funktionalität zu einem geringeren Preis bietet.

 Fortschritt KI

Nun folgt der nächste Schritt: ICP for Data arbeitet mit Red Hat zusammen, um die Plattform für Red Hat OpenShift, die Open-Source-Container-Anwendungsplattform des Unternehmens, zu zertifizieren. Ziel ist die einfache Integration der umfangreichen Middleware und des Datenmanagements von IBM in OpenShift. So können Kunden ihre Cloud-nativen Workloads nun in der riesigen Landschaft von OpenShift ausführen, die sich über lokale, öffentliche und private Clouds erstreckt.

Gleichzeitig zertifiziert sich HortonWorks, IBM Partner und Hersteller des führenden Hadoop-Vertriebs, auch für OpenShift. Damit lässt sich die Kubernetes-basierte Plattform besser nutzen. Gemeinsam haben wir vor einigen Tagen unsere Zusammenarbeit angekündigt.

Zusätzlich wurde die neue ICP for Data Experiences als kostenlose Testversion veröffentlicht. Diese Lösung leitet Entwickler sowie Data Engineers an, um beispielsweise die richtigen Daten zu sammeln und für Machine Learning aufzubereiten oder Predictive-Analytics-Modelle zu erstellen, um künftige Ergebnisse zu verstehen.

Ein weiteres innovatives Feature für ICP for Data ist die Technologie, mit der Analytics-Abfragen geschrieben werden. Mit Datenbankzugriff von überall, sei es von Servern, Desktops, Mobilgeräten, einem Auto und vielem mehr – als ob man eine einzige Datenbank abfragen würde. Man findet Daten, egal, ob sie sich in On-Premises, in privaten oder öffentlichen Clouds befinden.

Außerdem fördert IBM seit neuestem die StackExchange AI, eine neue Community im Stack Overflow Network. Stack Overflow ermöglicht Gespräche und den Austausch mit mehr als 50 Millionen Entwicklern pro Monat. Damit möchte IBM den Diskurs über KI, maschinelles Lernen und Data Science sowie Data Governance und hybrides Datenmanagement vereinfachen – alles wichtige Sprossen auf der Leiter zur KI. Ziel der Community sind Diskussionen über die neuesten Innovationen und Praktiken rund um KI.

Denn das brauchen Menschen und Unternehmen gerade: einfache, schnelle Unterstützung bei der Nutzung der internen als auch externen Daten – hin zu einem Unternehmen, das Insights aus seinen Daten zieht und Künstliche Intelligenz in die Unternehmensprozesse integriert.

Dies wird mit einer standardisierten Plattform erleichtert, die allen Nutzern – egal ob aus Fachbereichen, Data-Science-Abteilungen oder Entwicklern den richtigen Zugriff auf die Daten gewährt und ihnen die benötigten Werkzeuge bereitstellt.

 

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