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Aufbau eines datengestützten Unternehmens mit erweiterten Data Analytics

Unternehmen sind zunehmend darauf angewiesen, die in IT-Systemen gespeicherten Daten freizugeben, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie sie besser mit Kunden in Kontakt treten, Innovationen vorantreiben und ihre Effizienz optimieren können.

Technologien wie Cloud, Mobile und das Internet der Dinge erzeugen riesige Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten. Viele Unternehmen werden aber immer noch von Datensilos ausgebremst. Der Aufbau eines datengestützten Unternehmens ist abhängig von der Entwicklung von Analysekompetenzen. Diese ermöglichen es, Daten in wertvolle Informationen umzuwandeln und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.

„Daten sind das neue Öl. Für sich allein sind Daten langweilig. Aber durch das, was man mit ihnen machen kann, werden sie interessant“, erklärt Dr. Heiner Genzken von Intel. Indem sie erweiterte Analysefunktionen für Daten anwenden, beginnen Unternehmen gerade erst, ihr Potenzial zu verstehen.

Größenvorteile ermöglichen KI
Künstliche Intelligenz (KI) erregt zunehmend Aufmerksamkeit, da Fortschritte in der Prozessortechnologie und konsequente Größenvorteile bedeuten, dass KI nicht mehr nur auf Hochleistungs-Computerumgebungen beschränkt ist.

Dabei ist KI an sich nichts Neues, wie Genzken betont: „Vor dreißig Jahren schuf ich ein neuronales Netzwerk, das zwischen einem Kapital A und einem Kapital B unterscheiden konnte, was damals als Erfolg galt.“

Heute beobachten wir eine rasante Weiterentwicklung der Möglichkeiten, etwa mit die skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren, die Unternehmen die Analyse von Datensätzen erleichtern.

„Alles, was möglich ist, wird zur Verfügung gestellt werden. Durch die heutige Rechenleistung ist KI erschwinglich geworden, sodass Echtzeitanalysen für ein relativ kleines Budget möglich sind. Was vor 30 Jahren noch nicht umsetzbar war, ist heute Realität: Mit der Echtzeit-Videoanalyse können Daten berechnet und bewegte Bilder erkannt werden. Die Möglichkeiten auf einer gegebenen IT-Infrastruktur mit Intel® Prozessoren sind riesig“, sagt Genzken.

Die datengestützte digitale Transformation verändert die Art und Weise, in der Unternehmen ihre Geschäfte tätigen, wobei Datenanalysen und KI-Tools Innovationen branchenübergreifend vorantreiben.

Genzken zeigt auf, wie die Automobilindustrie KI für autonomes Fahren einsetzt, während sie im Gesundheitswesen eine Echtzeitanalyse des Gesundheitszustands von Patienten ermöglicht.

„Die Haut einer Person kann mithilfe von KI in Nanosekunden oder Echtzeit gescannt werden. So erhalten Patienten auf kosteneffektive Weise eine ihrem Genom entsprechende Therapie“, sagt er.

Einige Wirtschaftszweige entwickeln sich jedoch schneller weiter als andere.

„Manche Branchen haben noch nicht alles implementiert, was möglich wäre. Das liegt an einer Reihe von Faktoren, darunter alten Infrastrukturen, Regeln, Vorschriften und Kosten“, erläutert Genzken.

Im Gesundheitswesen beispielsweise werden immer noch papierbasierte Prozesse verwendet. Das bedeutet, dass andere Personen die notierten Daten aufgreifen und lesen müssen, und Informationen in einem System stecken bleiben. Dies kann zu der Öffentlichkeit bereits bekannten Problemen führen, wie etwa, dass eine Unfall- und Notaufnahme nicht weiß, dass freie Betten für Patienten verfügbar sind.

„Es gibt keinen Echtzeit-Informationsaustausch von einer Abteilung zur anderen, und das ist ein weltweites Phänomen“, so Genzken.

Zwei zentrale Herausforderungen
Das Freischalten wertvoller Informationen und die beschleunigte Bereitstellung von Datenanalysen sind zwei zentrale Herausforderungen, die Unternehmen bewältigen müssen, um Engpässe zu beheben. Zu verstehen, wo Sie bezüglich Ihrer Analysekapazitäten stehen, ist der erste Schritt, gefolgt von der Auseinandersetzung mit Geschäftstreibern und Transformationsergebnissen.

Bestehende Praktiken und Infrastrukturen müssen berücksichtigt und Grundlagen geschaffen werden. Das Ziel ist keine Transformation über Nacht, sondern eine erfolgreiche Etablierung von Analysekapazitäten. Die Bausteine müssen mit einer datenzentrierten Basisarchitektur gelegt werden, während das Unternehmen und die IT gemeinsam an der Geschäftstransformation arbeiten müssen.

Analyst IDC prognostiziert, dass bis 2020 40% der Nettoinvestitionen von Unternehmen in Analytik in prädiktive und präskriptive Analysen erfolgen. Für viele Organisationen liegt das jedoch in weiter Ferne.

Daten zu verstehen ist unerlässlich, bevor man den Sprung zur KI wagt. „Die drei Bereiche Menschen, Tools und Infrastruktur müssen ganzheitlich betrachtet werden, da alle Teile miteinander verbunden sind“, erklärt Genzken.

„Um aus Daten Werte zu extrahieren, muss es ein Zusammenspiel aus allen drei Bereichen geben. Die Ideen, was mit Daten zu tun ist, kommen von Menschen, während Tools dabei helfen, diese Ideen zu verwirklichen. Unternehmen müssen die richtigen Tools auswählen, um Veränderungen und Transformationen zu initiieren. KI ist ein Tool, aber Tools basieren auf einer Infrastruktur“, sagt er.

Das bedeutet, dass alte Infrastrukturen weiterhin eine Rolle spielen werden.

„Alte Infrastrukturen sind nun einmal vorhanden. Wenn sie missionskritisch sind, müssen sie als Teil der neuen Infrastruktur fortbestehen. Wenn sie nicht unbedingt benötigt werden, kann es jedoch besser sein, sie aufzugeben. Diese Entscheidungen werden von Menschen getroffen“, sagt Genzken.

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KI und Sicherheit
KI ist auch für die Weiterentwicklung der Sicherheit von zentraler Bedeutung. Sie wird verwendet, um Hacks und Verstöße zu erkennen, indem ungewöhnliche Verhaltensweisen im Netzwerkverkehr analysiert werden.

„Über 50 Prozent der Hacks oder Sicherheitsverstöße werden intern begangen. Mit erweiterten Datenanalysen können wir Hacks jedoch in Echtzeit ermitteln“, sagt Genzken.

Auch Branchen, die traditionell nicht als erkenntnisgestützt gelten, nutzen KI. Zum Beispiel verwenden Unternehmen in der Landwirtschaft KI für Innovationszwecke.

„Das Kerngeschäft hat sich nicht verändert. Heutige Sämaschinen sind aber keine dummen mechanischen Systeme mehr. Sie sind hochintelligente Roboter, die den Boden in Echtzeit analysieren“, erklärt Genzken.

Obwohl es keine Transformation über Nacht geben wird und erweiterte Datenanalysen eine kontinuierliche Entwicklung darstellen, ist es eine gute Idee, zu schauen, was möglich ist. Unternehmen sollten sicherstellen, dass Prozesse, IT-Infrastruktur und Kultur für zukünftige Innovationen und Erfolge datengestützt ausgerichtet sind.

Wenn Sie herausfinden möchten, wie Big-Data-Analysen Ihrem Unternehmen dabei helfen können, den Wert von Informationen freizusetzen, besuchen Sie uns auf
www.intel.de/analytics

Erfahren Sie mehr über:
die skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren:
https://www.intel.de/content/www/de/de/processors/xeon/scalable/xeon-scalable-platform.html

Intel® Select Lösungen:
https://www.intel.de/content/www/de/de/architecture-and-technology/intel-select-solutions-overview.html

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