Was sind Predictive Networks und wie funktionieren sie?

So funktionieren Predictive Networks

Predictive Networks nutzen einen kontinuierlichen, mehrstufigen Prozess, der Rohdaten in konkret verwertbare Informationen umwandelt und proaktive Maßnahmen ermöglicht. Im Folgenden erläutern wir Schritt für Schritt, wie diese Netzwerke funktionieren:

1. Datenerfassung über sensorische Telemetrie: Predictive Networks beginnen mit der kontinuierlichen Datenerfassung von verschiedenen Netzwerkgeräten, etwa Routern, Switches, Servern und IoT-Endpunkten (Internet of Things). Diese Komponenten erzeugen Telemetriedaten wie Latenz, Durchsatz, Paketverlust und Signalstärke. Darüber hinaus werden Kontextdaten von Umgebungssensoren und Anwendungsebenen, zum Beispiel Benutzerverhalten und Gerätezustand, gesammelt, um ein umfassendes Bild des aktuellen Netzwerkzustands zu erstellen.
2. Aggregation und Vorverarbeitung: Nach der Erfassung werden die Rohdaten in zentralisierten Monitoring Hubs oder Edge-Computing-Knoten zur Vorverarbeitung aggregiert. In diesem Schritt werden Störsignale herausgefiltert, Datensätze normalisiert, Zeitreihen abgeglichen und sensible Daten bei Bedarf anonymisiert. Die Datenvorverarbeitung gewährleistet, dass die in die KI-Pipeline eingehenden Informationen sauber, strukturiert und für die Analyse bereit sind.
3. KI- und ML-Analyse sowie Mustererkennung: Hochentwickelte KI- und ML-Algorithmen analysieren sowohl Verlaufs- als auch Echtzeitdaten aus dem Netzwerk, um Trends, Muster und Anomalien zu identifizieren. Diese Systeme sagen zukünftiges Netzwerkverhalten voraus, unter anderem potenzielle Überlastungspunkte, wahrscheinliche Geräteausfälle oder Verschlechterung der Servicequalität. Dazu nutzen sie statistische und verhaltensbezogene Erkenntnisse, die aus den umfangreichen Datensätzen gewonnen werden.
4. Feedbackschleifen und Modellverfeinerung: Nachdem auf die Vorhersagen reagiert wurde, überwacht das System die Ergebnisse und überträgt diese zurück ins Modell. Korrekte Vorhersagen stärken das Modell, während falsche Vorhersagen ein erneutes Training oder eine Feinabstimmung auslösen. Diese Feedbackschleife macht Predictive Networks mit der Zeit genauer und passt sie autonom an sich ändernde Bedingungen und sich abzeichnende Nutzungsmuster an.
5. Proaktive Entscheidungsfindung: Auf Grundlage von KI-generierten Erkenntnissen führen Predictive Networks automatisierte Maßnahmen durch, die Performance-Probleme verhindern, bevor sie sich auf die Endanwender auswirken. Zu diesen Maßnahmen können die Umleitung des Datenverkehrs auf weniger überlastete Pfade, die Anpassung der Bandbreitenzuweisung, die Änderung der Servicequalität und die Durchführung vorbeugender Wartung (Preventive Maintenance) gehören. Die genannten Aktionen dienen dazu, eine optimale Performance zu gewährleisten.
6. Visualisierung und menschliche Kontrolle: Das System stellt verwertbare Erkenntnisse über visuelle Dashboards bereit, die Anomalien, Trends und empfohlene Maßnahmen hervorheben. Netzwerkbetreiber nutzen diese Tools, um automatisierte Entscheidungen zu überwachen, Parameter anzupassen und gegebenenfalls einzugreifen. Die menschliche Kontrolle sorgt für Transparenz und Nachvollziehbarkeit, während sie gleichzeitig die automatisierten Prozesse ergänzt.
7. Fortlaufende Überwachung und Optimierung: Predictive Networks arbeiten in einem Closed-Loop-System, sammeln kontinuierlich Daten, verfeinern Modelle und führen proaktive Maßnahmen durch. Dieser fortlaufende Zyklus ermöglicht ein selbstoptimierendes Verhalten, wodurch das Netzwerk resilient, effizient und reaktionsfähig bleibt, oft ohne manuelle Eingriffe.

Schlüsseltechnologien für Predictive Networks

Predictive Networks basieren auf einer ausgeklügelten Kombination prädiktiver Technologien, mit denen sie Netzwerkbedingungen in Echtzeit vorhersagen, sich daran anpassen und darauf reagieren können. Nachfolgend stellen wir die Schlüsseltechnologien vor, die Predictive Networks in modernen IT-Infrastrukturen ermöglichen.

KI und ML

KI- und ML-Technologien bilden das Herzstück von Predictive Networks. Diese Technologien analysieren kontinuierlich große Mengen an Daten zur Netzwerk-Performance, darunter Traffic-Muster, Geräteleistung, Benutzerverhalten und Ereignisverläufe.

Indem sie versteckte Trends, Anomalien und Zusammenhänge erkennen, die Menschen oft übersehen, legen KI- und ML-Algorithmen eine Baseline für normales Netzwerkverhalten fest. Auf Grundlage dieser identifizierten Muster werden ausgeklügelte prädiktive Modelle verwendet, um zukünftige Ereignisse mit statistischer Genauigkeit zu prognostizieren und potenzielle Probleme, wie Netzwerk-Downtime, Sicherheitsbedrohungen, Latenzspitzen, Bandbreitensättigung und Geräteausfälle, vorherzusagen.

Dieser Lernprozess ist iterativ, da sich ML-Modelle im Laufe der Zeit kontinuierlich anpassen und verbessern, was zu immer intelligenteren und genaueren Vorhersagen führt. Zu den gängigen ML-Algorithmen, die in Predictive Networks eingesetzt werden, gehören Regressionsanalyse, Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Clustering und Support Vector Machines (SVM).

Big Data Analytics

Predictive Networks stützen sich in hohem Maße auf die leistungsstarken Funktionen von Big Data Analytics, um riesige Datenmengen aus verschiedenen Netzwerkquellen zu sammeln, zu speichern und zu verarbeiten. Dazu gehören Telemetriedaten, beispielsweise Echtzeiteingaben von IoT-Sensoren, die Hardwarebedingungen wie Temperatur und Vibration überwachen. Außerdem beinhaltet das Informationen von Netzwerkgeräten, Anwendungsprotokollen und Key Performance Indicators (KPI), etwa Traffic-Volumen und Latenz.

Um diese Daten effizient zu verwalten, kommen skalierbare Speicher wie Data Lakes oder Data Warehouses zum Einsatz, die Echtzeit-Streaming und Batch Analytics unterstützen. Ein entscheidender Schritt in diesem Prozess ist die Datenvorverarbeitung, bei der Rohdaten bereinigt, transformiert und strukturiert werden, um Anomalien zu beheben, fehlende Werte zu ergänzen und Ausreißer zu entfernen. Dies gewährleistet, dass die Daten korrekt und für den Einsatz in ML-Modellen bereit sind.

Netzwerkautomatisierung und -orchestrierung

Netzwerkautomatisierung und Netzwerkorchestrierung wandeln gewonnene Erkenntnisse in gezielte, proaktive Maßnahmen um. Wenn ein Problem vorhergesehen wird, ermöglicht die Automatisierung eine selbstständige Behebung durch vorbeugende Korrekturmaßnahmen. Zum Beispiel kann das Netzwerk den Datenverkehr automatisch umleiten, Konfigurationen anpassen oder zusätzliche Ressourcen zuweisen. Diese Funktion unterstützt auch die Planung von Proactive Maintenance, die Optimierung der Ressourcennutzung und die Minimierung von Serviceunterbrechungen.

Das automatisierte Konfigurationsmanagement sorgt für geräteübergreifende Konsistenz, indem es Updates bereitstellt, Konfigurationen sichert und schnelle Rollbacks ermöglicht. Zero Touch Provisioning (ZTP) optimiert die Servicebereitstellung und konfiguriert neue Geräte automatisch, sobald sie dem Netzwerk beitreten.

SDN und NFV

Software-defined Networking (SDN) und Network Functions Virtualization (NFV) sind grundlegende Technologien, die die für Predictive Networks erforderliche Flexibilität, Agilität und Programmierbarkeit bieten. SDN entkoppelt die Control Plane, die den Traffic-Fluss steuert, von der Data Plane, die für die Paketweiterleitung zuständig ist. Dank dieser architektonischen Entkopplung kann ein zentraler SDN-Controller das Netzwerk softwaregestützt verwalten, was eine einheitliche Ansicht und dynamische Konfigurationsänderungen in Echtzeit ermöglicht.

Parallel dazu wandelt NFV traditionelle Hardwarekomponenten wie Firewalls, Router und Load Balancer in virtuelle Netzwerkfunktionen um, die auf Standardservern laufen. Durch die Virtualisierung dieser Funktionen verbessert NFV die Skalierbarkeit, Ressourceneffizienz und Bereitstellungsgeschwindigkeit, so dass das Netzwerk besser auf Echtzeitinformationen reagieren kann. SDN orchestriert und steuert diese virtualisierten Services. Somit entsteht eine hochgradig resiliente und anpassungsfähige Infrastruktur, die proaktiv auf vorhergesagte Bedingungen reagieren kann.

Cloud-Infrastruktur und GPU-Beschleunigung

Cloud-Infrastruktur und GPU-Beschleunigung (Graphics Processing Unit) liefern die Computing-Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, die Predictive Networks für fortschrittliche KI und Analytics benötigen. Cloud-Plattformen bieten flexible On-Demand-Ressourcen, die die Datenverarbeitung in Echtzeit und die Bereitstellung umfangreicher Modelle unterstützen. Gleichzeitig ermöglichen GPU-Technologien die parallele Verarbeitung riesiger Datenmengen und beschleunigen so ML-Training und -Inferenz. Zusammen ermöglichen sie es prädiktiven Systemen, schnell zu reagieren, intelligent zu skalieren und nahtlos in verschiedenen Umgebungen zu arbeiten.

Edge Computing und IoT-Integration

Edge Computing und IoT-Integration verbessern Predictive Networks, indem sie eine lokalisierte Verarbeitung mit geringer Latenz in verteilten Umgebungen ermöglichen.

IoT-Sensoren überwachen kontinuierlich die Betriebs- und Umgebungsbedingungen und speisen Daten in Edge-Systeme ein, die diese in Echtzeit analysieren. Dies verbessert die Reaktionsfähigkeit des Netzwerks und reduziert den Bedarf an Cloud-basierten Eingriffen. Die dezentrale Architektur unterstützt eine schnellere Entscheidungsfindung, eine bessere Ressourceneffizienz und eine Echtzeitanpassung an sich ändernde Netzwerkbedingungen.

Digitale Zwillinge

Digitale Zwillinge erstellen virtuelle Nachbildungen physischer Netzwerkumgebungen. Diese hochdetaillierten virtuellen Modelle sind für Netzwerke von Vorteil, da sie kontinuierlich mit Echtzeitdaten aus dem Live-Netzwerk aktualisiert werden und dessen Zustand, Konfiguration und Verhalten widerspiegeln. Diese virtuelle Darstellung dient als leistungsstarkes Werkzeug zur Simulation verschiedener Szenarien und zur Optimierung des Netzwerkverhaltens, ohne das Produktivnetzwerk zu beeinträchtigen. Durch die Möglichkeit von Was-wäre-wenn-Analysen können Netzwerkbetreiber Änderungen testen, die Machbarkeit neuer Services bewerten und Eingriffe in einer risikofreien Umgebung validieren.

In Verbindung mit Echtzeitdaten von Sensoren und KI-basierten Modellen bieten digitale Zwillinge einen umfassenden und dynamischen Überblick über den aktuellen und den prognostizierten künftigen Zustand des Netzwerks. Dies macht sie besonders nützlich, um KI- und ML-Prognosen zu überprüfen sowie proaktive Networking-Eingriffe zur Verbesserung der Netzwerk-Performance zu planen.

Häufige Anwendungsfälle für Predictive Networks

Predictive Networks verändern die Art und Weise, wie Branchen ihre Abläufe verwalten, Störungen vorhersagen und die User Experience verbessern. Im Folgenden sind einige gängige Anwendungsfälle für Predictive Networks aufgeführt:

• Predictive Maintenance: Netzwerke und Infrastrukturgeräte, etwa Switches, Router und IoT-Sensoren, können fortlaufend überwacht werden, um Hardwareausfälle vorherzusagen. Dieses Monitoring umfasst Aspekte wie Temperaturspitzen und Vibrationsanomalien, was eine proaktive Wartung ermöglicht. Anhand der Analyse von Sensordaten aus Netzwerkgeräten können Unternehmen beispielsweise vorhersagen, wann Komponenten wahrscheinlich ausfallen werden, und eine entsprechende Ersatzteilbeschaffung einplanen. Dieser prädiktive Ansatz ermöglicht es Krankenhäusern und anderen kritischen Einrichtungen, Wartungsarbeiten außerhalb der Spitzenzeiten durchzuführen und so das Risiko unerwarteter Downtime zu minimieren.
• Selbstheilung: Mit prädiktiven Systemen lassen sich die Vorteile selbstheilender Netzwerke nutzen. Sie können leistungsschwache Knoten und sich abzeichnende Performance-Probleme vorhersagen und den Traffic automatisch umleiten oder Workloads neu verteilen, um Störungen zu vermeiden. Indem sie Telemetrie- und Verkehrsmuster kontinuierlich analysieren, leiten Predictive Networks Daten um, starten Geräte neu oder passen Konfigurationen in Echtzeit an, wodurch Ausfallzeiten minimiert und manuelle Eingriffe reduziert werden.
• Kapazitätsplanung und Traffic-Management: Predictive Networks nutzen KI und ML, um die Kapazitätsplanung und das Traffic-Management zu verbessern. Auf diese Weise können sie den Netzwerkbedarf prognostizieren und Ressourcen dynamisch in Echtzeit anpassen. So sind sie etwa in der Lage, proaktiv Bandbreite auf priorisierte Dienste umzuverteilen und den Datenverkehr von überlasteten Pfaden umzuleiten, bevor die Leistung beeinträchtigt wird.
• Erkennung von Cyberbedrohungen: Predictive Networks stärken die Cybersicherheit, indem sie ML und Echtzeittelemetrie nutzen, um den Netzwerk-Traffic, das Benutzerverhalten und die Systemprotokolle zu analysieren. Sie erkennen subtile Anomalien, wie ungewöhnliche Zugriffszeiten und Versuche, Daten zu exfiltrieren, bevor herkömmliche Tools reagieren. Durch die Verwendung von Live- und Verlaufsdaten erkennen sie sich entwickelnde Gefahren, wie Zero-Day-Schwachstellen und Insider-Bedrohungen. Dies ermöglicht schnelle Reaktionen und reduziert die Abhängigkeit von signaturbasierter Erkennung.
• Einhaltung von Service Level Agreements (SLA): Predictive Networks spielen eine wichtige Rolle bei der Einhaltung von SLAs. Dazu analysieren sie kontinuierlich Verlaufs- und Echtzeitdaten der Netzwerk-Performance, etwa Uptime, Latenz, Paketverlust und Durchsatz. Diese prädiktiven Erkenntnisse ermöglichen es Netzwerkbetreibern, vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen, bevor die Leistung unter die vereinbarten Schwellenwerte fällt. Beispielsweise können sie den Traffic umleiten, Ressourcen neu zuweisen oder Preventive Maintenance durchführen. Durch den Wechsel von reaktiver Problemlösung zu proaktiven Eingriffen tragen Predictive Networks dazu bei, die Zuverlässigkeit von Services sicherzustellen, Verstöße gegen SLAs und Strafen zu vermeiden sowie die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
• Kontinuität der Gesundheitsversorgung: Im Gesundheitswesen sorgen prädiktive Erkenntnisse dafür, dass das Netzwerk zuverlässig bleibt und wichtige medizinische Geräte und Systeme durchgehend funktionieren. Dieser proaktive Ansatz beim Netzwerkmanagement ist entscheidend, um eine hochwertige Patientenversorgung und den unterbrechungsfreien Betrieb lebenswichtiger Geräte zu gewährleisten.
• Verbessertes Kundenerlebnis im Einzelhandel: Predictive Networks verbessern das Kundenerlebnis (auch Customer Experience genannt) im Einzelhandel, indem sie Reaktionen in Echtzeit und Personalisierung über digitale sowie stationäre Kanäle hinweg ermöglichen. Anhand der Analyse von Mustern im Kaufverhalten, im Lagerbestand und im Netzwerk-Traffic erkennen diese Systeme Nachfragespitzen frühzeitig, optimieren die Bandbreite für ein flüssigeres Surfen und passen Produktempfehlungen sofort individuell an. Ob es darum geht, Verzögerungen beim Bezahlvorgang während Flash Sales zu vermeiden oder die Netzwerkkapazitäten flexibel zu steuern, um stark frequentierte virtuelle Anproben zu unterstützen – Predictive Networks sorgen für ein nahtloses, ansprechendes Erlebnis, das die Erwartungen der Kunden erfüllt, bevor Probleme auftreten.
• Zugang zu Bildung: Predictive Networks verbessern den Zugang zu Bildung, indem sie eine zuverlässige und unterbrechungsfreie Konnektivität für digitale Lernumgebungen gewährleisten. Durch kontinuierliches Monitoring und die Prognose der Netzwerkleistung tragen sie dazu bei, stabile Verbindungen für virtuelle Klassenzimmer, Online-Prüfungen und kollaborative Plattformen aufrechtzuerhalten. Dieses proaktive Management reduziert die Latenz, verhindert Ausfälle und unterstützt hochwertiges Streaming, wovon sowohl Schüler als auch Lehrer profitieren.

Business Impact und Return on Investment von Predictive Networks

Predictive Networks verändern Geschäftsabläufe rasch, indem sie die Zuverlässigkeit, Leistung und operative Effizienz verbessern. Laut dem Bericht 2024 Global Networking Trends von Cisco planen 60 Prozent der IT-Verantwortlichen, innerhalb der nächsten zwei Jahre eine KI-gestützte Predictive-Network-Automatisierung in allen Netzwerkbereichen zu implementieren. Das zeigt einen deutlichen Wandel hin zu einem intelligenteren und proaktiveren Infrastrukturmanagement.

Im Folgenden finden Sie einige bewährte Ansätze, wie Predictive Networks Unternehmen beim Wachstum helfen:

• Einsparungen bei den Betriebskosten: Predictive Maintenance und Ressourcenoptimierung können zu erheblichen Kosteneinsparungen führen. Sie reduzieren den Bedarf an außerplanmäßigen Reparaturen und minimieren die Verschwendung von Ressourcen.
• Reduzierte Downtime: Dank der Vorhersage potenzieller Ausfälle in der Netzwerkinfrastruktur oder bei vernetzten Geräten, wie Servern, Sensoren und Industriemaschinen, können Unternehmen Proactive Maintenance planen und so ungeplante Ausfälle und die damit verbundenen Kosten reduzieren.
• Verbesserte User Experience: Durch die fortlaufende Analyse von Traffic-Mustern und Benutzerverhalten sagen Predictive Networks Überlastungen voraus, passen die Bandbreite an und verhindern Serviceunterbrechungen, ehe sie auftreten. Diese proaktive Optimierung führt zu schnelleren Ladezeiten, unterbrechungsfreiem Zugriff auf Apps und Services sowie einer stärker personalisierten User Experience, was insgesamt zu einer höheren Benutzerzufriedenheit und -bindung beiträgt.
• Wettbewerbsvorteil: Aufgrund der frühzeitigen Erkennung von Trends und Anomalien können sich Unternehmen schneller anpassen als Wettbewerber, die sich noch auf reaktive Modelle verlassen.
• Personalisierte Erfahrungen: In kundenorientierten Branchen analysieren Predictive Networks das Benutzerverhalten, um Bedürfnisse und Vorlieben zu antizipieren. Dadurch ermöglichen sie eine personalisierte Servicebereitstellung und verbessern das Kundenengagement.
• Verbesserte Kundenbindung: Predictive Networks steigern die Servicequalität und minimieren Störungen, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und einer geringeren Kundenabwanderung führt. Dies trägt zu höheren Umsätzen bei.

Hürden und Schlüsselfaktoren bei der Implementierung von Predictive Networks

Predictive Networks bieten transformatives Potenzial, bringen jedoch auch die folgenden Herausforderungen und strategischen Überlegungen mit sich:

• Datenqualität: Prädiktive Modelle sind auf saubere, konsistente und umfassende Daten angewiesen. Netzwerkdaten sind jedoch oft über verschiedene, voneinander unabhängige Systeme verteilt, so dass sie sich nur schwer erfassen, integrieren und in ein einheitliches Format bringen lassen. Unvollständige oder isolierte Datensätze können zu ungenauen Prognosen und fehlerhaften Entscheidungen führen. Darüber hinaus stellen das Volumen, die Geschwindigkeit und die zahlreichen unterschiedlichen Echtzeittelemetriedaten Herausforderungen für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse dar.
• Vorabinvestitionen: Obwohl Predictive Networks langfristig einen erheblichen Mehrwert bieten, können die Vorabinvestitionen für einige Unternehmen eine Hürde darstellen und den gesamten Return on Investment (ROI) beeinträchtigen. Die Bereitstellung dieser Systeme erfordert oft kostspielige Infrastruktur-Upgrades, die Integration von KI- und ML-Plattformen sowie die Einstellung oder Schulung von Fachpersonal. Darüber hinaus müssen Operations-Teams unter Umständen Workflows umgestalten und sich an neue Prozesse anpassen, was Übergangskosten und potenzielle Störungen bedeuten kann.
• Legacy-Systeme: Viele Unternehmen arbeiten mit einer Mischung aus modernen und älteren Netzwerkgeräten und Managementsystemen, denen möglicherweise APIs oder standardisierte Protokolle für die Datenextraktion und -integration fehlen. Dies sind erhebliche Herausforderungen bei der Implementierung von Predictive Networks. Beispielsweise kann die Integration neuer Predictive-Analytics-Plattformen in bestehende IT- und Netzwerk-Operations-Tools komplex und zeitaufwendig sein. Häufig sind individuelle Anpassungen notwendig, um Kompatibilität und Datenfluss zu gewährleisten.
• Qualifikationslücke und Anpassung der Belegschaft: Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, Fachkräfte mit dem erforderlichen Netzwerk-Know-how sowie Kenntnissen in Data Science und Machine Learning für Predictive Networks zu finden. Dieser Fachkräftemangel erfordert erhebliche Investitionen in die Schulung des vorhandenen Personals, während gleichzeitig der Widerstand von IT-Teams bewältigt werden muss, die an traditionelle reaktive Ansätze gewöhnt sind.
• Ethische und rechtliche Aspekte: Für Unternehmen bleibt es eine Herausforderung, faire Ergebnisse sicherzustellen und Verzerrungen in prädiktiven Modellen zu vermeiden. Prädiktive Modelle können unbeabsichtigt Verzerrungen aus den Trainingsdaten übernehmen, was möglicherweise zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führt.

Was bei der Implementierung von Predictive Networks zu beachten ist

Wenn Unternehmen vorhaben, Predictive-Network-Technologie zu implementieren, sollten sie die folgenden Strategien berücksichtigen:

• Klare Ziele und Vorgaben: Unternehmen sollten konkrete Ziele festlegen, zum Beispiel die Reduzierung von Downtime oder die Optimierung von Betrieb und Ressourcenzuweisung. Diese Ziele dienen als Leitfaden für die Modellentwicklung und gewährleisten die Übereinstimmung mit den geschäftlichen Prioritäten. Um den Nutzen nachzuweisen und den Einsatz zu steuern, kommt es vor allem darauf an, klare KPIs und Erfolgsmetriken zu definieren, mit denen man die Leistung messen, den Fortschritt verfolgen und laufende Investitionen rechtfertigen kann.
• Skalierbarkeit: Unternehmen sollten darauf achten, dass sich Predictive Networks entsprechend den wachsenden Anforderungen skalieren und nahtlos in die bestehende Infrastruktur integrieren lassen, ohne dass grundlegende Umstellungen erforderlich werden.
• Kontinuierliches Lernen: Prädiktive Systeme müssen sich an veränderte Muster anpassen. Unternehmen sollten automatisierte Retraining-Prozesse und ein umfassendes Performance Monitoring einführen, um Genauigkeit und Relevanz zu gewährleisten.
• Benutzerfreundliche Schnittstellen: Die Akzeptanz steigt, wenn die Tools intuitiv zu bedienen sind. Unternehmen sollten Schnittstellen priorisieren, die sich nahtlos in bestehende Workflows integrieren lassen, um die Nutzung zu fördern.
• Auswahl des Anbieters: Es empfiehlt sich, Netzwerkanbieter zu wählen, deren Plattformen mit den jeweiligen Unternehmenszielen übereinstimmen – und die zugleich zuverlässigen Support sowie branchengerechte Anpassungen ermöglichen.