Big Data und Machine Learning als Service Die Wolkenpioniere

„The unbelievable Machine Company“ baut keine „unglaublichen Maschinen“. Was als Berliner Startup begann, ist mittlerweile ein etablierter Cloud-Anbieter, der auch in Richtung Big Data und Machine Learning expandiert.

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The unbelievable MachineCompany GmbH

In der Startup-Phase gehörte „The unbelievable Machine Company“ zu den ersten Firmen, die in Deutschland Cloud Computing anboten. Früh wagte sich *um (so die Kurzform) auch ins Big Data-Gebiet vor und ist nun auch in den ­Bereich Machine Learning vorgestoßen. Das Portfolio als Full-Service-Dienstleister für dedizierte Hosting- und Cloud-Services in Verbindung mit Big Data-­Anwendungen sichert dem Managed Service Provider aus Berlin eine Vorreiterstellung am IT-Markt.

m Markt für Managed-Cloud-Services hat sich *um als Komplettanbieter positioniert, der die gesamte Wertschöpfungskette von Beratung und Konzeption über Implementierung und Migration bis zu Betrieb und 24/7-Service bietet. Ravin Mehta, Gründer und CEO, bezeichnet diese „ganzheitliche Herangehensweise“ als Prozess „von der Idee bis zum Kabel“. Dabei liefere man keine Standardlösungen, sondern biete eine individuelle Kundenbetreuung mit maßgeschneiderten Dienstleistungen, individuellen Services und persönlicher Betreuung. Die Möglichkeiten, die Cloud Computing bietet, sind vielfältig, unübersichtlich und schwer durchschaubar. Um das Passende zu finden, besteht bei vielen Firmen ­Beratungsbedarf. Als Cloud-Spezialist sieht sich *um in der Rolle eines Guides, der durch den Wolken-Dschungel lotst. Längst werden keine reinen Private- oder Public-Cloud-Lösungen mehr eingesetzt, sondern Hybrid-Cloud-Anwendungen als Kombinationen aus beiden.

Erster MSP für AWS und Azure

Den Multi-Cloud-Lösungen gehört nach Einschätzung von Mehta die Zukunft. Deswegen hat die Company Ende letzten Jahres das Portfolio erweitert und als erster deutscher IT-Dienstleister Managed Ser­vices für die Public-Cloud-Plattformen Amazon Web Services (AWS) und Microsoft Azure aus einer Hand angeboten. Die Platzhirsche für Public Cloud-Ange­bote, Amazon und Microsoft, offerieren jeweils über 60 Dienste, aber keine Managed Services. Um Firmen die Auswahl der für sie besten Produkte zu erleichtern, wurden Partnerprogramme ins Leben gerufen, an denen sich auch *um beteiligt hat. Laut Marketing Manager Lukas Große Klönne ist man ins Fast-Track-Programm von AWS aufgenommen worden und erstrebt für 2017 die Stufe „Managed Service Provider“. Bei Azure ist das Unternehmen als „Cloud Solution Provider“ zertifiziert.

Rund 100 Projekte stemmten „die Maschinisten“ in den knapp zehn Jahren ihres Bestehens. Mit der Selbstsicherheit aus diesem Erfahrungspool sprechen sie vor allem große Firmen an. Zu den Kunden gehören mittelständische Firmen ebenso wie DAX-notierte Unternehmen. So wurden Projekte für Audi, Metro, Deutsche Post, taz, myToys und Nugg.ad realisiert. Gehostet werden die Daten in der eigenen *um-Cloud in Hochsicherheitsrechenzentren unter anderem von e-Shelter in Berlin und Frankfurt/ Main.

Cloud und Big Data als Tor für die Industrie 4.0

Während Cloud Computing inzwischen fester Bestandteil im deutschen Wirtschaftsleben ist, besteht bei Big Data Nachhol­bedarf. Beide zusammen sind das Tor zur Industrie 4.0 mit Themen wie Internet of Things, Machine und Deep Learning oder Künstliche Intelligenz. Laut Klaas Wilhelm Bollhoefer, Chief Data Scientist von *um, sei die Notwendigkeit, sich mit Big Data anzufreunden, in den meisten Unternehmen angekommen. IT-Experten bestätigen, dass man in der deutschen Wirtschaft das Potenzial erkannt hat, das Big Data für Geschäftsprozesse bietet und den Wettbewerbsvorteil daraus. Allerdings wird die oft eindimensionale Fokussierung auf technische Aspekte mit reinem Algorithmen- und Analysedenken bemängelt.

Bei Big Data-Themen verzeichnet der Berliner MSP eine verstärkte Nachfrage und setzt dabei auf höherer Ebene an. Statt einer technischen Herangehensweise propagiert man eine „strategische Digitalisierung“. „Data Thinking“ nennt Bollhoefer das, was jenseits der Daten- und Technologiethemen angesiedelt ist und grundlegend neue Denk- und Handlungsmuster auf der Führungsebene erfordert. Bei vielen Firmen lasse sich angesichts der „disruptiven“ Veränderungen in Zeiten größter Komplexität ein ungeheurer Druck feststellen, sich „digital zu transformieren“. Um Kunden die Orientierungslosigkeit zu nehmen und die Anforderungen als Chance zu sehen, hat *um das „Data Leadership Process Model“ entwickelt – ein Navigationsinstrument, das durch den Prozess des Denkens, Planens und Umsetzens erfolgreicher Data-Projekte führt.

Der nächste logische Schritt

Machine Learning ist nach Big Data und Cloud der nächste logische Schritt für die Berliner Company. Allgemein werden damit Lernprozesse künstlicher Systeme auf Basis von Erfahrung, Vergleich und Verallgemeinerung bezeichnet, beispielsweise Aktienmarkt-Analysen, Sprach- und Text­erkennung, autonomes Fahren, Betrugs­erkennung bei Kreditkartenkäufen, Callsysteme oder digitale Assistenten. Dazu zählt auch das weite Feld differenzierter Produktempfehlungen, in dem *um mit Porsche Austria aktuell ein Projekt entwickelt, das Präferenzen der Kunden beim Autokauf auslotet und zielgenaue Vorschläge macht. Für die Gebrauchtwagen-Plattform „weltauto.at“ wurde eine Applikation geschaffen, mit der Anwender ihr Wunschfahrzeug spielerisch ohne vorherige Suche finden sollen. Für die Industrie 4.0 stellt Machine Learning eine der Grundlagen für Predictive Maintenance dar, also Verfahren, mit denen Ausfälle von Maschinen im Vorfeld verhindert werden.

Wohin die Reise geht, zeigt eine „Studie über Machine Learning im Unternehmens­einsatz“, die The unbelievable Machine jüngst in Kooperation mit Crisp Research und Hewlett Packard Enterprise (HPE) ­erstellte. Derzufolge werden künstliche ­Intelligenz und lernende Maschinen in nächster Zukunft flächendeckend zum Einsatz kommen und sind kritische Wettbewerbsfaktoren. Rund zwei Drittel der Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz befassten sich schon jetzt aktiv mit diesen Technologien. Das Fazit der Erhebung dürfte auch für *um dazu beitragen, die Marktposition zu sichern: „Machine Learning wird zum digitalen Mainstream!“

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