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Was kommt nach dem Zeitalter großer Datenmengen?

Technologie-Prognosen für 2019

| Redakteur: Lisa Jasmin Nieberle

Zu Golombeks Technologie-Trends zählen unter anderem ML mit Python, Self Service BI und Containerisierung in der Hybrid Cloud.
Zu Golombeks Technologie-Trends zählen unter anderem ML mit Python, Self Service BI und Containerisierung in der Hybrid Cloud. (Bild: ©Maksym Yemelyanov - stock.adobe.com)

Der Einsatz von Daten im Unternehmen hat sich verändert. Sie werden mehr und mehr zum Kriterium eines erfolgreichen Business. Mathias Golombek, CTO von Exasol, gibt mit seinen Business Technology Prognosen Einblick, was nach dem Zeitalter großer Datenmengen kommt.

Daten sind und bleiben essenziell – nur hat sich Mathias Golombek, CTO von Exasol, zufolge unsere Blickweise verändert. So spricht man heute nicht mehr von Big Data, sondern nur noch von Daten. Und Unternehmen überlegen, wie sie diese intelligent einsetzen können, um entweder zu wachsen oder Kosten zu senken. Jetzt, da wir also wirklich im Zeitalter großer Datenmengen angekommen sind, was kommt als Nächstes?

Für Golombek sind das die Top 10 Business-Technologie-Trends für 2019:

Mathias Golombek, CTO von Exasol
Mathias Golombek, CTO von Exasol (Bild: Exasol)

  • 1. Maschinelles Lernen (ML) mit Python als Spitzenreiter: Das Ziel vieler Unternehmen ist, dass Daten für sie arbeiten. Deswegen beschäftigen sie sich intensiv mit ML und investieren zunehmend in diesen Bereich. Laut einer Studie von Deloitte erhöhen 57 Prozent der Unternehmen ihre Budgets für Technologie rund um ML. Golombek prognostiziert, dass die erfolgreichsten Unternehmen diejenigen sein werden, die in Technologie und entsprechende Fachkräfte investieren. Als führende Programmiersprache für Maschinelles Lernen soll sich Python durchsetzen. Auch sollen sich Python-basierte Technologien, wie Deep Learning Library Tensor Flow, weiter verbreiten.
  • 2. Zunahme der Datenzentriertheit: In diesem Jahr hatten DSGVO-Projekte Vorrang vor Data-Analytics-Initiativen. Unternehmen müssen heute genau verstehen, welche Daten sie haben, wo sie liegen und wie sie diese schnell finden. Ansonsten drohen hohe Bußgelder und Vertrauensverlust der Verbraucher.
  • 3. Data Science und Business Intelligence wachsen zusammen: Aktuell beschäftigen große Unternehmen getrennte Teams für Standard Business Intelligence (Data Warehouses, Dashboards, Reports, SQL) und Data Science (Statistical Models, R/Python). Da die Anwendungen dieser Technologien zusammenwachsen, werden laut Golombek 2019 viele Unternehmen ihre Data-Science- und Business-Intelligence-Praktiken zusammenführen und einen zentralisierten Zugriff auf Unternehmensdaten ermöglichen. C-Level-Manager können dank der Zusammenführung visuelle BI-Tools nutzen. So sind sie in der Lage, Berichte selbst anzufertigen und zu verwalten. Data Scientists können dank eines zentralen Datenspeichers mit integrierten Skriptsprachen auf statistische Modelle setzen.
  • 4. Self Service BI wird wichtiger: Aktuell läuft Business Intelligence Reporting außerhalb der C-Levels eher auf Ad-hoc-Basis. So müssen Abteilungsleiter Berichte entweder von Analytics-Verantwortlichen anfordern oder sie erhalten Berichte auf monatlicher Basis. Bei Führungskräften hingegen soll der Einsatz von Business Intelligence Dashboards dank des stärkeren Einsatzes von Datenanalysten im Unternehmen zunehmen. BI ermöglicht ein aktuelles, individuelles Reporting über wichtige Geschäftskennzahlen. In Zukunft soll Business Intelligence Reporting zum Self Service werden, sodass alle Mitarbeiter über die neuesten und für sie relevanten Zahlen verfügen. Dafür sollen benutzerfreundliche Tools sorgen, die auf performanten Analyse-Datenbanken basieren. Gestützt werden diese Prognosen von Gartner-Untersuchungen, die besagen, dass Datenanalyse nach wie vor der größte Bereich der IT- und Geschäftsinvestitionen ist.
  • 5. Datenkompetenz weiterhin gefragt: Laut des jährlichen Skill-Reports von LinkedIn waren in diesem Jahr Cloud-Computing-Kenntnisse am gefragtesten, gefolgt von Statistik- und Data-Mining-Kenntnissen. Das überrascht nicht: Unternehmen arbeiten intensiv an der digitalen Transformation. Mit Blick auf den anhaltenden Fachkräftemanagel wird sich daran laut Golombek auch 2019 nichts ändern.
  • 6. Hyperscale-Rechenzentren und Public Cloud: Rechenzentren haben sich durch Hyperscale Computing weiterentwickelt. Gleichzeitig verharren aber die Legacy-Systeme von Unternehmen in einer unflexiblen Infrastruktur, da viele Workloads in die Cloud migriert werden. Rechenzentren werden zunehmend zu großen Hyperscale-Cloud-Rechenzentren zusammengefasst, sodass Legacy-Systeme in die Cloud verlagert werden müssen. Exasol geht deshalb davon aus, dass Unternehmen zunehmend auf diese Hyperscale-Rechenzentren setzen werden. Beim Public-Cloud-Markt gibt es drei große Gewinner: Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud Platform. In China hingegen bleibt Alibaba stark, so der CTO.
  • 7. Innovationen mit Distributed-Ledger-Technologie: Blockchain – oder Distributed-Ledger-Technologie – ist zweifelsohne einer der meist verwendeten Begriffe im Jahr 2018. Golombek prognostiziert, dass Token-Anwendungen, insbesondere dezentrale Anwendungen (dApps), die auf Plattformen wie Ethereum laufen, viel Potenzial bergen. 2019 sollen dann reale Anwendungen verknüpft werden.
  • 8. Containerisierung in der Hybrid Cloud: Workloads, die einfach in die Cloud migriert werden können, wurden bereits verschoben. Übrig bleiben Legacy-Systeme, die sich aufgrund technischer Herausforderungen schwierig in einer modernen Cloud-Umgebung ausführen lassen. Eine mögliche Lösung soll die Containerisierung bieten, wobei Anwendungen in isolierten Cloud-basierten Umgebungen ausgeführt werden, die auf Betriebssystemebene virtualisiert werden. Diese Container sind so konzipiert, dass sie zur bisherigen Legacy-Umgebung passen. So werden technische Herausforderungen und das Neuschreiben von Anwendungen minimiert. 2019 soll diese Migration von Legacy Workloads in Container zunehmend stattfinden. Der IBM/Red Hat-Deal dieses Jahr kann als wichtiger strategischer Schritt von IBM zur Eroberung des Marktes gesehen werden.
  • 9. Hin zur „Servitization“: Ein neues Wort für ein neues Konzept: Hersteller bezeichnen den Verkauf einer Servicekomponente zusammen mit einem Produkt als Servizitation. Statt nur eine Investition zu tätigen, kaufen Kunden eine Mehrwertdienstkomponente ein, die unter anderem durch IoT-Geräte ermöglicht wird. 2019 soll der Aufstieg innovativer Startups und die Servizitation etablierter Unternehmen anhalten und große Datenmengen erzeugen.
  • 10. Verarbeitung natürlicher Sprache im Business Workplace: Amazon Echo, Google Home und Apple Homepods sind mit ihren Sprachassistenten in unser Zuhause eingezogen. Bisher haben diese Geräte noch nicht viel Einfluss auf das Business genommen. 2019 werden Sprachassistenten aber auch in Nischen-Business-Szenarien eingesetzt, so Golombek. Außerdem sollen vernetzte Assistenten an E-Mails, CRM-Systeme und Tagebücher angebunden werden.
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