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Data Warehouse-Lösungen kommen an Grenzen

Steigende Datenflut lässt Unternehmen auf skalierungsfähige Lösungen zur Datenverarbeitung setzen
Mit dem Aufstieg von Public Cloud-Lösungen hat auch der damit verbundene Bedarf an Data Analytics-Services erheblich zugenommen

Kunden haben in Form von digitalen Services und Produkten jederzeit und überall Zugang zu Informationen und können daher flexibler denn je Kaufentscheidungen treffen. Unternehmen stellt das vor neue Herausforderungen, denn die Nähe zum Kunden und insbesondere die Analyse von Kundendaten werden damit erfolgskritisch. Steigende Datenvolumina sind die logische Konsequenz und dieser Trend wird durch Social Media sowie besonders durch das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) verstärkt und führt zu einer wahren Datenflut in Unternehmen. Diese wenden sich deshalb skalierungsfähigen Lösungen zur Datenverarbeitung zu, zumal klassische Data Warehouse-Lösungen angesichts des Datenvolumens und der Datenvarianz an ihre Grenzen stoßen.

Dies meldet der neue "ISG Provider Lens – Data Analytics Services & Solutions Germany 2019/2020" von ISG Information Services Group (ISG), ein Marktforschungs- und Beratungsunternehmen im Technologie-Segment. Neben dem Markt für Data Engineering Services untersuchte die ISG-Studie fünf weitere Marktsegmente mit insgesamt über 50 Anbietern in Deutschland.

"Die Optimierung des Datenmanagements ist in Unternehmen derzeit ein Top-Thema", sagt Johanna von Geyr, Partner bei der ISG Information Services Group DACH. "Vor allem die zunehmende Integration von Daten und Geschäftsprozessen zum Beispiel im Engineering-Umfeld erfordern neue Wege der Datenverwaltung und -verarbeitung. Autonomous Driving oder Digital Twin sind prominente Beispiele. Zudem haben es Unternehmen wegen ihrer Social-Media-Interaktionen sowie durch IoT-Sensoren mit immer größeren Mengen an unstrukturierten Daten zu tun."

Data Analytics-Verantwortliche erkennen den ISG-Analysten zufolge deshalb mehr und mehr die Wichtigkeit einzelner Komponenten wie beispielweise das Data Engineering. Durch diese Fokussierung sollen heutige und auch zukünftige Anforderungen an den Technology Stack sichergestellt werden. Vor allem müsse die Dateninfrastruktur gut skalierbar sein. Denn es sei zu erwarten, dass die riesigen Datenmengen aus verschiedensten Quellen weiter anwachsen.

"Datenarchitekturen müssen zugleich flexibel sein. Denn Unternehmen benötigen heute oft den Zugriff über weit verteilte Geographien und Geräte", ergänzt von Geyr. "Das reicht vom Tablet des Vertriebsmitarbeiters bis zur Überwachungskonsole in der Fabrik."

Der "ISG Provider Lens – Data Analytics Services & Solutions Germany 2019/2020" untersuchte im Marktsegment "Data Engineering Services" die Fähigkeiten von 21 Providern. Aktuelle Leader in diesem Markt sind Alexander Thamm, Atos, Capgemini, DXC Technology, IBM, Infosys und um (Orange).

Self Service Analytics & BI Platforms as a Service
Die Transformation von Business Intelligence (BI) hin zu Self Service Analytics ist in vollem Gang. Angebot und Nachfrage nach diesen weitgehend selbsterklärenden Analyse-Dashboards haben in den vergangenen zwölf Monaten stark zugenommen. Die ISG-Analysten sehen dabei jene Anbieter vorne, deren Lösungen sich trotz zahlreicher Funktionen einfach bedienen lassen und Zugang zu einer möglichst breiten Anzahl verschiedenster Datenquellen ermöglichen. Diese Plattformen beziehen Unternehmen mittlerweile vorrangig als Software as a Service (SaaS). Datensicherheit und Datenschutz sind dabei wichtige Auswahlkriterien, ebenso die Fähigkeit der Anbieter, SaaS-Lösungen isoliert aus einer Cloud in Deutschland heraus bereitzustellen. Den hohen Erwartungen der Kunden an Echtzeitanalyse- und Prognosefähigkeit begegnen die Anbieter vor allem durch ausgeklügelte Algorithmen und Automatisierung.

Industrial Analytics & Automation Platforms
Bei Industrial Analytics in der Fertigungsindustrie verzeichnet die ISG-Studie einen Trend zur Automatisierung des Datenaustauschs, basierend auf neuen Technologien wie Kobotik, Künstliche Intelligenz (KI), cyberphysikalische Systeme, Cloud Computing, Industrial Internet of Things (IIoT) und Sensorik. Diese Technologien optimieren derzeit vor allem die Lieferketten der Unternehmen und erzielen dabei bahnbrechende Effizienzgewinne. Bei der Integration von Industrial Analytics in ihre bestehenden Produktionsanlagen sind Fertigungsunternehmen mittlerweile zu einem pragmatischen Vorgehen übergegangen. Die meisten entwerfen keine umfassenden Industrie 4.0-Strategien auf dem Reißbrett mehr. Stattdessen erproben sie neue Technologien in einzelnen Anwendungsfällen, um so die Chancen und den Mehrwert für das Unternehmen auszuloten.

Analytics Reporting Solutions
Da Fachbereiche zunehmend datenbasiert agieren, benötigen sie leicht verständliche visualisierte Daten. Zunehmend erwarten sie auch einedirekte Einbindung dieser Visualisierungen in weitere Fachanwendungen und -portale. Die ISG-Studie stellte fest, dass Kunden bei diesen Reporting-Lösungen zunehmend auch Bots akzeptieren und nachfragen. Denn mit ihrer Hilfe können sie Berichte eigenständig erstellen. Zudem sind sie über Chatbots in der Lage, die Punkte für die Datenerhebung schnell und ohne Technologiekenntnisse zu erweitern.

Data Science Services
Die Rollen und Verantwortlichkeiten von Data Scientists in den Unternehmen weiten sich derzeit aus.

Die von ihnen eingesetzten Datentechnologien sind im Begriff, viele routinemäßige Geschäftsprozesse zu übernehmen, berichtet die ISG-Studie. Diese zunehmende Automatisierung von Geschäftsprozessen versetzt Data Scientists in die Lage, sich zunehmend mit komplexen Geschäftsproblemen zu befassen, um so vor allem Effizienz und Produktivität weiter zu erhöhen.

Cloud Analytics Consulting & Integration Services
Mit dem Aufstieg von Public Cloud-Lösungen hat auch der damit verbundene Bedarf an Data Analytics-Services erheblich zugenommen. Ein Ende dieses Wachstums ist den ISG-Analysten zufolge nicht in Sicht, zumal die Dienstleister über ein breites Leistungsangebot verfügen. Es reicht von Readiness Checks und Strategieberatung über die technische Implementierung und Integration bis hin zum Betrieb. Die Data Analytics-Angebote für die Public Cloud unterscheiden sich zum Teil erheblich voneinander, vor allem hinsichtlich legislativer Aspekte, der lokalen Verfügbarkeit, der Handhabbarkeit oder der Anzahl an Services.

Wichtig ist auch eine enge Zusammenarbeit mit den großen Cloud-Providern wie AWS, Microsoft, Google oder IBM, in manchen Fällen und Regionen auch mit Alibaba oder kleineren Public-Cloud-Providern. Da die Cloud-Anbieter jedes Jahr Hunderte neuer Microservices veröffentlichen, stehen die Data Analytics-Anbieter zudem vor der Herausforderung, diese Microservices zu analysieren, zu sortieren, zu kombinieren und in das Geschäft jedes einzelnen Kunden zu integrieren. (ISG: ra)

eingetragen: 24.07.19
Newsletterlauf: 12.08.19

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Meldungen: Studien

KI ein geschäftlicher Hebel
Kyndryl, IT-Dienstleisterin für unternehmenskritische Systeme, hat die Ergebnisse seiner dritten jährlichen State of Mainframe Modernization Survey veröffentlicht. Die Studie zeigt, wie Unternehmen die Schlüsselrolle des Mainframes in einer sich rasant wandelnden digitalen Landschaft neu definieren. Sie verdeutlicht, dass Firmen auf flexible Modernisierungsstrategien setzen, KI im großen Maßstab nutzen und den Einsatz des Mainframes in hybriden IT-Umgebungen ausweiten - und das trotz Fachkräftemangel und wachsender Regulierung.
Cloud Security Posture Management
Tenable veröffentlichte kürzlich ihren State of Cloud and AI Security 2025 Report, aus dem hervorgeht, dass das rasante Wachstum von Hybrid-, Multi-Cloud- und KI-Systemen schneller voranschreitet als die Entwicklung von Cloud-Sicherheitsstrategien, sodass neue Ebenen an Komplexität und Risiken entstehen.
Nutzung von GenAI-Applikationen
Nutanix, Spezialistin für Hybrid Multicloud Computing, hat die Ergebnisse der siebten Ausgabe ihrer jährlichen Studie Enterprise Cloud Index (ECI) für Deutschland vorgestellt. Demnach teilen deutsche Unternehmen generell die Prioritäten ihrer Kollegen in EMEA und weltweit bei Einführung und Umsetzung von generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) und Containerisierung. Sie setzen jedoch im Detail abweichende Schwerpunkte und erwarten einen längeren Zeithorizont, bis sich Investitionen in GenAI-Projekte rechnen. Hauptgründe dafür sind offenbar Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Datenschutz sowie der in Deutschland immer stärker spürbare Fachkräftemangel.
Fähigkeiten im Bereich Responsible AI
Das Infosys Knowledge Institute (IKI), ein Forschungszweig von Infosys veröffentlichte ihre aktuelle Studie über den verantwortungsvollen Einsatz von KI in Unternehmen. Für den "Responsible Enterprise AI in the Agentic Era" Report wurden mehr als 1.500 Führungskräfte in Deutschland, Frankreich, Großbritannien, den USA und Australien befragt und interviewt. Die Umfrage zeigt deutliche Lücken in der Fähigkeit von Organisationen, künstliche Intelligenz verantwortungsbewusst einzusetzen. 78 Prozent der Unternehmen betrachten Responsible AI als Motor für ihr Wachstum. Doch nur zwei?Prozent haben geeignete Kontrollen implementiert, um Reputationsrisiken und finanzielle Verluste zu vermeiden.
Lückenhafte Datensicherung birgt Risiken
Hycu hat die Ergebnisse einer aktuellen Studie veröffentlicht, die unter Anwaltskanzleien und Fachleuten aus dem Rechtsbereich durchgeführt wurde. Während Anwaltskanzleien zunehmend auf Cloud-basierte Anwendungen umsteigen, zeigen die Ergebnisse der neuen globalen Umfrage, dass es erhebliche Wissenslücken hinsichtlich der Verantwortlichkeiten im Bereich Datensicherung gibt. Laut dem in Kürze erscheinenden Bericht "State of SaaS Resilience 2025" glauben 85 Prozent der IT-Entscheidungsträger im Bereich Unternehmens- und freiberufliche Dienstleistungen, einschließlich Rechtsdienstleistungen, dass native SaaS-Plattformen wie iManage Cloud, Microsoft 365, DocuSign und Box eine umfassende Datensicherung bieten.
Skepsis gegenüber SaaS
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Cloud-Angriffe werden schneller und intelligenter
Sysdig, Anbieterin von Cloud-Sicherheit in Echtzeit, hat ihren aktuellen Cloud Defense Report 2025 veröffentlicht. Der Bericht enthält Erkenntnisse und Prognosen über die entscheidende Rolle von KI, Open Source und Transparenz durch Runtime Insights (Laufzeit-Analysen) im Kontext aktueller Cloud-Bedrohungen. Die Datengrundlage stammt aus einer sorgfältigen und methodisch fundierten Analyse von Millionen von Cloud-Konten und Kubernetes-Containern, die Sysdig-Kunden täglich betreiben und sichern. Die repräsentative Stichprobe umfasst eine Vielzahl von Cloud-affinen Branchen auf der ganzen Welt.
Interne IT-Dienstleister: Umsätze steigen
Interne IT-Dienstleister von Unternehmen und Organisationen in Deutschland verzeichnen 2024 ein Wachstum von durchschnittlich rund 10 Prozent und gewinnen im Kontext der digitalen Transformation an Bedeutung. Im Fokus stehen dabei der Wandel zum datengetriebenen Unternehmen, die Entwicklung KI-basierter Anwendungen, die IT-Modernisierung, das Vorantreiben der Prozessautomatisierung sowie die Kompensation des Fachkräftemangels und des demografischen Wandels durch digitale Technologien.
Risiken im Zusammenhang mit KI kaum versichert
Künstliche Intelligenz (KI) ist längst in deutschen Unternehmen im Dienstleistungssektor voll angekommen - das zeigt eine aktuelle Umfrage zu Nutzung, Chancen und Risiken von KI, die im Auftrag von Hiscox durchgeführt wurde. Befragt wurden Anwendende sowie (Mit-) Entscheider über den Einsatz von KI.
Investitionen beginnen sich auszuzahlen
Rockwell Automation hat die deutschen Ergebnisse ihres 10. jährlichen Berichts zur intelligenten Fertigung vorgestellt. Die Daten zeigen, dass der Fertigungssektor erhebliche Investitionen und Erträge in generative KI tätigt, aber immer noch mit Herausforderungen wie ungleichmäßiger Personalentwicklung und unzureichend genutzten Daten zu kämpfen hat.

Integration von Cloud-Services ganz oben HR und IT müssen zusammenarbeiten