Internet der Dinge

Exasol: 10 Business Technology Prognosen für 2019

12 Dez 2018 | Teilen

business predictions-2019 exasol tech-roundup

Mathias Golombek, CTO von Exasol, über die Technologie-Trends, die das nächste Jahr prägen

Im Laufe der letzten Jahre haben wir beobachtet, wie sich der Einsatz von Daten im Unternehmen verändert hat. Daten wurden zunehmend wichtiger und immer mehr zum entscheidenden Kriterium eines erfolgreichen Business. Auch hat sich die Art und Weise verändert, wie wir Daten betrachten – Unternehmen sprechen nicht mehr von Big Data, sondern schlicht von Daten. Und sie prüfen, wie sie sie intelligent einsetzen können, um zu wachsen oder die Kosten zu senken.

Da wir uns nun wirklich im Zeitalter großer Datenmengen befinden, was kommt als Nächstes? Hier sind meine Business-Technologie-Prognosen, die ich für 2019 sehe:

 

  1. Maschinelles Lernen wird immer moderner und Python ist der Spitzenreiter

Maschinelles Lernen ist einer der am meisten gehypten Begriffe des Jahres, und seine disruptiven Auswirkungen sind zu spüren: im Einzelhandel, im Finanzsektor in der Automobilindustrie und in vielen anderen Branchen. Das Zusammenspiel von erschwinglichen Speichermedien, Rechenleistung, GPU-Optimierungen und überall verfügbaren Open-Source-Algorithmen hat die verfügbare Technologie drastisch verbessert.

Unternehmen wollen, dass Daten für sie arbeiten – und genau das ist der Grund, warum sie sich immer intensiver mit dem Maschinellen Lernen beschäftigen. Algorithmen übernehmen die Kontrolle über die unüberschaubaren Datenmengen. Die Investitionen in diesen Bereich nehmen zu. Laut einer Studie von Deloitte erhöhen 57 Prozent der Unternehmen ihre Budgets für Technologie rund um Maschinelles Lernen. Die Technologie wird nicht mehr als Kostenfaktor, sondern als Chance und Umsatztreiber angesehen. Die erfolgreichsten Unternehmen werden deshalb diejenigen sein, die in ihre Technologie investieren und Mitarbeiter einstellen, die über die nötigen Fähigkeiten verfügen.

Im Jahr 2019 wird die Vielfalt der Programmiersprachen weiter zunehmen. Aber es gibt auch einen klaren Trend, der darauf hindeutet, dass Python die führende Sprache für Maschinelles Lernen werden wird. Und Python-basierte Technologien, wie die Deep Learning Library TensorFlow, werden sich weiterverbreiten.

 

  1. Zunahme der Datenzentriertheit

Wir sprechen seit langem von datengetriebenen Unternehmen. Viele Organisationen geben heute vor, datengetrieben zu agieren und Entscheidungen zu treffen – oft vollautomatisch und datenbasiert statt auf der Grundlage von Reports. Jüngste Untersuchungen zeigen, dass 86 Prozent der Unternehmen behaupten, entweder bereits über eine datengetriebene Strategie zu verfügen oder planen, diese in den nächsten fünf Jahren einzuführen.

In diesem Jahr hatten eindeutig DSGVO-Projekte Vorrang vor Data-Analytics-Initiativen. Unternehmen hatten die Gelegenheit, ihren gesamten Datenfluss zu verstehen und Potenziale für eine noch stärker integrierte Datenstrategie aufzudecken. Sämtliche personenbezogenen Daten stellen heute ein potenzielles Geschäftsrisiko dar. Unternehmen müssen genau verstehen, welche Daten sie haben, wo sie sich befinden und wie diese schnell gefunden werden können – oder sie riskieren hohe Bußgelder und den Vertrauensverlust der Verbraucher.

 

  1. Data Science und Business Intelligence wachsen zusammen

Große Unternehmen beschäftigen seit geraumer Zeit getrennte Teams für Standard Business Intelligence (Data Warehouses, Dashboards, Reports, SQL) und Data Science (Statistical Models, R/Python). Diese Bereiche nähern sich jedoch nun zunehmend an, da die Anwendungen dieser eigentlich verschiedenen Technologien zusammenwachsen.

Im Jahr 2019 werden immer mehr Unternehmen ihre Data Science- und Business-Intelligence-Praktiken zusammenführen und einen zeitnahen und zentralisierten Zugriff auf Unternehmensdaten sicherstellen. Dank eines zentralen Datenspeichers mit integrierten Skriptsprachen können Data Scientists vermehrt auf den Einsatz statistischer Modelle setzen. Mit der Zusammenführung der Technologien werden C-Level-Manager über visuelle BI-Tools verfügen, die komplexe datenwissenschaftliche Algorithmen nutzen, so dass sie Berichte jederzeit selbst anfertigen und verwalten können.

Es sieht also so aus, als würden wir 2019 ein weiteres Jahr der Grenzüberschreitung erleben, in dem Daten eine zentrale Rolle spielen und ungeahnte Möglichkeiten für Unternehmen eröffnen. Es wird interessant sein zu sehen, wo wir alle im nächsten Jahr um diese Zeit stehen und welche Prognosen wir für 2020 geben.

 

  1. Self-Service BI wird immer wichtiger

Mit dem immer stärkeren Einsatz von Datenanalysen in Unternehmen ging der zunehmende Einsatz von Business Intelligence Dashboards für Führungskräfte und leitende Angestellte einher, der ihnen ein maßgeschneidertes, aktuelles Reporting über wichtige Geschäftskennzahlen bietet.

Außerhalb der C-Levels läuft das Business Intelligence Reporting noch eher auf Ad-hoc-Basis. Abteilungsleiter müssen in der Regel Berichte von Analytics-Verantwortlichen anfordern oder sie erhalten Berichte auf monatlicher Basis.

Business Intelligence Reporting wird künftig zum Self-Service, und alle Mitarbeiter werden über die neuesten, aktuellen und für ihre Arbeit relevanten Kennzahlen verfügen. Dafür sorgen immer leistungsfähigere und intuitiver zu bedienende Business Intelligence Tools, die auf leistungsstarken Analyse-Datenbanken basieren – Datenbanken, die selbst den Workload am Montagmorgen ganz ohne Beeinträchtigung bewältigen können.

Dieser Trend wird durch die jüngsten Untersuchungen von Gartner bestätigt. Die Marktforscher stellten fest, dass die Datenanalyse nach wie vor der größte Bereich der IT- und Geschäftsinvestitionen ist. Weitere Untersuchungen zeigen, dass 85 Prozent der Unternehmen den Nutzen von Daten kennen und aktiv daran arbeiten, sie besser einzusetzen.

 

  1. Datenkompetenz wird weiterhin sehr gefragt sein

Daten-bezogene Fähigkeiten sind und werden weiterhin stark gefragt sein. Laut des jährlichen Skills-Report von LinkedIn Anfang des Jahres waren Cloud-Computing-Kenntnisse die am meisten benötigten, gefolgt von Kenntnisse zu statistischen Analysen und Data Mining. Daten-bezogene Fähigkeiten sind dabei laut LinkedIn seit 2014 entweder die wichtigste oder die zweitwichtigste Kenntnis.

Es ist verständlich, warum Daten- und Cloud-Kenntnisse so gefragt sind. Unternehmen arbeiten intensiv daran, ihre digitale Transformation voranzutreiben. Ich glaube, dass sich dieser Trend im Jahr 2019 nicht ändern wird – da es noch immer einen Fachkräftemangel in diesen Bereichen gibt.

 

  1. Mehr Rechenzentren entwickeln sich zu Hyperscale-Rechenzentren, und die Public Cloud wird zunehmend zum „Rennen der großen Drei“

Durch Hyperscale Computing haben sich Rechenzentren weiterentwickelt, doch die Legacy-Systeme von Unternehmen verharren in einer unflexiblen Infrastruktur, da immer mehr Workloads in die Cloud migriert werden.

Diese „gestrandeten Workloads“ entstehen, da Rechenzentren zunehmend zu riesigen, Hyperscale-Cloud-Rechenzentren zusammengefasst werden, was den Druck verstärkt, Legacy-Systeme in die Cloud zu verlagern. Cisco prognostiziert, dass bis 2021 Hyperscale-Rechenzentren 69 Prozent der Rechenleistung eines Rechenzentrums ausmachen werden, heute sind dies bereits 41 Prozent.

Unternehmen werden zunehmend auf diese Hyperscale-Rechenzentren setzen. Und der Public-Cloud-Markt wird sich in Richtung der großen Drei bewegen: Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud Platform, da ihre Marktmacht im Vergleich zu Wettbewerbern zunimmt – bis auf China, wo Alibaba weiterhin stark ist.

 

  1. Distributed Ledger-Technologie treibt neue Innovationen voran

Neben Maschinellem Lernen ist die Blockchain – oder die Distributed Ledger-Technologie – der andere, am häufigsten verwendete Begriff des Jahres 2018. Es wurden große Summen in Start-ups investiert, die diese Technologien entwickeln.

Ein wesentlicher Bestandteil dieser Innovation wird sich mit dem Übertragen und Speichern von Werten in Anwendungen und Diensten befassen – dem ursprünglichen Use-Case für Blockchain in Form von Bitcoin. Token-Anwendungen, insbesondere dezentrale Anwendungen (dApps), die auf Plattformen wie Ethereum laufen, befinden sich noch in den Anfängen, aber die Technologie birgt viel Potenzial.

2019 wird das Jahr sein, in dem ein Teil dieser Innovation und des Versprechens rund um die Distributed Ledger-Technologie mit realen Anwendungen verknüpft wird.

 

  1. Containerisierung macht Fortschritte in der hybriden Cloud für Unternehmen

Unternehmen haben die Workloads, die relativ einfach in die Cloud migriert werden können, bereits verschoben: Die verbliebenen Legacy-Systeme stellen erhebliche technische Herausforderungen dar, wenn sie in einer modernen Cloud-Umgebung ausgeführt werden sollen.

Eine Lösung dafür ist die Containerisierung, bei der Anwendungen in isolierten Cloud-basierten Umgebungen ausgeführt werden, die auf Betriebssystemebene virtualisiert werden. Der Vorteil ist, dass diese Container so konzipiert sind, dass sie zur bisherigen Legacy-Umgebung passen. Zudem werden auf diese Weise die technischen Herausforderungen massiv reduziert und damit das Neuschreiben von Anwendungen minimiert.

Diese Migration von Legacy-Workloads in Container wird 2019 zunehmend stattfinden. Viele glauben, dass der IBM/Red Hat Deal von Ende 2018 Teil eines wichtigen strategischen Schrittes von IBM zur Eroberung des Marktes ist.

 

  1. Der unvermeidbare Schritt zur “Servitization”

Es gibt ein relativ neues Konzept, das von den Herstellern als Servitization bezeichnet wird: der Verkauf einer Servicekomponente zusammen mit einem Produkt. Wir werden dies bald noch viel öfter beobachten können. Es wird am häufigsten mit Herstellern in Verbindung gebracht, die hochwertige Artikel wie Flugzeugmotoren, Baumaschinen oder Fahrzeuge verkaufen. Statt nur eine Investition zu tätigen, kaufen sich die Kunden in eine Mehrwertdienstkomponente ein, die durch Daten von internetfähigen Geräten ermöglicht wird.

Im Jahr 2019 wird der Aufstieg innovativer Start-ups und die Servitization etablierter Unternehmen anhalten und große Datenmengen erzeugen. Der Netzwerkriese Cisco schätzt beispielsweise, dass bis 2021 alle Menschen, Maschinen und Dinge weltweit fast 850 Zettabytes an Daten erzeugen werden.

Ein wichtiges Beispiel dafür ist Mangelberger. Ausgehend von seiner Tradition als Hersteller von elektrischen Bauelementen entwickelt das Unternehmen Systemlösungen für Kunden aus dem Gastronomie- und Discount-Bereich, mit der die weltweit größten Restaurant- und Einzelhandelsketten ihren Energieverbrauch und ihren Betrieb optimieren. So steuert die datengetriebene Plattform beispielsweise automatisch die Beleuchtung eines Restaurants in Abhängigkeit von der Anzahl der freien Tische im Raum. Oder Fast-Food-Ketten sind in der Lage, Lichtsteuerung, Lüftungs- und Kälteanlagen oder Heizungsvarianten so effizient zu takten, dass Energieeinsparungen im zweistelligen Bereich möglich sind.

 

  1. Die Verarbeitung natürlicher Sprache erobert den Business Workplace

Amazon Echo, Google Home und Apple Homepods haben Sprachassistenten in unser Zuhause gebracht. Zum ersten Mal ist damit die Sprachinteraktion zu einer gängigen Methode geworden, um Geräte zu steuern, Musik abzuspielen, Informationen zu erhalten und intelligente Heimgeräte zu verwalten.

 

Diese Geräte haben jedoch bisher nicht viel Einfluss auf das Business genommen. Ich glaube, dass sie 2019 auch in Nischen-Business-Szenarien eingesetzt und dass vernetzte Assistenten an E-Mails, CRM-Systeme und Tagebücher angebunden werden, um Prozesse zu vereinfachen und zu unterstützen. Einer unserer Kunden beispielsweise entwickelte eine beeindruckende Lösung, die automatisierte SQL-Abfragen aus natürlich-sprachlichen Fragen zu Daten erstellt.

Mathias Golombek

Treffen Sie Mathias Golombek

Mathias joined Exasol back in 2004 as software developer, led the database optimization team and became a member of the executive board in 2013.
Although he is primarily responsible for the Exasol technology, his most important role is to build a great environment where smart people enjoy building such an exciting product. He is never satisfied with 90% solutions and love the simplicity of products. His goal is to encourage responsibility and a company culture that people love to be a part of. 

„I feel very fortunate that my profession is my passion – I love it!“
Zurück zum Blog

10 trends impacting data analytics

Now that we’re well and truly in the age of data, what’s coming next? 

FREE WHITE PAPER