Thought Leadership
Branchenübergreifend wird in und von Unternehmen immer wieder die gleiche Frage gestellt: „Wie können wir den größten Nutzen aus unseren Daten ziehen?“. In vielen Unternehmen wird derzeit nur ein kleiner Teil der Daten verwendet, meint Güner Aksoy, Regional Sales Director Central Europe, bei Pure Storage.
Als aufmerksamer Beobachter des Umgangs deutscher Unternehmen mit ihren wachsenden Datenvolumina erklärt Güner Aksoy:
„Das Tempo des technologischen Fortschritts wächst sehr schnell – und folglich steigen das Volumen und die Geschwindigkeit der Daten exponentiell. Das Problem ist, dass die meisten Unternehmen hier einfach nicht mithalten können.
Da wir von der Cloud-Computing-Architektur auf eine stärkere Abhängigkeit von Edge-Computing umsteigen, sorgen die damit verbundenen Datenanforderungen für erheblichen Druck auf die Netzwerke. Die Datensätze, die benötigt werden, um das Internet der Dinge (IoT) zu realisieren, werden umfangreicher. Die Herausforderung, die Daten aus Tausenden oder Millionen von Datenquellen zu sammeln und diese Daten auf die Rechenelemente zu übertragen, erweist sich angesichts der bestehenden Netzwerkfähigkeiten als enorm schwierig.
Und das ist erst der Anfang. Im nächsten Jahrzehnt wird das Geschäftsumfeld fast unkenntlich werden. Alles, was vernetzt werden kann, wird vernetzt werden, um die Effizienz von Geschäftsprozessen zu steigern. Die Datenmengen, die für die Aufrechterhaltung dieses Ziels erforderlich sind, werden enorm sein – und eine ganze Reihe von neuen Anwendungen und Diensten mit künstlicher Intelligenz (KI) erfordern.
Für eine lange Zeit erschien KI wie ein nebulöses Konzept. Jetzt können wir Beispiele für maschinelles Lernen in vielen Bereichen unseres täglichen Lebens beobachten und wir werden uns noch mehr an diese Technologien gewöhnen, da Chatbots und KI-Assistenten zu Mainstream-Technologien im Consumer-Bereich avancieren.
Im geschäftlichen Kontext dehnen Unternehmen die Grenzen des Möglichen durch KI weiter aus. Die weltweit größten Technologieunternehmen, darunter Google, Facebook und Amazon, investieren gemeinsam Milliarden in künstliche Intelligenz und verwandeln die verfügbaren Datenpools in den Treibstoff für maschinelle Intelligenz.
KI bringt aber eine Zweiteilung mit sich für diejenigen, die investieren wollen. Auf der einen Seite ist das Potenzial der KI, um die Herausforderungen in kritischen Bereichen wie dem Gesundheitswesen und der Genomik zu bewältigen, immens. Auf der anderen Seite ist eine besonders leistungsfähige Infrastruktur nötig, um die Innovation zu ermöglichen.
Ein Beispiel ist die Automobilindustrie: Autonome Autos zu einem Mainstream unseres Alltags zu machen, wird eine datenintensive Aufgabe sein. Autos müssen riesige Datenmengen zugeführt werden, um effizient und sicher zu funktionieren. Allein diese Branche wird zu einem riesigen Datenpool, der verwaltet werden muss.
Unabhängig von der Branche kann die nützliche Verarbeitung von aktuellen oder historischen Daten einen Mehrwert für das Endergebnis darstellen. Nützliche Informationen werden extrahiert und dazu verwendet, um sich effektiver im Wettbewerb zu behaupten, schneller Innovationen voranzutreiben und die Kundenbindung zu verbessern.
Wenn es um die Verarbeitung von Daten geht, ist eine einfache, skalierbare und leistungsfähige Rechenzentrumsumgebung bereits einer der mächtigsten strategischen Vermögenswerte, die jedes Unternehmen besitzen kann, was sich in Zukunft nicht ändern wird. Aber da wir uns in die Cloud-Ära bewegen, bringt dies neue Anforderungen an die Speicherung mit sich, da ein hohes Maß an skalierbarer Performance erforderlich ist.
Unternehmen müssen schnell handeln. Daher muss Flash-Speicher der Cloud-Ära in der Lage sein, Daten mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten, da sich hohe Latenzzeiten und Datenengpässe negativ auf das gesamte Unternehmen auswirken. Eine Datenumgebung für die Cloud-Ära konzentriert sich daher darauf, den Wert von Daten durch einen schnelleren und zuverlässigeren Zugriff exponentiell zu erweitern. Dies ermöglicht es Unternehmen, eine neue Klasse von Anwendungen zu erstellen, um neue Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren und Technologieentwicklungen wie KI zu nutzen.
Wenn wir in unsere von KI definierte datenreiche Welt eintreten, ist es wichtig, dass Unternehmen darüber nachdenken, wie sie ihre KI- und ML-Systeme (Künstliche Intelligenz / Maschinelles Lernen) unterstützen können, um diese Erkenntnisse zu gewinnen. Nur wenn Sie die in den Daten verborgenen Informationen extrahieren können, werden die Daten selbst wertvoll.“
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