Mehr smarte mobile Geräte, mehr Bandbreite im mobilen und verkabelten Internet führt zu einer Datenflut, deren Komplexität, Vielfalt und Wandelfähigkeit Firmen vor Herausforderungen stellt. Der Arbeitsplatz der Zukunft, wie man den Themenbereich auch umschreiben kann, wird damit zum komplexen Konstrukt für Business-Entscheider und IT-Verantwortliche gleichermaßen.
Die Hartl Group als Full Service Rechenzentrum kennt diese Hürde und bedient die Interessen von IT und Business gleichermaßen. Zwar steigt die Nutzung von allgegenwärtig verfügbaren Cloud-Anwendung, mobilen Endgeräten wie Convertibles und firmeninterner Big Data Analytics immens, doch häufig kommt es in den Unternehmen irgendwann zum Spagat zwischen fehlender Infrastruktur und mangelndem Know-how der digitalisierten Prozesse.
Damit Sie nun auch schon für 2017 bestens vorbereitet sind, geben wir Ihnen drei IT-Trends für 2017 auf den Weg:
Internet of Things in jedem Geschäftsprozess
Bis 2020 werden laut Business Insider gut 34 Milliarden Geräte und Maschinen miteinander vernetzt sein. Das heißt aber nicht, dass all diese Geräte auch mobil abrufbar oder sogar fernzusteuern sind. Die Entwicklung für mobile Anwendungen, inklusive Infrastruktur, die vernetzte Geräte steuern können, wird spätestens ab 2017 maßgeblich vorangetrieben werden. Ein gutes Beispiel: Bereits heute können Fertigungsstraßen dank IoT von jedem Ort der Welt via Smartphone oder Tablet ausgelesen und bedient werden.
IoT wandelt sich so zunehmend vom Thema für IT-Profis zum Aufgabenbereich für Mitarbeiter, Serviceangestellte und sogar Geschäftsführer, die etwa eine digitale Fertigungsanlage überblicken müssen. Ein standardisierter Zugriff gilt hier aber als Voraussetzung. Denn: Der Anteil der Verarbeitung großer Datenmengen an den Data-Center-Workloads in Echtzeit wird steigen und Anwender wie Anbieter vor neue Herausforderungen bei Sicherheit, Kapazität und Analytics stellen.
Big Data wird Standard in Unternehmen
Noch wirkt Big Data in Unternehmen wie eine Randerscheinung. Die Auswertung und Analyse großer Datenmengen wird 2017 höchstwahrscheinlich den Durchbruch schaffen – bis hin zu Kleinunternehmen. So könnte die Beziehung von Big Data, mobilen Anwendungen und Services in Zukunft auch unter dem Motto „Je mehr, desto besser“ summiert werden.
Hierbei bietet sich nicht nur ein Nutzen für Unternehmen, sondern auch für Endkunden. Denn je größer die Datenbanken sind – mit angeführter Datenanalyse versteht sich – umso größer und genauer fallen die Informationen aus, die für Unternehmen und Kunden gleichermaßen relevant sein können. Gesammelt wurden die Daten nun schon seit Jahren, der Nutzen für Unternehmen beginnt aber erst jetzt richtig zu wachsen – Lösungen fürs Business werden nach und nach günstig zur Verfügung gestellt. Zwei Lösungen, die Big Data bereits optimiert für Unternehmen anbieten: Power BI von Microsoft und SAP HANA mit Hadoop.
Im Umkehrschluss bedeutet das aber auch, dass bereits zumindest eine gewisse Basis an gesammelten Daten in den Unternehmen existieren muss. Der Trend für 2017: Mindestens ein Aspekt jeder mobilen Anwendung wird mit Big Data verknüpft sein.
Künstliche Intelligenz vereint die Digitalisierung
Cloud-gestützte Prozesse wie Big Data und das IoT kennt man. Die Lösungen dieser Bereiche werden in naher Zukunft zudem vermehrt zum Standard in der Unternehmenswelt.
Doch der nächste große Schritt bei der Digitalisierung vereint diese bisherigen Technologien – die Rede ist von der künstlichen Intelligenz (KI). Warum ausgerechnet 2017 sich dieser Trend durchsetzen wird? Zumindest in Deutschland nimmt die KI Entwicklung neue Form an. Noch in diesem Herbst eröffnet etwa IBM ein Innovation Center in München und bietet dann die Lösung IBM Watson (Explorer) für die europäische Kundschaft an.
Neben IBM setzen auch Microsoft und Google verstärkt auf die künstliche Intelligenz in der Unternehmenswelt. Die Schlussfolgerung: Während Big Data und Analytics zwar bereits von Maschinen ausgewertet werden, muss der Mensch noch immer selbstständig Informationen in das System einspeisen und Schlüsse aus der Analyse ziehen.
KIs umgehen diesen Prozess. IBM Watson nutzt im medizinischen Umfeld etwa weltweit Datenbanken und das Internet, um konkret bei einzelnen Patienten Diagnosen stellen zu können. Behandelnde Ärzte können hier beispielsweise dann anhand der Empfehlungen der KI einen Plan aufstellen und für die bestmögliche Behandlung sorgen. hei