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Netzwoche 01/2016

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14 Business

14 Business Titelgeschichte Wie bedeutsam ist die Beziehung mit folgenden externen Stakeholdern und wie entwickelt sie sich? Allerhöchste Wichtigkeit Hohe Wichtigkeit Durchschnittliche Wichtigkeit Wenig wichtig Irrelevant CIO Networks stabil Kunden stabil Regulatoren stabil Shareholder Wird immer wichtiger Verkäufer/Lieferanten stabil IT-Analysten stabil Von den C-Level-Führungskräften scheint das Verhältnis zum Chief Human Resources Officer (CHRO) und zum Chief Procurement Officer (CPO) am wenigsten bedeutsam zu sein. 7 CIOs gaben an, dass die Beziehung zum CHRO irrelevant oder wenig wichtig sei. 6 sagten das Gleiche über den CPO. Was die Entwicklung der Beziehungen betrifft, so haben sich diese im Vergleich zum Vorjahr kaum verändert. Wenige sind für die CIOs allerdings wichtiger geworden. So zum Beispiel das Verhältnis zum Chief Marketing Officer, dessen Bedeutung für 8 von 24 Befragten zunahm. 9 der Informatikentscheider gaben an, dass es für sie immer wichtiger werde, ein gutes Verhältnis zum Head of Sales zu haben. Immerhin je 6 CIOs sind der Meinung, dass die Beziehungen zu den Chief Human Resources und Chief Operations Officers immer wichtiger würden. Irrelevante IT-Analysten? Die CIOs beantworteten auch Fragen zu externen Stakeholdern. Hier gab es im Unterschied zu internen Anspruchsgruppen zwei grosse Veränderungen. 13 der befragten Informatikentscheider gaben an, dass es für sie immer wichtiger werde, ein gutes Verhältnis zu den Shareholdern zu haben. 10 von 24 CIOs sagten das Gleiche über ihre Kunden. Kaum verändert haben sich hingegen die Beziehungen zu CIO-Networks, Regulatoren, IT-Analysten, Verkäufern und Lieferanten. Sie blieben im letzten Jahr fast stabil. Nicht überraschend gaben 19 der 24 CIOs an, dass die Beziehung zu Kunden für sie von sehr hoher oder allerhöchster Wichtigkeit sei. Je 12 der Informatikentscheider messen den CIO-Networks und den Shareholdern eine hohe Wichtigkeit bei. Kaum von Bedeutung sind offenbar die IT-Analysten: 8 CIOs bewerteten sie als durchschnittlich wichtig, 5 als wenig wichtig und 9 sogar als irrelevant. Gerade mal 2 der 24 Umfrageteilnehmer sind der Meinung, dass IT-Analysten eine hohe Bedeutung hätten. Kein einziger der 24 befragten Informatikentscheider gab an, dass sie von allerhöchster Wichtigkeit seien. Digitalstrategie im Mittelpunkt Die Prioritäten von Schweizer CIOs für das Jahr 2016 sind dieses Jahr unterschiedlich. Ein eigentlicher Trend lässt sich hier nicht erkennen. Für 10 von 24 Informatikentscheider hat die Stärkung der Digitalstrategie die höchste Priorität. Im Gegensatz dazu messen 16 der Befragten der nahtlosen Integration von Zulieferern eine tiefe oder sogar gar keine Priorität bei. Weitere wichtige Themen sind die Anpassung an neue geschäftliche Herausforderungen, die Erlangung von Agilität, die Verbesserung von Data Integration, Management & Analytics und die Verbesserung der Customer Experience. Sie wurden je von mindestens 14 CIOs mit einer hohen oder der höchsten Priorität eingestuft. Doch nicht alle Technologien sind gleich wichtig. Das Internet der Dinge etwa nutzen erst 2 der 24 befragten Firmen. Wearables und künstliche Intelligenz sogar nur je ein Unternehmen. Das dürfte sich aber schon bald ändern. Einige Informatikabteilungen sind nämlich gerade dabei, Lösungen in diesen Bereichen auszurollen. 2 Firmen tun dies für das Internet der Dinge, 2 im Bereich Wearables und 4 in der künstlichen Intelligenz. Unter dem Strich fällt das Fazit trotzdem gleich aus wie im letzten Jahr: Die drei Technologien, die in letzter Zeit besonders gehypt wurden, sind im Schweizer Unternehmensalltag noch nicht angekommen. 01 / 2016 www.netzwoche.ch © netzmedien ag

Business Fachbeitrag 15 Downsizing Big Data und Machine- Learning Big Data und Machine Learning sind in aller Munde, nicht ganz ohne Grund. Wer mehr aus seinen Daten herausholen kann, wird mit Sicherheit Wettbewerbsvorteile erzielen und Kosten senken. Es gibt einige grosse Firmen, die Big- Data- Lösungen bereits erfolgreich umgesetzt haben, auch in der Schweiz. Aber was ist mit dem Mittelstand? Sind diese Technologien wirklich KMU-tauglich? DER AUTOR Marc Tesch Big Data Expert bei LeanBI «Heutzutage können Kunden ohne Infrastruktur und ohne eigenes Technologie-Knowhow Big Data und Machine Learning produktiv einsetzen.» Ein Problem für die KMUs ist, dass die Lizenzmodelle der Hadoop-Distributoren und Softwarehäuser auf grosse Unternehmen ausgerichtet sind: Man kann nicht mit kleinen Umgebungen starten und diese stetig ausbauen. Für kleine und mittlere Firmen ist damit die Investition in eine traditionelle Big-Data-Landschaft mit Investitionsrisiken behaftet. In der KMU-Welt ist das Motto, klein zu beginnen, durch überschaubare Projekte und Investitionen «Quick Wins» zu realisieren und sich langsam an das Potenzial von Big Data heranzutasten. Die Anforderungen sind also: ·· Lösungen mit überschaubaren «Eintrittskosten»; ·· schnelle und agile Umsetzung/Integration; ·· eine Infrastruktur, die proportional zu den Bedürfnissen wächst. KMUs benötigen für ihre Big-Data- und Machine-Learning-Fragen meistens nicht den vollen Umfang der Hadoop-Tool-Landschaft. Denn mit analytischen Werkzeugen, Spark und Object Storage kann man bereits mehr als 80 Prozent der Bedürfnisse abdecken. Analytische Werkzeuge Es gibt integrierte Produkte mit ETL (Extraktion, Transformation, Load), Visualisierung und Machine-Learning- Funktionen. Damit lassen sich unstrukturierte und grosse Mengen an Daten schnell und ohne Programmierkenntnisse analysieren. Diese Anwendungen erlauben es, mit einem Server anzufangen, und binnen Wochenfrist die ersten «Low Hanging Fruits» zu ernten. Spark Dort, wo ein Single Node nicht mehr ausreicht, kann Spark eingesetzt werden. Mit Apache Spark wird die Verarbeitung der Daten auf viele Nodes verteilt und «In Memory» verarbeitet. Spark ist zwar eine recht neue Technologie, hat sich aber bereits in vielen Projekten bewiesen. Object Storage Die Daten müssen nicht unbedingt auf HDFS abgespeichert werden. Auch im Object Storage werden die Daten hochverfügbar und ausfallsicher über mehrere Server verteilt. Bei der Aufbereitung der Daten verlieren wir zwar etwas Performance, dafür ist es hochskalierbar und direkt als Service beziehbar. Mit analytischen Werkzeugen, Spark und Object Storage kann man bereits mehr als 80 Prozent der Bedürfnisse abdecken. Eine solche Architektur kann lokal beim Kunden aufgebaut oder alternativ auch in einer Schweizer Cloud zur Verfügung gestellt werden. Dabei befinden sich die Daten für die Firma weiterhin in einer geschlossenen Umgebung, und die Cloud kann ebenfalls direkt in das Firmennetz integriert werden. Heutzutage können Kunden ohne Infrastruktur und ohne eigenes Technologie-Know-how Big Data und Machine Learning produktiv einsetzen – und dies mit der notwendigen Sicherheit. Die Daten werden etwa in einer Schweizer Cloud verschlüsselt zur Verfügung gestellt, der Serviceprovider bereitet diese auf und beantwortet die Fragen. Die Ergebnisse werden dann in Form von verschlüsselten Daten oder als Visualisierungen wieder zurückgeliefert. Alternativ fliessen die Daten in Business-Intelligence-Anwendungen. Damit steht das Wissen auch für das Management jederzeit und überall mobil bereit. www.netzwoche.ch © netzmedien ag 01 / 2016

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