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Netzwoche 17/2018

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44 XXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXX Vier Wege durch die Datenflut – made in USA Vier Data-Analytics-Unternehmen aus San Francisco und dem Silicon Valley haben sich an der IT Press Tour präsentiert. Sie alle entwickeln Lösungen, um Firmen den Umgang mit ihren Daten zu erleichtern. Die Ansätze sind unterschiedlich, doch alle haben dasselbe Ziel: Sie wollen weltweit durchstarten. Autor: Oliver Schneider Unternehmen sitzen heute auf einem Berg von Daten. Diese Datenflut ist Chance und Herausforderung zugleich. Artikel online auf www.netzwoche.ch Webcode DPF8_112531 Unternehmen sitzen heute auf einem Berg von Daten. Sensoren liefern Informationen aus der physischen Welt, CRM- Systeme sammeln Kundendaten, und im ERP werden Zahlen über den Geschäftsgang gespeichert. Diese Datenflut ist Chance und Herausforderung zugleich. Chance, weil sich daraus Erkenntnisse gewinnen lassen, die zu besseren Business-Entscheidungen führen können. Herausforderung, weil sich Menge, Tempo und Komplexität von Big Data nur noch mit IT-Systemen bewältigen lässt. Auf der IT Press Tour stellten vier Unternehmen ihre Lösungen für die Analyse und Verarbeitung von Big Data vor. Ihre Ansätze sind verschieden. Manche setzen nur am Rande, andere ganz auf künstliche Intelligenz (KI). Einige stellen die Visualisierung in den Vordergrund, andere wollen dem Management bei seiner Kernaufgabe, dem Treffen von Entscheidungen, unter die Arme greifen. Aera Technology: Unternehmen auf Autopilot Ambitioniert ist die Lösung von Aera Technology. Das Unternehmen mit Sitz in Mountain View will seinen Kunden ein «Cognitive Operating System» zur Seite stellen, wie CEO Frederic Laluyaux sagte. Dieses soll dem Management neue Formen der Entscheidungsfindung bieten. Indem es Firmendaten, etwa aus dem ERP oder aus Datenbanken, intelligent analysiert, könne Aera frühzeitig auf Probleme hinweisen, konkrete Vorschläge zu deren Behebung geben und die Umsetzung einleiten. Je mehr Daten vorhanden seien, desto leistungsfähiger sei das System. Nach dem Vorbild des selbstfahrenden Autos soll Aera das Unternehmen immer besser kennenlernen und bessere Entscheidungen vorschlagen, versprach Laluyaux. Wie diese zustande kämen, könne stets nachvollzogen und kontrolliert werden. Ein «Cognitive Development Kit» ermögliche es Kunden ausserdem, dem System den Umgang mit den Unternehmensdaten beizubringen. Wenn genügend Entscheidungsprotokolle vorlägen, könnten Automatisierungsregeln für Entscheidungen festgelegt werden. Momentan teste man Aera vor allem in Logistikunternehmen, da es dort das grösste Optimierungspotenzial und den grössten Kostendruck gebe. Aber auch in anderen Branchen sei das Interesse an der Lösung gross. Bei der Einführung eines neuen Produkts könne Aera etwa mit hoher Wahrscheinlichkeit vorhersagen, wie gut es am Markt ankommen werde. «Auf so etwas haben wir eine Ewigkeit gewartet», hätten Kunden gesagt. Kinetica: Mit GPUs durch den Big-Data-Dschungel Im 45. Stock eines Hochhauses in Downtown San Francisco ist Kinetica beheimatet. Auch dieses Unternehmen will es Unternehmen ermöglichen, aus dem Wust an Daten – dort «Extreme Data» genannt – die relevanten Informationen herauszufiltern. Es setzt dabei auf die Rechenleistung von Grafikprozessoren (GPUs). «Diese eignen sich durch ihre Architektur vor allem für die Auswertung von grossen Daten-Streams», sagte Paul Appleby, CEO von Kinetica. Das Unternehmen entwickle eine Plattform, die Datenbanken durch den Einsatz von GPUs und Machine Learning in Echtzeit durchsuchen, auswerten und visualisieren könne. Sie sei besonders für Kunden mit sehr grossem Datenaufkommen und komplexen Anwendungsszenarien geeignet. Aktuell expandiere das Start-up vor allem in Asien. Aber auch in Europa werbe man um neue Kunden. Wie die Lösung von Kinetica funktioniert, zeigte CTO Nima Negahban anhand verschiedener Beispiele. In London werde mit dem System etwa das Verkehrsaufkommen überwacht. Auf einer Karte der Stadt liessen sich so tausende Ereignisse anzeigen und diejenigen Informationen herausfiltern, die für die Sicherheit des Verkehrs wichtig 17 / 2018 www.netzwoche.ch © netzmedien ag

Business IT Press Tour 45 seien. Das Streaming dieser Daten (Video, Geodaten) übernähmen GPUs, während die klassischen Prozessoren für die «langweiligen» Aufgaben zuständig seien. Auch Daten von autonomen Fahrzeugen, die in Detroit herumkurven, werden durch das System von Kinetica aufgezeichnet. Die Erfassung von Geo- und Zeitdaten in kurzer Zeit sei die Stärke von Kinetica, sagte Negahban. H2O.ai: Automatisierte KI H2O.ai habe für die Auswertung von Unternehmensdaten schon auf KI gesetzt, bevor der aktuelle Trend richtig Fahrt aufgenommen habe, sagte Mitgründer Sri Ambati beim Besuch der Firma aus Mountain View. Das Start-up wolle für ein Miteinander von Mensch und künstlicher Intelligenz einstehen, sagte er an seiner Begrüssungsrede. Unternehmen könne die Technologie dabei helfen, Wandlungsprozesse besser zu bewältigen. Ganz ohne Stolpersteine sei der Einsatz von KI aber nicht, räumte Ambati ein. Erstens benötige ein KI-Projekt sehr gut ausgebildete Fachleute. Zweitens müsse man Vertrauen und Klarheit in die Systeme bringen und drittens seien in der KI-Entwicklung heute eine Handvoll Unternehmen übermächtig, die über riesige Mengen an Daten verfügten – etwa Social-Media-Plattformen oder Firmen aus China. Der Einzelne habe dagegen kaum noch die Kontrolle darüber, was mit seinen Daten passiere. Die grosse Datenbasis sei mithin ein Grund, warum China in Sachen KI bereits weiter fortgeschritten sei als das Silicon Valley, gab Ambati zu bedenken. H2O.ai wolle dies ändern und biete deshalb eine Reihe von Tools an, mit denen die Data Scientists der Kunden KI-Projekte schnell und einfach umsetzen könnten, sagte Ambati. Es gehe darum, «Wissenschaft in Software zu konvertieren». «Automated Machine Learning» laute das Schlagwort. Dies komme bei den Kunden des Unternehmens, unter denen auch einige aus der Schweiz seien, gut an. Als Nächstes stehe der Aufbau eines Cloud-Marktplatzes an. Auf diesem sollen dereinst KI-Daten gehandelt werden, wobei auch Blockchain-Technologie zum Einsatz kommen soll. Yellowfin BI: Von Daten zur Story Künstliche Intelligenz? Data Science? Managed Services? Der CEO von Yellowfin BI, Glen Rabie, machte in seiner Präsentation schnell klar, dass er die Kernkompetenzen seines Unternehmens nicht in diesen Bereichen sieht. Yellowfin konzentriere sich mit seiner gleichnamigen Analytics-Plattform darauf, digitales Wissen in einer Art und Weise aufzubereiten, dass es für die Kunden von Nutzen sei. Business Intelligence, das machen heute viele, wie Rabie zugeben musste. Yellowfin könne sich aber von seinen Konkurrenten abheben. Erstens, indem es Vorbereitung und Analyse auf einer Webplattform end-to-end anbiete. Zweitens durch die Zusammenarbeit mit Partnern in verschiedenen Branchen. Und drittens, indem es mehr als ein Dashboard sei, Daten aus verschiedenen Quellen also nicht nur aggregiert anzeige, sondern auch mit dem richtigen Kontext verknüpfen könne. Während sich viele andere Firmen mit Trends wie Cloud Computing und KI nicht zurückhielten, sei Yellowfin bei diesen Themen eher vorsichtig unterwegs. Ausser der Integration in Private oder Public Clouds sei der klassische On-Premise-Betrieb für viele Abnehmer immer noch zentral. Auch sei man kein Managed-Service-Provider. «Unsere Stärke liegt im Entwickeln von Software, nicht im Verwalten derselben», sagte Rabie. Er zog am Mediengespräch zwei neue Pfeile aus dem Köcher seiner Firma. Der erste hört auf den Namen «Yellowfin Signals». Dabei handle es sich um eine Lösung, die mittels Statistik selbstständig Veränderungen in den Unternehmensdaten aufspüren soll. So könnten Kunden Entwicklungen erkennen, die ihnen andernfalls entgingen oder nur per Zufall entdeckt würden. «Yellowfin Stories», die zweite Neuvorstellung, soll die Geschichte hinter den Daten erzählen. Mit dem Tool könne ein Unternehmen seine Daten in den Kontext von News- Artikeln, Studien oder der internen Kommunikation setzen, versprach Rabie. Alle diese Informationen liessen sich dann in einer Weise grafisch darstellen, dass sie effektiv in die Entscheidungsprozesse einfliessen könnten. Paul Appleby stellte die Ziele, Partner und Kunden von Kinetica vor. Sri Ambati von H2O.ai will mit KI nicht nur Unter nehmen, sondern auch der Gesellschaft einen Mehrwert bieten. Frederic Laluyaux will mit Aera Technology ein «Cognitive Operating System» anbieten. www.netzwoche.ch © netzmedien ag 17 / 2018

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