CeBIT 2017: Big Data und BI sind die Schlüssel zur digitalen Transformation CeBIT 2017: Big Data und BI sind die Schlüssel zur digitalen Transformation - Computerwelt

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20.03.2017 Martin Bayer *

CeBIT 2017: Big Data und BI sind die Schlüssel zur digitalen Transformation

Das Bild von Big Data und Business Intelligence wird geprägt vom technischen Wandel. Vom klassischen Data Warehouse über Hadoop und In-Memory-Computing bis hin zu Artificial Intelligence (AI) eröffnet die Technik immer mehr neue Möglichkeiten, Geschäftsnutzen aus Daten zu ziehen.

Für Unternehmen geht es im Rahmen der digitalen Transformation vor allem darum, datenorientierte Geschäftsmodelle zu entwickeln.

Für Unternehmen geht es im Rahmen der digitalen Transformation vor allem darum, datenorientierte Geschäftsmodelle zu entwickeln.

© Wright Studio - shutterstock.com

"Big Data ist eine Schlüsseltechnologie für die digitale Transformation der Wirtschaft", konstatierte Bitkom-Hauptgeschäftsführer Bernhard Rohleder. Die Fähigkeit, Daten gewinnen und auswerten zu können, entwickle sich immer stärker zu einem strategischen Erfolgsfaktor von Unternehmen. Gerade Deutschland verfüge mit seiner starken wirtschaftlichen Basis im produzierenden Gewerbe, im Handel und in der Logistik über beste Voraussetzungen, um im internationalen Wettbewerb ein führender Standort für datenorientierte Geschäftsmodelle zu werden.

So verwundert es auch nicht, dass immer mehr Unternehmen Big-Data-Techniken einsetzen. Laut einer Studie von Bitkom Research und KPMG nutzt bereits gut ein Drittel (35 Prozent) der Firmen Big Data, um große Datenmengen auszuwerten. Zum Vergleich: Zwei Jahre zuvor war es nicht einmal jedes vierte Unternehmen.

Analysen werden immer ausgefeilter
Mit der wachsenden Big-Data-Verbreitung kommen auch immer ausgefeiltere Methoden zum Einsatz. So setzen bereits vier von zehn Unternehmen vorausschauende Analysen ein, die Aussagen über zukünftige Entwicklungen möglich machen. Auch die Datenvielfalt nimmt zu. Immer stärker werden im Zuge von Big Data auch Sensordaten beziehungsweise öffentlich verfügbare Daten in die Analysen mit einbezogen. "Unternehmen lassen die Phase der reinen Datensammlung zunehmend hinter sich", sagt Thomas Erwin, Global Execution Partner Data & Analytics bei KPMG. Das Ziel sei jetzt, aus den gesammelten Daten Antworten auf die Herausforderungen des entsprechenden Unternehmens zu finden.

Wer sich dazu auf der CeBIT Informationen und Anregungen holen möchte, wird in Halle 5 fündig. Dort findet das Business Intelligence und Big Data Forum statt, das vom Business Application Research Center (BARC) betreut wird. In über 40 Vorträgen können sich Besucher über den neuesten Stand von Software- und Marktentwicklung im Bereich Business Intelligence (BI), Datenmanagement und Big Data informieren. Dabei soll es unter anderem um innovative Lösungsansätze gehen, wie Unternehmen den Trend zur Digitalisierung und der Verfügbarkeit von neuen Informationsquellen im Unternehmen nutzen können. Zudem dreht sich vieles darum, welchen Nutzen Anwender aus den Trendthemen rund um BI ziehen können. Dabei geht es beispielsweise um Advanced Analytics, Cloud-BI, Datenvisualisierung sowie Self-Service-Funktionen für die Anwender in den Fachbereichen.

Künstliche Intelligenz hievt Analytics auf ein neues Niveau
In kaum einem anderen Bereich gibt es so viele neue technische Entwicklungen wie rund um das Sammeln und Auswerten von Daten. Sorgten in den zurückliegenden Jahren Themen wie Hadoop, Data Lakes und In-memory-Computing für Schlagzeilen ist es derzeit das Thema Künstliche Intelligenz, das rund um Big Data und Analytics für Furore sorgt. Welche neuen Möglichkeiten KI eröffnet wird unter anderem im Rahmen des Future Talk in Halle 6, Stand A54 diskutiert. Am Montag den 20. März wird an dieser Stelle um 11:00 Uhr der CeBIT Innovation Award für die Themen KI, Big Data und BI vergeben. In den darauf folgenden Vorträgen am Montag nachmittag sowie am Dienstag, den 21. März dreht sich vieles um Aspekte rund um KI und Deep Learning.

Eines der größten Probleme, Big Data zu meistern ist der Mangel an der dafür benötigten Skills. Jedes zweite Unternehmen klagt darüber, nicht genügend Spezialisten für die Datenanalyse zu haben. "Der Bedarf an gut ausgebildeten Fachkräften für Big Data zeigt, dass Unternehmen datenbasierten Geschäftsmodellen eine große Bedeutung beimessen und sich zunehmend zu data-driven companies entwickeln", sagt Stefan Jähnichen, Leiter der Begleitforschung zum Technologieprogramm "Smart Data - Innovationen aus Daten" am FZI Forschungszentrum Informatik. "Hierfür werden Data Scientists benötigt, Fachkräfte, die wissen, wie Big Data zu nutzen ist."

Leuchtturmprojekte für Smart Data
Auf der CeBIT 2017 stellt sich das Technologieprogramm "Smart Data - Innovationen aus Daten" in Halle 6, Stand C40 vor. Mit dem Programm fördert das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aktuell 13 Leuchtturmprojekte, die innovative Dienste und Dienstleistungen entwickeln, vor allem in den Anwendungsbereichen Industrie, Mobilität, Energie und Gesundheit. Mit dem Programm soll eine breitere Nutzung von Smart Data angestoßen werden. Von der einfachen Handhabbarkeit intelligenter Big-Data-Technologien - insbesondere in Bezug auf Datensicherheit und Datenqualität - sollen vor allem kleine und mittlere Unternehmen profitieren. Das BMWi will "Smart Data - Innovationen aus Daten" von 2014 bis 2018 mit insgesamt rund 30 Millionen Euro fördern. Beteiligte Firmen und Organisationen bringen weitere 25 Millionen Euro auf.

Mit ihrer neuen Kurzstudie "Fachkräfte für Smart Data: Neun Thesen zum Bedarf heute und morgen" will die Smart-Data-Begleitforschung " am FZI Forschungszentrum Informatik die Diskussion über die in den Bereichen Big Data und Smart Data erforderlichen Kompetenzen vorantreiben und dabei helfen, ein genaueres Bild von den Anforderungen an die Fachkräfte von morgen zu gewinnen. Die Kurzstudie entstand in Zusammenarbeit mit dem Hasso-Plattner-Institut, Potsdam.

Das sind die neun Thesen zum Fachkräftebedarf:

  • Logik und Abstraktionsfähigkeit sind mehr gefragt als reines Technologiewissen.
  • Mathematische Kenntnisse werden wichtiger.
  • Branchenwissen wird zur Kernkompetenz für Smart Data.
  • Interdisziplinarität macht aus Big Data Smart Data.
  • Datenschutz-Kenntnisse sind eine Kernkompetenz.
  • Smart Data braucht Datensicherheitskompetenzen.
  • Fort- und Weiterbildungen sind entscheidend zur Entwicklung und Sicherung qualifizierten Personals.
  • Corporate Digital Responsibility (CDR) ist mehr als ein vorübergehender Trend.
  • Besonders Arbeitgeber sind in der Verantwortung.


* Martin Bayer ist stellvertretender Chefredakteur der Computerwoche.

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