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Die CIO-Agenda 2017: 7 Trends für Insights & Data (Teil I)

Kategorie: Digitale Trends

Sie erinnern sich an unseren letztjährigen Insights & Data Kick-off mit sieben Schlüsseltrends aus der Welt der Business Intelligence (BI), Analytics und Künstlichen Intelligenz (AI)? Wenn nicht, lesen Sie hier nochmal nach und prüfen Sie, inwiefern sich unsere Prognosen bestätigten. Auch 2017 wird der Blick auf Bits und Bytes wieder einige spannende Entwicklungen bereithalten. Dafür haben wir erneut in unserer globalen Experten-Community nach der Data-Agenda von CIOs im nächsten Jahr gefragt. Das Ergebnis ist ein buntgemischter Themenhaufen aus Megatrends wie Automatisierung, Skalierbarkeit, „Cloudifizierung“ und kaum überraschend der Maschinenintelligenz ganz zu oberst auf dem Stapel. Was Sie für das Insights-&-Data-Jahr 2017 wissen sollten:

1. Moderne Business Intelligence

Die Arbeit mit Big Data hat eine ganze Lawine an Technologieinnovationen losgetreten, die sich jetzt auch im Bereich der „reinen“ Business Intelligence (BI) festsetzen. Jegliche Form des Report oder Dashboards, der deskriptiven und diagnostischen Analyse profitiert von dem munteren Mix aus Cloud, Open-Source-Lösungen, Self-Service-Plattformen, fortschrittlichen Visualisierungs- und Kooperationstools, Automatisierung, kognitiven Interfaces und nicht zuletzt auch der Unterstützung durch AI. Ein verlockendes Bild zeichnet sich ab, das durch Kostenvorteile und Produktivität, aber auch durch Effizienz und Agilität besticht. All das verhilft der scheinbar so fest etablierten Welt der BI zu radikal modernem Glanz, das Anwender und Entwickler gleichermaßen begeistert.

2. Das Imperium schlägt zurück

Wie so oft sind es die Open-Source- und Startup-Communities, die neue und disruptive Ideen aufwerfen. Und die großen Akteure in den Industrien sind häufig zu schwerfällig in ihrer Aufholjagd. Doch es wird Zeit für den großen Gegenschlag. Die Technologieführer drücken jetzt ordentlich aufs Gaspedal: Microsoft macht sich das Open-Source-Ökosystem völlig zu eigen.SAP schlägt die große Brücke zwischen HANA und Datenplattformen und hat sich einen eigenen Hadoop-as-a-Service-Anbieter. IBM  wirkt auch weiterhin weit jenseits von Watson und SAS erschließt mit der neuen Viya Plattform jetzt auch Cloud und Big Data. Das spannende dabei: Sie mischen ihre großskalierten Hochleistungstools mit innovativen neuen Technologien. Das Beste aus beiden Welten – egal in welcher Galaxie.

3. Kleiner Elefant auf große Daten

Was ein Elefant mit Big Data zu tun hat? Wer hier keine Verbindung sieht, sollte lieber mal außer Haus gehen und an seiner Glaubwürdigkeit arbeiten. Alle anderen sollten anfangen zu verstehen, dass das Hadoop-Ökosystem heutzutage mehr als – nun ja – einfach nur Hadoop ist. Wenn gleich wohl die Fähigkeiten des Hadoop Distributed File System (HDFS), große Datenmengen in jeglicher (Nicht)Struktur zu speichern und zugänglich zu machen, die ersten Feuer der Big-Data-Revolution entfachten, liegt im neuen zusätzlichen Analyse-Tool-Set ein ganz neuer Wert: Es enthält noch Anwendungen wie Spark, Storm und HBase. Stellen Sie sich darauf ein, dass ihr glänzender Hadoop-Server in die Cloud abwandert, wo er dann als skalierbarer On-Demand-Service bereitsteht. Und bedenken Sie, dass auch Hadoop keine alles erschlagende Lösung ist. Es gibt sehr viele verschiedene Anwendungsfälle für Datennutzung und auch sehr viele Alternativen für die am besten passende Datenhaltung in der NoSQL-Welt.

Um Sie mit inhaltlicher Fülle nicht erschlagen, setzen wir an dieser Stelle einen Punkt. Denn zu den weiteren Trends bleibt noch einiges zu sagen. Teil zwei mit den Nummern vier bis sieben lesen Sie hier.

Über den Autor

Rüdiger Eberlein
Rüdiger Eberlein

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