Nachbericht Teradata Universe EMEA 2017

Teradata rückt Beratung und Geschäftsnutzen stärker in den Vordergrund

| Autor: Nico Litzel

Bei der Teradata Universe EMEA 2017 in Nizza stand der Nutzen von Analytics im Vordergrund und nicht die Technik dahinter.
Bei der Teradata Universe EMEA 2017 in Nizza stand der Nutzen von Analytics im Vordergrund und nicht die Technik dahinter. (Bild: Teradata)

Teradata lud Anfang April ins südfranzösische Nizza zur europäischen Ausgabe der Hausmesse Teradata Universe ein. Rund 1.000 Teilnehmer ergriffen die Gelegenheit und informierten sich über aktuelle Analytics-Kundenprojekte.

Teradatas Geschäftsergebnisse waren in jüngster Zeit aus Sicht des Unternehmens zwar gut, aber eben auch nicht gerade hervorragend. Für Victor Lund, seit vergangenem Jahr CEO der Teradata Corporation, Anlass, nach den Gründen zu suchen. „Teradata hat die Kunden etwas aus den Augen verloren“, erklärte er in Nizza. Man habe sich zu sehr auf die Technik konzentriert und zu wenig den Geschäftsnutzen hervorgehoben. Jedoch sei nicht die Technik an sich wichtig, sondern das, was man mit ihr machen könne. Nun sei es an der Zeit, besser zu verstehen, was die Kunden wünschten.

Victor Lund, CEO von Teradata (links im Bild), und Peter Mikkelsen, Executive Vice President
Victor Lund, CEO von Teradata (links im Bild), und Peter Mikkelsen, Executive Vice President (Bild: Nico Litzel)

Nach Einschätzung von Peter Mikkelsen, Executive Vice President International, habe es in Folge bei Teradata im vergangenen Jahr mehr Veränderungen gegeben als in den zehn Jahren zuvor. „Wir haben in Forschung investiert, etwa im Bereich Open Source. Zudem haben wir Beratungskompetenz eingekauft“, erklärt Mikkelsen.

Mit dem Strategiewechsel kehre man nun zu den Stärken vergangener Tage zurück, denn in den 90er- und 2000er-Jahren sei Teradata bereits sehr lösungsorientiert aufgestellt gewesen. „Big Data ist hart für die Kunden. Wir möchten ihnen dabei helfen, den Wert aus Big Data rauszuziehen“, fasst Mikkelsen zusammen und ergänzt: „Wir haben im vergangenen Jahr Business Consultants und Data Scientist angeheuert. Unsere Kunden wollen experimentieren, wollen besser werden bei ihrer Analysekultur und die Silos in den einzelnen Abteilungen aufbrechen, um Daten und Analytics unternehmensweit nutzen zu können.“ Das sei schwierig, doch hier könne man helfen und aufzeigen, was man aus den Daten herausholen könne. Dabei wolle man aber nicht als Consultant im klassischen Sinne auftreten. Vielmehr gehe es darum, dem Kunden zu zeigen, wie er sein Ziel erreichen kann – mit Teradata-Produkten, auch in Kombination mit Open-Source-Lösungen wie Hadoop oder Produkten von Fremdanbietern.

Lund ergänzte, dass die Welt sich rasend schnell verändere, etwa im Hinblick auf die immer stärkere Cloud-Nutzung. „Aber es gibt nicht nur eine Cloud und hier gibt es Probleme, etwa Latenzen oder – ganz einfach – wie ich meine Daten hochlade“, gibt er zu bedenken. Unbestritten sei jedoch, dass Kunden heute bei der Nutzung von Software mehr Agilität und Flexibilität wünschten.

Flexibles Lizenzmodell

Diese Flexibilität will Teradata nun Kunden in Form eines neuen Lizenzmodells bieten, das mehr Flexibilität bei der Lizenzierung von Datenbanken in Hybrid-Cloud-Installationen bietet, indem es die Mitnahme von Lizenzen zwischen Cloud und On-Premise erlaubt. Das Lizenzmodell umfasst vier Stufen:

  • Entwickler (Developer): Diese kostenlose Lizenz richtet sich an Kunden, die neue Anwendungen entwickeln und gilt für nicht-produktive Umgebungen. Die Entwickler-Lizenz ist als reine Software-Version auf Public Clouds oder als VMware für die Installation auf Teradata-fremder Hardware verfügbar.
  • Basis (Base): Diese Lizenzstufe kommt bei Data Warehouses der Einstiegsklasse mit niedriger Parallelität in der Cloud und lokal zum Einsatz.
  • Erweitert (Advanced): Diese Lizenzstufe unterstützt Produktivumgebungen mit hoher Nebenläufigkeit und gemischten Workloads. Sie umfasst Funktionen für Integrated Workload Management und für Intelligent Memory und ist ebenfalls für On-Premise-Systeme und in der Cloud verfügbar.
  • Unternehmen (Enterprise): Diese höchste Lizenzstufe enthält umfassende Workload-Management-Funktionen mit Teradata Active System Management und Intelligent Memory. Auch diese Option für Großunternehmen ist für On-Premise-Systeme und in der Cloud verfügbar.

Boom bei Predictive Analytics und IoT-Anwendungen

Die nächsten Monate und Jahre sind nach Einschätzung von Peter Mikkelsen spannend: „Viele Teradata-Kunden haben Maschinen, Telco Networks oder Schiffe oder Flugzeuge, die bereits seit Jahren mit Sensoren ausgestattet sind und Unmengen an Daten produzieren. Wir stehen erst am Anfang, den Nutzen daraus zu ziehen.“ Nach seiner Einschätzung werde das Internet der Dinge in jeder Industrie eine enorme Bedeutung haben. „Bisher war alles in IT und OT (Operational Technology) aufgeteilt. Nun muss man beides integrieren – und das ist die größte Herausforderung.“

Erfolgreiche Kundenbeispiele

Mehr Nutzen, weniger Technik – das zeigte sich deutlich im Programm der Teradata Universe. Das Unternehmen hatte zahlreiche Kunden eingeladen, die über ihre erfolgreichen Analytics-Projekte berichteten und so aufzeigten, was bereits heute möglich ist. So war beispielsweise Gerhard Kreß vor Ort, Leiter des Datalab der Siemens Mobility Data Services. In seinem Vortrag berichtete Kreß, wie das Datalab in München-Allach die Daten, die die Lokomotiven oder die Bahn-Infrastruktur produzieren, auswertet und so dafür sorgt, dass die Bahn mithilfe von Predictive Analytics konkurrenzfähiger wird.

Datenanalyse macht die Bahn konkurrenzfähiger

Siemens und Big Data

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20.02.17 - Wie man mit Big Data und IoT die Transportbranche verändern kann, zeigt das Beispiel des Lok-Herstellers Siemens. Das Unternehmen hat am Standort Allach ein themenspezifisches Datalab mit 40 Mitarbeitern aufgebaut, das ausschließlich an neuen Anwendungen insbesondere für die Optimierung des Schienenverkehrs arbeitet. lesen

Pekka Linnonmaa, Director Paper Technology EMEA bei Valmet
Pekka Linnonmaa, Director Paper Technology EMEA bei Valmet (Bild: Nico Litzel)

Auch über ein interessantes Projekt aus dem Bereich Prescriptive Analytics konnten sich die Besucher in Nizza informieren: Aus Finnland war Pekka Linnonmaa angereist, Director Paper Technology EMEA bei Valmet. Das finnische Unternehmen produziert Maschinen zur Papierherstellung. Die Papierproduktion ist sehr energie- und ressourcenintensiv und Linnonmaa zufolge habe jeder Papierhersteller bisher sein ganz eigenes Rezept gehabt, um die Kosten möglichst niedrig zu halten. Valmet setzt an dieser Stelle auf Fakten anstelle von Bauchgefühl: Die Maschinen sind smart und verfügen über rund 50.000 Sensoren. Mithilfe von Datenanalysen kann Valmet seine Kunden dabei unterstützen, die Kosten möglich gering zu halten. „Wir ermöglichen unseren Kunden zwischen 50.000 und fünf Millionen Euro Kosteneinsparung pro Jahr und Maschine“, so Linnonmaa.

Big Data in der Automobilindustrie

Jan Wassén, Director Driver Interaction & Infotainment bei Volvo
Jan Wassén, Director Driver Interaction & Infotainment bei Volvo (Bild: Nico Litzel)

Aus Schweden war Volvo zu Gast. Jan Wassén, Director Driver Interaction & Infotainment beim schwedischen Automobilhersteller, referierte über aktuelle und geplante Analytics-Projekte und neue digitale Geschäftsmodelle. Wassén berichtete, dass die Marke Volvo für Sicherheit stehe. Hierauf baue man und Volvo habe sich daher das ehrgeizige Ziel gesetzt, dass kein Mensch mehr durch Volvo-Autos verletzt oder getötet werde. Erreichen will man das beispielsweise mit einer „Slippery Road Detection“, bei der die Straßenverhältnisse nahezu in Echtzeit analysiert werden.

Aber die Digitalisierung der Automobilbranche eröffne auch neue Geschäftsmodelle. Beispielsweise sei es denkbar, dass sich Kunden ihre Pakete künftig in den Kofferraum liefern lassen. Dem Zusteller werde dabei der Standort des Wagens mitgeteilt und der Kofferraum für ein gewisses Zeitfenster freigegeben.

Künstliche Intelligenz und Überbevölkerung auf dem Mars

Stephen Brobst, Chief Technology Officer der Teradata Corporation
Stephen Brobst, Chief Technology Officer der Teradata Corporation (Bild: Nico Litzel)

Teradatas CTO Stephen Brobst referierte in seiner spannenden Keynote über das aktuelle Hype-Thema Künstliche Intelligenz, Machine und Deep Learning. Brobst gab zu bedenken, dass die Forschung hier noch in den Kinderschuhen stecke, wenngleich die technologische Entwicklung rasant an Fahrt aufnehme – besonders bei der Hardware. Bedenkenträgern, die dabei befürchten, dass Maschinen die Herrschaft über die Welt übernehmen, erwiderte er, dass wir uns derzeit keine Sorgen machen müssten. „Wir sind noch lange nicht so weit. Das ist ungefähr so, als würden wir uns vor einer Überbevölkerung auf dem Mars fürchten.“ Denn nach Angaben von Brobst basieren 95 Prozent der derzeit eingesetzten Algorithmen auf linearer Regression, der gleichen Technik, wie sie bereits in den 90er-Jahren eingesetzt wurde. Brobst: „Künstliche Intelligenz, das ist ein Begriff für Dinge, die wir noch nicht verstehen. Natural Language Processing haben wir mal Künstliche Intelligenz genannt ebenso wie Data Mining.“

Auch gab Brobst zu bedenken, dass nicht hinter allem Künstliche Intelligenz stecke, was gerne so bezeichnet werde. So wird der Schachcomputer Deep Blue, der 1996 den damals amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparow schlagen konnte, oft als Beispiel für Künstliche Intelligenz genannt. Deep Blue habe aber nicht Neues selbstständig erlernt, sondern man habe ihn einfach mit den klaren Regeln für Schach programmiert. Mit massiver Rechenpower habe Deep Blue dann einfach alle möglichen Kombinationen durchgespielt. Ein viel interessanteres Beispiel sei dagegen AlphaGo, Googles Computer, dem es gelang, einen Menschen beim deutlich komplexeren und unvorhersehbareren Spiel Go zu schlagen.

Eines der größten Probleme bei der Künstlichen Intelligenz sieht Brobst in der mangelnden Transparenz der Ergebnisse. Als Beispiel nannte er die Kreditvergabe: Bankberater und Kunden müssten nachvollziehen können, warum ein KI-System einen Kreditantrag ablehne. Es könne nicht sein, sich einfach auf das Urteil einer „Black Box“ zu verlassen. Nur wenn die Entscheidung transparent und für alle nachvollziehbar sei, würden sich Menschen auf das Urteil einer KI verlassen.

Ganz ohne Technik geht es nicht

Teradata nutzte, fast schon am Rande, die Hausmesse in Nizza, um neue Produkte anzukündigen. Auf der Hardwareseite schickt das Unternehmen eine aktualisierte IntelliFlex-Plattform ins Rennen, die erstmals ausschließlich mit SSDs bestückt ist. Im Vergleich zur vorangegangenen Generation bietet die All-Flash-Version nach Angaben des Unternehmens eine 7,5-fach höhere Rechenleistung für rechenintensive Analytics-Anwendungen, eine 4,5-fach bessere Performance bei Data Warehouse Analytics und eine 3,5-fach höhere Speicherkapazität.

Neu im Portfolio ist die „IntelliBase“-Plattform, die sich an Einsteiger richtet und ein komplettes logisches Data Warehouse in einem einzelnen Gehäuse bereitstellt. Einer der Vorteile von IntelliBase ist Teradata zufolge die Vielseitigkeit der Plattform, mit der Unternehmen auf sich ändernde Geschäftsanforderungen regieren können. Beispielsweise kann ein Rechenknoten, der für Hadoop verwendet wird, später konvertiert werden, um auf ihn eine Teradata-Datenbank auszuführen.

Bei Plattformen sollen im Laufe dieses Quartals auf den Markt kommen und im späteren Verlauf des Jahres über Teradata IntelliCloud verfügbar sein.

Customer Journey Solution

Auf der Hausmesse in Nizza hat Teradata darüber hinaus eine Reihe von neuen Funktionen für die Teradata Customer Journey Solution angekündigt. Diese sollen Marketingfachleuten einen leichteren Zugang zu Analytics, dynamischen Visualisierungsmöglichkeiten sowie Machine Learning und Simulationen bieten. Zu den Neuerungen zählen:

  • Eine integrierte Customer-Path-Analyse, die dabei unterstützen soll, die Customer Journey besser zu verstehen und aufzeigen kann, wann der ideale Zeitpunkt ist, sich an Kunden zu wenden.
  • Eine Communication-Journey-Visualiserung hilft dabei, den Weg des Kunden durch eine mehrstufige Kampagne nachzuvollziehen. Marketingfachleuten sollen so leichter Faktoren identifizieren können, die die Akzeptanz beim Kunden erhöhen.
  • Visualisierungen für selbstlernende Modelle zeigen die Korrelation zwischen Kundenattributen (Alter, Einkommen etc.) und Antwortraten auf.
  • - Mit der Angebotssimulation in Echtzeit können Marketingfachleuten die Auswirkungen von neuen Nachrichten, Angeboten oder Strategien auf bestehende Kampagnen simulieren und so diese optimieren.
  • „Bring you own model score“: Erlaubt es Marketingfachleuten, interne oder von Fremdanbietern erstellte Scoringmodelle in die Arbitrierlogik selbstlernender Modelle einzuspeisen, um die Nachricht für jeden Kunden zu optimieren, sodass keine vorangegangenen Arbeit verloren geht.

Die neuen Funktionen sollen im Laufe des zweiten Quartals verfügbar sein und im Juni vollumfänglich zur Verfügung stehen.

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