Ulrike Ostler ♥ BigData-Insider

Ulrike Ostler

Chefredakteurin DataCenter-Insider
DataCenter-Insider

Artikel des Autors

Eine Weltreise erscheint manch einem reizvoll ... oder wenigstens ein Insel-Hopping. Doch verstreuten Daten in verschiedenen Silos hinterherzujagen, ist kontraproduktiv, verschlingt Aufwand sowie Ressourcen und gefährdet den wirtschaftlichen Erfolg.  (Sumanley xulx auf Pixabay)
Studie von Rubrik und IDC identifiziert zentrale Aufgabenstellungen

Datenmanagement ist ein erfolgskritischer Prozess im Unternehmen

Egal, ob Daten nun das neue Wasser oder das neue Öl sind – klar ist, dass Daten als Produktionsfaktor in praktisch allen Branchen an Bedeutung gewinnen. Damit einher geht eine ebenso steigende Relevanz des Datenmanagements für den Unternehmenserfolg. Eine von Rubrik beim Marktforschungsunternehmen IDC in Auftrag gegebenen Studie beleuchtet den Status quo des Datenmanagements in knapp 1.000 Unternehmen.

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Bei einem Technologiewechsel sollten dringend die Bedürfnisse der Mitarbeiter berücksichtigt werden. (gemeinfrei)
Bei der Digitalisierung nicht die Mitarbeiter vergessen

Technologiewechsel nur erfolgreich, wenn Menschen im Mittelpunkt stehen

Digitalisierung steht nicht nur bei IT-Organisationen und Unternehmen ganz oben auf der To-do-Liste, sondern auch bei der Politik. Dennoch sind die erzielten Fortschritte überschaubar. Die Erwartungen bleiben hinter den Hoffnungen zurück. Das haben gerade die IT-Probleme zu Beginn der COVID-19-Pandemie gezeigt. Ein Grund für das Ruckeln und Zuckeln ist, dass zumeist nicht der Mensch im Mittelpunkt von IT-Innovationen steht.

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Eine Weltreise erscheint manch einem reizvoll ... oder wenigsten ein Insel-Hopping. Doch verstreuten Daten in verschiedenen Silos hinterherzujagen ist kontraproduktiv, verschlingt Aufwand sowie Ressourcen und gefährtes den wirtschaftlichen Erfolg.  (Sumanley xulx auf Pixabay)
Studie von Rubrik und IDC identifiziert zentrale Aufgabenstellungen

Daten-Management ist ein erfolgskritischer Prozess im Unternehmen

Egal ob Daten nun das neue Wasser oder das neue Öl sind – klar ist, dass Daten als Produktionsfaktor in praktisch allen Branchen an Bedeutung gewinnen. Damit einher geht eine ebenso steigende Relevanz des Data Managements für den Unternehmenserfolg. Eine von Rubrik beim Marktforschungsunternehmen IDC in Auftrag gegebenen Studie beleuchtet den Status Quo des Daten-Managements in knapp 1.000 Unternehmen.

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KI im technischen Service: Beispiele für solche Einsatzszenarien sind eine verlässliche Prognostizierung des Service- und des Wartungsbedarfs von Maschinen, Anlagen und deren Komponenten, eine automatisierte Ersatzteilbeschaffung, die Diagnose von Störungen, das Erkennen von Anomalien oder auch die automatisierte Planung von Technikereinsätzen.  (Inactive_account_ID_249 auf Pixabay)
Digitalisierung im technischen Service

Auf dem Sprung: USU entwickelt einen 'Service-Meister' für den Mittelstand

Aktuellen Studien zufolge planen 70 Prozent der Unternehmen innerhalb der nächsten fünf Jahre den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in ausgesuchten Servicesegmenten. Das entspricht mehr als einer Verdopplung des aktuellen Anteils. Wie der Einsatz in der Praxis gelingen kann, zeigt der folgende Beitrag aus dem Hause USU am Beispiel des Forschungsprojektes „Service-Meister“.

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Digitas LBI ist eine Lead-Agentur. Von ihr stammt etwa die Studie "Connected Commerce 2016: A global study of the latest trends in retail"; die Grafik zeigt einen Teil der Ergebnisse. (Digitas LBI)
Digitas LBI und Oracle gründen Solutions Group

Kreativ- und Technikberatung für das „digitale Business“

Die Partnerschaft zwischen einem Anbieter von Cloud-Technik und einer Kreativberatung ist eine der ersten dieser Art. Zusammengetan haben sich die Marketing- und Technologie-Agentur Digitas LBI und Oracle. Sie haben die Digitas LBI OSG gegründet, eine Geschäftseinheit für digitales Business innerhalb der Agentur. Sie soll Kreativ- und Beratung auf Basis von Oracle-Technik bieten.

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Für das maschinelle Erlernen komplexer Strukturen, wie die in der Abbildung, sind die Graphcore-Prozessoren ausgelegt.  (Graphcore)
Silizumbasierte Neuro-Mathematik

Was beschäftigt einen KI-Prozessor-Spezialisten wie Graphcore gerade?

Künstliche Intelligenz benötigt gigantische Rechenleistung. KI-Spezialprozessoren sind direkt in ihrer Hardware für diese Anforderungen konzipiert, die einen mehr für Neuronale Netze, andere in Richtung Deep Learning, wieder andere für Maschinelles Lernen. Zu letzteren gehören die „C2“-Prozessoren von Graphcore. Die Roadmap der Neuro-Mathematiker aus Bristol sieht wie folgt aus.

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Johannes Wagmüller, Director Solutions Engineering bei Netapp, erläutert, warum viele Firmen KI-Potenzial brachliegen lassen und was sie verbessern können.  (gemeinfrei: Colin Behrens auf Pixabay)
Verschenktes Potenzial

5 Empfehlungen für KI-Projekte

Algorithmen, Roboter und digitale Assistenten haben in deutschen Unternehmen Einzug gehalten: Gut 40 Prozent der Betriebe haben schon mit Künstlicher Intelligenz (KI) gearbeitet, 88 Prozent planen dies in den kommenden zwölf Monaten. Doch die Unternehmen setzen KI vorwiegend zur Prozessoptimierung ein – und schöpfen dadurch ihr Potenzial nicht umfassend aus, so die These von Johannes Wagmüller, Netapp.

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Wafer-Aufnahme des Intel-Prozessors Xeon E7 v2 (Bild: Intel/Nick Knupffer)
Eine Prozessorfamilie für die Echtzeit-Analyse von Daten

Der Monster-Chip – mit Xeon E7 v2 adressiert Intel Big Data

Längst attackiert Intel mit seinen leistungsstarken E5- und E7-Prozessoren den angestammten Markt für RISC-Systeme, Systeme für geschäftskritische Anwendungen. Doch die jüngste Generation, „Xeon E7 v2“ – 8800/4800/2800 – kann die bekannten Leistungsgrenzen sprengen, sagt Intel. Insbesondere soll die Plattform Big-Data-Anwendungen und Echtzeit-Analysen ermöglichen.

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Eric Xu, der derzeitige Chef von Huawei (einer von drei, die sich gegenseitig ablösen) präsentiert in Shenzen den KI-Prozessor „Ascend 910“, mitsamt Roadmap.  (Huawei )
Huawei-Chef Eric Xu: „Und heute haben wir geliefert.“

Der leistungsfähigste KI-Prozessor und ein passendes KI-Computing-Framework

Am vergangenen Freitag hat Huawei mit „Ascend 910“ den bisher leistungsfähigsten KI-Prozessor vorgestellt. Es ist bestimmt für das Training von Anwendungen Künstlicher Intelligenz. Außerdem hat der Konzern „Mindspore“ präsentiert, ein Framework, das es insbesondere Wissenschaftler erleichtern soll, KI-Anwendungen zu entwickeln – für alle KI-Hardware. Die Software soll 2020 Open Source werden.

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MariaDB fügt seinem Datenbanksystem Analysefunktionen hinzu sowie eine Kombination aus blockbasierendem und objektbasierendem Speichern sowie native Replikation für zeilen- wie spaltenbasierende Speicherung.  (MariaDB Corp.)
Analyse inklusive

MariaDB richtet sich mit Platform X4 auf Cloud Native aus

Mit „Platform X4“ will Datenbankanbieter MariaDB Corporation Millionen von Entwicklern eine direkte Nutzung intelligenter Transaktionen ermöglichen, etwa Datenspeicherung nach dem Cloud-Native-Modell, auf die der Zugriff bisher ausschließlich über proprietäre Systeme erfolgen könne, teilt der Anbieter mit. Die Software steht ab heute zum Download bereit.

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Johannes Wagmüller, Director Solutions Engineering bei Netapp, erläutert, warum viele Firmen KI-Potenzial brach liegen lassen und was sie verbessern können.  (gemeinfrei: Colin Behrens auf Pixabay)
Verschenktes Potenzial

5 Empfehlungen für KI-Projekte

Algorithmen, Roboter und digitale Assistenten haben in deutschen Unternehmen Einzug gehalten: Gut 40 Prozent der Betriebe haben schon mit Künstlicher Intelligenz (KI) gearbeitet, 88 Prozent planen dies in den kommenden zwölf Monaten. Doch die Unternehmen setzen KI vorwiegend zur Prozessoptimierung ein – und schöpfen dadurch ihr Potenzial nicht umfassend aus, so die These von Johannes Wagmüller, Netapp.

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„IBM Z 14“ und die Mainframe-Tools von CA Technologies bilden nach Ansicht der Hersteller und ihrer Kunden ein smartes Gespann.  (IBM)
Vertrauensbildende Tools

CA Technologies verstärkt Mainframe-Tools mit KI und Analytics

Die Zeit für eine Fehlerbehebung soll um das Fünffache verkürzt, Insider-Bedrohungen reduziert und die Betriebskosten um 25 Prozent gesenkt werden. Diese hehren Ziele setzt CA Technologies derzeit für das Mainframe Computing mithilfe neuer Werkzeuge. Sie sollen insbesondere tiefere Einblicke, automatische Voraussagen von Performance-Problemen, verbesserten Schutz von Kundendaten, Steigerung von Agilität und Senkung von Kosten liefern.

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 (Bild: Ostler)
Der Google-Ritterschlag, die YARN-Integration und schlüsselfertige Hadoop-Anwendungen

Das MapR-Technologies-Update

Kennen Sie eigentlich MapR Technologies? Im Report „The Forrester Wave, Big Data Hadoop Solutions“ vom Frühjahr dieses Jahres vergaben die Analysten von Forrester Research die höchste Punktzahl für die Hadoop-Disribution. Jetzt erlangt das Unternehmen aus San José als einer der ersten Technologiepartner von Amazon Web Services den Status „Big-Data-Kompetenz “. Und was tut sich sonst?

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Red-Hat-Experten äußern sich zu ausgewählten IT- und Wirtschaftstrends, die 2019 ihre Wirkungen entfalten werden.  (gemeinfrei - geralt/Pixabay)
Red-Hat-Manager zu den Trends 2019

Was bringt das neue Jahr?

KI & ML, Edge Computing, Automatisierung und die Rolle der Telcos sind die Themenkomplexe, die DataCenter-Insider aus dem Fundus an Vorhersagen für 2019 aus dem Hause Red Hat ausgewählt hat, um einen Eindruck zu vermitteln, womit sich die Community beziehungsweise die Kundschaft des Unternehmens sich beschäftigt oder auch beschäftigen muss.

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Die Organisation Enterprise Ireland kümmert sich um deutsch-irische Zusammenarbeit. Da kommen fünf Tipps von der grünen Insel, die helfen können, Rechenzentren IoT-fähig werden zu lassen, recht.  (gemeinfrei: reichdernatur/Pixabay)
Enterprise Ireland gibt 5 Tipps für serviceorientierte Datacenter

Rechenzentren im Mittelpunkt der IoT-Datenflut

Es dreht sich um mehr als Kühlschränke, die eigenständig neue Einkaufslisten erstellen, oder in der Wohnung installierte Beleuchtungs- und Heizungssysteme, die sich automatisch einschalten, sobald die Bewohner auf dem Weg nach Hause sind. Connected Health, Smart Retail- oder Smart City-Projekte rufen große Begeisterung hervor und gewinnen immer mehr an Bedeutung. Rechenzentren müssen diese Infos verarbeiten, doch liefern sie längst eigene.

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