ISG-Studie zu Data Analytics

Machine-Learning-Services – Preise sinken, Produktreife steigt

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

ISG hat den Bereich Machine Learning as a Service unter die Lupe genommen.
ISG hat den Bereich Machine Learning as a Service unter die Lupe genommen. (Bild: ISG Research 2018)

Der Anbietervergleich „Provider Lens Germany 2019 – Data Analytics Services & Solutions“ der Information Services Group (ISG) zeigt, dass sich Machine Learning as a Service zu einem umkämpften Markt entwickelt hat.

Laut den Marktforschern sind nahezu alle wichtigen IT-Provider in diesem Segment tätig. Sie müssen Funktionen sowie zugrundeliegende Algorithmen und Modelle qualitativ und quantitativ schnell weiterentwickeln, um Marktanteile und Kunden zu gewinnen. Zudem zeigt die Studie eine deutlich gestiegene Produktattraktivität und -reife, auch weil große Public-Cloud-Anbieter zunehmend auf Machine-Learning-as-a-Service setzen. „Mittlerweile beschäftigt sich über die Hälfte der mittleren und großen Unternehmen mit Machine Learning“, erklärt Frank Schmeiler, Research Director der ISG und Lead Advisor der Studie. Da auch Start-ups mit ausgeklügelten Machine-Learning-Plattformen in den Markt drängen, erwartet der Experte eine Konsolidierung durch Zukäufe der großen Anbieter. „Das führt dazu, dass der Markt in rasantem Tempo an Reife gewinnt, wovon natürlich die Kunden profitieren. Einerseits sinken die Preise, andererseits gewinnen die Produkte an Marktreife. Die Anbieter haben entsprechend erkannt, dass sie nur über eine Preis- oder Qualitätsführerschaft am Markt bestehen können“, so Schmeiler.

Verständliche Darstellungen gefragt

Ein Fokus der verfügbaren Plattformen liegt auf Visualisierung und Dashboards. Sie sorgen damit für hohe Transparenz und einfache Bedienbarkeit, ohne Verständnis für komplexe Algorithmen oder Data-Science-Tools vorauszusetzen. Im Gegensatz dazu benötigen aber viele Frameworks und Technologien ein hohes Maß an Skills, um auf individuelle Use Cases angepasst zu werden. Derartiges Know-how ist aber zumeist nicht vorhanden. Anbieter und Anwender setzten daher verstärkt auf vorgefertigte Analytics-Bausteine, deren Einsatz weniger Spezialwissen benötigt. Ein weiterer Trend ergibt sich aus der fortschreitenden Auflösung von vorhandenen Datensilos mittels zentraler Datenpools: Dadurch werden sich laut ISG in Zukunft mehr Abläufe automatisiert abwickeln lassen. Als „Leader“ im Machine-Learning-as-a-Service-Bereich sehen die Marktforscher Amazon Web Services (AWS), IBM , Microsoft und SAP.

Teilmärkte analysiert

ISG hat im Rahmen der Studie auch weitere Teilmärkte unter die Lupe genommen. So zeigte sich im Segment Self-Service-Analytics & BI Platforms as a Service, dass immer mehr Unternehmen ihre Business-Intelligence-Technik und -Strategien hin zu einem Data-Analytics-Ansatz überführen. Laut den Marktforschern werden die Vorteile Cloud-basierter Lösungen erkannt und Sicherheitsbedenken seitens der Anbieter adressiert. Immer anspruchsvollere Analysen und automatisierte Abläufe treiben den Markt zusätzlich an. Im Bereich Operational Intelligence bieten alle maßgeblichen Anbieter den standortunabhängigen Zugriff auf unternehmensinterne Daten an. Laut ISG sind auch hier Cloud-Lösungen dank geringer Kosten, hoher Flexibilität und schneller Datenbereitstellung im Aufwind.

Das Segment Social Analytics („Socialytics“) verzeichnet einen Trend zu Social-Management-Suites, die auch qualitativ hochwertige Analysefunktionen bieten. Derartige Funktionen können etwa Marketingmaßnahmen verbessern und Image-Schäden durch heraufziehende „Shitstorms“ frühzeitig verhindern. Machine Learning und KI kommen hierfür vermehrt zum Einsatz. Abschließend hat ISG auch den Beratungsmarkt für datengetriebene Geschäftsmodelle und deren Konzeption durchleuchtet. Hier rückt vor allem das Strategie-Consulting immer weiter in den Vordergrund. Die Restrukturierung vorhandener und die Entwicklung neuer Prozesse sind dabei genauso wichtig, wie deren nachhaltige Integration. Anbieter müssen hier ein breites Fachwissen aufweisen, von Bots im Service- und CRM-Bereich über digitale Zwillinge in der Produktentwicklung bis hin zu Predictive Maintenance und Cognitive Computing.

Kommentare werden geladen....

Kommentar zu diesem Artikel abgeben

Der Kommentar wird durch einen Redakteur geprüft und in Kürze freigeschaltet.

Anonym mitdiskutieren oder einloggen Anmelden

Avatar
Zur Wahrung unserer Interessen speichern wir zusätzlich zu den o.g. Informationen die IP-Adresse. Dies dient ausschließlich dem Zweck, dass Sie als Urheber des Kommentars identifiziert werden können. Rechtliche Grundlage ist die Wahrung berechtigter Interessen gem. Art 6 Abs 1 lit. f) DSGVO.
  1. Avatar
    Avatar
    Bearbeitet von am
    Bearbeitet von am
    1. Avatar
      Avatar
      Bearbeitet von am
      Bearbeitet von am

Kommentare werden geladen....

Kommentar melden

Melden Sie diesen Kommentar, wenn dieser nicht den Richtlinien entspricht.

Kommentar Freigeben

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Freigabe entfernen

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Infos finden Sie unter www.mycontentfactory.de (ID: 45650460 / Künstliche Intelligenz)