Kommentar von Mark Budzinski, WhereScape

So wird die Datenverarbeitung fit für die Digitalisierung

| Autor / Redakteur: Mark Budzinski / Nico Litzel

Der Autor: Mark Budzinski ist CEO von WhereScape
Der Autor: Mark Budzinski ist CEO von WhereScape (Bild: WhereScape)

Das System Mensch verarbeitet Daten automatisiert und in Echtzeit. Unternehmen können davon lernen und ihren veralteten Datenverarbeitungsprozess für die Digitalisierung fit machen.

Der menschliche Körper ist ein bemerkenswerter Organismus. Ohne hier zu tief in Anatomie und Physiologie des Menschen einzutauchen, gibt es zahlreiche Bereiche, in denen sich der Mensch und die Datenverarbeitung eines Unternehmens stark ähneln. Zwar sind die Systeme des Menschen nicht digital, sondern organisch, das Gesamtsystem Mensch funktioniert jedoch ganz ähnlich wie eine Organisation – eine große Anzahl an Informationssystemen laufen parallel und transportieren eine Fülle von Informationen zu jedem Organ.

Wenig überraschend, ist der Mensch der IT in Sachen Datenverarbeitung nach vielen Millionen Jahren Evolution um einiges voraus. So funktioniert die Datenverarbeitung des Menschen in den meisten Fällen nicht nur in Echtzeit, sondern auch komplett automatisiert. Hier können Unternehmen ansetzen, um vom Menschen zu lernen und ihre IT in Zeiten der Digitalisierung leistungsfähiger zu machen.

Für CIOs ist die digitale Transformation eine der wichtigsten Prioritäten, um ihre Unternehmen bestmöglich durch eine umfassende datengetriebene Strategie zu unterstützen. Damit das gelingen kann, müssen Daten und Informationen optimal durch das Unternehmen fließen. Am besten in Echtzeit, wie bei einem Menschen, und komplett wartungsfrei und automatisch. Das ist natürlich einfacher gesagt als getan und Unternehmen haben in der Realität große Schwierigkeiten damit, dem Organismus Mensch in dieser Hinsicht nachzueifern.

Die Datenlage eines Unternehmens ändert sich kontinuierlich

Anders als der Mensch, und anders als Unternehmen vor der Digitalen Revolution, schläft ein modernes Unternehmen nie. Für ein globales Unternehmen ist ohnehin immer irgendwo Tag und selbst wer nicht global präsent ist, bekommt rund um die Uhr Daten von internen oder externen Anwendungen, IoT oder Social Media, ins Rechenzentrum. Diese neu angekommenen Daten sollten möglichst sofort und in Echtzeit bearbeitet werden, damit sie direkt genutzt werden können.

Diese neuen Datenquellen, die rund um die Uhr sprudeln, überfordern jedoch ältere Systeme der Datenverarbeitung, wie etwa die traditionelle Datenanalyse. Diese wurde bisher nur aus regelmäßig oder zyklisch erzeugten Datenquellen erstellt, was auch im Allgemeinen ausreichte, um sehr spezifische, nicht zeitkritische Daten effizient zu verarbeiten, wie etwa die Verarbeitung von Abrechnungen oder das Reporting der monatlichen Einnahmen.

Für Systeme, die hingegen rund um die Uhr laufen und kontinuierlich Daten erzeugen, ist diese traditionelle Datenanalyse natürlich vollkommen ungeeignet. Eine Analyse des Aktienmarktes beispielsweise wäre im Moment der Analyse bereits veraltet. Der Wert solcher Daten, wie IoT-Sensoren oder Finanzdaten, liegt im Wesentlichen in den identifizierten Trends und Anomalien, die möglichst in Echtzeit identifiziert werden müssen, um wertvoll zu sein.

Automatisierung hilft der IT, dem Menschen nachzueifern

Genauso wie beim Menschen laufen in einem Unternehmen eine Vielzahl von Systemen parallel – einige in Echtzeit, einige in Intervallen. Es ist seit jeher eines der Ziele jeder IT, Informationen aus einer Vielzahl von Datenquellen in einer einzigen Infrastruktur automatisch zusammenzuführen, sie dort aufzubereiten und den Anwendern zur Verfügung zu stellen. Diese Aufgabe war schon immer eine große Herausforderung, die durch die steigende Digitalisierung stetig komplexer geworden ist. Die Anzahl der Systeme und Anwendungen steigt seit langem ständig und mit ihnen wächst das zu verarbeitende und zu speichernde Datenvolumen. Damit wird auch die manuelle Verarbeitung und Bereitstellung dieser Daten immer komplexer und zeitaufwendiger und bringt die IT unter Zugzwang, diese Prozesse zu vereinfachen und zu automatisieren, um ihrer eigentlichen Aufgabe gerecht zu werden.

Um Daten wie der Mensch automatisch und in Echtzeit verarbeiten zu können, kommt der Unternehmens-IT die Automatisierung zu Hilfe, der eine Schlüsselrolle bei der fortschreitenden Digitalisierung zufällt. Erst durch umfangreiche Automatisierung kann der Zeitaufwand und das Verständnis für die nötigen Prozesse deutlich verringert werden.

Die Vorteile eines automatisierten Unternehmens

Gelingt es der IT, die Vielzahl paralleler Systeme und die damit steigende Datenmenge automatisiert und in Echtzeit zu verarbeiten, kommt sie dem Vorbild Mensch nahe. Die Vorteile eines autonom Daten atmenden und Informationen pumpenden Unternehmens zeigen sich fortan in jeder Geschäftszelle des Unternehmens: In kundennahen Bereichen kann in Echtzeit auf Trends und Situationen reagiert werden, zum Beispiel auf aktuelle Trends von Aktienwerten oder auf Marktinformationen.

Trotz viel Rechenleistung ist die vollkommen Künstliche Intelligenz noch Science-Fiction. Maschinelles Lernen hingegen wird bereits in vielen Bereichen eingesetzt, um die Berge an Daten effizient zu bearbeiten. Mathematische Algorithmen können hier eingesetzt werden, um aus den Datenströmen zu lernen und Erkenntnisse zu generieren.

Für jeden CEO ist vollkommen klar: Wenn sein Unternehmen Daten schnell und in Echtzeit bearbeiten und diese dank maschinellem Lernen sogar gleich direkt interpretieren kann, wäre das ein riesiger Vorteil gegenüber allen Wettbewerbern. Man ist immer einen Schritt voraus, kann jederzeit auf aktuellen Daten basierende Entscheidungen treffen und kann den Kunden beweisen, dass man am sprichwörtlichen Puls der Zeit ist. Diese Vorteile und Chancen aus der Analyse aktueller Daten in Echtzeit sind zu wichtig, um sie zu ignorieren.

Unternehmen brauchen Lösungen zur automatisierten Datenverarbeitung

Praktisch jedes Unternehmen ist derzeit im fortlaufenden Prozess der Digitalisierung. Ein wichtiger Teil davon, den es derzeit zu meistern gilt, ist die Herausforderung Daten aus einer Vielzahl hybrider Datenquellen verarbeiten zu können. Die Automatisierung hat hier bereits Erfolge bei der Stapelverarbeitung von Batch-basierten Daten erzielt. Jetzt gilt es für Unternehmen – und ihre IT – den gleichen Ansatz bei Datenströmen in Echtzeit anzuwenden. Damit dies gelingt, müssen sich Unternehmen genau überlegen, wie sie ihr internes Know-how am besten mit neuen Lösungen zur automatisierten Datenverarbeitung kombinieren können.

Fazit

Der menschliche Körper ist ein in vieler Hinsicht weit entwickeltes System, das einer modernen IT ähnelt und Daten aus einer Vielzahl an Quellen automatisch und in Echtzeit verarbeitet. Um im Rahmen der Digitalisierung nicht ins Hintertreffen zu geraten, müssen Unternehmen dem Menschen nacheifern und Systeme zur automatisierten Datenverarbeitung kontinuierlicher Datenströme implementieren.

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