Europa steht vor einer entscheidenden Herausforderung: W盲hrend die Region jahrzehntelang mit dem Prinzip 鈥濹uality over Cost“ erfolgreich war, holen andere Kontinente qualitativ auf und setzen zus盲tzlich auf aggressive Preisstrategien. 鈥濿ir m眉ssen die Qualit盲t weiter hochhalten, gleichzeitig jedoch die Kosten senken und noch flexibler werden, was die Bed眉rfnisse unserer Kunden betrifft“, erkl盲rt Georg Kube, Head of Industry Data Ecosystems bei 麻豆原创 SE.

Die Antwort darauf k枚nnte in den Daten liegen, die in deutschen Fabriken und 麻豆原创-Systemen seit Jahrzehnten gesammelt werden. 鈥濫uropas gro脽er Aktivposten gegen眉ber Amerika und Asien ist unser historisches Wissen dar眉ber, wie gute Prozesse und gute Produkte funktionieren“, so Kube. 鈥濪ieses systemische Wissen 鈥� wie zerspant man, wie fertigt man, wie setzt man die richtigen Prozesse auf 鈥� liegt bei europ盲ischen Firmen, typischerweise in 麻豆原创-Systemen.“

Diese Daten bilden die Grundlage f眉r datengetriebene Gesch盲ftsmodelle nach dem : Je mehr Daten in die Systeme einflie脽en, desto mehr neue Daten werden generiert 鈥� ein sich selbst verst盲rkender Effekt, der europ盲ischen Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen kann.

Manufacturing-X: Die deutsche Antwort auf globale Herausforderungen

Factory-X ist Teil einer gr枚脽eren Vision: Manufacturing-X, eine branchenweite Initiative der deutschen Regierung, die als Teil der Industry 4.0 Plattform gestartet wurde. Ziel ist es, digitale 脰kosysteme zu f枚rdern und einen internationalen Standard f眉r Datenaustausch zu etablieren.

Manufacturing-X basiert auf dem Grundprinzip der Datensouver盲nit盲t und adressiert damit ein klassisches Dilemma: Unternehmen ben枚tigen f眉r die Digitalisierung Daten anderer, wollen aber ihre eigenen sensiblen Informationen sch眉tzen. Die L枚sung ist ein rechtlich und technisch abgesicherter Rahmen, in dem Daten kontrolliert geteilt werden k枚nnen, ohne dass die Eigent眉mer ihre Verf眉gungsgewalt verlieren.

Die Initiative umfasst verschiedene branchenspezifische Projekte: Catena-X f眉r die Automobilindustrie war der Vorreiter, gefolgt von Factory-X f眉r den Maschinenbau, Chem-X f眉r die Chemieindustrie und Semiconductor-X f眉r die Halbleiterindustrie.

Von der horizontalen zur vertikalen Integration

W盲hrend Catena-X als Vorreiter die horizontalen Supply-Chain-Prozesse in der Automobilindustrie revolutionierte, geht Factory-X einen Schritt weiter. 鈥濬actory-X erweitert die bew盲hrten Catena-X-Konzepte auf weitere Industrien und bringt die vertikale Integration bis in die Fertigungsebene“, beschreibt Nadine Kanja, Solution Head 麻豆原创 Industry Network Automotive and Catena-X, das Vorhaben.

麻豆原创 teilt sich bei Factory-X die Konsortialleitung mit Siemens und koordiniert die Arbeit von 47 Konsorten. Das Besondere: W盲hrend Catena-X die Factory als einen Block betrachtete, steht sie bei Factory-X im Mittelpunkt. 鈥濪ie Fertigungsebene ist f眉r uns das zentrale Thema, denn dort stehen Maschinen mit eigenen Zulieferern und Wartungsanforderungen“, erkl盲rt Nadine Kanja.

Neue Anwendungsf盲lle f眉r mehr Flexibilit盲t in der Fertigung

鈥濪as Ziel ist, die Flexibilit盲t der Lieferkette auf den Fertigungsbereich auszudehnen“, so Nadine Kanja. 鈥濿enn technische Probleme auftauchen oder sich Kundenbed眉rfnisse 盲ndern, m眉ssen Hersteller schnell umschwenken k枚nnen. Fabriken sind allerdings nicht gerade f眉r ihre Flexibilit盲t bekannt 鈥� da sind Maschinen fest installiert und hart verdrahtet. Das alles umzubauen, ist ein enormer Aufwand.“

Genau hier setzt Factory-X an: Die Initiative zielt darauf ab, durch neue Konzepte wie modulare Produktion, Manufacturing as a Service und On-Demand-Fertigung Flexibilit盲t direkt in die Fertigung zu bringen 鈥� nicht nur in die Logistik. 鈥濪as ist ein wesentlicher Teil von Factory-X: Die Flexibilisierung und Automatisierung der eigentlichen Produktionsprozesse“, erkl盲rt Nadine Kanja.

Die Schwerpunkte von Factory-X liegen deshalb auf Anwendungsf盲llen, die unter das Motto 鈥濱ndividualisierung und Customer Centricity“ fallen. Dazu geh枚ren:

• Collaborative Information Logistics: Optimierung der Informationsfl眉sse zwischen Partnern
• Condition Monitoring: 脺berwachung des Zustands von Anlagen und Maschinen f眉r proaktive, datenbasierte Wartungsentscheidungen
• Modular Production: Flexible Produktionskonzepte f眉r wechselnde Anforderungen
• Manufacturing as a Service: On-Demand-Fertigung nach Bedarf 眉ber digitale Marktpl盲tze

Konkrete Gesch盲ftsvorteile f眉r Unternehmen

Die Factory-X Anwendungsf盲lle versprechen messbare Verbesserungen f眉r verschiedene Gesch盲ftsmodelle. Condition Monitoring erm枚glicht beispielsweise proaktive Wartung statt reaktiver Reparaturen 鈥� das reduziert nicht nur Produktionskosten und Stillstandzeiten, sondern er枚ffnet Maschinenherstellern neue digitale Service-Ums盲tze aus ihrer installierten Basis.

Manufacturing as a Service revolutioniert die Kapazit盲tsauslastung: Produktionsunternehmen k枚nnen 眉ber digitale Marktpl盲tze automatisch Auftr盲ge erhalten, die zu ihren F盲higkeiten und verf眉gbaren Kapazit盲ten passen 鈥� ohne umfangreiche Vertriebsaktivit盲ten. Dabei erm枚glichen standardisierte Datenmodelle sogar die wirtschaftliche Produktion von Einzelst眉cken (Losgr枚脽e 1), was Individualisierung ohne Kostennachteile bedeutet.

Ein weiterer Wettbewerbsvorteil liegt im Zugang zu neuen Partnern: Durch das offene Daten枚kosystem k枚nnen Unternehmen mit Supply-Chain-Partnern kollaborieren, ohne bestehende Gesch盲ftsbeziehungen zu ben枚tigen 鈥� standardisierte Mechanismen machen die Integration schneller, sicherer und kosteneffizienter.

Technologische Innovation: Standards als Schl眉ssel

Factory-X erweitert nicht nur thematisch die Manufacturing-X Initiative, sondern auch technologisch. Um den hohen Anforderungen des Maschinenbaus an bestehende Datenformate gerecht zu werden, legt das Projekt besonderen Wert auf die Weiterentwicklung von Standards. Besonders das Schnittstellenformat der Asset Administration Shell (AAS) ist im Fokus.听

鈥濪ie Bedeutung von Daten zu vereinheitlichen ist f眉r den Maschinenbau essenziell und l枚st allein bereits viele Anwendungsf盲lle.鈥�, erkl盲rt Georg Kube. 鈥濿enn in gro脽en Netzwerken听 Auffindbarkeit und skalierbare Security notwendig ist, k枚nnen Anwender auf das Dataspace Protocol als Ergebnis aus Catena-X zur眉ckgreifen.鈥�

Diese Strategie der zwei Geschwindigkeiten erm枚glicht es Unternehmen, die sowohl in der Automobilindustrie als auch im Maschinenbau aktiv sind, ihre Systeme bei wachsenden Anforderungen flexibel zu erweitern.

Der Weg in die Zukunft

Factory-X ist bis Mitte 2026 als Entwicklungsprojekt angelegt und soll dann in eine stabile Betriebsphase 眉bergehen. Die Vision ist ambitioniert: Ein digitales 脰kosystem, das die Wettbewerbsf盲higkeit der europ盲ischen Industrie st盲rkt und gleichzeitig neue, datengetriebene Gesch盲ftsmodelle erm枚glicht.

鈥濿as wir in Factory-X aufbauen, kann auch auf die anderen Datenr盲ume von Manufacturing-X skaliert werden“, erkl盲rt Nadine Kanja. Der Maschinenbau wird damit zum Testfeld f眉r eine umfassende Transformation der europ盲ischen Industrie.

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Die 鈥瀠nsicheren Zeiten鈥� waren und sind ein Dauerzustand. So begegnete und begegnet uns die aktuelle Weltlage t盲glich auf den Titelbl盲ttern von Finanz- und Wirtschaftspresse. Der steigt jedoch seit 1990 kontinuierlich an und die Ereignisse insbesondere der letzten f眉nf Jahre verunsichern CFOs 鈥� manchmal mehr denn je. Etablierte Trends werden durch eine Reihe unvorhersehbarer Ereignisse in einem zunehmend komplexen globalen Umfeld gest枚rt. Die M枚glichkeit, langfristige Prognosen aufzustellen, schwindet. Diese anhaltende Unsicherheit f眉hrt unter anderem dazu, dass sich zwei von f眉nf Gesch盲ftsf眉hrenden 蹿眉丑濒别苍.

CFOs stehen vor der Aufgabe, Methoden zu entwickeln, mit denen ihr Unternehmen diese Unsicherheiten bew盲ltigen und seine Marktposition halten kann. Dabei kristallisieren sich folgende drei Handlungsfelder heraus:

Umfassende Echtzeit-Analyse und Szenarioplanung

Traditionelle Prognosemethoden sto脽en in einem volatilen Umfeld an ihre Grenzen. Sie basieren auf historischen Daten und linearen Trends und k枚nnen kurzfristige externe Einfl眉sse wie Zollerh枚hungen oder Unterbrechungen der Lieferketten ebenso wenig ausreichend ber眉cksichtigen wie tagespolitische Ver盲nderungen und neue Gesetze, beispielsweise im Feld der ESG-Regularien.

Um in diesem zunehmend dynamischen Wirtschaftsumfeld wettbewerbsf盲hig zu bleiben, ben枚tigen Unternehmen immer mehr Echtzeitinformationen in Kombination mit szenariobasierten Modellierungstools wie Wertetreiberb盲ume. Sie erm枚glichen es CFOs, Echtzeitsimulationen durchzuf眉hren und die finanziellen Auswirkungen externer Ereignisse auf Umsatz und Kosten vorherzusagen. Allerdings verf眉gen viele Unternehmen noch nicht 眉ber die notwendige Datenbasis f眉r solche Echtzeitprognosen, wodurch wertvolles Potenzial nicht gehoben werden kann.

Zugriff auf diese erforderlichen Informationen erm枚glicht eine Big-Data-L枚sung. Durch die Integration einer Cloud-Plattform k枚nnen Unternehmen Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenf眉hren und analysieren 鈥� von ERP-Systemen 眉ber Internetquellen bis hin zu Drittanbieterdaten. Dazu geh枚ren beispielsweise Daten aus dem Gesch盲ftsreisemanagement, die durch Einblicke in Mitarbeiterausgaben, Reisekosten und Ausgabentrends Prognosen verbessern. Durch die Datenbasis lassen sich umfangreiche Simulationen durchf眉hren, die die potenziellen Auswirkungen ver盲nderter Parameter, wie etwa einer Zollerh枚hung, detailliert aufzeigen.

Mit solchen Szenarioplanungen k枚nnen CFOs nicht nur auf Ver盲nderungen reagieren, sondern diese auch mit Wenn-dann-Simulationen in ihren Auswirkungen antizipieren und bewusst steuern. Damit st盲rken sie die Widerstandsf盲higkeit des Unternehmens.

KI-gest眉tzte Datenanalyse und Prognose

Auf unvorhersehbare Marktschwankungen muss schnell reagiert werden. Viele CFOs verlassen sich jedoch noch auf zeitintensive, teilweise manuelle Prozesse sowie Prozesse mit Prozessbr眉chen, um Daten zu sammeln und auszuwerten. F眉r 38听Prozent der CFOs stellt dies laut dem eine der gr枚脽ten internen Herausforderungen dar. K眉nstliche Intelligenz bietet durch umfassendere Nutzung verschiedener Datenquellen ebenso wie durch schnellere und pr盲zisere Prognosemodelle entscheidende Vorteile. Sie verarbeitet gro脽e, verschiedenartige Datenmengen in Echtzeit und unterst眉tzt CFOs auf diesem Weg bei zeitkritischen Entscheidungen.

Eine bedeutende Ver盲nderung ist dabei der 脺bergang von Bottom-up- zu Top-down-Prognosemodellen: Statt Daten aufwendig aus einzelnen Abteilungen zusammenzuf眉hren, analysieren KI-Systeme CRM-Daten und generieren automatisch detaillierte Umsatzprognosen. Diese Methode hat sich oft als pr盲ziser erwiesen als herk枚mmliche Ans盲tze, da sie die Tendenz einzelner F眉hrungskr盲fte ausgleicht, Umsatzprognosen zu niedrig zu sch盲tzen und dadurch Prognosen zu verzerren.

Finanzteams waren schon lange Entscheidungstr盲ger. Diese F盲higkeit wird kontinuierlich durch neue Methoden und Tools weiterentwickelt und verbessert. Ihr Fokus verschiebt sich immer mehr in Richtung der Ableitung von Handlungsempfehlungen aus KI-generierten Erkenntnissen. Um das volle Potenzial dieser Technologien auszusch枚pfen, m眉ssen sie zudem die aktive Beteiligung aller Teammitglieder und eine hochwertige Datenbasis f枚rdern. Nur so kann ihr Unternehmen effizient durch das volatile Marktumfeld navigieren und die Herausforderungen sich st盲ndig 盲ndernder Bedingungen meistern.

Strategische Anpassung und schnelles Handeln

Echtzeitdaten und KI-Analysen bereiten Finanzverantwortliche auf Krisenzeiten vor beziehungsweise unterst眉tzen sie, Krisen zu l枚sen 鈥� ebenso wie in der Generierung neuer Umsatzstrategien und Kostenmodelle. So gilt beispielsweise im Zusammenhang mit h枚heren Z枚llen und Handelskonflikten, dass durch sie die Inflation und Beschaffungskosten innerhalb k眉rzester Zeit in die H枚he schnellen, wodurch Unternehmen vor vielen Herausforderung stehen wie beispielsweise:

• K枚nnen die Mehrkosten durch erh枚hte Effizienz aufgefangen und/oder an Kunden weitergegeben werden?
• Wie verschieben sich Markt(eintritts)strategien?
• Wie k枚nnen Lieferketten stabiler gestaltet werden?

Laut haben 45听Prozent der CFOs keine unmittelbaren Anpassungspl盲ne bei signifikanten Kostensteigerungen, wie sie im Augenblick durch Z枚lle erfolgen. CFOs riskieren dadurch im besseren Fall Gewinnverluste, im schlechteren gar die 脺berlebensf盲higkeit ihrer Organisationen. Um diese zu vermeiden, m眉ssen sie abw盲gen, inwieweit sie die Mehrkosten bew盲ltigen k枚nnen. Im Schnitt geben 73听Prozent die Zollsteigerungen an Kunden weiter.

Die Preisanpassung h盲ngt dabei von Faktoren wie Margen, Cashpuffer sowie der Wettbewerbsposition und Preissensibilit盲t der Produkte ab. Hohe Gewinnmargen und ausreichende Puffer k枚nnen vor眉bergehende Kostensteigerungen auffangen, sodass die Preise nicht sofort erh枚ht werden m眉ssen. So k枚nnen Marktanteile gesichert und sogar ausgebaut werden, insbesondere, wenn Wettbewerber aufgrund der ver盲nderten Kostenstrukturen Marktanteile verlieren. In manchen F盲llen kann es daher auch f眉r Unternehmen mit geringeren Margen gewinnbringend sein, Preise stabil zu halten.

Das Timing ist jedoch entscheidend: CFOs m眉ssen einsch盲tzen, ob es sich um eine vor眉bergehende Situation handelt oder ob langfristige Anpassungen erforderlich sind, um die Rentabilit盲t und Marktposition zu sichern. Laut Gartner pr眉fen CFOs zunehmend alternative Strategien wie die Inanspruchnahme von Zollbefreiungen, Freihandelszonen und die Anpassung der Importstruktur, um Auswirkungen h枚herer Z枚lle zu minimieren. Auch moderne Technologien wie digitale Zwillinge k枚nnen Unternehmen dabei helfen, Lieferketten zu optimieren und Kosten zu senken. Wichtig ist, alle Optionen sorgf盲ltig abzuw盲gen, um eine ma脽geschneiderte Strategie zu entwickeln und schnell umzusetzen. So lassen sich Gewinnverluste minimieren.

Vorausschauend durch turbulente Zeiten navigieren

In der zunehmend unberechenbaren Gesch盲ftswelt m眉ssen CFOs agil und vorausschauend handeln, um mit der stets weiter steigenden Dynamik Schritt halten zu k枚nnen. Ausschlaggebend ist, sich nicht auf alte Strukturen zu verlassen, sondern flexibel und datenbasiert Szenarien und Modelle zu entwickeln und damit neue Chancen zu nutzen. Der Einsatz moderner Szenarioplanungs-Tools und KI-gest眉tzter Prognosen ist dabei unerl盲sslich: Aus Echtzeitdaten mit Hilfe k眉nstlicher Intelligenz werden Modelle und Szenarien entwickelt, die helfen, durch unsichere Zeiten zu navigieren. CFOs haben die Aufgabe, diese Werkzeuge effektiv einzusetzen und zukunftsorientierte Strategien mit zu entwickeln. Denn die Zukunft geh枚rt denjenigen, die bereit und f盲hig sind, sich schnell und flexibel anzupassen.

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DeepSeek hat mit seinem neuen R1-Modell die KI-Landschaft geh枚rig aufgemischt. Die Entwicklungen des chinesischen Startups f眉r k眉nstliche Intelligenz, so das Medienecho, k枚nne die KI-Branche 鈥瀝evolutionieren鈥�. Das f眉hrte dazu, dass sich die Chatbot-App des Unternehmens auf der Liste, der am meisten heruntergeladenen kostenlosen Apps im iOS听App Store an die Spitze setzen konnte 鈥� und sogar ChatGPT auf die R盲nge verwies.

Der technologielastige NASDAQ颅100 erlebte w盲hrenddessen hingegen eine Talfahrt: Investoren f眉hrten eine Neubewertung des Investitionsbedarfs in KI-Technologie durch und der Index sank um fast drei听Prozent. Mit einem dramatischen Kurseinbruch von 17听Prozent erlebten Konzerne wie NVIDIA einen der gr枚脽ten Tagesverluste in der B枚rsengeschichte. Grund war die Sorge um die sinkende Nachfrage nach hochleistungsf盲higen Mikrochips.听听听听听

Doch wie kam es zu dieser Entwicklung?

Die DeepSeek-Strategie

DeepSeek verfolgt eine besondere KI-Strategie, bei der vor allem Kosteneffizienz im Vordergrund steht. Das R1-Modell des Unternehmens wurde auf eine Stufe mit etablierten Modellen wie ChatGPT von OpenAI gestellt, doch die Entwicklungskosten f眉r R1 beliefen sich auf lediglich 5 bis 6 Millionen US-Dollar. Dies steht im deutlichen Gegensatz zu den Milliardenbetr盲gen, die bei Wettbewerbern ausgegeben wurden. Das l盲sst Zweifel an der herrschenden Annahme aufkommen, dass f眉r eine leistungsstarke KI erhebliche Investitionen in fortschrittliche Hardware erforderlich sind.

Infolgedessen haben Anleger damit begonnen, ihre Strategien zu 眉berdenken, was zu einem deutlichen R眉ckgang der Aktienkurse f眉r Unternehmen wie NVIDIA und AMD f眉hrte, die auf hochleistungsf盲hige Mikrochips angewiesen sind.

Kosteneffiziente KI 鈥� wo ist der Haken?

Im Zuge der Zunahme von KI-Technologie m眉ssen Unternehmen die Komplexit盲t einer Vielzahl von Plattformen bew盲ltigen und gleichzeitig sicherstellen, dass sie grundlegende Sicherheitsma脽nahmen aufrechterhalten.

鈥濿盲hrend sich die Technologie weiterentwickelt, werden auch Cyber-Bedrohungen immer ausgereifter 鈥� und damit w盲chst die Verantwortung von Unternehmen鈥�, so Gabriele Fiata, Head of Cybersecurity Market Strategy bei 麻豆原创.

W盲hrend die Aussichten auf Kosteneinsparungen verlockend sind, gibt es mehrere sensible Bereiche, bei denen Unternehmen Vorsicht walten lassen sollten, um im Nachhinein h枚here Kosten zu vermeiden: 

1. Datenschutz und Sicherheit

In der Datenschutzerkl盲rung vieler kostenloser KI-Tools wird darauf hingewiesen, dass diese mit den Informationen trainiert werden, die wir ihnen liefern. Das bedeutet, das alles, was wir in ein Tool eingeben, m枚glicherweise von anderen genutzt werden kann, einschlie脽lich unseren Wettbewerbern. Aber es geht nicht nur um das Teilen von Daten: Auch Datenschutzverletzungen oder kriminelle Aktivit盲ten k枚nnen ein Risiko f眉r Datensicherheit darstellen.

鈥�2025 wird diese Technologie im Fokus vieler Unternehmen stehen, um die Gesch盲ftskontinuit盲t und den Schutz sensibler Daten sicherzustellen. Es geht darum, Technologie zum bestm枚glichen Schutz einzusetzen鈥�, betont Fiata.

Unternehmen m眉ssen ihre Sicherheitsma脽nahmen verst盲rken, um sensible Daten vor Datenschutzverletzungen zu bewahren. Mitarbeitende m眉ssen daf眉r sensibilisiert werden, 盲u脽erst vorsichtig mit den Informationen umzugehen, die sie in diese Tools eingeben, um teure rechtliche Konsequenzen und einen m枚glichen Imageschaden zu vermeiden.

2. Konzepte zur Datenspeicherung

Neuere Anwendungen sind m枚glicherweise nicht mit 盲lteren Speichersystemen kompatibel. Veraltete Speichersysteme k枚nnen zu hohen Latenzzeiten und ineffizienten Betriebsabl盲ufen f眉hren, was zeitnahe Einblicke erschwert, die f眉r die Entscheidungsfindung unerl盲sslich sind. Ein weiteres h盲ufiges Problem ist, dass es bei einer hohen Zahl an Nutzern zu einer System眉berlastung kommt oder dass das Tool nicht verf眉gbar ist, wenn es ben枚tigt wird.

3. Datenqualit盲t

KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Minderwertige Daten k枚nnen ungenaue Ergebnisse und operative Probleme nach sich ziehen. Wenn beispielsweise ein Einzelhandelsunternehmen fehlerhafte Kundendaten nutzt und deshalb Kauftrends missinterpretiert, k枚nnte dies zu einer schlechten Bestandsf眉hrung und entgangenen Verkaufschancen f眉hren.

4. Strategische Herausforderungen

In manchen F盲llen sind Unternehmen mehr an kurzfristigen Einsparungen als an langfristigem Wachstumspotenzial interessiert. F盲llt die Wahl auf ein KI-Konzept, bei dem Skalierungsm枚glichkeiten nicht ber眉cksichtigt werden, k枚nnte dies zu Problemen f眉hren und eine kostspielige Neuorientierung erforderlich machen, wenn sich die gesch盲ftlichen Anforderungen des Unternehmens 盲ndern.

5. Herausforderungen bei der Einhaltung von Vorschriften

鈥濱n Zeiten versch盲rfter Datenschutzregelungen und wachsender geopolitischer Spannungen wird die M枚glichkeit, die Kontrolle 眉ber Daten zu behalten, f眉r das Jahr 2025 zu einem entscheidenden Faktor werden“, erl盲utert Fiata. Unternehmen m眉ssen in Compliance-Strategien investieren, um regulatorische Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI zu steuern. Und das kann zus盲tzliche Kosten nach sich ziehen.

Kunden m眉ssen sich dar眉ber im Klaren sein, dass DeepSeek zwar M枚glichkeiten f眉r Innovationen und Kosteneinsparungen bei der KI-Entwicklung bietet, aber auch einige Schwachstellen hat. F眉r Unternehmen, die Innovationen schaffen und Geld sparen m枚chten, mag Kosteneffizienz zwar eine attraktive Aussicht sein, aber es ist wichtig, sich auch die damit verbundenen potenziellen Fallstricke vor Augen zu halten.

Neue Technologien werden immer schneller zu einem integralen Bestandteil unseres Alltags und unseres Lebens. Diese Fortschritte effektiv zu nutzen und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken zu reduzieren wird viele Branchen vor gro脽e Herausforderungen in der n盲chsten Phase der KI-Entwicklung stellen.

Den Originaltext finden Sie .

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Stellen Sie sich vor: Es ist Samstagabend, Sie haben Ihr Gaming-Headset aufgesetzt, den Controller f眉r Ihre PlayStation in der Hand und eine Sch眉ssel Chips in strategischer Reichweite platziert. Sie sind bereit, bei einer Runde Call of Duty abzuschalten, und Ihre Freunde warten darauf, sich mit Ihnen in den Kampf zu st眉rzen. Doch nach einigen frustrierten Fehlversuchen 鈥� vielleicht sogar einer kompletten Neuinstallation des Spiels (wer kennt es nicht?) 鈥� gelangen Sie zu der erschreckenden Erkenntnis: Die PlayStation-Server sind ausgefallen. Weltweit.

Und es geht nicht nur um einen Abend, an dem die Spielrunde ausfallen muss. Es handelt sich um eine 24-st眉ndige St枚rung eines Dienstes, f眉r den viele von uns zus盲tzlich zum Kauf von Spielen monatliche Abogeb眉hren zahlen. Der Ausfall wirft au脽erdem ernste Fragen auf, was die Datensicherheit in unserer zunehmend abonnementbasierten Welt betrifft.

Abonnementbasierte Gesch盲ftsmodelle: eine bequeme L枚sung oder Quelle des Frusts?

Wenn Sie einen Blick auf Ihren Kontoauszug werfen, sind Sie vielleicht 眉berrascht, f眉r wie viele Abonnements Sie jeden Monat Geb眉hren zahlen. Von Streaming-Diensten bis hin zu Software 鈥� Abonnements sind allgegenw盲rtig. Und immer mehr Unternehmen stellen auf Abonnementmodelle um oder bieten Abonnementoptionen an, um neue Einnahmequellen zu erschlie脽en. Diese Umstellung ist jedoch vonseiten der Verbraucher mit einer hohen Erwartungshaltung verbunden.

PlayStations werden schon lange als Abonnementmodell angeboten. Gegen eine monatliche Geb眉hr erhalten Nutzer Online-Zugriff, auch auf Spiele, die sie bereits erworben haben. Nat眉rlich lassen sich viele Titel auch offline spielen, aber bei manchen ist eine Online-Anmeldung erforderlich. Deshalb konnten sich bei dem Ausfall k眉rzlich Millionen Nutzer nicht bei den Spielen anmelden, f眉r die sie bezahlt hatten, und hatten keinen Zugriff auf die geb眉hrenpflichtigen Dienste. PlayStation Plus-Nutzern bot Sony nach der Behebung der St枚rung f眉nf Tage Entsch盲digung an.

Ausf盲lle k枚nnen Absatzschwierigkeiten, m枚gliche Entsch盲digungszahlungen und eine langfristige Sch盲digung des Markenansehens nach sich ziehen. Auch die Finanzm盲rkte haben von dem PSN-Ausfall Kenntnis genommen. Die Aktie von Sony musste nach Bekanntwerden des Ausfalls hinnehmen. Dies zeigt die finanzielle Verwundbarkeit von Unternehmen, die in hohem Ma脽e auf funktionierende Online-Dienste angewiesen sind. Bei abonnementbasierten Gesch盲ftsmodellen ist die Kundenbindung entscheidend 鈥� und alles h盲ngt davon ab, dass die Kunden das Vertrauen in den Anbieter nicht verlieren.

Sollten wir nachsichtig sein oder sollten wir unser Geld zur眉ckfordern, wenn Bezahldienste nicht erreichbar sind? Und was ist mit unseren pers枚nlichen Daten?

Cybersicherheitsrisiken steuern

Unternehmen im Abonnementgesch盲ft sammeln und speichern Unmengen von Kundendaten, um Erlebnisse zu personalisieren. Das macht sie zu einem attraktiven Ziel f眉r Cyberangriffe.

Wenn sich herausstellt, dass es bei einem Ausfall zu einer Datenpanne kam, kann dies wesentliche und weitreichende Folgen sowohl f眉r Verbraucher als auch f眉r gro脽e Unternehmen haben. F眉r die Nutzer bedeutet eine Datenpanne, dass personenbezogene Daten wie Name, Anschrift, E-Mail-Adresse, Geburtsdatum, Kennwort und m枚glicherweise Kreditkarteninformationen an die 脰ffentlichkeit gelangen k枚nnten.

F眉r Unternehmen hat eine Datenpanne nicht nur unmittelbare negative Auswirkungen auf den Gewinn, das Ansehen und das Kundenvertrauen, sondern sie m眉ssen auch Sammelklagen der Nutzer bef眉rchten, deren Daten kompromittiert wurden. Wenn die gestohlenen Informationen vertrauliche personenbezogene, rechtliche oder Gesundheitsdaten beinhalten, kann dies erhebliche und langfristige juristische Folgen haben.

Laut Sony handelte es sich bei dem Ausfall nicht um einen Hackerangriff, sondern um 鈥濨etriebsprobleme鈥�, die etwa einen Tag andauerten. Die PSN-Community reagierte jedoch mit Panik, was an die Datenpanne im Jahr 2011 erinnerte, als das Unternehmen seine Server 23听Tage lang au脽er Betrieb nehmen musste. Die finanziellen Auswirkungen der Untersuchung des Vorfalls, der Verbesserung der Sicherheitsma脽nahmen und der Entsch盲digung der Nutzer beliefen sich auf sch盲tzungsweise 171听Millionen US-Dollar.

Wie k枚nnen Unternehmen ihre Systeme und Daten sch眉tzen?

In der Cybersicherheitsbranche gewinnt man schnell den Eindruck, dass jedes Jahr 鈥瀌as bislang schlimmste鈥� ist. Es wird davon ausgegangen, dass die Gefahren in Zukunft weiter deutlich zunehmen werden. Seit 2017 haben sich die finanziellen Verluste infolge von Cyberangriffen vervierfacht. Die meisten Angriffe haben relativ geringe Verluste () zur Folge, doch gro脽 angelegte Angriffe k枚nnen f眉r Unternehmen verheerend sein. Alle zehn Jahre kann ein Unternehmen bis zu 2,5 Milliarden US-Dollar aufgrund eines schwerwiegenden Cyberangriffs verlieren.

Was die betrifft, so gibt es keine L枚sung, die f眉r alle gleicherma脽en geeignet ist. Um Systeme und Daten vor Cyberangriffen zu sch眉tzen, sollten Unternehmen einen mehrstufigen Ansatz verfolgen und eine einheitliche Cybersicherheitsstrategie mit folgenden Elementen entwickeln:

• Bewertung von Cyberrisiken: Es stehen Tools zur Verf眉gung, mit denen Unternehmen die Cybersicherheitsrisiken f眉r verschiedene Arten von kritischer Infrastruktur analysieren und bewerten k枚nnen.Auf der Grundlage dieser Informationen k枚nnen sie ihre Sicherheitsma脽nahmen gezielt priorisieren und Ressourcen zur Behebung von Sicherheitsl眉cken bereitstellen.
• Erkennung von Anomalien: Mithilfe von maschinellem Lernen und KI k枚nnen Sicherheitssysteme ungew枚hnliche Muster erkennen, die vom normalen Verhalten abweichen. So sind Unternehmen in der Lage, zu ergreifen und sich abzusichern, bevor es zu einem Cyberangriff kommt.
• Automatisierte Reaktion auf Vorf盲lle: Mit automatisierten Sicherheitsfunktionen k枚nnen Unternehmen automatisch auf Cyberangriffe wie Malware- oder DDoS-Angriffe reagieren. Dadurch lassen sich Bedrohungen schnell eind盲mmen und ihre Ausbreitung vermeiden. Durch Automatisierung der Erkennung und Abwehr dieser Angriffe k枚nnen Unternehmen Ausfallzeiten verringern und potenzielle Sch盲den minimieren.
• Investition in KI-spezifische Sicherheitsfunktionen: Nicht nur entwickeln sich weiter, sondern auch Cybersicherheitsbedrohungen. Unternehmen sollten in KI investieren, um ihre Systeme wirksam zu sch眉tzen und mit den st盲ndig neuen Cybersicherheitsrisiken Schritt zu halten. Angenommen, ein Mitarbeitender klickt auf einen sch盲dlichen Link in einer Phishing-Mail: Eine agentenbasierte KI w盲re in der Lage, diesen Fehler in Echtzeit zu erkennen. Der Benutzer kann dann automatisch gesperrt oder mit einer Benachrichtigung gewarnt werden. All dies geschieht ohne menschliches Eingreifen, was insbesondere au脽erhalb der Gesch盲ftszeiten eine gro脽e Hilfe darstellt. In einem anderen Szenario stiehlt ein Angreifer die digitale Identit盲t eines Mitarbeitenden und versucht, sich von einem ungew枚hnlichen Standort aus anzumelden. Eine KI kann hierbei Aktivit盲tsmuster erkennen, die nicht dem typischen Verhalten des Mitarbeitenden entsprechen. Wenn die Risikostufe einen vordefinierten Grenzwert 眉berschreitet, kann die agentenbasierte KI das Konto automatisch sperren, um potenzielle Sch盲den zu verhindern.
• Schulung Ihres Teams: Die Investitionen in Cybersicherheit ist f眉r Unternehmen heute nicht mehr nur eine IT-Anforderung, sondern eine strategische Notwendigkeit. W盲hrend sich die KI um sicherheitsbezogene Routineaufgaben k眉mmert, sodass Teams sich mit komplexen Herausforderungen befassen k枚nnen, bleibt das menschliche Know-how f眉r strategische Innovationen auch weiterhin entscheidend. Sicherheitsexperten m眉ssen geschult werden, damit sie in der Lage sind, komplexe KI-gest眉tzte Bedrohungen zu erkennen, abzuwehren und einzud盲mmen. Dabei k枚nnen sie auf menschliche Intuition, Kreativit盲t und ein tiefgreifendes Verst盲ndnis neuer Bedrohungen zur眉ckgreifen, die KI allein noch nicht vollst盲ndig erfassen kann.

Den Originaltext finden Sie .

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Die meisten Menschen waren schon einmal in dieser Situation: Einer der von uns genutzten Anbieter oder Dienste ist Opfer einer Datenschutzverletzung geworden, und wir m枚chten herausfinden, ob unsere pers枚nlichen Nutzerdaten betroffen sind. An dieser Stelle kommt Fully Homomorphic Encryption (FHE) ins Spiel. Mit dieser wird das verschl眉sselte pers枚nliche Kennwort mit dem Datensatz der gestohlenen Benutzerdaten verglichen und m枚gliche 脺bereinstimmungen werden identifiziert, ohne das Kennwort des Benutzers jemals preiszugegeben.

Es gibt zahlreiche Anwendungsf盲lle f眉r diese Art von Privacy-enhancing Technology (PET). Sie reichen von Anwendungen in der Medizin, bei denen Drittanbieter Gesundheitsdaten analysieren k枚nnen, ohne die Privatsph盲re des Patienten zu verletzen, bis hin zur Durchf眉hrung von maschinellem Lernen und KI-Algorithmen auf verschl眉sselten Daten, die es Unternehmen erm枚glichen, Erkenntnisse aus sensiblen Datens盲tzen abzuleiten, ohne die Daten potenziellen Verst枚脽en oder Verletzungen der Privatsph盲re auszusetzen.

So funktioniert es

Fully Homomorphic Encryption erm枚glicht die Durchf眉hrung von Berechnungen mit verschl眉sselten Daten, ohne dass diese zuvor entschl眉sselt werden m眉ssen. Die Vertraulichkeit bleibt gewahrt, da auch die Ergebnisse verschl眉sselt sind und nur mit dem entsprechenden Entschl眉sselungsschl眉ssel eingesehen werden k枚nnen. Weitere Techniken zur Verarbeitung verschl眉sselter Daten sind Multi-Party-Computation (MPC) und Trusted Execution Environments (TEE).

Mathias Kohler, Research Manager bei 麻豆原创 Security Research, skizziert die Unterschiede: „W盲hrend FHE die bekannteste Verschl眉sselungstechnologie ist, ist MPC der ideale Kandidat, wenn man mit mehreren Parteien arbeitet, die verschl眉sselte Daten 眉ber Unternehmensgrenzen hinweg austauschen. Und es kann wesentlich schneller sein als FHE.“ W盲hrend beide Technologien softwarebasiert sind, ist TEE hardwarebasiert und damit die schnellste Wahl. Der Nachteil: TEEs erfordern im Gegensatz zu MPC und FHE eine Entschl眉sselung der Daten zur Verarbeitung. W盲hrend die Entschl眉sselung in einer vertrauensw眉rdigen, vom Betriebssystem isolierten Hardware-Umgebung erfolgt, kann es zu Datenlecks durch side-channel attacks kommen. Die privancy-enhancing technologies m眉ssen nicht isoliert betrachtet werden, sondern k枚nnen sich gegenseitig verst盲rken.

Die Relevanz der Technologie

Es besteht ein Bedarf an dieser Art von Technologie. Laut werden bis 2025 60 Prozent der gro脽en Unternehmen mindestens eine privacy-enhancing technology in den Bereichen Analytik, Business Intelligence oder Cloud Computing einsetzen.

Die homomorphe Entschl眉sselung hat zahlreiche Anwendungsm枚glichkeiten, insbesondere dann, wenn Datenschutz und Sicherheit von gr枚脽ter Bedeutung sind, wie z. B. sichere Berechnungen in der Cloud, datenschutzfreundliche Datenanalyse und sicheres Outsourcing von Berechnungen. Solange eine Partei die Datenverarbeitung zentral durchf眉hrt, ist Fully Homomorphic Encryption die am besten geeignete Verschl眉sselungsmethode. Dabei wird es Unternehmen erm枚glicht, verschl眉sselte Daten mit Partnern oder Dritten zu Analyse- oder Monetisierungszwecken auszutauschen und dabei die Vertraulichkeit der Daten zu bewahren. Dies ist besonders in Branchen wie der Werbung und der Marktforschung von Bedeutung. Interessante Anwendungsszenarien aus Sicht von 麻豆原创 k枚nnten sicheres Benchmarking und vorausschauende Instandhaltung sein.

Sicheres Benchmarking

Unternehmen bewerten h盲ufig ihre Wettbewerbsf盲higkeit, indem sie innerhalb der Branche gesch盲ftsrelevante KPIs wie Automatisierungs- oder R眉cklaufquoten vergleichen. Mit Fully Homomorphic Encryption k枚nnen alle beteiligten Parteien verschl眉sselte KPIs austauschen, ohne individuelle Daten preiszugeben. Auf diese Weise erfahren sie relevante Statistiken wie Durchschnittswerte oder Mediane, um ihre relative Wettbewerbsf盲higkeit zu beurteilen und zu entscheiden, wo sie sich verbessern und investieren sollten.

Vorausschauende Instandhaltung

Vorausschauende Instandhaltung ist eine maschinelle Lerntechnik zur Vorhersage des Bedarfs an Wartung oder Ersatzteilen auf der Grundlage historischer Daten. „In bestimmten Branchen gelten die erforderlichen Daten, wie z. B. Nutzungsmuster und Ausf盲lle, als sensibel und werden nicht ohne weiteres an Datenwissenschaftler oder Wartungspersonal weitergegeben“, sagt Anselme Tueno, Senior Researcher bei 麻豆原创 Security Research. Durch die Verarbeitung verschl眉sselter Daten werden keine sensiblen Informationen preisgegeben, aber die erforderlichen Erkenntnisse f眉r Vorhersageaufgaben k枚nnen gewonnen werden.

CO2-Fu脽abdruck Berechnung mit Multi-Party-Computation

W盲hrend sich die Produktverf眉gbarkeit noch in der Anfangsphase befindet, arbeitet 麻豆原创 mit Kunden und Partnern an m枚glichen Anwendungsf盲llen. Ein wichtiges Beispiel ist die Berechnung des CO2-Fu脽abdrucks von Produkten.

Ein Paradebeispiel f眉r komplexe Kooperationen sind die heutigen Lieferketten, komplizierte Netzwerke, die verschiedene Ebenen von Lieferanten, Herstellern und verarbeiteten Waren umfassen. Leider mangelt es oft an umfassender Transparenz 眉ber den gesamten Prozess – entweder aus technischen Gr眉nden oder weil Unternehmen oft z枚gern, sensible Daten 眉ber Lieferketten hinweg auszutauschen, zu denen oft auch direkte Wettbewerber geh枚ren.

Um jedoch den CO2-Fu脽abdruck eines Produkts genau zu bewerten, sind sensible Produktionsdetails und damit verbundene Kohlenstoffkosten f眉r produktionsrelevante Teile und Materialien erforderlich. Hier kann MPC nur den erforderlichen CO2-Fu脽abdruck aufzeigen, ohne die damit verbundenen, gesch眉tzten Herstellungsdetails an andere Teilnehmer der Lieferkette weiterzugeben.

Derzeit arbeitet 麻豆原创 gemeinsam mit Bosch an der Cloud-nativen Software f眉r sichere Multi-Party-Computation.

„麻豆原创 beteiligt sich an diesem Open-Source-Projekt und unterst眉tzt die Entwicklung der Speicher- und Verarbeitungsdienste von Carbyne Stack sowie die Bereitstellung von Carbyne Stack auf Amazon Web Services (AWS)“, erkl盲rt Kohler. „F眉r Bosch ist Carbyne Stack eine Art Cloud-natives Betriebssystem f眉r MPC-Workloads, das Ressourcen so verwaltet, dass sie in Multi-Cloud-Implementierungen so effizient wie m枚glich laufen.“ Diese Bem眉hungen k枚nnen 麻豆原创 langfristig dabei helfen, MPC als Technologie in 麻豆原创-L枚sungen und -Services zu integrieren und gleichzeitig in einer Cloud-nativen Umgebung zu betreiben.

Was kommt als n盲chstes?

Trotz aller Vorteile im Zusammenhang mit der Datenverarbeitung f眉hrt die Verschl眉sselung aufgrund der Komplexit盲t der Ausf眉hrung von Operationen mit verschl眉sselten Daten zu einem erheblichen Rechenaufwand. Langsame Verarbeitungsgeschwindigkeiten, insbesondere bei komplexen Operationen und gro脽en Datens盲tzen, macht Fully Homomorphic Encryption f眉r Echtzeitanwendungen oder die Verarbeitung gro脽er Datenmengen unpraktisch. Obwohl sich die Leistung ver homomorphen Entschl眉sselung in den letzten Jahren stark verbessert hat, ist die praktische Anwendung aufgrund des Verarbeitungsaufwands und der Leistungs眉berlegungen immer noch begrenzt. Laufende Forschungsarbeiten konzentrieren sich auf die Entwicklung von spezifischen Hardware-Beschleunigern f眉r Fully Homomorphic Encryption.

„PETs f眉r die Arbeit mit verschl眉sselten Daten haben das Potenzial, die datengesteuerte Zusammenarbeit von Unternehmen zu verbessern und die Zukunft des Cloud Computing neu zu gestalten“, erkl盲rt Jonas B枚hler, Senior Researcher bei 麻豆原创 Security Research. Durch den Schutz der Daten erm枚glichen sie den Zugang zu bisher ungenutzten Informationen, w盲hrend die Risiken f眉r den Datenschutz und Datenschutzverletzungen minimiert werde. Die Zukunft der Datenverarbeitung ist verschl眉sselt.

Dieser Artikel wurde maschinell 眉bersetzt. Das englische Original finden Sie hier.

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麻豆原创 HANA Cloud ist ein f眉hrendes Database-as-a-Service-Angebot f眉r intelligente Datenanwendungen und einer derjenigen Services der 麻豆原创 Business Technology Plattform (麻豆原创 BTP), die intern bei 麻豆原创 am h盲ufigsten genutzt werden. Derzeit greifen mehr als 180 verschiedene Anwendungen und Dienste auf die Multi-Modell-Funktionen von 麻豆原创 HANA Cloud zur眉ck.

Damit bleibt 麻豆原创 HANA Cloud auch im Zeitalter der generativen KI eine der f眉hrenden Datenbanken.

Bei 麻豆原创 kommen verschiedene LLMs wie GPT-4, Llama2, Falcon-40b und Claude 2 zum Einsatz. Obwohl diese Modelle bahnbrechende M枚glichkeiten bieten, haben sie auch ihre Grenzen: LLMs arbeiten etwa mit veralteten Trainingsdaten oder es fehlt ihnen an unternehmensspezifischen Daten und dem passenden Gesch盲ftsprozesskontext.

Stellen wir uns zum Beispiel vor, wir h盲tten ein LLM, also ein gro脽es Sprachmodell, als Kollegen. Dieser Kollege ist sehr intelligent, kann programmieren, Pr眉fungen ablegen und Diskussionen f眉hren 鈥� wei脽 nichts 眉ber das aktuelle Weltgeschehen, die internen Prozesse unseres Unternehmens oder unsere Systeme. Und was noch schlimmer ist: Nach jedem Gespr盲ch vergisst er, wor眉ber wir gerade gesprochen haben. Ein derma脽en eingeschr盲nktes Erinnerungsverm枚gen w眉rde nur wenig Mehrwert liefern. Dieses Manko ist der Grund, warum ein LLM zum Beispiel keine an sich simple Frage beantworten kann, wie: 鈥濿as h盲ltst du von dem Angebot, dass unser wichtigster Lieferant letzte Woche gemacht hat?鈥�. Ein LLM kann nur mit den Trainingsdaten arbeiten, mit Hilfe jender es geschult und aufgebaut wurde. Alle anderen Daten m眉ssen als Kontext bereitgestellt werden.

Die Vector Engine in 麻豆原创听HANA Cloud kann dabei helfen, diese fehlenden Informationen zu erg盲nzen und die LLMs mit allen relevanten Daten eines Unternehmens zu versorgen 鈥� ein Prozess, der als 鈥濺etrieval-Augmented Generation (RAG)鈥� bezeichnet wird.

Eine innovative Funktion

Wie funktioniert also die Vector Engine? Die Engine erg盲nzt die sogenannten Multi-Modell-Engines in 麻豆原创听HANA Cloud und versetzt Kunden in die Lage, Gesch盲ftsprobleme anhand der 脛hnlichkeit zwischen zwei oder mehr Vektoren zu l枚sen. Die Integration von KI-Technologie in 麻豆原创听HANA Cloud erm枚glicht es au脽erdem, intuitives Denken mit datengest眉tzten Erkenntnissen zu kombinieren, um selbst die komplexesten Herausforderungen zu bew盲ltigen.

Zu den wichtigsten Vorteilen und Funktionen der Vector Engine geh枚ren:

• 惭耻濒迟颈尘辞诲补濒颈迟盲迟: Benutzer k枚nnen alle Arten von Daten in einer einzigen Datenbank zusammenbringen, um innovative Anwendungen mit einer effizienten Datenarchitektur und In-Memory-Performance zu erstellen. Indem einer Datenbank, die bereits relationale, graphische, r盲umliche und sogar JSON-Daten enth盲lt, ein Vektorspeicher und Funktionen zur Vektorverarbeitung hinzugef眉gt werden, k枚nnen Entwickler innovative L枚sungen schaffen, die auf nat眉rlichere Weise mit Benutzern interagieren.
• Erweiterte Suchen und Analysen: Unternehmen k枚nnen Dokumente wie Vertr盲ge, Entwurfsspezifikationen und sogar Notizen zu Serviceabrufen nutzen, um semantische Suchen und 脛hnlichkeitssuchen zu implementieren um damit Gesch盲ftsprozessen zu optimieren.
• Personalisierte Empfehlungen: Benutzer profitieren von pr盲ziseren und personalisierten Vorschl盲gen.
• Optimierung gro脽er Sprachmodelle: Der Output von LLMs wird um effektivere und kontextbezogene Daten erweitert.

Datenbank als Grundlage der 麻豆原创-Strategie f眉r generative KI

Mit der Einf眉hrung der Vector Engine wird 麻豆原创听HANA Cloud zu einem wichtigen Grundpfeiler der 麻豆原创-Strategie f眉r generative KI-L枚sungen. Kunden k枚nnen auf der 麻豆原创听BTP ein v枚llig neues Benutzererlebnis schaffen und eine Reihe anderer Services erstellen. 脺ber die 麻豆原创听BTP k枚nnen sie beispielsweise auf SaaS-basierte LLMs von mehreren Anbietern sowie auf Host-LLMs von Open-Source-Modellen oder Drittanbietern zugreifen. Der Generative AI听Hub in 麻豆原创听AI Core, eine L枚sung, die die Nutzung generativer KI-Funktionen erleichtert, wird in K眉rze 麻豆原创听HANA Cloud als prim盲ren Vektorspeicher nutzen. Der Hub bietet unter anderem einen Prozess zum Erstellen von sogenannten Embeddings und zum Speichern der daraus resultierenden Vektoren in 麻豆原创听HANA Cloud. Kunden, die intelligente Datenanwendungen entwickeln, k枚nnen beide Services in Kombination nutzen, um LLM-Abfragen mit dem jeweiligen Kontext zu erg盲nzen und so aussagekr盲ftige Daten zu erhalten.

Dar眉ber hinaus arbeitet 麻豆原创 an Basismodellen, die speziell auf 麻豆原创-bezogene Branchen- und Prozesskenntnisse ausgerichtet sind.

Die Datenbank f眉r Innovation

麻豆原创 HANA Cloud bietet weltweit f眉hrende Technologien und kann diverse Arten von Daten speichern und verarbeiten 鈥� und zwar in ein und derselben Datenbank. In Kombination mit anderen Multi-Modell-Funktionen er枚ffnet die neue Vector Engine ungeahnte M枚glichkeiten f眉r Anwendungen, die dazu beitragen, Gesch盲ftsprozesse zu verbessern. Ganz egal, ob es darum geht, Suchfunktionen zu verbessern, umfassendere Erkenntnisse f眉r fundierte Entscheidungen zu gewinnen oder LLMs zu optimieren 鈥� mit 麻豆原创听HANA Cloud lassen sich Anwendungen erstellen, die das Fachwissen und die Effizienz eines jeden Benutzers steigern k枚nnen.

Haben Sie bereits eine Idee f眉r einen Anwendungsfall, bei dem die Vector Engine von 麻豆原创 HANA Cloud von Nutzen sein k枚nnte? Dann registrieren Sie sich f眉r das Programm .

J眉rgen M眉ller ist Chief Technology Officer und Mitglied des Vorstands der 麻豆原创 SE.
Stefan B盲uerle ist Head of Database, 麻豆原创 HANA Database, & Analytics for Technology & Innovation bei der 麻豆原创.

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Dr. Vince Kellen, Chief Information Officer an der , ertappt sich oft dabei, wie er vom Zeitwert des Wissens spricht. Wie Geld ist auch Wissen, das heute erworben wird, wertvoller als morgen 鈥� wer es zuerst besitzt, ist im Vorteil. (KI) ist die schnellste M枚glichkeit, an Informationen zu gelangen und sie zu nutzen. Wer Zugriff auf KI hat, befindet sich daher in einer Machtposition.

鈥濿ir sind nun an einem Punkt angekommen, an dem KI so gut wie jede Aufgabe 眉bernehmen kann, die der Mensch mit seinem Verstand bew盲ltigen kann, und dies sogar noch besser鈥�, sagt Kellen in einem Exklusivinterview, das auf ver枚ffentlicht wurde. 鈥濪ies wirkt sich auf diejenigen aus, die kein Wissen haben oder keinen Zugang dazu, denn Wissen kostet Geld. KI wird sich auf nahezu alle Aspekte des Gesch盲fts auswirken. Sie er枚ffnet neue M枚glichkeiten f眉r die Weiterbildung von Mitarbeitenden, damit diese ihre Aufgaben besser erledigen und das n枚tige Wissen schneller aufbauen k枚nnen.鈥�

Von der Erfindung des Buchdrucks zum Internet: Vieles wurde erschaffen, das den Lauf der Geschichte ver盲ndert hat, indem Wissen f眉r Menschen zug盲nglich wurde. Bei KI ist es nun aber so, dass sich die Kluft zwischen denen, die Zugang dazu haben, und denen, die keinen Zugang dazu haben, zunehmend vergr枚脽ert.

Laut Kellen werden Unternehmen mit KI-gest眉tzten Tools weniger Wissensarbeiter mit durchschnittlichen oder unterdurchschnittlichen Qualifikationen ben枚tigen. Mitarbeitende in diesen Positionen m眉ssen sich eventuell weiterbilden oder komplett umorientieren. K枚rperliche Arbeit hingegen oder auch Berufe, die eine Anwesenheit vor Ort erfordern, etwa im Gesundheitswesen, wird es nach wie vor geben.

Kellen hat die H盲lfte seines Berufslebens Fortune-500-Unternehmen bei ihrer IT-Strategie, Analysen und Data Warehousing beraten. Er geht davon aus, dass Menschen immer noch ben枚tigt werden, um die gewonnenen Erkenntnisse umzusetzen.

Auswirkungen auf die Bildung

Die Studierenden von heute sind begeisterte Nutzer moderner Technologien und ge眉bt im Umgang mit mobilen Ger盲ten und Laptops. Sie mit Online-Kursen oder KI-Tutoren zu versorgen, ist keine Herausforderung. Das Problem der amerikanischen Universit盲ten wie UC San Diego ist vielmehr, dass der demografische Wandel die Hochschulen erreicht. Die Zahl der Lernenden, die direkt vom Gymnasium kommen, sinkt, und die Zahl der Erwachsenen, die sich weiterbilden m眉ssen, steigt.

F眉r Kellen gibt es zwei Kategorien der Kompetenzentwicklung. Die erste Kategorie umfasst Grundkompetenzen, die man sich 眉ber l盲ngere Zeit und mit gr枚脽erem Lernaufwand aneignen muss. Das betrifft also Studierende im Grund- und Hauptstudium. In dieser Kategorie ist es Aufgabe der Universit盲ten, sicherzustellen, dass Studierende der klassischen Altersgruppe erfolgreich einen Abschluss erwerben und zu verhindern, dass sie vorzeitig abbrechen. In diesem Fall liegt das Hauptaugenmerk darauf, die Studierenden zu begleiten und zu halten.

Erwachsene Lernende haben einen anderen Bedarf

Die zweite Kategorie betrifft themenbezogene Kompetenzen, die auf dem vorhandenen Wissen und der Erfahrung erwachsener Lernender aufbauen und die schnell erworben werden k枚nnen. Lernende im Erwachsenenalter besitzen gewisse Qualit盲ten und Eigenschaften, etwa Berufserfahrung und Ausdauer. Sie ben枚tigen vor allem spezifische Kompetenzen; die Herausforderung besteht darin, passgenaue Bildungsangebote in ihre vollen Terminkalender zu integrieren. Der Markt versucht stets herauszufinden, welche Kurse genau den Wissensanforderungen erwachsener Lernender entsprechen.

鈥濽niversit盲ten bieten sehr gute berufsbegleitende Master-Studieng盲nge an, also denke ich, dass der Markt auf Seiten der erwachsenen Lernenden wahrscheinlich viele L眉cken f眉llt鈥�, so Kellen. 鈥濧n der UC San Diego haben wir eine Fort- und Weiterbildungsgruppe, die einzig und allein die Aufgabe hat, mit Unternehmen zusammenzuarbeiten und sie bei der Entwicklung von strikt bed眉rfnisorientierten Programmen zu unterst眉tzen.鈥�

Ohne Datensysteme geht es nicht

Etwa 100.000 Menschen arbeiten und studieren t盲glich an der UC San Diego. Das entspricht einer kleineren Gro脽stadt. Sie geh枚rt zu den 20 besten Universit盲ten weltweit und wird auf Rang sieben der besten staatlichen Hochschulen der Vereinigten Staaten aufgef眉hrt. Das Forschungsbudget bel盲uft sich auf 眉ber 1,8 Milliarden Dollar pro Jahr. 43.000 Studierende sind an der UC San Diego eingeschrieben, 16 Nobelpreistr盲ger haben auf ihrem Campus unterrichtet und 161 Fakult盲tsmitglieder geh枚ren einer der National Academies an.

鈥濿issen ist unser Gesch盲ft, daher fallen bei uns enorm viele Daten an und das bedeutet, dass wir die richtigen Systeme brauchen鈥�, erkl盲rt Kellen, der im Laufe der Jahre zahlreiche Auszeichnungen und Anerkennungen erhalten hat. So wurde er etwa im Magazin CIO in die Liste der 100 Top-CIOs aufgenommen und von der Zeitschrift InformationWeek zu einem der 鈥濩hiefs of the Year鈥� gek眉rt.

Die wirklich relevanten Daten f眉r ein Unternehmen wurden traditionell zentral 眉ber gro脽e Systeme gesteuert, sowohl in der Fertigung als auch im Dienstleistungssektor, etwa dem Bankwesen. Unternehmen haben diese Daten nie wirklich dezentralisiert. Im Bereich der Hochschulbildung war die Dezentralisierung jedoch von Anfang an Standard.

Datenkonsolidierung fiel fr眉her schwer

Hochschulen erfassen Daten zu Studierenden, wie sie etwa bei der Einschreibung anfallen, Verwaltungsdaten, beispielsweise zur Raumbuchung f眉r Kurse sowie Fakult盲tsdaten bez眉glich Noten und Lehrauftr盲gen. Alles kleine eigenst盲ndige Dateneinheiten, die in der Regel fragmentiert sind. Kellen vergleicht die Universit盲tsdatenlandschaft mit dem Gesundheitswesen von vor Jahren, als alle Patientendaten separat in vielen verschiedenen Systemen erfasst wurden.

鈥濪ie Universit盲ten tun sich schwer, all diese Daten zu konsolidieren鈥�, erz盲hlt Kellen. 鈥濿ir haben es mit zwei Dimensionen zu tun 鈥� einer technischen sowie einer organisatorischen und/oder politischen. Die Menschen betrachten Daten in ihrem Arbeitsalltag immer noch als Mittel der Macht. Sie denken, wenn Sie anderen ihre Daten 眉berlassen, kommt dies einem Machtverlust gleich. An der UC San Diego versuchen wir, die Vorstellung zu verbreiten, dass der Austausch von Daten Macht bedeutet.鈥�

Das IT-Team an der UC San Diego verwaltet zwischen sieben und acht Milliarden Datenzeilen, die alle in den Kernsystemen integriert sind. In Anbetracht der fragmentierten Landschaft und um die Studierendendaten besser verwalten und analysieren zu k枚nnen, hat die Universit盲t den Student Activity Hub (SAH) eingerichtet.

Datenintegration klappt mit 麻豆原创 HANA

Der Hub l盲uft auf  und fasst die verschiedensten Daten in einer L枚sung zusammen. So kann die Universit盲t ihre vielf盲ltigen Ziele als Bildungseinrichtung erreichen und bewahrt gleichzeitig ihre institutionelle Unabh盲ngigkeit und die Kontrolle 眉ber alle Daten. Jede Fakult盲t verf眉gt 眉ber eine eigene Hochgeschwindigkeits-In-Memory-Serverumgebung, die sicher, skalierbar und komplex ist. Dadurch ist die Universit盲t in der Lage, alle Daten wie gew眉nscht zu integrieren.

鈥濪as Sch枚ne an 麻豆原创 HANA ist, dass es eine unglaublich schnelle und leistungsstarke L枚sung ist鈥�, betont Kellen. 鈥濧us technischer Sicht beseitigt sie das Problem der Skalierung bei der Datenverwaltung鈥�, so Kellen weiter. 鈥濷rganisatorisch gesehen unterst眉tzt sie uns beim Aufbau eines soliden Data-Governance-Systems. Sie hilft uns dabei, die einzelnen Akteure zusammenzubringen und eine neue Kultur des Datenaustausches, Datenschutzes und der Datennutzung zu schaffen. Man braucht schlie脽lich ein Team, um Studierenden etwas beizubringen.鈥�

Indem sie die richtigen Kompetenzen, ob grundlegender oder themenbezogener Art, vermittelt, hilft die UC San Diego ihren Lernenden, Ver盲nderungen herbeizuf眉hren. Durch eine Kombination aus menschlichem Verstand und k眉nstlicher Intelligenz bringen sie unsere Gesellschaft und Wirtschaft voran und sorgen f眉r geringere Umweltbelastung.

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Leider kann es ernsthafte Folgen haben, wenn F眉hrungskr盲fte dem Wert von Daten auf strategischer und operativer Ebene nicht gen眉gend Bedeutung beimessen. Unternehmen werden dann oft zu unbeweglich und k枚nnen sich nicht auf die Marktdynamik und die sich 盲ndernden Gesch盲ftsanforderungen einstellen. Sie sind dann nicht in der Lage, Wettbewerber effektiv herauszufordern und sich einen gro脽en Marktanteil zu erobern.

Ich habe erlebt, wie die F眉hrungsriege eines Unternehmens mit der Aussage, k眉nftig auf Datenorientierung zu setzen, die Weichen f眉r langfristigen Erfolg gestellt hat. Wenn jeder Bereich des Unternehmens auf dieses zentrale Ziel ausgerichtet wird, k枚nnen die Abteilungen gemeinsam eine ergebnisorientierte Datenstrategie entwickeln, die die Unternehmensstrategie in messbare Kennzahlen (KPIs) herunterbricht.

Die Grundlage f眉r eine Datenkultur schaffen

F眉r viele 麻豆原创-Kunden听spielen die eine wichtige Rolle bei ihrem Wandel zu einem wirklich datenorientierten Unternehmen. Nur wenn Unternehmen die M枚glichkeit haben Innovationen voranzubringen, Ideen zu f枚rdern sowie eine widerstandsf盲hige Infrastruktur mit entsprechenden Prozessen aufzubauen, sind sie auch in der Lage den Wert von Daten zu verstehen und zu nutzen 鈥� und somit gesch盲ftliche Herausforderungen mit niedrigerem Risiko und geringeren Kosten zu l枚sen.

Einer der ersten Schritte, die unsere Beratungsexperten unternehmen, besteht darin, unseren Kunden dabei zu helfen, den wesentlichen Grundstein f眉r ein datengesteuertes Unternehmen zu legen. Hierf眉r skizzieren sie den Rahmen mit den zentralen Positionen, die f眉r die Datentransformation eines jeden Unternehmens erforderlich sind 鈥� das sogenannte 鈥濰ouse of Roles鈥�.

Jede Rolle innerhalb dieses Rahmens ist f眉r ganz spezielle Aufgaben zust盲ndig. Damit will man sicherstellen, dass eine Kontrolle der Datenlandschaft im Hinblick auf Aspekte wie Qualit盲t, Konsistenz, Relevanz, Verarbeitungsleistung, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Sicherheit und Zugriffsrechte gegeben ist:

• Der Data Owner (in der Regel ein Manager der Ebene eins) ist f眉r eine bestimmte Teilmenge von Daten verantwortlich und definiert die Ziele f眉r deren Verwaltung.
• 顿别谤听Head of Master Data Management (MDM) oder Chief Data Officer听眉berwacht die entsprechenden Datenobjekte, definiert Ziele f眉r die Datenqualit盲t und die Spezifikationen und 眉berwacht die entsprechenden Service-Level-Vereinbarungen und KPIs.
• 顿别谤听Data Steward definiert Governance-Regeln und bewertet Antr盲ge f眉r die Pflege bestimmter Datenobjekte. Damit soll sichergestellt werden, dass die Qualit盲t sowie die Integrit盲t der Unternehmensdaten hoch bleibt.
• 顿别谤听Data Architect entwickelt Stammdatenprozesse und die Logistik f眉r abh盲ngige Systeme und bietet technischen Support, etwa im Hinblick auf Regeln f眉r die Datenqualit盲t und entsprechende Analysen.
• 顿别谤听Data Requester听(beliebige Mitarbeitende) beantragt neue Daten oder 脛nderungen an vorhandenen Daten.
• 顿别谤听Data Agent听legt Stammdaten in Absprache mit einem Data Requester an und pflegt diese.

Beim Festlegen dieses Rahmens k枚nnen Konflikte entstehen. Der Head of MDM will vielleicht, dass die Data Agents f眉r die Pflege bestimmter Datens盲tze zust盲ndig sind, die Fachabteilungen sind aber dagegen.

Mit den 麻豆原创 Advisory Services sollen solche Kontroversen beigelegt werden. In Workshops k枚nnen unsere Kunden die einzelnen Rollen unter Einbeziehung aller Beteiligten transparent definieren. Hierzu geh枚rt auch, dass Mitarbeitende den einzelnen Positionen und Datendom盲nen zugeordnet werden, f眉r die sie die Kommunikation und die Governance-Anforderungen steuern.

Data Governance: Grundlegende Ver盲nderungen vorantreiben

Am Anfang des Wandels zum datenorientierten Unternehmen steht ein Entscheidungsfindungsprozess, der eine Kultur schafft, die auf Daten-Zust盲ndigkeiten und Data-Governance setzt. Mit dem 鈥濰ouse of Rules鈥� k枚nnen 麻豆原创 Advisory Services Kunden mit dieser Vision einen gro脽en Schritt n盲her bringen.

Was bedeutet das f眉r 麻豆原创-Kunden? Ganz viele M枚glichkeiten: Zum einen erhalten sie eine Basis f眉r korrekte, faktenbasierte Entscheidungen. Zum anderen k枚nnen sie neue Einnahmenquellen durch die Monetarisierung von Daten erschlie脽en 鈥� sowie Einblicke in Daten gewinnen, die in ihren Unternehmensanwendungen bereits vorhanden sind.

Jan Hoffmann ist Business Processes Principal Consultant bei 麻豆原创.

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Daten sorgen f眉r Sicherheit, da sie objektiv sind, und sie untermauern neue Ideen durch fundierte Belege. Sie tragen dazu bei, dass Entscheidungen nicht von Vorurteilen und Emotionen beeinflusst werden. Aus diesem Grund geh枚ren Daten zu den wertvollsten Ressourcen eines Unternehmens. Sie sollten daher allen Benutzern auf allen Unternehmensebenen zur Verf眉gung stehen 鈥� sowohl im operativen Gesch盲ft als auch in der IT-Abteilung. Wo steht Ihr Unternehmen?

Zeit f眉r eine neue Datenkultur

Trotz des inh盲renten Nutzens von Daten bleibt es f眉r viele Unternehmen ein schwer erreichbares Ziel, eine starke, datengest眉tzte Kultur aufzubauen. 鈥�

Unternehmen sollten nicht nur dar眉ber reden, dass sie Daten in ihre Entscheidungsfindung einbeziehen wollen, sondern sie sollten Daten zu einem wesentlichen und nahezu automatischen Bestandteil des Prozesses machen. Dies erfordert einen Wandel in der Denkweise und Kultur. 鈥婾m eine neue datengest眉tzte Unternehmenskultur zu etablieren, m眉ssen Daten allen Mitarbeitern zug盲nglich sein, damit sie neue Ideen erkunden und ihre Hypothesen m眉helos testen k枚nnen. Mitarbeiter sollten auch in der Lage sein, vertrauensw眉rdige Daten heranzuziehen und eine kooperative Beziehung zwischen der IT und den Fachabteilungen aufzubauen.

Wie k枚nnen wir die Unternehmenskultur also ver盲ndern und Daten einen Sinn geben?

https://www.youtube.com/watch?v=tXvCZ5sgUVg

Datentrends im Jahr 2021

Alles beginnt mit einer einheitlichen Strategie!鈥�

In der heutigen Welt ist es von enormer Bedeutung, dass Unternehmen ihre Analyse- und Datenstrategie vereinheitlichen. Daten werden immer wertvoller, doch sie sorgen auch f眉r mehr Komplexit盲t. Daher ist es sehr wichtig Nutzen aus diesen Daten zu ziehen und Komplexit盲t zu beseitigen. 鈥�

Es gibt drei wichtige Trends, die die Bedeutung einer einheitlichen Analyse- und Datenstrategie unterstreichen:鈥�

1. Aufgrund von COVID-19 entscheiden sich immer mehr Unternehmen f眉r einen Umstieg in die Cloud oder eine Erweiterung in der Cloud. Dies wird auch in den kommenden Jahren so bleiben. 鈥�
   • prognostiziert, dass die Cloud f眉r die Implementierung wichtiger Anwendungen in den Unternehmen bis 2025 Standard sein wird. Es scheint, dass sich dieser Trend in der j眉ngsten Vergangenheit noch beschleunigt hat.
2. Data Warehouses und Data Lakes werden mit der zunehmenden Weiterentwicklung und Optimierung der Technologien eine vergleichbare Bedeutung erlangen. 鈥�
3. Immer mehr Unternehmen werden sich f眉r einen Data Supermarket entscheiden, um die Datennutzung zu steuern und so ihre Prozesse zu vereinfachen. 鈥�

Wie 麻豆原创 mit ERP-L枚sungen unterst眉tzt

鈥婱it der Agilit盲t und Geschwindigkeit der (麻豆原创 BTP) 鈥� einer Plattform, die Unternehmen leistungsf盲hige Funktionen zur Erstellung, Integration und Erweiterung von Anwendungen bereitstellt und Dateneinblicke erm枚glicht. 鈥嬧赌�

Diese Funktionen werden durch vier Technologiekategorien erm枚glicht:听听 鈥嬧赌�

• 鈥嬧赌�
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Mit 麻豆原创 BTP k枚nnen Kunden alle erforderlichen Schritte ausf眉hren, um Daten sinnvoll zu nutzen, indem sie die marktf眉hrende 麻豆原创-L枚sung f眉r und Analysen mit eingebetteten intelligenten Technologien kombinieren. 鈥�

Die Datenwertformel veranschaulicht, wie die einzelnen Teile des 麻豆原创-Produktportfolios zusammenarbeiten, um Kunden Dateneinblicke zu erm枚glichen.听 鈥�

• Datenvolumen: ist eine leistungsf盲hige, Cloud-native Datenbank als Service (Database as a Service), die das Datenvolumen durch die Optimierung des Datenspeichers und die Verarbeitung von Daten beliebiger Gr枚脽e in einer einzigen Datenbank verwaltet鈥�.
  • Unternehmen m眉ssen heutzutage ein zunehmend hohes Datenvolumen managen 鈥� doch ein Gro脽teil davon sind Duplikate zwischen eindeutigen und replizierten Daten bis 2024. 麻豆原创 HANA Cloud bietet Ihnen die M枚glichkeit, mit einem zentralen Datenpool zu arbeiten, der die Anzahl von Datenkopien reduziert.
• 蚕耻补濒颈迟盲迟: und stellen die Datenqualit盲t sicher und wandeln Daten jeder Art um, damit eine aussagekr盲ftige Grundlage f眉r Analysen und Einblicke bereitgestellt wird. 鈥�
  • Eine einheitliche Analyse- und Datenstrategie ist wichtig f眉r die Handhabung verschiedener Datentypen. Im Jahr 2020 verwendeten Entscheidungstr盲ger regelm盲脽ig im Durchschnitt zur Unterst眉tzung unternehmenskritischer Initiativen (Forrester). Diese Zahl d眉rfte noch weiter zunehmen.
• Nutzung: ist eine Cloud-L枚sung f眉r Business Intelligence, Planung und Predictive Analytics. Sie macht Daten f眉r alle Mitarbeiter in intuitiven Datenanalysen verf眉gbar. So wird sichergestellt, dass Unternehmen ihre Daten f眉r eine selbstbewusste Entscheidungsfindung heranziehen k枚nnen.
  • Menschen sind im Allgemeinen neugierig und kreativ, wenn ihnen die richtigen Werkzeuge an die Hand gegeben werden. Daten k枚nnen die Neugier und Kreativit盲t Ihrer Mitarbeiter f枚rdern. Stellen Sie sicher, dass alle m眉helos auf die Daten zugreifen k枚nnen, die sie ben枚tigen.

Wenn das Volumen, die Qualit盲t und die Nutzung von Daten kombiniert werden, k枚nnen Unternehmen einen Mehrwert aus ihren Daten ziehen.鈥�

Weitere Informationen:

• Erfahren Sie mehr 眉ber die und dar眉ber, wie Sie aus Ihren Daten Einblicke gewinnen k枚nnen.
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Wo steht Ihr Unternehmen? Arbeiten Sie datengest眉tzt听鈥� mit den aktuellen, qualitativ hochwertigen Daten, die Sie ben枚tigen?

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F: Herr Stadler, Sie und Ihr Team haben in den letzten Monaten 麻豆原创 Global Trade Services (麻豆原创 GTS) neu aufgelegt. Warum?

Christian Stadler: Die digitale Transformation steht bei unseren Kunden auf der Agenda und hat vollumf盲nglich den Au脽enhandel erreicht. Die aktuelle Pandemie f眉hrte bei vielen Unternehmen zu Ver盲nderungen der Kunden- und Lieferantenbeziehungen. Sie mussten neue Quellen erschlie脽en, die Lieferkette ver盲nderte sich, Compliance-Richtlinien wurden von Grund auf neu 眉berpr眉ft. Auch hat der BREXIT viel Ver盲nderung und Flexibilit盲t eingefordert. Zudem steht das neue Lieferkettengesetz in den Startl枚chern 鈥� das sorgt daf眉r, dass globale Lieferketten Mindeststandards einhalten wie beispielsweise, dass die Waren garantiert ohne Zwangs- und Kinderarbeit produziert wurden und auf den Klimaschutz geachtet wird. Darauf m眉ssen Importeure und Exporteure vorbereitet sein. Daher wurde es Zeit, dass auch wir unsere L枚sung f眉r den Au脽enhandel anpassen und unsere Kunden ihre Prozesse noch schneller und flexibler gestalten k枚nnen.

Welche Prozesse werden denn schneller und flexibler, Herr Weber?

Andreas Weber: Der Au脽enhandel ber眉hrt ja fast alle Unternehmensbereiche. Im kompletten Lebenszyklus 鈥� vom ersten Entwurf 眉ber das Produktdesign bis zur Produktion und Auslieferung 鈥� stellt sich immer die Frage, wo die ben枚tigten Rohstoffe zu welchem Preis und unter welchen gesetzlichen Bestimmungen herkommen. Dazu m眉ssen die einzelnen Abteilungen eng zusammenarbeiten und konstant Zugriff auf relevante Informationen haben. Das klappt nur mit einer geeigneten Systemunterst眉tzung und verl盲sslichen Stammdaten. Deshalb haben wir viele Prozesse weiter automatisiert und neue Integrationspunkte geschaffen, die die einzelnen Abteilungen miteinander verbinden. Beispielsweise ist die Inbound-Logistik jetzt an 麻豆原创 GTS angeschlossen. Der Importverantwortliche eines Unternehmens sieht damit alle Warenbewegungen vom Lieferanten bis zum eigenen Werk. Er erf盲hrt, wenn der LKW auf das Betriebsgel盲nde rollt und kann die Ware direkt bei der Zollbeh枚rde anmelden 鈥� auf der Basis bereits existierender Daten. Keiner tippt mehr Daten ab, der Zollprozess l盲uft parallel zur Warenannahme im Zusammenspiel mit 麻豆原创 Transportation Management (麻豆原创 TM) und 麻豆原创 Extended Warehouse Management (麻豆原创 EWM).

Christian Stadler: Was aber mindestens genauso wichtig ist wie die neuen Prozesse: Wir haben die technologischen Grundlagen und das Look and Feel modernisiert. Die L枚sung l盲uft auf der 麻豆原创-HANA-Datenbank und auf Wunsch auch in der Cloud. Damit machen Unternehmen einen weiteren Schritt in Richtung digitale Transformation 鈥� an intelligenten Lieferketten und Au脽enhandelsprozessen f眉hrt auf Dauer kein Weg mehr vorbei. Mit 麻豆原创 GTS schaffen wir diesen Weg.

Wie passt das neue 麻豆原创 GTS zur 麻豆原创-Roadmap?

Andreas Weber: Wir haben bei 麻豆原创 GTS die Prozesse verbessert, das User Interface und die technologische Basis auf die 麻豆原创-HANA-Datenbank gehoben. 麻豆原创 GTS w盲chst also mit 麻豆原创 S/4HANA weiter 鈥� das Design der Oberfl盲chen ist jetzt gleich. Nat眉rlich hat auch die bisherige 麻豆原创-GTS-L枚sung daf眉r gesorgt, dass unsere Kunden alle Compliance-Richtlinien eingehalten haben und der Au脽enhandel reibungslos lief. Doch die Integration in andere Systeme ist wesentlich einfacher, was vor allem bei der Supply Chain und dem Transportmanagement zu deutlich besseren Prozessen f眉hrt.

Virtueller 麻豆原创-Infotag f眉r den internationalen Zoll- und Au脽enhandel am 30.6.2021 um 10:15 Uhr.

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Innerhalb weniger Monate hat die COVID-19-Pandemie laut einer aktuellen die digitale Transformation von Lieferketten und Kundenaktivit盲ten sowie interner Prozesse um drei bis vier Jahre beschleunigt. Zwar sind sich die meisten Unternehmen der strategischen Bedeutung von Technologie f眉r ihre Wettbewerbsf盲higkeit bewusst, doch wissen viele nicht, wie sie bei der Umgestaltung ihrer Abl盲ufe vorgehen sollen. Unabh盲ngig davon, an welchem Punkt ihrer Transformation sich Unternehmen befinden, m枚chten wir sie bei der Umsetzung ihrer individuellen Digitalisierungsziele unterst眉tzen und ihnen helfen, widerstandsf盲higer zu werden und schnell und flexibel auf neue Anforderungen zu reagieren.

Deshalb haben wir heute unser neues Angebot vorgestellt, unseren Rundum-Service zum intelligenten Unternehmen. Bei der Strategie f眉r das Intelligente Unternehmen geht es letztlich um die Integration von Daten und Prozessen in allen Gesch盲ftsbereichen. Dabei spielt die (麻豆原创 BTP) als technologische Grundlage eine entscheidende Rolle.

Wir wissen, dass eine echte Transformation einen ganzheitlichen Ansatz voraussetzt. Deshalb beinhaltet das Angebot RISE with 麻豆原创 auch den Zugriff auf Funktionen der 麻豆原创 Business Technology Platform in den Bereichen Anwendungsentwicklung und -integration, Datenbank- und , Analysen und intelligente Technologien. Mit diesen Funktionen k枚nnen Kunden ihre Systeme ganz einfach erweitern und in andere L枚sungen von 麻豆原创, Partnern oder Drittanbietern integrieren听鈥� sowohl in der Cloud als auch in ihrer On-Premise-Umgebung. So k枚nnen sie Mehrwert mit ihren Daten schaffen.

Eine zentrale Plattform f眉r die Integration, Erweiterung und Wertsch枚pfung mit Daten

Von Kunden h枚re ich immer wieder, dass sie bei der Transformation ihres Unternehmens vor drei zentralen Herausforderungen stehen.

Sie agieren in zunehmend komplexen IT-Umgebungen von On-Premise- bis hin zu Cloud-Infrastrukturen, die L枚sungen unterschiedlicher Anbieter, 盲ltere intern entwickelte Anwendungen, verschiedene Plattformen und Open-Source-Technologien umfassen.听Das berichtet, dass gro脽e Unternehmen im Durchschnitt 129听verschiedene Anwendungen nutzen. Seit 2015 ist diese Zahl um 68听% gestiegen. Jedes operative System ben枚tigt kontextrelevante Datenmodelle, Gesch盲ftslogik und Prozessdefinitionen.听Die Integration dieser Systeme ist Voraussetzung f眉r die zuverl盲ssige Interoperabilit盲t dieser zentralen Komponenten in den unternehmensweiten Systemen und Gesch盲ftsprozessen.

Unser Kunde , ein niederl盲ndisches Versorgungsunternehmen mit rund 3.000听Mitarbeitern und 眉ber 4听Mrd.听Euro Umsatz, konnte innerhalb weniger Wochen seine IT-Ausgaben f眉r die Integration von Middleware um rund 50听% der Gesamtbetriebskosten senken. Mit den Funktionen der implementierte das Unternehmen einen durchg盲ngigen Prozess, der vom Design eines Produkts bis zu dessen Betrieb und dar眉ber hinaus reicht, und erm枚glichte auf diese Weise die Integration aller 麻豆原创- und Drittanbietersysteme.

Die gegenw盲rtige Pandemie hat uns schmerzlich bewusst gemacht, wie wichtig eine flexible Verwaltung von Lieferketten f眉r Unternehmen ist, um auf Marktschwankungen und ver盲nderte Anforderungen reagieren zu k枚nnen. Auch neue digitale Gesch盲ftsmodelle entwickeln sich zu einer ernsthaften Bedrohung f眉r etablierte Unternehmen.听Einer Sch盲tzung von zufolge werden Unternehmen, die sich 2016 durchschnittlich 24听Jahre im US-Aktienindex S&P听500 halten konnten, schon 2027 nur noch 12听Jahre darin vertreten sein. Damit Unternehmen relevant bleiben und neue Gesch盲ftsm枚glichkeiten schnell ergreifen k枚nnen, m眉ssen sie in der Lage sein, ihre zentralen Prozesse und Anwendungen flexibel zu entwickeln, zu erweitern und zu optimieren.

, ein innovatives Energieversorgungsunternehmen mit Niederlassungen in 40听L盲ndern, vollzieht derzeit einen schnellen Wandel zum Branchenf眉hrer in der Cloud und setzt dabei auf verschiedene Komponenten der 麻豆原创 Business Technology Platform, unter anderem auf die und . Damit kann das Unternehmen die Abl盲ufe in seinen Anlagen, im Au脽endienst und im Backoffice optimieren und digitalisieren. Uniper konnte den Zeitaufwand f眉r die Anlageninspektion bereits um 50听% verringern und kann nun Daten f眉r Stellenanforderungen zehn Mal schneller eingeben als bisher.

Unternehmen ben枚tigen au脽erdem eine zentrale Sicht auf ihre Daten und einfachen Zugriff auf alle Unternehmensdaten. W盲hrend die Zahl der Datenquellen und Datentypen sowie die Datenmengen immer weiter zunehmen, haben Unternehmen Schwierigkeiten, diese Daten effektiv zu nutzen und damit Mehrwert zu schaffen. Eine hat ergeben, dass 69听% aller Unternehmen keinen datengest眉tzten Ansatz verfolgen. Ein geb眉ndelter Datenzugriff und konsistente Informationen zur Datensemantik und zu den Beziehungen zwischen einzelnen Objekten sind jedoch Voraussetzungen f眉r eine zentrale Datenquelle und Echtzeiteinblicke in s盲mtliche unternehmensweiten Prozesse.

Das Telekommunikationsunternehmen besch盲ftigt 眉ber 19.000听Mitarbeiter und hatte es sich zum Ziel gesetzt, den Liegenschaftsbetrieb und das Berichtswesen zu vereinfachen. Dadurch sollten intuitivere und st盲rker kontextbasierte Prozesse sowie eine einfachere Erstellung von Dashboards erm枚glicht werden. Durch Einsatz verschiedener L枚sungen, darunter und , konnte Swisscom den Zeitaufwand f眉r die Berichterstellung halbieren und die Zahl der Frontend-Probleme um 90听% verringern.

Ich m枚chte Sie hier noch 眉ber weitere Neuerungen informieren, die die Zukunft unserer Plattform betreffen:

EINE Plattform

In Einklang mit unserem Ziel, die 麻豆原创 Business Technology Platform als die Plattform f眉r das Intelligente Unternehmen zu etablieren, haben wir beschlossen, den Produktnamen k眉nftig nicht mehr zu verwenden, um Verwechslungen mit der 麻豆原创 Business Technology Platform zu vermeiden. Wir benennen die L枚sungen unserer Cloud-Plattform um (aus der 麻豆原创 Cloud Platform Integration Suite wird beispielsweise die 麻豆原创 Integration Suite), doch die entsprechenden Produkte und Services sind weiterhin verf眉gbar, und auch ihre Funktionen und die dazugeh枚rigen Vertr盲ge bleiben bestehen. Die Services werden auch in Zukunft eine sehr wichtige Rolle spielen.

Ein starkes Partnernetz

Viele Aspekte unserer Strategie bauen au脽erdem auf der erfolgreichen Zusammenarbeit mit unseren Partnern auf. Sie leisten einen entscheidenden Beitrag zur Entwicklung einer harmonisierten Produktarchitektur im gesamten Partnernetz, erm枚glichen die Integration und Interoperabilit盲t von L枚sungen und bieten Kunden Flexibilit盲t bei der Wahl ihrer Infrastruktur. In diesem Zusammenhang haben 麻豆原创 und Microsoft vor einigen Tagen den Ausbau ihrer Partnerschaft bekannt gegeben und m枚chten die Zusammenarbeit im Technologiebereich weiter f枚rdern. Durch die Kombination der 麻豆原创 Business Technology Platform mit Microsoft Azure werden wir die Verf眉gbarkeit, Integration, Anbindung und Sicherheit von 麻豆原创-L枚sungen in Microsoft-Azure-Umgebungen weiter verbessern. Hierzu geh枚ren die Integration von Ereignissen, eine einfachere Administration und Bereitstellung, eine schnellere Erstellung von Landschaften .

Die Grundlage f眉r Ihre Transformation

Ich bin fest davon 眉berzeugt, dass Technologie Unternehmen bei der Umsetzung ihrer gesch盲ftlichen Ziele unterst眉tzen kann听鈥� und zwar unabh盲ngig davon, wie wenig ihre internen Strukturen miteinander verkn眉pft sind oder welche Fortschritte sie bisher bei ihrer digitalen Transformationen verzeichnen konnten. Seit fast 50听Jahren vertrauen Kunden bei der Ausf眉hrung ihrer Gesch盲ftsprozesse auf 麻豆原创 und nutzen daf眉r auch Anwendungen unserer intelligenten Suite und unserer branchenspezifischen Cloud. Um ihre Transformation voranzubringen, ben枚tigen intelligente Unternehmen zus盲tzliche Flexibilit盲t und Unabh盲ngigkeit, was die Verlagerung ihrer Ressourcen in die Cloud, die Integration ihrer IT-Landschaft sowie die Konfiguration und Erweiterung ihrer 麻豆原创-Anwendungen betrifft.

Und genau das bietet die 麻豆原创 Business Technology Platform: eine gesch盲ftsorientierte und offene Plattform, mit der Kunden die ben枚tigten Technologien zur Verf眉gung stehen, um ihre Gesch盲ftsabl盲ufe umzugestalten und sich f眉r eine neue digitale Zukunft zu r眉sten.

J眉rgen M眉ller ist Chief Technology Officer und Mitglied des Vorstands der 麻豆原创听SE.

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Als 麻豆原创 die Datenbanktechnologie von (urspr眉nglich: High Performance Analytic Appliance) vor zehn Jahren vorstellte, war das eine kleine Revolution. Denn mit der so genannten , bei der ganze Datenbanken direkt in den Hauptspeicher des Servers geladen werden k枚nnen, lie脽en sich bis dahin unvorstellbare Geschwindigkeiten erzielen. Im Vergleich zu der Verarbeitung von Daten, die erst von einer Festplatten in den Arbeitsspeicher des Computers 眉bertragen werden m眉ssen, vervielfachte sich die Geschwindigkeit um das tausendfache, in speziellen F盲llen sogar um mehr als das zehntausendfache. Auswertungen, die fr眉her mehrere Stunden dauerten und meist 眉ber Nacht liefen, waren jetzt innerhalb von Minuten oder sogar Sekunden m枚glich.

Damit wurden erstmals komplexe Datenauswertungen in Echtzeit m枚glich. Mit der treibt 麻豆原创 die Entwicklung der In-Memory-Datenbank jetzt einen weiteren Schritt voran: Unter Einbindung der 麻豆原创 Analytic Cloud, einer Cloud-basierten L枚sung f眉r 鈥� oder anderer Analyse-Programme 鈥� k枚nnen in Echtzeit Daten aus allen an die angebundenen Datenquellen ausgewertet werden. Die 麻豆原创 HANA Cloud wird so zum Dreh- und Angelpunkt der gesamten Datenlandschaft eines Unternehmens und verl盲ssliche Basis f眉r alle denkbaren Auswertungen, digitale Anwendungen und Gesch盲ftsmodelle.

Das , das zu den europ盲ischen Marktf眉hrern f眉r Sanit盲rprodukte geh枚rt, ist eines der ersten Unternehmen, das die . Als global t盲tiges Unternehmen mit einer Pr盲senz in 50 L盲ndern und weltweit 29 Produktionsstandorten verzeichnet Geberit einen starken Anstieg an Daten und Informationen aus unterschiedlichsten Quellen. Um diese st盲ndig wachsende Datenflut intelligent auszuwerten und f眉r Unternehmensentscheidungen und neue digitale Gesch盲ftsmodelle zug盲nglich zu machen, bedarf es einer leistungsstarken Infrastruktur.

Business Analytics und Reporting in Echtzeit

Vorher bestand die IT-Landschaft bei Geberit aus einer Mischung von 麻豆原创-Anwendungen und einer ganzen Palette von Programmen und Datenbanken anderer Hersteller, wie etwa von Microsoft. Die gesamte Anwendungslandschaft lief zuverl盲ssig und es gab keinen Grund, sie grunds盲tzlich zu ver盲ndern. Allerdings bedurfte es einer Vielzahl von Hilfsprogrammen 鈥� so genannter Middleware 鈥� f眉r die Verzahnung der verschiedenen Anwendungsprogramme. Sie waren der Grund f眉r eine hohe Komplexit盲t der gesamten IT-Landschaft, wirkten sich bei hohen Datenaufkommen als potenzielle Fehlerquelle und Performance-Bremse aus und verlangten permanente Anpassung und Wartung. Zudem fehlte in der Anwendungsumgebung eine zentrale Stelle, in der alle Unternehmensdaten zusammenflossen und die einen einheitlichen Blick auf die gesamte Datenlandschaft erm枚glicht h盲tte (鈥濻ingle Point of Truth鈥�). Das erwies sich besonders im CRM-Bereich als Hindernis.

Mit dem Einsatz der 麻豆原创 HANA Cloud konnte Geberit diese Probleme l枚sen und die unternehmensweite Landschaft f眉r Berichts- und Analysefunktionen erheblich vereinfachen 鈥� ohne deshalb die Anwendungsinfrastruktur ver盲ndern zu m眉ssen.

• Mit der 麻豆原创 HANA Cloud als zentralem Zugangspunkt werden viele bisher eingesetzten Middleware-L枚sungen 眉berfl眉ssig.
• Die CRM-Daten werden aus einer Microsoft鈥揇atenbank direkt in die 麻豆原创 HANA Cloud eingebunden und sind in Echtzeit verf眉gbar.
• Mit der Einbindung der 麻豆原创 Analytics Cloud, einer Cloud-basierten L枚sung f眉r , k枚nnen in Echtzeit Daten aus allen an die 麻豆原创 HANA Cloud angebundenen Datenquellen ausgewertet werden.

鈥濪ie 麻豆原创 HANA Cloud wird zur Basis f眉r das Reporting in unserer gesamten Datenlandschaft. Als 鈥濻ingle Source of Truth鈥� verbindet sie alle unsere Datenquellen und erm枚glicht uns die Einsichten, die wir ben枚tigen鈥�, res眉miert Marius Reck, Head of IT Business Support Applications at Geberit.

Nun liegt es auf der Hand, dass bei einem global t盲tigen Unternehmen mit Dutzenden von weltweit verteilten Niederlassungen die Anforderungen an das Datenmanagement besonders hoch sind 鈥� aber der Eindruck t盲uscht: 鈥濱m Zuge der Digitalisierung sehen sich selbst kleine Mittelst盲ndler heute einer rasant wachsenden Datenmenge gegen眉ber, die sich mit traditionellen Architekturen kaum mehr bew盲ltigen lassen鈥�, sagt Matthias Stemmler, Head of Customer Advisory Platform and Data Management bei 麻豆原创. Denn auch sie st眉nden vor der Aufgabe, Daten aus digitalen Endger盲ten, dem IoT (Internet of Things), ERP- und CRM-Systemen, Social Media und digitalen Lieferketten zusammenzuf眉hren, um sie f眉r die Analyse, Unternehmensentscheidungen und moderne digitale Software-Programme nutzbar zu machen.

鈥濭erade Mittelst盲ndlern er枚ffnet die ein Potenzial, das ihnen bisher verschlossen war, weil die Einstiegsh眉rden in die HANA-In-Memory-Technologie sowohl finanziell als auch im Hinblick auf Wartung und Betrieb sehr viel h枚her lagen鈥�, sagt 麻豆原创-Experte Stemmler. Hier spielt die die Vorteile Cloud-basierter L枚sungen voll aus: keine Hardware-Investition, kein Aufwand f眉r Einf眉hrung, Betrieb, Wartung und Updates, keine Kosten f眉r brachliegende oder 脺berkapazit盲ten.

麻豆原创 HANA Cloud 鈥� einfacher und kosteng眉nstiger Einstieg f眉r Mittelst盲ndler

W盲hrend eine lokale Installation von 麻豆原创 HANA immer mit einem zeitaufw盲ndigen Projekt, hohen Investitionen, Personaleinsatz und Know-how verbunden war, ist der Einstieg in die Cloud-L枚sung erheblich einfacher und in Tagen oder wenigen Wochen realisierbar. Mit dem Pay-per-Use-Zahlungsmodell und der hohen Elastizit盲t und Skalierbarkeit entfallen auch Aufwand und Risiken, die bisher viele Unternehmen vom Einsatz der Datenbank-Technologie von 麻豆原创 HANA abgehalten hatten.

鈥濽nternehmen k枚nnen mit der klein anfangen, zuerst nur wenige Datenquellen anschlie脽en und nach und nach weitere hinzuf眉gen鈥�, erkl盲rt Stemmler. Dabei sei die Cloud-Plattform so offen konzipiert, dass alle Datenquellen 鈥� also 麻豆原创- und Non-麻豆原创-Systeme 鈥� angebunden werden k枚nnen. Daf眉r stellt die 麻豆原创 HANA Cloud eine umfassende Palette von Software-Tools zur Verf眉gung. Dazu geh枚ren etwa Programme f眉r das Datenmanagement, die Integration beliebiger Datenquellen sowie ein Nutzer- und Rechtemanagement. Die Offenheit erstreckt sich auch auf die Auswertungs- und Analyse-Instrumente. Daf眉r k枚nnen sowohl die 麻豆原创 Analytics Cloud als auch beliebige Auswertungs-Programme, die bei dem Unternehmen schon im Einsatz sind, genutzt werden.

Nach der Implementation er枚ffnet die 麻豆原创 HANA Cloud vor allem den Fachabteilungen eine Flexibilit盲t, die vorher nicht erreichbar war: 鈥濲ede Fachabteilung kann 鈥� nat眉rlich in Abh盲ngigkeit von der Rechtezuteilung 鈥� auf den gesamten Datenpool zugreifen, und die spezifischen Auswertungen fahren, die sie f眉r ihre Arbeit ben枚tigt鈥�, erl盲utert Stemmler, 鈥瀌as k枚nnte man auch 鈥歋ingle Point of View鈥� nennen.鈥�

Die , davon ist der 麻豆原创-Experte 眉berzeugt, k枚nne Unternehmen eine Flexibilit盲t und Agilit盲t im Datenmanagement verschaffen, die bisher nicht m枚glich 鈥� oder nicht erschwinglich 鈥� gewesen sei. 鈥濵an kann ohne 脺bertreibung sagen, dass ein so modernes und extrem leistungsf盲higes In-Memory-Datenbanksystem bisher so einfach und kosteng眉nstig nicht verf眉gbar war.鈥�

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Wie ein fr枚hlicher Wirbelwind wirkt Jutta Vinzent, als sie den Raum betritt. Voller Lebensenergie spricht sie mit den Krankenschwestern, dem Klinikpersonal und den 脛rzten. Dabei ist die Lage ernst. Jutta Vinzent hat Krebs. 鈥濪as Leben hat sich damals f眉r mich um 40 Jahre verk眉rzt鈥�, berichtet sie 眉ber den Moment, als bei ihr 2011 im Alter von 43 Jahren Eierstockkrebs diagnostiziert wurde. Seither ertrug sie f眉nf Chemotherapien und drei Operationen, die sie aus ihrem gewohnten Leben rissen. Eine neuartige Analyse ihres Tumors mit Hilfe von brachte schlie脽lich eine Wende: , ein Unternehmen f眉r computergest眉tzte Biomedizin und 麻豆原创-Partner, entwickelte eine Software, mit der eine wirksamere und vertr盲glichere Therapie identifiziert werden konnte. Dadurch kann Jutta Vinzent heute wieder ein relativ normales Leben f眉hren, die Zeit mit ihrer Familie genie脽en und ihren Beruf aus眉ben.

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Weltweiter Forschungsabgleich mit 麻豆原创 HANA

nennt sich das von Molecular Health entwickelte Tool, das die 脛rzte bei Jutta Vinzent einsetzen. Es analysiert die genetischen Labordaten von Patienten und deren Tumoren. Anschlie脽end vergleicht es diese sehr individuellen Daten, das so genannte molekulare Profil, mit den weltweit verf眉gbaren Daten aus Biomedizin und Arzneimittelforschung auf 脺bereinstimmungen. Welche Erkenntnisse zu einer Mutation liegen bereits vor? Welche Behandlung f眉hrte bei anderen Patienten mit dieser Mutation zum Erfolg, wo gab es Nebenwirkungen? Diese Fragen beantwortet die Software. Die Ergebnisse helfen 脛rzten, die vielversprechendsten Therapieoptionen f眉r jeden Patienten individuell zu bestimmen. Der Abgleich zwischen der genetischen Analyse des Tumors und den medizinischen Forschungsergebnissen, auf denen die Datenbank von Molecular Health aufgebaut ist, geschieht im Hintergrund in sehr schneller Zeit mit Hilfe von 麻豆原创 HANA. Dabei k枚nnen sich neuartige Erkenntnisse f眉r die Behandlung ergeben. Beispielsweise kommt es vor, dass die Software 脺bereinstimmungen f眉r gewisse Tumormerkmale identifiziert und daraufhin ein Medikament vorschl盲gt, das bisher vorrangig f眉r eine andere Krebsart eingesetzt wird.

鈥濶icht einmal der beste Onkologe der Welt kann das gesamte Wissen in seinem Kopf verf眉gbar haben. Unser Tool erm枚glicht es ihm, die optimalen Therapieoptionen zu finden und aus diesen die passende auszuw盲hlen. MH听Guide unterst眉tzt die behandelnden 脛rzte darin, informierte, evidenzbasierte und personalisierte Behandlungsentscheidungen f眉r ihre Patienten zu treffen鈥�, sagt Dr. Christian Meisel, Chief Medical Officer bei Molecular Health in Heidelberg, wo MH Guide entwickelt wurde.

Als Krebs bezeichnet man krankhafte Ver盲nderungen von Zellen. Krebszellen teilen sich unkontrolliert, h盲ufiger und schneller als gesunde Zellen. So entsteht ein Verband aus entarteten Zellen, der Tumor. Diese b枚sartigen Neubildungen breiten sich in benachbartem gesundem Gewebe aus und zerst枚ren dieses (Quelle: ). Krebs ist laut Angaben der die zweith盲ufigste Todesursache und ist f眉r sch盲tzungsweise 9,6 Millionen Todesf盲lle im Jahr 2018 verantwortlich. Weltweit ist etwa einer von sechs Todesf盲llen auf Krebs zur眉ckzuf眉hren.

Individuelle Krebstherapie kann Patienten Lebenszeit schenken

MH Guide wird heute schon in onkologischen Kliniken und Praxen angewendet. So auch an einer der gr枚脽ten Universit盲tskliniken Europas, der Charit茅 in Berlin. Dort wird MH Guide eingesetzt, um bei Patientinnen mit Eierstockkrebs neue personalisierte Therapieoptionen zu identifizieren, die von den 脛rzten bei der Erstellung des individuellen Behandlungsplans diskutiert werden.

Prof. Dr. Jalid Sehouli behandelt Jutta Vinzent seit einigen Jahren. Er ist Direktor der Klinik f眉r Gyn盲kologie mit Zentrum f眉r onkologische Chirurgie an der Charit茅 sowie Leiter des Europ盲ischen Kompetenzzentrums f眉r Eierstockkrebs. Der Experte sagt, bei seltenen Tumoren oder wenn es darum gehe, einen Tumor am Wachsen zu hindern, k枚nne der aktuelle Einsatz dieses Tools dem Patienten Zeit schenken. F眉r den Arzt liegen die Vorteile von MH Guide auf der Hand. Seine Vision sei es, MH Guide bereits f眉r Therapieentscheidungen bei der Erstdiagnose bei jedem Krebspatienten einzusetzen. Er sagt: 鈥濲e besser ich jeden Tumor kenne, desto wirksamer und nebenwirkungs盲rmer kann ich meine Patientinnen begleiten.鈥�

Bei Jutta Vinzent konnten die 脛rzte aufgrund der Analyse die Behandlung umstellen. Anstatt einer weiteren Chemotherapie nimmt sie derzeit Medikamente in Tablettenform ein, was ihr nicht nur Lebensqualit盲t, sondern auch Freiheit zur眉ckgibt. Das Gef眉hl, nun tats盲chlich auf dem richtigen Behandlungsweg speziell f眉r ihre Tumorerkrankung zu sein, gebe ihr Zuversicht. Sie sagt: 鈥濵H Guide hat mein Leben v枚llig ver盲ndert.鈥�

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Daten sind das neue Gold der Gesch盲ftswelt. Unternehmen jeder Gr枚脽e und Branchenzugeh枚rigkeit haben daher ein gemeinsames Ziel: Sie alle wollen in der Lage sein, Daten beliebiger Herkunft zu nutzen. Mithilfe der daraus gewonnenen Erkenntnisse soll das bestm枚gliche operative oder wirtschaftliche Ergebnis erzielt werden. 鈥濻omit r眉ckt mehr denn je eine 眉bergeordnete Aufgabe in den Fokus: Datenmanagement, verbunden mit der F盲higkeit zur Datenanalyse鈥�, sagt Niclas Schlautk枚tter, Technology Platform Architect bei 麻豆原创. Denn die Bandbreite der Datenquellen ist enorm, die verf眉gbare Datenmenge riesig, Tendenz steigend.

Big Data: Heterogene Datenstr枚me zusammenf眉hren

Um dauerhaft und kontinuierlich wirtschaftlichen Mehrwert zu schaffen, m眉ssen Unternehmen die Daten aus ihren Gesch盲ftsl枚sungen flexibel mit strukturierten oder unstrukturierten Daten aus verschiedensten Quellen kombinieren. 鈥濱mmer mehr Kunden sehen externe Daten, die nicht durch die im Einsatz befindlichen, transaktionalen 麻豆原创-L枚sungen generiert werden, als extrem wertvoll an鈥�, so Schlautk枚tter weiter. Dazu z盲hlen zum einen Informationen aus sozialen Medien, Data Lakes oder dem Internet of Things, etwa Logistik- oder Maschinendaten. Hinzu kommen allgemein zug盲ngliche Webdaten wie Wetterprognosen, Berichte 眉ber politische Geschehnisse oder Katastrophen, Aktien, Marktdynamiken sowie Wettbewerbsdaten aus 枚ffentlich zug盲nglichen Quellen (z.B. Webstores oder Marktpl盲tze). Durch die Services der Hyperscaler (Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform etc.) und Open-Source-Technologien wie Hadoop ist es nun au脽erdem viel leichter, Daten nahezu unbegrenzt und g眉nstig zu speichern.

Daraus ergeben sich drei zentrale Herausforderungen: Erstens m眉ssen diese externen Daten dem unternehmerischen Produktivbetrieb zug盲nglich gemacht werden. Zweitens gilt es, externe und unternehmensinterne Daten zusammenzuf眉hren und zu integrieren. Drittens braucht es vollumf盲ngliche Analysen aller unternehmensrelevanten Daten (麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Daten) 眉ber verschiedene, heterogene Infrastrukturen (on Premise und Cloud) hinweg, ohne dass dadurch Redundanzen entstehen.

Ganzheitliches Datenmanagement mit 麻豆原创 HANA Cloud Services

鈥濪iese Anforderungen adressieren wir mit den drei nachfolgenden Komponenten des Portfolios und dank der Zusammenarbeit mit den Services der Hyperscaler鈥�, erkl盲rt Niclas Schlautk枚tter:

• 麻豆原创 HANA Cloud
  bildet als 鈥濪atenplattform as a Service鈥� das technische Fundament des Portfolios.
• 麻豆原创 Data Warehouse Cloud
  stellt Services f眉r Data Warehousing, Datenmodellierung und Datenaufbereitung zur Verf眉gung.
• 麻豆原创 Analytics Cloud
  ist die Visualisierungs- und BI-Schicht. Sie dient dem Endanwender als Werkzeug f眉r Analysen, pr盲diktive Szenarien und Planung.

鈥濵it 麻豆原创 HANA Cloud Services k枚nnen Unternehmen in Echtzeit Daten aller Art zusammenf眉hren, in ein gemeinsames Datenmodell bringen, kombinieren, anreichern, speichern und auswerten. Die gewonnenen Erkenntnisse lassen sich in Folgeaktionen umwandeln 鈥� und flie脽en so direkt wieder ins Unternehmen zur眉ck. Und helfen dort, Prozesse zu optimieren sowie das Gesch盲ftsergebnis, den Service oder das Kundenerlebnis zu verbessern鈥�, sagt Schlautk枚tter. Die Vorteile: Unternehmen greifen nur auf diejenigen Funktionalit盲ten zu, die sie tats盲chlich ben枚tigen. Sie m眉ssen keine eigene Rechenleistung oder Rechenzentren vorhalten. Aufwand f眉r Administration, Update oder Upgrade entf盲llt.

鈥濪ank des Cloud-basierten Platform as a Service bleiben Unternehmen dauerhaft agil und flexibel. Au脽erdem haben sie stets die neuesten Technologien an der Hand. Mit monatlicher Subskription oder Pay-as-you-go-Modellen halten sie ihre Total Cost of Ownership (TCO) niedrig. Dadurch sinken die Betriebskosten beim Datenmanagement鈥�, erkl盲rt Schlautk枚tter. Und f眉gt als weiteren Vorteil hinzu: 鈥濪ie meisten Unternehmen 鈥� auch 麻豆原创-Kunden 鈥� verf眉gen 眉ber historisch gewachsene On-Premise-Landschaften. Viele wollen jedoch aus Kostengr眉nden oder f眉r ein Plus an Flexibilit盲t in Teilbereichen zu hybriden L枚sungen 眉bergehen. Mit 麻豆原创 HANA Cloud Services bieten wir f眉r nahezu jedes Unternehmen das passende Umstiegsszenario.鈥�

Elastische Cloud-Plattform f眉r Datenzugriff und Datenanalyse

Zum Beispiel f眉r 麻豆原创-Kunden, die schon viele Jahre lang die klassische Anwendung 麻豆原创 Business Warehouse (麻豆原创 BW) on Premise betreiben: Mit der L枚sung 麻豆原创 Data Warehouse Cloud k枚nnen sie Third-Party- oder Open-Source-Datenquellen einfach anbinden und zudem alle 麻豆原创-Datenquellen nutzen. Oder f眉r 麻豆原创-BW-Kunden, die zudem auch Data-Warehouse-Services der Hyperscaler Amazon, Microsoft oder Google nutzen oder nutzen m枚chten: Mit 麻豆原创 Data Warehouse Cloud l盲sst sich ein solcher hybrider Ansatz leicht vereinen. Gleiches gilt f眉r Unternehmen, die transaktionale 麻豆原创-L枚sungen im Haus betreiben, f眉r Data Warehousing jedoch bislang L枚sungen anderer Anbieter verwendet haben, egal ob on Premise oder aus der Cloud: Sie k枚nnen mit 麻豆原创 Data Warehouse Cloud problemlos einen rein SQL-basierten Ansatz im Data Warehousing fahren. Mit der L枚sung 麻豆原创 Analytics Cloud wiederum lassen sich transaktionale 麻豆原创- oder Third-Party-Systeme in Echtzeit auswerten, ohne diese Daten 眉berhaupt vom System of Records in ein Data Warehouse schieben zu m眉ssen. Die Endanwender in den Fachbereichen haben damit einfach zu konsumierende Auswertungen und vorgefertigte Dashboards an der Hand.

鈥灺槎乖� HANA Cloud Services bildet eine flexible, elastische Plattform, 眉ber die Unternehmen auf alle f眉r sie relevanten Daten zugreifen k枚nnen, ganz gleich welchen Ursprungs diese sind鈥�, so Schlautk枚tter weiter. Das sei immens wichtig, denn Mehrwert entstehe nur, wenn externe Daten mit 麻豆原创-Daten kombiniert sowie durch Business Content angereichert w眉rden und sich gewonnene Einsichten sofort in Aktion umwandeln lie脽en. 鈥瀂udem bleiben unsere Kunden mit 麻豆原创 HANA Cloud Services Herr ihrer Daten. Sie k枚nnen Datenstr枚me mit nur einer Technologie zusammenf眉hren, den TCO beim Datenmanagement senken oder ihre On-Premise-Landschaft sukzessive vollst盲ndig abbauen鈥�, schlie脽t der 麻豆原创-Experte.

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Viele kennen den Begriff Blockchain nur听 im Zusammenhang mit Bitcoin. Wie w眉rden Sie erkl盲ren, was Blockchain ist?

Blockchain ist eine Datenbank. Aber es ist eine Datenbank, in der Daten nur geschrieben und gelesen werden k枚nnen. Anders als in einer regul盲ren Datenbank, in der Daten gelesen, geschrieben und bearbeitet werden, k枚nnen also Daten in einer Blockchain, sobald sie sich einmal darin befinden, nicht mehr bearbeitet werden. Das hei脽t, Daten in einer Blockchain sind unver盲nderlich und somit verifizierbar und r眉ckverfolgbar. Sie k枚nnen zur眉ckverfolgen, was in der Vergangenheit passiert ist, und sehen, was mit einem Datensatz oder einem Produkt im Laufe der Zeit geschehen ist. Somit haben Sie eine zentrale Datenquelle, in der alle an der Blockchain beteiligten Parteien zur gleichen Zeit Zugriff auf die gleichen Informationen haben.

Definition und Arten von Blockchains

Dar眉ber hinaus gibt es verschiedene Arten von Blockchains. Es gibt zugangs颅beschr盲nkte oder private Blockchains, bei denen eine Teilnahme einer Genehmigung bedarf 鈥� beispielsweise k枚nnen 5 oder 10 oder 20听Banken eine Blockchain gemeinsam nutzen, zu der andere Institutionen keinen Zugang haben sollen.

Andererseits gibt es Blockchains ohne Zugangsbeschr盲nkung oder 枚ffentliche Blockchains, bei denen Sie keine Genehmigung ben枚tigen, um teilnehmen zu d眉rfen. Sie k枚nnen einfach mitmachen, Software herunterladen, die Blockchain herunterladen, und los geht鈥榮. Das Paradebeispiel hierf眉r ist die Bitcoin-Blockchain, in der jeder einem Netzwerk beitreten, Mining-Transaktionen starten und sofort zum Netzwerk beitragen kann.

Das Wesentliche ist, dass die Blockchain eine zentrale Datenquelle ist, in der jeder Zugriff auf die gleichen Daten hat. Die Daten sind unver盲nderlich, verifizierbar und r眉ckverfolgbar.

An welchen Punkten hat Blockchain die gr枚脽ten Auswirkungen auf die Reisebranche?

Blockchain ist besonders relevant, wenn zwei Dinge vorhanden sind. Erstens, wenn eine Transaktion stattfindet. Zweitens, wenn ein Vertrauensfaktor im Spiel ist. Und das ist vor allem dann der Fall, wenn man mit Parteien interagiert, die man nicht kennt.

Die gr枚脽ten Auswirkungen hat Blockchain in der Reisebranche dort, wo Verbraucher mit Anbietern in Kontakt treten, etwa mit Hotels und Fluggesellschaften. Da bei Blockchain die Notwendigkeit eines Vermittlers entf盲llt 鈥� in diesem Fall eines Online-Reiseb眉ros oder eines Global Distribution System 鈥�, kann ein Konsument jetzt pl枚tzlich direkt bei einer Fluggesellschaft oder einem Hotel buchen, ohne R眉ckgriff auf das momentan etablierte komplexe System.

Wenn die Vermittler in diesen Transaktionen entfallen, welche Auswirkungen hat das auf Reisemanager in Unternehmen?

Blockchain macht Reisemanager in Unternehmen, die , nicht 眉berfl眉ssig. Der Hauptunterschied besteht darin, dass ein Reisemanager jetzt Reisen ohne ein zentralisiertes Global Distribution System buchen kann. Nach wie vor besteht ein System, aber es ist ein voll automatisierter, dezentraler Marktplatz ohne Zwischenh盲ndler, die eine Provision von 15, 20 oder sogar 25 Prozent einbehalten.

Vorteile der Blockchain in der Reisebranche

Blockchain macht den Prozess also mit Sicherheit kosteng眉nstiger, und wenn sie mit Smart Contracts richtig f眉r die Zukunft konzipiert wird, l盲sst sich damit auch einfacher arbeiten. So k枚nnten Smart Contracts etwa f眉r Reiseversicherungen mit einer 鈥濿enn-dies-dann-das鈥�-Klausel genutzt werden. Eine solche Klausel k枚nnte zum Beispiel besagen, dass ein Unternehmen bei einer Flugversp盲tung automatisch eine Reisekostenerm盲脽igung erh盲lt. Dieser Prozess ist bislang oft kompliziert und l盲stig.

An welchem Punkt stehen wir derzeit mit Blockchain in der Reisebranche, und wohin geht die Entwicklung?

Blockchain steckt in der Reisebranche noch in den Kinderschuhen, wie in den meisten anderen Branchen auch. Es gibt zwar inzwischen eine ganze Reihe von Unternehmen, die damit experimentieren, aber noch sind sehr wenige branchenweite Anwendungen im Einsatz.

Wie die Blockhain die Reisebranche ver盲ndert

In einem meiner j眉ngsten Blogbeitr盲ge, , habe ich erkl盲rt, in welchen Bereichen ich die gr枚脽ten Ver盲nderungen erwarte.

• Der erste sind die dezentralisierten Buchungsmarktpl盲tze, die ich hier bereits erw盲hnt habe.
• Der zweite sind Treueprogramme. Hier werden sich durch die erweiterte Transparenz, Sicherheit und Austauschbarkeit von Pr盲mien Verbesserungen ergeben.
• Der dritte Bereich sind Identit盲tsservices. Hier k枚nnten Reisep盲sse und andere Dokumente verifiziert werden, ohne dass die privaten Daten des Reisenden preisgegeben werden.
• Der vierte ist die Gep盲ckverfolgung. Mit Blockchain-Technologie k枚nnten alle Parteien, die an der Gepackhandhabung beteiligt sind, ihre Informationen zentralisieren, sodass alle zu jeder Zeit die gleichen Informationen sehen.
• Und zuletzt betrifft es Reiseversicherungen, die ich hier ebenfalls schon angesprochen habe.

In diesem Blog finden sich auch zahlreiche Beispiele f眉r Unternehmen, die bereits mit Blockchain in ihren Reisemanagementprogrammen experimentieren.

Anwendungsbeispiele f眉r die Blockchain

In einem anderen Blogbeitrag, Seven Use Cases of Enterprise Blockchain Solutions, geht es in einer der L枚sungen, die ich dort beschreibe, um den Einsatz von Blockchain bei Fluggesellschaften zur gemeinsamen Nutzung einer einzigen Datenbank f眉r Abflug- und Ankunftsinformationen an Flugh盲fen. Gegenw盲rtig verwenden alle beteiligten Akteure ihre eigenen Datenbanken.

Wird das mit einer privaten Blockchain dezentralisiert, dann haben der Abflughafen und der Ankunftsflughafen zu jedem Zeitpunkt die gleichen Informationen. Hier offenbaren sich die Vorteile einer zentralen Datenquelle auf der Grundlage einer dezentralen Plattform.

Worin bestehen die gr枚脽ten H眉rden f眉r die Implementierung von Blockchain-L枚sungen?

Blockchain ist eine komplizierte Technologie 鈥� das notwendige Gesch盲ftsumfeld ist noch im Aufbau. Es ist noch viel Entwicklungs- und Forschungsarbeit daf眉r zu leisten. Das ist das erste Problem.

Das zweite Problem h盲ngt damit zusammen, dass die Technologie einfach noch nicht fertig ist. Das braucht Zeit, und die erforderlichen Qualifikationen und Talente sind immer noch sp盲rlich ges盲t. Wir haben noch nicht gen眉gend Fachkr盲fte, um die Forschungsarbeit zu leisten und all das aufzubauen, was wir brauchen, um diese Ver盲nderung zu vollziehen.

Und nicht zuletzt glaube ich, dass es um einen kulturellen Wandel geht, weil Blockchain erfordert, dass Menschen sich eine andere Arbeitsweise aneignen. Letztlich sind es immer die Verhaltens盲nderungen, die am l盲ngsten dauern.

Haben Sie noch ein paar Tipps f眉r Reisemanager, die mehr 眉ber Blockchain erfahren m枚chten?

Das Wichtigste ist, zu wissen, welche unterschiedlichen Technologien aufkommen und wie sie die Arbeit von Reisemanagern und allgemein aller Mitarbeiter in einem Unternehmen ver盲ndern. Ich sage gern, wir leben in einer 鈥瀍xponentiellen Zeit鈥�, weil der Wandel sich immer schneller und schneller vollzieht. Und das Bewusstsein f眉r diesen Wandel, die Kenntnis dieser Technologien und das Verst盲ndnis der Auswirkungen dieser Technologien auf Ihr Unternehmen sind der erste Schritt, Ihr Unternehmen f眉r die Zukunft zu r眉sten.

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Keine Frage: Daten bilden die Basis f眉r intelligente Prozesse und somit eine wichtige Ingredienz f眉r zukunftsorientierte Unternehmen. Damit sie ihre Wirkung voll entfalten k枚nnen, braucht es allerdings ein ganzheitliches . Es f枚rdert die effiziente Nutzung von Daten und sorgt daf眉r, dass wertvolle Zeit gewinnbringend investiert und nicht auf die umst盲ndliche Suche ben枚tigter Informationen verschwendet wird. Auch deshalb werden zufolge beim Aufbau digitaler Plattformen schon im kommenden Jahr mindestens 50 Prozent der IT-Budgets in die Integration von Datensilos flie脽en.

Das 眉berrascht nicht. Immerhin stehen Unternehmensarchitekten heute vor der Herausforderung, unterschiedlichste Datenformate und -quellen unter einen Hut zu bringen und den Fachabteilungen passgenau zur Verf眉gung zu stellen. Moderne Technologien helfen nicht nur, die explodierenden Datenmengen in produktive Bahnen zu lenken. Sie bilden auch die Grundlage, um Kunden mit neuen innovativen Produkten und Services zu begeistern.

Folgende L枚sungsbausteine d眉rfen im Werkzeugkoffer jedes Unternehmensarchitekten k眉nftig auf keinen Fall fehlen:

Applikations眉bergreifendes Management von Stammdaten

Harmonisierte Kunden-, Lieferanten-, Produkt-, Material- und Mitarbeiterdaten mit aufeinander abgestimmten Datenmodellen sind unverzichtbare Bestandteile intelligenter Prozesse. Ein 眉bergreifendes Stammdatenmanagement gewinnt deshalb rasant an Bedeutung. Und zwar nicht nur, weil Duplikate, Fehler und L眉cken Unternehmen teuer zu stehen kommen k枚nnen. Sondern auch, weil ein ganzheitliches Stammdatenmanagement automatisierte anwendungs- und bereichs眉bergreifende Abl盲ufe 眉berhaupt erst m枚glich macht. Umso wichtiger ist es, unternehmensweite Konzepte zu etablieren, die neben informationstechnischen Fragen auch Prozess- und Organisationsstrukturen im Blick haben. Die Stammdatenl枚sung und der aus der daf眉r die Grundlage. Diese Werkzeuge erleichtern die Pflege, Validierung, Anreicherung und Verteilung von Stammdaten und sorgen zudem daf眉r, dass Unternehmen gesetzliche Vorgaben, wie z.B. die europ盲ische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) schnell und effizient umsetzen k枚nnen. Und somit auch in Sachen Compliance stets auf der sicheren Seite sind.

Kontinuierliche 脺berwachung und Verbesserung der Datenqualit盲t

Datenqualit盲tsmanagement spielt in Unternehmen eine zunehmend kritische Rolle. Schlie脽lich werden etliche strategische Gesch盲ftsanforderungen, wie z.B. die Produktionsplanung oder die Supply-Chain-Integration prim盲r auf der Grundlage von Daten getroffen. Da fehlerhafte Daten jedoch in s盲mtlichen IT-Systemen auftreten k枚nnen, gilt es, deren Qualit盲t kontinuierlich zu messen. Nur so l盲sst sich potenzieller Optimierungsbedarf erkennen und mithilfe effektiver Ma脽nahmen z眉gig umsetzen. Mit dem behalten Architekten alle unternehmensweiten Informationen und deren Qualit盲t problemlos im Blick. Unterschiedliche Datenquellen und Nutzer lassen sich im Handumdrehen identifizieren, potenzielle Compliance-Verst枚脽e ausbremsen. Dazu tragen durchg盲ngige Regeln und Richtlinien zur Datenanalyse ebenso bei wie intuitive graphische Diagramme. Sie visualisieren wichtige Kennzahlen und ebnen somit den Weg zur Ableitung erforderlicher Data Governance-Ma脽nahmen. 脺ber individualisierbare Dashboards k枚nnen Stammdatenverantwortliche detaillierte Analysen zur Datenqualit盲t in Eigenregie durchf眉hren, was die IT-Abteilung sp眉rbar entlastet, Gesch盲ftsprozesse beschleunigt und die Datenqualit盲t nachhaltig steigert.

Vollumf盲ngliche Orchestrierung und Governance听

Das 麻豆原创-L枚sungsportfolio umfasst eine Vielzahl von Datenmanagement-Werkzeugen, mit denen sich Ordnung in das unternehmensweite Datenchaos bringen l盲sst. So bieten beispielsweise die verschiedene Funktionen f眉r die Integration, Transformation und Qualit盲tsverbesserung heterogener Datenquellen 鈥� und zwar unabh盲ngig davon, ob diese aus dem Hause 麻豆原创 stammen und in welchem Format diese vorliegen. Dar眉ber hinaus erschlie脽t die 麻豆原创 HANA Data Management Suite Unternehmen die M枚glichkeit, Daten direkt dort zu verarbeiten, wo sie gespeichert sind und anschlie脽end 眉ber eine zentrale Stelle verf眉gbar zu machen. Integraler Bestandteil der Data Management Suite ist der . Er erm枚glicht Anwendern, z.B. Data Scientists, Informationen in Eigenregie zu finden, zu bewerten und aufzubereiten. 听Mit dem 麻豆原创 Data Hub lassen sich dar眉ber hinaus s盲mtliche Datenstr枚me im Unternehmen orchestrieren, um mit Hilfe von mathematischen Modellen Gesch盲ftsentscheidungen in Echtzeit treffen zu k枚nnen. Der neue, cloudbasierte Service kombiniert die Funktionalit盲t des 麻豆原创 Data Hub mit dem Lebenszyklusmanagement mathematisch analytischer Modelle 鈥� und ebnet so den Weg zu innovativen KI-Anwendungen. Data Scientists k枚nnen z.B. selbst盲ndig auf Informationen zugreifen, diese aufbereiten und individuell pr盲ferierte Werkzeuge wie z.B. Python, Scikit, Tensorflow, R etc. in ihre Verarbeitungspipelines einbauen. Die 麻豆原创-L枚sung sorgt nach Fertigstellung der Modelle f眉r eine schnelle Produktivsetzung und die Einbettung in das operative Gef眉ge des Unternehmens.

Proaktive Steuerung des Datenwachstums und datenschutzkonforme Aufbewahrung听

Um Daten in den 麻豆原创 Business Suite-Systemen konform zur EU-Datenschutzgrundverordnung und anderen gesetzlichen Regularien zu verwalten, kommen Unternehmensarchitekten an (ILM) nicht vorbei. Die Software unterst眉tzt Unternehmen bei der digitalen Aufbewahrung, Sperrung und L枚schung von Daten und Dokumenten. Anders gesagt: 麻豆原创 ILM erleichtert die Administration von Live- und Archivdaten 眉ber den gesamten Lebenszyklus hinweg, von der Entstehung 眉ber die produktive Nutzung bis hin zur Abschaltung. Unternehmen k枚nnen die Datenarchivierung und -speicherung mithilfe der L枚sung ebenso automatisieren wie die Abschaltung von Altsystemen. Das reduziert die Gesamtbetriebskosten und sorgt daf眉r, dass die unternehmensweite Datenhaltung stets im Einklang mit gesetzlichen Vorschriften bleibt.

Daten sind das neue Gold 鈥� vorausgesetzt, man nutzt sie richtig. Denn nur wenn sie gezielt ausgewertet werden, lassen sich daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Folgende Beitr盲ge zeigen, was es braucht, damit CIOs, Daten- und Innovationsmanager, L枚sungsarchitekten und ERP-Verantwortliche aus Daten echten Mehrwert schaffen.

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Der Weg von der Idee bis zur Marktreife ist lang und steinig. Studien zufolge bleibt die Mehrzahl der Innovationsprojekte auf halber Strecke stecken. Zudem setzen viele Betriebe bei der Entwicklung von Innovationen offenbar falsche Priorit盲ten. Gibt es einen Fahrplan, mit dem man sicher ins Ziel kommt?

Ich glaube nicht. Oder zumindest nur bedingt. Denn obwohl am Anfang jeder Innovation immer eine initiale Idee steht, hat das Endergebnis oft gar nichts mehr mit der Grundidee zu tun. Anders gesagt: Es ist wichtig, ein Ziel ins Auge zu fassen und loszugehen. Ebenso wichtig ist es aber auch, auf dem Weg offen f眉r Abzweigungen zu bleiben. Oft merkt man erst unterwegs, dass eigentlich etwas ganz anderes ben枚tigt wird. Das zeigen auch viele bahnbrechende Innovationen der Weltgeschichte: So sind beispielsweise Penicillin oder die R枚ntgendiagnostik keinesfalls das Resultat gezielter Forschungen, sondern entstanden rein zuf盲llig. Eine ergebnisoffene Vorgehensweise ist deshalb ein unverzichtbarer Bestandteil erfolgreicher Innovationsprojekte.

Also einfach mal loslegen und dann schauen, wie es weiter l盲uft?

Vorsicht: Ergebnisoffen hei脽t nicht planlos. Wer ein Wettrennen gewinnen will, l盲uft ja auch nicht in Sandalen los, sondern zieht ordentliche Laufschuhe an. Meine Empfehlung lautet deshalb: Von Beginn an eine Ziel-Architektur 鈥� oder besser noch 鈥� eine Richtungs-Architektur ins Auge fassen. Diese sollte zukunftsorientiert ausgelegt und skalierbar sein. Schlie脽lich will man nicht durch unzureichende Technik ausgebremst werden, wenn das Innovationsprojekt gerade so richtig sch枚n Schwung aufnimmt.

Viele Unternehmen tun sich mit dieser Aufgabe allerdings recht schwer. 80 Prozent der Kunden, mit denen ich 眉ber datengetriebene Innovationsprojekte rede, wollen m枚glichst schnell Ergebnisse sehen. Sie schaufeln also eine Menge Informationen in irgendeinen Topf, fangen an zu analysieren, stellen fest, dass sie aus den Daten tats盲chlich Mehrwert ziehen k枚nnen 鈥� und stehen dann vor dem Problem, dass ihnen die daf眉r erforderlichen Systeme und Werkzeuge fehlen. Wenn man Daten einen Sinn geben will, dann muss man nicht nur verstehen, was sie bedeuten und was man damit anfangen kann, sondern auch, wie man ans angepeilte Ziel gelangt.

Angesichts der BCG-Zahlen scheint sich diese Erkenntnis hierzulande mehr und mehr durchzusetzen. Stimmt das?

Es ist ein bisschen wie beim Goldrausch vor rund 150 Jahren. Da hatte jemand glitzernde Steine im Fluss gefunden und schon pilgerten ganze Heerscharen zum Yukon, um sich ihr St眉ck vom Goldkuchen zu sichern. Die wenigsten wussten damals allerdings, wie sich das Edelmetall dem Fluss am besten entrei脽en lie脽 鈥� und brachten dementsprechend auch selten das richtige Werkzeug daf眉r mit.听Heute sieht das ganz 盲hnlich aus: Die innovativsten Unternehmen haben bereits herausgefunden, wie sie Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenf眉hren k枚nnen und 眉berlegen nun, was sich daraus so alles machen l盲sst. Die Mehrzahl der Unternehmen ist allerdings noch nicht ganz so weit: Sie wissen zwar, dass Daten das neue Gold und entsprechend wertvoll sind 鈥� aber eben nicht, wie sie dieses Gold gewinnen k枚nnen.

Warum ist es so schwierig, aus Daten echten Mehrwert zu erzeugen?

Vor allem, weil es inzwischen ausgesprochen viele Daten aus unterschiedlichen Quellen und ganz unterschiedliche Datenformate gibt. Fr眉her mussten Unternehmen lediglich ihre transaktionalen Daten im Griff haben. Heute sammelt das Internet unendliche Datenmengen aus unendlichen Quellen ein. Es gibt Streaming-Daten, Social Media-Daten, Sensorik-Daten, Betriebs- und Experience-Daten 鈥� und alle m眉ssen unter einen Hut gebracht werden. Das ist eine enorm gro脽e Herausforderung. Aber f眉r eine ganzheitliche Perspektive unerl盲sslich. Fr眉her hie脽 es immer, man solle nicht 脛pfel mit Birnen vergleichen. Genau das ist heute aber gefragt: Statt sich nur mit dem Apfel oder nur mit der Birne zu befassen, gilt es, beide parallel in den Blick zu nehmen. So lassen sich Zusammenh盲nge herstellen, die bei getrennter Betrachtung nicht zu erkennen w盲ren. Man entdeckt etwas, wonach man eigentlich gar nicht gesucht hat. Optimale Voraussetzung, um echte Innovationen zu anzusto脽en.

Wie unterst眉tzt 麻豆原创 diesen Prozess?

Wir versehen hoch agile Technologien wie , oder mit Stabilit盲t. Und liefern damit alles, was Unternehmen f眉r ihre zukunftsorientierte 鈥濺ichtungs-Architektur鈥� ben枚tigen. Unsere ist dabei nur die Speerspitze. Zum Beispiel lassen sich mit der Innovationen agil testen, bevor sie in die operativen Systeme 眉berf眉hrt werden. erm枚glicht, unterschiedliche Datenquellen smart zu orchestrieren. Parallel erzeugen Basis-Technologien im Standard Stabilit盲t.听Au脽erdem bringen wir nicht nur Systemkomponenten und Daten, sondern auch Menschen aus ganz unterschiedlichen Industrien und Bereichen zusammen. Das sch盲rft deren Blick 眉ber den Tellerrand. Auch das ist wichtig, um Innovationen voranzutreiben.

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Daten sind das neue Gold 鈥� vorausgesetzt, man nutzt sie richtig. Denn nur wenn sie gezielt ausgewertet werden, lassen sich daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Folgende Beitr盲ge zeigen, was es braucht, damit CIOs, Daten- und Innovationsmanager, L枚sungsarchitekten und ERP-Verantwortliche aus Daten echten Mehrwert schaffen.

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听鈥濾on den Top Ten der weltweit wertvollsten Unternehmen hat die H盲lfte ein datengetriebenes Gesch盲ftsmodell鈥�, sagt Rouven Morato, Chief Data Officer und Leiter der 鈥濱ntelligent Data & Analytics鈥� Organisation bei 麻豆原创. Wer Prozesse automatisieren, innovative Business-Szenarien aufbauen oder seine Gesch盲ftsentscheidungen mithilfe leistungsf盲higer, tiefgreifender Analysen treffen will, braucht daf眉r saubere und vertrauensw眉rdige Daten. 鈥濭enau deswegen haben die Datent枚pfe der Unternehmen entscheidend an Wert gewonnen. Im intelligenten Unternehmen gelten sie als Anlagegut, als Verm枚genswert 鈥� und das unabh盲ngig von der Branchenzugeh枚rigkeit鈥�, f盲hrt Morato fort.

Vorhandene Daten- und Analytics-Strategien 眉berpr眉fen

Als Chief Data Officer und Analytics-Verantwortlicher bei 麻豆原创 sieht er seine Hauptaufgabe darin, Daten nicht nur zu verwalten, sondern vor allem zu k枚nnen. 鈥濨usiness Intelligence muss dabei helfen, die Gesch盲ftsstrategie des Unternehmens erfolgreich umzusetzen鈥�, bringt es Rouven Morato auf den Punkt. Dazu braucht es eine , die es erm枚glicht belastbare Daten in Echtzeit zu erzeugen, anzureichern, auszuwerten und allen Unternehmensbereichen wertstiftend zur Verf眉gung zu stellen.

Genau hier liegt der Knackpunkt. Die Mehrheit der Unternehmen verf眉gt 眉ber eine heterogene System- und Anwendungslandschaft, mit verschiedenen Datenquellen und 听-silos oder isolierten Data-Warehouse-Landschaften. Insbesondere mit Blick auf unternehmens眉bergreifende analytische Anforderungen, die immer weiter an Bedeutung gewinnen, ist hier ein Umdenken n枚tig. 鈥濪iese Erkenntnis hat sich in den vergangenen Jahren mehr und mehr durchgesetzt. 麻豆原创 nennt ihren Ansatz hierf眉r die One Data Platform鈥�, erkl盲rt Morato. Dabei handelt es sich um ein Data-Warehouse-Konzept, das zum einen heterogene Daten aus unterschiedlichen Quellen vereint 鈥� und diese zudem semantisch verbindet, anreichert und im Unternehmen bereitstellt.

Die 鈥瀔lassischen鈥� Aufgaben im Umgang mit Daten, wie Datenharmonisierung, Data Governance, Stammdatenverwaltung und Datenmanagement spielen hier weiterhin eine gro脽e Rolle. Sie werden jedoch zunehmend durch neue Aufgaben erg盲nzt.

Mehr als ein zentrales Data-Warehouse

Die bei 麻豆原创 ist beispielsweise nicht mehr nur ein zentrales Data-Warehouse System. Vielmehr handelt es sich um听 eine harmonisierte Systemlandschaft, die unter anderem die zentralen ERP-, CRM- und HR-Anwendungen einschlie脽t und durch ein BW-System mit angeschlossenem Data Lake in der Cloud erg盲nzt wird. Diese hochgradig integrierte Landschaft erm枚glicht ein nahtloses Reporting 眉ber alle Gesch盲ftsprozesse hinweg. Das bleibt unabh盲ngig davon, ob hierf眉r Daten in Echtzeit direkt aus den Quellsystemen konsumiert werden, oder ob diese erst in eigenen 鈥濻emantical Data Lake鈥� angereichert werden.

鈥濪er Druck auf die Business-Intelligence-Abteilungen in den Unternehmen ist enorm. Und eine One Data Platform kann helfen, die neue Komplexit盲t im Umgang mit Daten sicher im Griff zu behalten鈥� erg盲nzt Morato. Und f盲hrt mit Blick auf seine Erfahrung im fort: 鈥濬眉r 麻豆原创 ist es nicht mehr ausreichend zu wissen, was in der Vergangenheit geschehen ist. Was vielmehr z盲hlt ist herauszufinden,听warum etwas aufgetreten ist, wie sich aktuell geplante 脛nderungen darauf auswirken und was in Zukunft relevant wird.鈥� Diese Anforderungen lassen sich nur mit einer gesch盲ftsprozess眉bergreifenden und den entsprechenden Analytics und Data Science-Werkzeugen und Spezialisten l枚sen.

Herzst眉ck One Data Platform

In diesem Kontext begegnen Unternehmen auch immer st盲rker der Anforderung, ein BI-System nicht nur als Endstation f眉r Daten zu betrachten, sondern die aufwendig bereinigten, verbundenen und standardisierten Daten wiederum an andere Applikationen und Prozesse zu verteilen. Bei 麻豆原创 sorgt das unter anderem daf眉r, dass Kunden in Zukunft ihre eigenen Lizenz- und Nutzungsdaten aus der gleichen One Data Platform konsumieren die f眉r die internen Gesch盲ftsprozesse aufgebaut wurde. Das stellt automatisch eine konsistente Datenqualit盲t 眉ber alle internen und externen Applikationen hinweg sicher und macht die Integration neuer Applikationen, beispielsweise in der Cloud, deutlich einfacher.

Werkzeuge und Anwendungen wie , und 听dienen als Basis f眉r eine leistungsf盲hige One Data Platform 鈥� als Herzst眉ck des Unternehmens, auf dem Daten zusammenlaufen, bearbeitet und verteilt werden. 鈥濾on der One Data Platform l盲sst sich das gesamte Unternehmen in Echtzeit mit den richtigen Daten f眉r alle steuerungsrelevanten oder transaktionalen Anforderungen versorgen. Erst damit kann die BI den vollen Nutzen und Wert des Assets `Daten麓 erschlie脽en鈥�, ist sich Rouven Morato sicher.

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Daten sind das neue Gold 鈥� vorausgesetzt, man nutzt sie richtig. Denn nur wenn sie gezielt ausgewertet werden, lassen sich daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Folgende Beitr盲ge zeigen, was es braucht, damit CIOs, Daten- und Innovationsmanager, L枚sungsarchitekten und ERP-Verantwortliche aus Daten echten Mehrwert schaffen.

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Das erlaubt Unternehmen 麻豆原创 HANA als Mehrmodelldatenbank-Service f眉r die Geodaten-Plattform ArcGIS einzusetzen. Sie profitieren dadurch von h枚herer Performance, niedrigeren Gesamtbetriebskosten und einer einfacheren Verkn眉pfung von Unternehmensdaten mit Geodaten in ihren On-Premise-, Cloud- oder hybriden Umgebungen. Diese Ank眉ndigung erfolgte auf der , die vom 8. bis 12.听Juli in San Diego stattfand.

鈥濪urch unsere Partnerschaft mit Esri haben unsere vielen gemeinsamen Kunden Zugang zu L枚sungen, die aus mehr als 20听Jahren gemeinsamer Innovation hervorgegangen sind鈥�, sagt Gerrit Kazmaier, der bei 麻豆原创 den Bereich 麻豆原创 HANA and Analytics verantwortet. 鈥濧ls j眉ngstes Ergebnis unserer gemeinsamen Innovationsaktivit盲ten stellen wir mit dem 麻豆原创-HANA-Service erstmals ein Database-as-a-Service-Angebot bereit, das als Grundlage der Geodatenbank f眉r die Plattform ArcGIS genutzt werden kann. Esri ArcGIS auf Basis von 麻豆原创 HANA unterst眉tzt nun On-Premise-, Cloud- und hybride Umgebungen, sodass Kunden ihre bevorzugte Bereitstellungsoption w盲hlen k枚nnen und damit von deutlich h枚herer Performance und besserer Skalierbarkeit profitieren. Zugleich erm枚glicht die Anbindung an eine wesentlich gr枚脽ere Anzahl von internen und externen Datenquellen leistungsst盲rkere Geodatenanalysen und bessere Entscheidungsprozesse.鈥�

Der 麻豆原创-HANA-Service ist eine zentrale Komponente von und wird nun als Geodatenbank f眉r die Esri-Plattformen ArcGIS Enterprise und ArcGIS Prounterst眉tzt. Dank einer umfassenden Integration von Gesch盲fts- und Geodaten k枚nnen Unternehmen neue Erkenntnisse aus ihren Daten ableiten, bessere Entscheidungen treffen und Innnovationen vorantreiben.Die gemeinsame L枚sung von 麻豆原创 und Esri erm枚glicht vollst盲ndig integrierte Geodatenanalysen und erweiterte Visualisierungen in einem Mehrmodelldatenbank-Managementsystem und sorgt so durch die Konsolidierung von IT-Landschaften f眉r niedrigere Verwaltungs- und Gesamtbetriebskosten.

听San Diego wird zur Smart City

Die Stadt San Diego nutzt die leistungsstarken Funktionen der 麻豆原创 Business Suite und der Esri-Plattform ArcGIS Enterprise, um die Bereitstellung kommunaler Dienstleistungen und die Zusammenarbeit st盲dtischer Einrichtungen durch Geodatenanalysen zu verbessern.听麻豆原创, Esri und der Implementierungspartner Critigen unterst眉tzen die Stadtverwaltung im Rahmen eines Projekts dabei, durch Datenintegration, erweiterte Analysen und dynamische kartenbasierte Anwendungen ein Zusammenspiel der verschiedenen Plattformen zu erm枚glichen.听Ziel ist es, die Technologiekosten zu verringern, die Performance zu verbessern und pr盲zise und aktuelle Informationen f眉r fundierte Entscheidungen in allen st盲dtischen Einrichtungen bereitzustellen.

鈥濬眉r uns bringt die Partnerschaft zwischen 麻豆原创 und Esri viele Vorteile mit sich鈥�, berichtet Jonathan Behnke, Chief Innovation Officer der Stadt San Diego. 鈥濫in Beispiel sind unsere Feuerwehren, die nun besser planen und auf Notrufe reagieren k枚nnen. Gemeinsam haben 麻豆原创, Critigen, Esri und Quartic Solutions innerhalb weniger Wochen eine Kartenansicht entwickelt, die Daten zum Zustand von Hydranten aus unseren operativen Systemen und Geoinformationssystemen abrufen und darstellen kann 鈥� 麻豆原创 Business Suite und Esri ArcGIS, die beide auf 麻豆原创 HANA laufen. Das neue Tool sorgt f眉r mehr Effizienz und mehr Sicherheit.鈥�

Innovationen auf Basis von 麻豆原创 HANA f眉r die Plattform Esri ArcGIS

麻豆原创 und Esri stellen mit 麻豆原创 & Esri Quickstart Experience powered by AWS nun eine kostenlose 30-Tage-Testversion mit vorkonfigurierten Inhalten zur Verf眉gung. Sie erm枚glicht Kunden ein einfaches Testen von Esri ArcGIS Enterprise auf Basis des 麻豆原创-HANA-Service. Auf der Website zu 麻豆原创 & Esri Quickstart Experience k枚nnen Sie sich vorab f眉r dieses Angebot registrieren.

Nach dem Erfolg im vergangenen Jahr veranstalten 麻豆原创 und Esri dieses Jahr den zweiten 麻豆原创 + Esri Innovation Hackathon, bei dem mithilfe der Plattform Esri ArcGIS und der Funktionen des 麻豆原创-HANA-Service innovative und intelligente Anwendungsszenarien entwickelt werden sollen. Den Auftakt zur weltweiten Hackathon-Reihe bilden die Veranstaltungen vom 14. bis 16.听August in S茫o Paulo und vom 16. bis 18.听Oktober in ’s-Hertogenbosch. Entwickler, die an den Hackathons teilnehmen, erhalten Zugriff auf alle Plattformen und intelligenten Technologiel枚sungen von 麻豆原创. Weitere Informationen finden Sie auf der Veranstaltungsseite zum .

Im Rahmen des Programms k枚nnen 盲ltere Datenbanken mit Automatisierungs-Tools, branchenspezifischen Best Practices und definierten Prozessen schnell bei minimalem Risiko und geringen Ausfallzeiten auf 麻豆原创-Datenbanken umgestellt werden.

Weitere 麻豆原创einformationen finden Sie im .Folgen Sie 麻豆原创 auf Twitter unter .

Informationen zu 麻豆原创

Als die Experience-Company powered by the Intelligent Enterprise ist 麻豆原创 Marktf眉hrer f眉r Gesch盲ftssoftware und unterst眉tzt Unternehmen jeder Gr枚脽e und Branche dabei, ihre Ziele bestm枚glich zu erreichen: 77听% der weltweiten Transaktionserl枚se durchlaufen 麻豆原创-Systeme. Unsere Technologien f眉r maschinelles Lernen, das Internet der Dinge und fortschrittliche Analyseverfahren helfen unseren Kunden auf dem Weg zum intelligenten Unternehmen. 麻豆原创 unterst眉tzt Menschen und Unternehmen dabei, fundiertes Wissen 眉ber ihre Organisationen zu gewinnen, f枚rdert die Zusammenarbeit und hilft so, dem Wettbewerb einen Schritt voraus zu sein. Wir vereinfachen Technologie f眉r Unternehmen, damit sie unsere Software einfach und nach ihren eigenen Vorstellungen nutzen k枚nnen. Unsere End-to-End-Suite aus Anwendungen und Services erm枚glicht es mehr als 437.000听Kunden, profitabel zu sein, sich stets neu und flexibel anzupassen und etwas zu bewegen. Mit einem globalen Netzwerk aus Kunden, Partnern, Mitarbeitern und Vordenkern hilft 麻豆原创 die Abl盲ufe der weltweiten Wirtschaft und das Leben von Menschen zu verbessern. Weitere Informationen unter .

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Unter Cloud Computing versteht man allgemein, dass Unternehmen IT-Leistungen bedarfsgerecht nutzen. Zu den Leistungen geh枚ren Software, Speicherplatz, Rechenleistung, Infrastruktur, Plattformen etc. Die meisten Unternehmen betreiben laut Cloud Monitor 2018 das Cloud Computing intern als Private Cloud (51 Prozent) und 31 Prozent der Unternehmen setzen auch das Potenzial der 枚ffentlichen Cloud ein, der Public-Cloud. Der Anteil an der Public Cloud w盲chst mit dem steigenden Vertrauen.

Datenschutz und Datensicherheit in der Cloud

Oftmals werden die Begriffe Datenschutz und Datensicherheit verwechselt oder synonym gebraucht. Dabei versteht die Bundesbeauftragte f眉r den Datenschutz und die Informationssicherheit (BfDI) unter Datenschutz, dass 鈥瀓edem B眉rger Schutz vor missbr盲uchlicher Datenverarbeitung, das Recht auf informationelle Selbstbestimmung und den Schutz der Privatsph盲re鈥� zugesichert wird. Die Datensicherheit geht 眉ber die personenbezogenen Daten hinaus: So m眉ssen beispielsweise auch Finanz- und Produktionsdaten, interne Statistiken und Strategiepapiere sowie Konstruktionspl盲ne vor Missbrauch und Spionage gesch眉tzt werden. In ihnen liegen nicht unerhebliche Werte eines Unternehmens. Datenschutz und Datensicherheit haben jeweils zwei Ebenen: eine technische und eine organisatorische. Beide m眉ssen unbedingt beachtet werden.

Bei Cloud Computing ist das bereits der Fall: Laut Cloud Monitor 2018 berichtet die H盲lfte der Unternehmen von verbesserter Sicherheit durch die Public Cloud. 鈥濽nternehmen sehen die Sicherheit als entscheidenden Faktor bei der 鈥�, berichtet Marcus Zahirovic, Enterprise Architect bei 麻豆原创 Deutschland. Dabei spielen die Sorge um Datendiebstahl, Datenverlust und eine unklare Rechtslage in der eine Rolle bei den 脛ngsten der Unternehmer.

Sicherheitskonzeption bei Cloud-Ausf盲llen

Neben den h盲ufig genannten Gefahren kommt bei der Cloud-Nutzung eine weitere hinzu: Unternehmen k枚nnen auf Daten nicht zugreifen. Die Ursache kann beim Internet-Provider, bei der internen IT, aber auch beim Cloud-Anbieter liegen. Wenn Unternehmen den Cloud-Anbieter gut ausgew盲hlt haben, sollten auch sie sich intern detailliert auf den Einsatz der Cloud vorbereiten. Man sollte genau wissen:

• Welche Art von Daten sollen in der Cloud verarbeitet werden und d眉rfen diese laut Compliance in eine Cloud? Letzteres ist beispielsweise bei steuerlich relevanten Daten mit dem Finanzamt zu kl盲ren.
• Wird der Cloud-Einsatz durch rechtliche Rahmenbedingungen oder interne Richtlinien eingeschr盲nkt?
• Ist die eigene IT in der Lage, Cloud-Dienste einzuf眉hren und zu nutzen?
• Ist die Infrastruktur in und au脽erhalb des Unternehmens f眉r die angestrebte Cloud-Nutzung ausgelegt? Hier sind Bandbreite und Zuverl盲ssigkeit des Internets wichtig.
• Sind Daten risikoklassifiziert? Welcher Schaden w眉rde bei Verlust, Ver盲nderung oder Nicht-Verf眉gbarkeit entstehen? Unternehmen erfahren durch eine Risiko-Analyse, an welchen Stellen besondere Sicherheitsma脽nahmen notwendig sind.

Unternehmen sollten mit den Antworten einen aller Wahrscheinlichkeit nach bereits existierenden Sicherheits- und Risikoplan anpassen und beteiligte Personengruppen, Kommunikationsverbindungen sowie die IT-Systeme intern und extern beim Cloud-Anbieter erfassen. Dazu ist wichtig genau zu pr眉fen: An welchen Stellen und auf welchen Wegen k枚nnten Cyberangriffe stattfinden? Dabei sind auch m枚gliche Passwort-Diebst盲hle an einzelnen Arbeitsplatzrechnern zu ber眉cksichtigen, Verbindungsprotokolle und Verschl眉sselungen sowie regelm盲脽ige Sicherheits-Patches f眉r Hard- und Software. Aus der Analyse lassen sich klare Anforderungen an das Cloud Computing ableiten.

Im Konzept werden auch Sicherheits-Ma脽nahmen beschrieben wie beispielsweise mit sicherheitsrelevanten Vorf盲llen umzugehen ist, welche Monitorings zu etablieren sind, wie Backup-Regelungen und Wiederherstellung von Daten beim Cloud-Anbieter aussehen, aber auch beim einzelnen Nutzer. Mit regelm盲脽igen Audits k枚nnen Unternehmen 眉berpr眉fen, ob alle beteiligten Seiten das Sicherheitskonzept einhalten.

Mehr Informationen zur Datensicherheit erhalten Unternehmen aller Branchen im . Marcus Zahirovic, Enterprise Architect bei 麻豆原创 Deutschland, erl盲utert das Sicherheitskonzept der 麻豆原创 und die Leistungen des

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