Big Data

Künstliche Intelligenz gilt als Treiber der digitalen Transformation –doch im Mittelstand entscheidet nicht der Algorithmus, sondern das ERP über Tempo und Wirkung. Gut gepflegte ERP-Systeme liefern die verknüpften, kontextualisierten Daten, die KI erst produktiv machen. Sie bilden die Basis für Prozessoptimierung, Automatisierung und neue Geschäftsmodelle. Wer nachhaltige Innovation realisieren will, muss beim ERP ansetzen.

Industrie 4.0 ist das Schlagwort im produzierenden Gewerbe. Doch was verbirgt sich hinter diesem Begriff genau? Es ist eine neue Vernetzung und eine erweiterte Nutzung bereits vorhandener Technologien. Vielfältigere Methoden Daten zu sammeln und auszuwerten und die Rückkopplung mit Produktionsplanung, Service und Produktentwicklung eröffnen ganz neue Wege für die Industrie. Dies wird aber nicht mit einem großen Knall plötzlich vorhanden sein. Es wird eine schleichende Revolution, deren Intensität und Geschwindigkeit von den Unternehmen selbst vorgegeben wird. Was verstehen Sie unter Industrie 4.0? Vernetzte Fabriken, in der Maschinen, Werkstücke, Fertigungsunternehmen, Kunden, Lieferanten und Logistikdienstleister permanent und vor allem selbsttätig Informationen austauschen. Neben den Produktionsanlagen werden auch Produkte mit Sensoren und eingebetteten Kleinstcomputern ausgestattet und bilden zusammen ein Netzwerk, ein sogenanntes cyber-physisches System. Diese ...

Wenn ein weltweiter Technologie-Anbieter wie die COSMO CONSULT Group behauptet, dass Technologie beim digitalen Wandel nicht der entscheidende Punkt ist, dann scheint irgendetwas nicht zu stimmen. Was sollte es sonst sein? Die Antwort auf diese Frage klingt vielleicht ungewöhnlich – aber wir leben in ungewöhnlichen Zeiten. Big Data, künstliche Intelligenz, das Internet der Dinge, all dies eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten und vor allem neue Geschäftschancen. Man nimmt den Mund nicht zu voll, wenn man von einer „digitalen Revolution“ spricht. Denn nichts weniger als eine Revolution findet statt, wenn alteingesessene Industriekonzerne von smarten Internet-Startups vor sich her getrieben werden. Wer es noch nicht getan hat, sollte sich spätestens jetzt mit den neuen Technologien und ihren Möglichkeiten befassen. Man darf allerdings auch nichts übers Knie brechen. Eine gute Idee ist es, sich einen Digitalisierungspartner wie COSMO CONSULT ins Boot zu holen, der ...

Das „Internet der Dinge“ (im Englischen Internet of Things, kurz IoT) stellt ein neues, disruptives Paradigma der drahtlosen Vernetzung zwischen einer Vielzahl von Objekten mit dem Internet dar. Es zielt auf die digitale Durchdringung vieler Aspekte des Wirtschaftslebens sowie auf die direkte Verbindung physischer Objekte mit Informationssystemen. Aktuell wird IoT als dynamische, selbstkonfigurierende, globale Netzwerkinfrastruktur gesehen, die heterogene Objekte miteinander verbindet. Die Objekte selbst besitzen unterschiedliche Grade von Smartness, also Fähigkeiten zur Umweltwahrnehmung, Entscheidungsfindung, Speicherung von Informationen sowie zur Vernetzung mit anderen Objekten. Um die Nutzung von IoT in der deutschen Wirtschaft zu untersuchen, wurden in einer Studie [1] mittels einer Onlinebefragung 5.777 Unternehmen unterschiedlicher Branchen um die Einschätzung der Potenziale und Hindernisse der IoT-Nutzung gebeten. Dieser Beitrag gibt einen Einblick in den Stand von ...

Voraussetzung, um aus Big Data eine große Chance zur Steigerung der Profitabilität zu machen, sind neben qualitativ einwandfreien Daten und der Anwendung fortschrittlicher mathematischer Modelle insbesondere die Verfügbarkeit von Experten für Business Analytics im Unternehmen. Ist es grob fahrlässig, angesichts der immer besseren Datenverfügbarkeit weiterhin überwiegend erfahrungsbasiert Entscheidungen über das Geschäft zu treffen?

Business Analytics hat sich im Fokus von Big Data verändert und weiterentwickelt. Eine umfangreichere Datenbasis lässt dabei nicht nur Analysen und Berichte zum Status quo zu, sondern auch Vorhersagen über mögliche Ereignisse in der Zukunft. An dieser Stelle setzt das Predictive Analytics an. Zu dessen Umsetzung existieren bereits eine Reihe an Systemlösungen. SAP HANA ist ein Beispiel, welches die Anforderungen im Bereich Big Data und Predictive Analytics erfüllen soll. Um die Einsatzmöglichkeiten zu testen und konkrete Anwendungsbeispiele aufzeigen, bezieht sich der Beitrag auf die Ergebnisse einer Fallstudie, die im Jahr 2016 in mehreren Gruppen durchgeführt wurde. Dabei sollen kritisch Möglichkeiten und Grenzen des Systems aufgezeigt werden. Der immense Anstieg von Datenmengen, deren Speicherung und Nutzbarmachung stellt Unternehmen vor großen Herausforderungen. Die Chancen und Risiken, die mit großen und insbesondere wenig strukturierten Datenbeständen verbunden sind, ...

Das „Internet der Dinge“ (im Englischen Internet of Things, kurz IoT) stellt ein neues, disruptives Paradigma der drahtlosen Vernetzung zwischen einer Vielzahl von Objekten mit dem Internet dar. Es zielt auf die digitale Durchdringung vieler Aspekte des Wirtschaftslebens sowie auf die direkte Verbindung physischer Objekte mit Informationssystemen. Aktuell wird IoT als dynamische, selbstkonfigurierende, globale Netzwerkinfrastruktur gesehen, die heterogene Objekte miteinander verbindet. Die Objekte selbst besitzen unterschiedliche Grade von Smartness, also Fähigkeiten zur Umweltwahrnehmung, Entscheidungsfindung, Speicherung von Informationen sowie zur Vernetzung mit anderen Objekten. Um die Nutzung von IoT in der deutschen Wirtschaft zu untersuchen, wurden in einer Studie [1] mittels einer Onlinebefragung 5.777 Unternehmen unterschiedlicher Branchen um die Einschätzung der Potenziale und Hindernisse der IoT-Nutzung gebeten. Dieser Beitrag gibt einen Einblick in den Stand von ...

Mit dem Ziel einen detaillierten Überblick über den Einsatz und die Verbreitung von Analysewerkzeugen in deutschsprachigen Unternehmen zu erhalten, hat der Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Electronic Government der Universität Potsdam im letzten Jahr eine Studie mit der Erkenntnis durchgeführt, dass der Bedarf von Business Analytics zwar erkannt, die Nutzung aber ausbaufähig ist. Die Reifegrad-Entwicklung hinsichtlich Business Analytics wird auch in diesem Jahr fortgesetzt. Zusätzlich werden Wirtschaftlichkeitspotenziale durch den Einsatz von Business Analytics identifiziert, um die Vorteile durch dessen Einsatz zu quantifizieren. Der vorliegende Beitrag gibt einen Einblick in erste Ergebnisse aus der aktuellen Studie. Daten liegen heute in großer und vielfacher Zahl vor, die es effizient und effektiv zu nutzen gilt, um die Wettbewerbsfähigkeit aufrecht zu erhalten. Folglich sollten Daten nicht nur gesammelt und aufbereitet, sondern hinsichtlich zukunftsweisender ...

Seit seinen Anfängen in den 1970er Jahren erlebt das High-Performance Computing (HPC) ein kontinuierliches Wachstum. Big Data und Realtime-Anwendungen erhöhen den Bedarf an schnellen, zuverlässigen und hoch leistungsfähigen Rechnersystemen zusätzlich. Dabei sollten Unternehmen beachten, dass HPC keine Standardlösungen zulässt. HPC-Installationen müssen sich an unterschiedlichen, teilweise sehr komplexen Anwendungen orientieren. Heutzutage treiben vor allem Big Data und der wachsende Bedarf an Simulationen die HPC-Entwicklung voran. Immer mehr Unternehmen aus allen Branchen benötigen zusätzliche Rechenleistung, um die wachsenden Mengen von strukturierten und unstrukturierten Daten zu verarbeiten, Produkte schneller zu entwickeln oder hochkomplexe Simulationen und Modellierungen durchzuführen. Die effiziente Integration von Big Data und HPC verspricht Wettbewerbsvorteile sowie neue Forschungsmöglichkeiten und Planungshorizonte im öffentlichen Bereich ebenso wie in der ...

Daten sind das Gold des digitalen Zeitalters. Sie helfen Unternehmen nicht nur, ihre Ziele schneller zu erreichen und die Wettbewerbsposition zu stärken, sie ermöglichen es auch, die Kunden besser zu verstehen und Produkte und Services gezielter und schneller an den Markt anzupassen. Im Gegensatz zu Gold ist der Rohstoff Daten aber keineswegs endlich. Ganz im Gegenteil: Etwa alle 18 Monate verdoppeln sich die Terabytes an strukturierten und unstrukturierten digitalen Informationen. Die Herausforderung besteht vielmehr darin, aus dem unüberschaubaren Informationsfluss die wertvollen Daten herauszufiltern. Lange Zeit war die Nutzung und Analyse von Big Data ein Thema für IT- und Datenspezialisten. Diese Ära ist nun vorbei, denn 2016 wird Big Data endlich im Mainstream ankommen. 1. Ausgereifte Standardlösungen Big-Data-Pioniere hatten keine andere Wahl, als ihre eigenen Cluster und Umgebungen zu entwickeln. Diese auf Hadoop, Spark oder anderen aufkommenden Technologien beruhenden ...