Smarter, besser, erfolgreicher:
Die KI-Analytics-Cloud von IBM

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Diana Krüger
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IBMs KI-Business-Analytics-Plattform im Kurzportrait

Das kann das IBM Cloud Pak for Data und diese Vorteile und Mehrwerte lassen sich schnell, relativ einfach und flexibel von Unternehmen erzielen.

Datenbasierte Geschäftsentscheidungen statt Bauchgefühl, das ist das Erfolgsrezept der letzten Jahre. Datengetriebene Unternehmen, die auf Business Analytics setzen, nutzen Marktchancen schneller, wirtschaften am Markt erfolgreicher, und sind gegenüber der Konkurrenz in vielerlei Hinsicht im Vorteil. Das ist keine bloße Vermutung, sondern ein überprüfter, harter Fakt.

IBM hat für ihre Global C-suite Study (20th Edition) 13.484 C-Klasse-Manager aus 20 Industrien und 98 Ländern befragt. Mit dem Ergebnis: 69 Prozent der Unternehmen, die digitale Technologien wie Business Intelligence und Business Analytics schnell adaptieren und einsetzen, erzielten exzellente Umsatzsteigerungen weit über dem Durchschnitt der Konkurrenz. Ihre Profitabilität konnten sogar 71 Prozent mithilfe von Data-Analytics-Technologien weit überdurchschnittlich steigern.

Mit seinem Cloud Pak for Data adressiert IBM diese Herausforderungen und Wünsche der Unternehmen. IBM Cloud Pak for Data ist eine integrierte, sichere, hochskalierbare Plattform zur Implementierung einer Informationsarchitektur für Daten und Künstliche Intelligenz, und zwar in jeder Cloud. Das Cloud Pak vereint, was IBM an für die Datenanalyse relevanten Technologien und Lösungen entwickelt hat. IBM Cloud Pak for Data läuft unter einer teilautomatisierten Architektur, inklusive Watson Assistant, Watson Discover, Cognos Analytics, Planning Analytics/TM1, DB2, DWH und Red Hat Openshift. Es ist in jedem Betriebs-/Beschaffungsmodell nutzbar, von on-premises über managed bis komplett „Software-as-a-Service“ aus der Public Cloud.

Hinter den Kulissen

Das Besondere am Cloud Pak for Data: Mithilfe der Kubernetes-Orchestrierungsplattform OpenShift, die Kubernetes um essentielle Unternehmensfunktionen erweitert, hat IBM sämtliche Software-Services containerisiert. Zusätzlich gibt es einen Virtualisierungslayer, der sämtliche verteilten Datenquellen unter eine einheitliche, konsolidierte Anwendersicht bringt. Ein Riesenvorteil, denn Daten müssen nicht, wie bei anderen gebräuchlichen Lösungen, kopiert oder zeitaufwendig aufbereitet werden. Business-Anwender recherchieren mit einem einzigen SQL-Query-Statement zum Beispiel in Oracle- und DB2-Datenbanken, in Hadoop-Clustern, SQL Servern, NoSQL-Datenspeichern und Excel-Tabellen, so als ob es sich um ein einziges System handeln würde.

Die Informationsarchitektur von IBM Cloud Pak for Data im Überblick (Quelle: IBM)
Die Informationsarchitektur von IBM Cloud Pak for Data im Überblick (Quelle: IBM)

Forrester hat das IBM Cloud Pak for Data genauer unter die Lupe genommen. Das Analystenhaus kommt zu dem Ergebnis, dass mit der KI-Analytics-Plattform von IBM die zum Aufbau eines Enterprise Data Warehouse nötigen ETL-Anfragen um 25 bis 64 Prozent reduziert werden. Der Aufwand zur Pflege der gesamten Infrastruktur, die zum Betrieb von Analytics-Anwendungen anfällt, sinkt mit dem Cloud Pak for Data um 65 bis 85 Prozent.

Den durchschnittlichen Return on Invest, bezogen auf einen Drei-Jahres-Zeitraum, beziffert Forrester auf 86% bis 158%. Den Berechnungen zugrunde gelegt hat Forrester eine Modellorganisation mit einem Jahresumsatz von 2 Mrd. USD und 8000 Mitarbeitenden (Quelle: The Total Economic Impact of IBM Cloud Pak for Data).

IBM Cloud Pak for Data bringt bereits viele vorkonfigurierte Services für den praktischen Einsatz im Unternehmen mit, darunter AI, Analytics, Dashboards, Data Governance, Industry Solutions, Data Sources und Developer Tools. Eine ausführliche Übersicht aller Services finden Sie hier. Nachfolgend eine Auswahl erprobter, besonders spannender Einsatzszenarien mit hohem Mehrwert.

Use Case: Data Warehousing & Daten-Transformation

Ein stark wachsendes Unternehmen hat mehrere Geschäftseinheiten akquiriert und möchte die neuen Partner möglichst schnell und effizient in eine einheitliche IT-Architektur integrieren. Mit dem Datenvirtualisierungslayer von IBM ist es möglich, viele lokale Datentöpfe, Systeme und Berichte an unterschiedlichen Speicherorten performant zu konsolidieren, ohne die Datenquellen migrieren zu müssen.

Der Aufbau eines klassischen Enterprise Data Warehouse ist jedoch auch problemlos möglich. Die dafür notwendigen ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) werden durch das IBM Cloud Pak for Data beschleunigt und die Kosten reduziert. Die Analyse der Daten und die Visualisierung der Ergebnisse führen Fachanwender nachfolgend mit IBM Cognos Analytics als optionalem Bestandteil des Cloud Pak for Data durch.

Use Case: für Fachanwender – der KI-Self Service „AutoAI“

Ein Unternehmen möchte selbstlernende Künstliche Intelligenz einsetzen, um seine Prognosen zu verbessern und seine Entscheidungen auf eine solidere, datenbasierte Grundlage zu stellen. Es fehlen aber Experten wie Data Scientists, die sich mit den neuen Technologien sehr gut auskennen.

Mit dem KI-Self Service AutoAI validieren auch Fachanwender ohne spezielle KI-Kenntnisse, ob und wenn ja, welche KI-Modelle in ihrem speziellen Anwendungsfall sinnvoll sind und zum Erfolg führen. Fachanwender wählen die relevanten Datasets aus, AutoAI testet in Frage kommende KI-Modelle selbständig und automatisiert und liefert am Ende eine Stärken-Schwächen-Analyse. Die Erstellung dauert nur einige Minuten. Das Ergebnis kann direkt in Produktion genommen und in vorhandene oder neue Geschäftsprozesse integriert werden.

Use Case: Schnell gemeinsam von null auf hundert

Ein Großhändler möchte die Arbeit seiner Datenanalysten vereinheitlichen und in seine Geschäftsprozesse integrieren. Mit IBM Cloud Pak for Data arbeiten unterschiedliche Rollen wie Data Scientists, Business-Analysten, Daten-Ingenieure, Controller, Business-Anwender und App Developer transparent auf ein und derselben Plattform zusammen. Die durchgängige Integration von Prozessen und Rollen ermöglicht eine schnellere und höhere Durchdringung mit KI im gesamten Unternehmen.

Use Case: Knappe Ressourcen optimal einsetzen

Knappe Ressourcen, die optimiert nach Verfügbarkeit, Kosten oder Nutzen eingesetzt werden müssen, gibt es branchenübergreifend in jedem Unternehmen, seien es nun Personal, Material oder Kapital. IBM Cloud Pak for Data optimiert die Nutzung der Betriebsmittel, führt schnell zu Kostenreduktionen und reduziert etwa Doppelbelegungen und Strafzahlungen.

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Whitepaper: IBM Cloud Pak for Data

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