mVISE untersucht die Voraussetzungen für eine KI-basierte IT-Infrastruktur in Unternehmen.

Die sich schnell entwickelnde digitale Wirtschaft zwingt Unternehmen dazu, sich mit mehr Fragen und Herausforderungen bezüglich ihrer IT-Infrastruktur sowie ihrer Auswahl der richtigen Technologien für Integration, Sicherheit und IT-Services auseinanderzusetzen. Dazu gehört auch der Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Denn die Art und Weise, wie wir über die KI-Nutzung im Betrieb nachdenken, hat sich ebenfalls weiterentwickelt. In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, was Unternehmen bei der Optimierung ihrer KI -Infrastruktur für eine erfolgreiche digitale Transformation beachten müssen.

Künstliche Intelligenz erfordert datenzentrierte Lösungen für IT-Infrastrukturen

Die Bereitstellung einer gehosteten KI-Lösung erfordert eine neue datenzentrierte Architektur für technische Infrastrukturen in Unternehmen, bei der Daten in den Mittelpunkt dieser Infrastrukturarchitektur gestellt werden. So kann gewährleistet werden, dass die Datenaggregation, die Datenanalyse, die Integration und Verwaltung von Daten an globalen Geschäftsstandorten lokalisiert werden.

Darüber hinaus muss das Architekturdesign die Herausforderungen der Datengravitation bei der Bereitstellung umfangreicher Datenanalyse- und KI-Lösungen berücksichtigen. Denn die Schwerkraft der Daten beeinträchtigt die Leistung der Geschäftsabläufe, wirft Sicherheitsbedenken auf und erhöht die Kosten, was durch gesetzliche Anforderungen und betriebliche oder wirtschaftliche Einschränkungen erschwert wird. Plattformunterstützung, Speicheroptimierung, Cyber Security, Datenschutz und kosteneffiziente Skalierbarkeit sind entscheidende Elemente für den Erfolg, die Unternehmen benötigen, um KI-Lösungen, Analyseplattformen und Anwendungen in die Daten einzubringen. Dabei setzt kostengünstige Skalierbarkeit voraus, dass die Technologie evaluiert und gleichzeitig das finanzielle Risiko minimiert wird.

75% der Unternehmen mit KI-Projekten werden laut Gartner bis Ende 2024 von der Pilotierung zur Operationalisierung von KI übergehen.“

Quelle: Gartner, The IT Roadmap for Data and Analytics, 2020

Dies bedeutet einen 5-fachen Anstieg von Infrastrukturen für Streaming-Daten und Analytics. Darüber hinaus nimmt auch die Datenschwere (Data Gravity) mit unglaublicher Geschwindigkeit zu und der Lebenszyklus der Datenerstellung wächst in nahezu allen Bereichen.

„Bis 2022 werden 87% aller Unternehmen aus Compliance-Gründen lokale Kopien von Kunden- und Transaktionsdaten aufbewahren (müssen), um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten.“

Quelle: 451 Research, Infrastructure Imperative – IT Leader Survey Nov 2019

Dieser Makrotrend der Datenlokalisierung verstärkt die Auswirkungen der Datengravitation und führt dazu, dass die Anzahl der Orte, an denen Daten aggregiert werden, steigt. Unternehmen können keine optimalen Ergebnisse von KI erwarten, wenn sich ihre KI-Rechner nicht in unmittelbarer Nähe zu ihren Daten befinden.

Wie können die Auswirkungen der Datengravitation für den KI-Einsatz bewältigt werden?

Technologien wie KI bieten Unternehmen die Möglichkeit, die Auswirkungen der Datengravitation auf die IT-Infrastruktur eines Unternehmens zu bewerten. Standard-Architekturen wie sie bislang in Rechenzentren eingesetzt wurden, sind für diese neue Art datenintensiver Workloads nicht mehr geeignet. Sie sind eingeschränkt und können die Herausforderungen der Datenschwere, die Unternehmen daran hindern, ihre KI-Infrastruktur richtig zu nutzen, nicht bewältigen. Die Architektur muss zu einer datenzentrierten Infrastrukturarchitektur umgewandelt werden, die Benutzer, Geräte, Netzwerke und Cloud-Lösungen an globalen Präsenzpunkten in neutralen und mandantenfähigen Rechenzentren zu den Daten übermittelt.

Diese neue KI-geeignete Lösung verbessert die Fähigkeit, KI im großen Maßstab zu trainieren, zu testen und zu nutzen, indem sie eine bewährte Infrastruktur und Plattform bereitstellt, die für maschinelle Lerninitiativen von Unternehmen optimiert ist.

Bedeutung der Daten für KI und Machine Learning

Daten werden heute mithilfe überwachter, auf maschinellem Lernen basierenden Algorithmen verarbeitet. So tragen sie auch dazu bei, die Servernutzung zu verbessern, aber auch den Einsatz von IT-Infrastrukturen zu optimieren. Es geht darum, Einblicke in die Infrastrukturarchitektur zu gewinnen, die Art und Nutzung von Daten zu verstehen und anschließend die IT-Ressourcen mithilfe einer intelligenten, auf KI und ML basierenden IT-Automatisierung zu optimieren.

Die Daten, die Unternehmen den selbstlernenden Algorithmen im Training zur Verfügung stellen, bestimmen letztendlich, was die KI am Ende kann oder weiß. Je besser also die Daten, umso besser das maschinelle Lernen und somit die KI. Und wenn diese guten, qualitativen Daten in Unternehmen verfügbar sind, ermöglicht der KI-Einsatz eine vorausschauende Analyse (Predictive Analytics) der Kapazitätsplanung und Skalierung von Rechenzentren, was die zukünftige Planung enorm verbessert.

Die Kombination aus Software Entwicklung sowie Managed Services von mVISE mit der firmeneigenen Integrationsplattform namens elastic.io bringt KI-Computing, Infrastrukturmanagement, Datenintegration und Orchestrierung auf einzigartige und leistungsstarke Weise zusammen. Sie verbessert die Leistung und die Überwachung der Datenkonformität, die erforderlich ist, um das explodierende Volumen, die Variabilität und die Geschwindigkeit der Datenerstellung, -verarbeitung und -speicherung zu unterstützen, um das digitale Geschäft voranzutreiben.

mVISE begleitet Sie in Ihren KI-basierten IT-Infrastruktur-Projekten

Als führender IT-Dienstleister für firmeneigene Software Entwicklung und IT-Services verfügt mVISE über die richtigen Technologieplattformen und der Expertise, um Unternehmen bei der Skalierung ihrer IT-Infrastruktur zu unterstützen und ihr Geschäftsmodell KI-fähig zu machen. Von Daten-ETL-Systemen über Data Warehousing bis hin zu fortschrittlichen Anwendungen für maschinelles Lernen hilft mVISE Unternehmen dabei, aus Daten Mehrwerte zu schaffen und die digitale Transformation erfolgreich zu meistern.

Haben Sie ebenfalls Interesse an einer individuellen, datengetriebenen Lösung für Ihr Unternehmen? Suchen Sie einen Partner zur Beratung oder auch Umsetzung Ihres KI-Projekts? Dann fordern Sie jetzt Ihr unverbindliches Infogespräch an. Wir freuen uns, Sie entlang des gesamten KI-Workflows, von der professionellen KI-Beratung bis hin zur Entwicklung von Algorithmen für ein digitales und zukunftssicheres Geschäftsmodell zu begleiten!

Kategorien

mVISE untersucht die Voraussetzungen für eine erfolgreiche KI-basierte IT-Infrastruktur in Unternehmen.

Die sich schnell entwickelnde digitale Wirtschaft zwingt Unternehmen dazu, sich mit mehr Fragen und Herausforderungen bezüglich ihrer IT-Infrastruktur sowie ihrer Auswahl der richtigen Technologien für Integration, Sicherheit und IT-Services auseinanderzusetzen. Dazu gehört auch der Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Denn die Art und Weise, wie wir über die KI-Nutzung im Betrieb nachdenken, hat sich ebenfalls weiterentwickelt. In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, was Unternehmen bei der Optimierung ihrer KI -Infrastruktur für eine erfolgreiche digitale Transformation beachten müssen.

Künstliche Intelligenz erfordert datenzentrierte Lösungen für IT-Infrastrukturen

Die Bereitstellung einer gehosteten KI-Lösung erfordert eine neue datenzentrierte Architektur für technische Infrastrukturen in Unternehmen, bei der Daten in den Mittelpunkt dieser Infrastrukturarchitektur gestellt werden. So kann gewährleistet werden, dass die Datenaggregation, die Datenanalyse, die Integration und Verwaltung von Daten an globalen Geschäftsstandorten lokalisiert werden.

Darüber hinaus muss das Architekturdesign die Herausforderungen der Datengravitation bei der Bereitstellung umfangreicher Datenanalyse- und KI-Lösungen berücksichtigen. Denn die Schwerkraft der Daten beeinträchtigt die Leistung der Geschäftsabläufe, wirft Sicherheitsbedenken auf und erhöht die Kosten, was durch gesetzliche Anforderungen und betriebliche oder wirtschaftliche Einschränkungen erschwert wird. Plattformunterstützung, Speicheroptimierung, Cyber Security, Datenschutz und kosteneffiziente Skalierbarkeit sind entscheidende Elemente für den Erfolg, die Unternehmen benötigen, um KI-Lösungen, Analyseplattformen und Anwendungen in die Daten einzubringen. Dabei setzt kostengünstige Skalierbarkeit voraus, dass die Technologie evaluiert und gleichzeitig das finanzielle Risiko minimiert wird.

75% der Unternehmen mit KI-Projekten werden laut Gartner bis Ende 2024 von der Pilotierung zur Operationalisierung von KI übergehen.“

Quelle: Gartner, The IT Roadmap for Data and Analytics, 2020

Dies bedeutet einen 5-fachen Anstieg von Infrastrukturen für Streaming-Daten und Analytics. Darüber hinaus nimmt auch die Datenschwere (Data Gravity) mit unglaublicher Geschwindigkeit zu und der Lebenszyklus der Datenerstellung wächst in nahezu allen Bereichen.

„Bis 2022 werden 87% aller Unternehmen aus Compliance-Gründen lokale Kopien von Kunden- und Transaktionsdaten aufbewahren (müssen), um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten.“

Quelle: 451 Research, Infrastructure Imperative – IT Leader Survey Nov 2019

Dieser Makrotrend der Datenlokalisierung verstärkt die Auswirkungen der Datengravitation und führt dazu, dass die Anzahl der Orte, an denen Daten aggregiert werden, steigt. Unternehmen können keine optimalen Ergebnisse von KI erwarten, wenn sich ihre KI-Rechner nicht in unmittelbarer Nähe zu ihren Daten befinden.

Wie können die Auswirkungen der Datengravitation für den KI-Einsatz bewältigt werden?

Technologien wie KI bieten Unternehmen die Möglichkeit, die Auswirkungen der Datengravitation auf die IT-Infrastruktur eines Unternehmens zu bewerten. Standard-Architekturen wie sie bislang in Rechenzentren eingesetzt wurden, sind für diese neue Art datenintensiver Workloads nicht mehr geeignet. Sie sind eingeschränkt und können die Herausforderungen der Datenschwere, die Unternehmen daran hindern, ihre KI-Infrastruktur richtig zu nutzen, nicht bewältigen. Die Architektur muss zu einer datenzentrierten Infrastrukturarchitektur umgewandelt werden, die Benutzer, Geräte, Netzwerke und Cloud-Lösungen an globalen Präsenzpunkten in neutralen und mandantenfähigen Rechenzentren zu den Daten übermittelt.

Diese neue KI-geeignete Lösung verbessert die Fähigkeit, KI im großen Maßstab zu trainieren, zu testen und zu nutzen, indem sie eine bewährte Infrastruktur und Plattform bereitstellt, die für maschinelle Lerninitiativen von Unternehmen optimiert ist.

Bedeutung der Daten für KI und Machine Learning

Daten werden heute mithilfe überwachter, auf maschinellem Lernen basierenden Algorithmen verarbeitet. So tragen sie auch dazu bei, die Servernutzung zu verbessern, aber auch den Einsatz von IT-Infrastrukturen zu optimieren. Es geht darum, Einblicke in die Infrastrukturarchitektur zu gewinnen, die Art und Nutzung von Daten zu verstehen und anschließend die IT-Ressourcen mithilfe einer intelligenten, auf KI und ML basierenden IT-Automatisierung zu optimieren.

Die Daten, die Unternehmen den selbstlernenden Algorithmen im Training zur Verfügung stellen, bestimmen letztendlich, was die KI am Ende kann oder weiß. Je besser also die Daten, umso besser das maschinelle Lernen und somit die KI. Und wenn diese guten, qualitativen Daten in Unternehmen verfügbar sind, ermöglicht der KI-Einsatz eine vorausschauende Analyse (Predictive Analytics) der Kapazitätsplanung und Skalierung von Rechenzentren, was die zukünftige Planung enorm verbessert.

Die Kombination aus Software Entwicklung sowie Managed Services von mVISE mit der firmeneigenen Integrationsplattform namens elastic.io bringt KI-Computing, Infrastrukturmanagement, Datenintegration und Orchestrierung auf einzigartige und leistungsstarke Weise zusammen. Sie verbessert die Leistung und die Überwachung der Datenkonformität, die erforderlich ist, um das explodierende Volumen, die Variabilität und die Geschwindigkeit der Datenerstellung, -verarbeitung und -speicherung zu unterstützen, um das digitale Geschäft voranzutreiben.

mVISE begleitet Sie in Ihren KI-basierten IT-Infrastruktur-Projekten

Als führender IT-Dienstleister für firmeneigene Software Entwicklung und IT-Services verfügt mVISE über die richtigen Technologieplattformen und der Expertise, um Unternehmen bei der Skalierung ihrer IT-Infrastruktur zu unterstützen und ihr Geschäftsmodell KI-fähig zu machen. Von Daten-ETL-Systemen über Data Warehousing bis hin zu fortschrittlichen Anwendungen für maschinelles Lernen hilft mVISE Unternehmen dabei, aus Daten Mehrwerte zu schaffen und die digitale Transformation erfolgreich zu meistern.

Haben Sie ebenfalls Interesse an einer individuellen, datengetriebenen Lösung für Ihr Unternehmen? Suchen Sie einen Partner zur Beratung oder auch Umsetzung Ihres KI-Projekts? Dann fordern Sie jetzt Ihr unverbindliches Infogespräch an. Wir freuen uns, Sie entlang des gesamten KI-Workflows, von der professionellen KI-Beratung bis hin zur Entwicklung von Algorithmen für ein digitales und zukunftssicheres Geschäftsmodell zu begleiten!

Haben Sie Fragen?

Schicken Sie uns einfach eine E-Mail oder rufen Sie uns an.

Ihr Ansprechpartner
Dr. Kevin J. Mobbs,
Head of Marketing & Inside Sales

Telefon
0211 78 17 80-0

Email
service@mvise.de

Haben Sie Fragen?
Schicken Sie uns einfach eine E-Mail oder rufen Sie uns an.
Ihr Ansprechpartner
Dr. Kevin J. Mobbs,
Head of Marketing & Inside Sales

Telefon
0211 78 17 80-0

Email
service@mvise.de

Haben Sie Fragen?
Sie erreichen uns:
Mo - Fr von 9 bis 17 Uhr

service@mvise.de

Düsseldorf (Zentrale)
mVISE AG
Wahlerstraße 2
40472 Düsseldorf

+49 (0)211 781780-0

Frankfurt am Main
mVISE AG
Insterburger Straße 5
60487 Frankfurt am Main

+49 (0)69 707997-52

Hamburg
mVISE AG
Am Sandtorkai 37
20457 Hamburg

+49 (0)211 781780-0

München
mVISE AG
Wilhelm-Wagenfeld-Straße 26
80807 München

+49 (0)89 21 54 39 48-0

Bonn
elastic.io
Rabinstrasse 4
53111 Bonn

+49 (0)228 534442-21

SALESPHERE

Die Sales Enablement Platform stellt dem Vertriebs-Team den richtigen Content, zur richtigen Zeit, am richtigen Ort bereit – auch offline.

ELASTIC.IO

Unsere Integrationsplattform-as-a-Service. Die „Mehrfachsteckdose” in der Cloud. Schnell, erweiterbar, elastisch.

RIVERSAND

Omnichannel Management leicht gemacht – mit der Product Information Management Lösung von Riversand.

BUILD IT

Abgestimmt auf Ihr Geschäftsmodell bieten unsere Managed Services zuverlässige Unterstützung in den Bereichen IT-Modernisierung, Cloud Computing und IT-Security.

INTEGRATE & ANALYZE IT

Wir heben den Gehalt Ihrer Daten auf eine neue Stufe und zeigen Ihnen, wie Sie durch Datenintegration und Datenvisualisierung die richtigen Entscheidungen für die Zukunft treffen.

COMMERCIALIZE IT

Wir mobilisieren Ihre Daten und vernetzen diese unternehmensweit, damit Sie für alle Geschäftseinheiten die richtigen Entscheidungen treffen können.

BROSCHÜREN

Erfahren Sie mehr über unsere Produkte.

WHITEPAPER

Unsere Erkenntnisse aus verschiedensten Bereichen im Detail.

FALLSTUDIEN / CASE STUDIES

Lassen Sie sich von unseren Arbeiten überzeugen.

WEBINARE

Unser digitales Klassenzimmer.

MISSION UND VISION

Erfahren Sie mehr über uns und wie wir die digitale Revolution vorantreiben wollen.

KARRIERE

Lust auf neue spannende Herausforderungen? Jetzt Teil unseres Teams werden.

MANAGEMENT

Der Blick hinter die Kulissen: Lernen Sie unseren Vorstand und unseren Aufsichtsrat kennen.

STANDORTE

Unsere fünf Standorte in Düsseldorf, Frankfurt, Hamburg, München und Bonn in der Übersicht.

NEWS UND EVENTS

Die aktuellen Veröffentlichungen und Veranstaltungen nach Themengebieten kategorisiert zur Übersicht.

DAS UNTERNEHMEN

Unternehmensdaten, Unternehmenspräsentation und Börsenportrait.

INVESTOR NEWS

Die letzten Meldungen im Überblick.

BERICHTE UND RESEARCH

Geschäftsberichte und Research-Berichte.

DIRECTORS DEALING

Aktiengeschäfte gemäß § 15a WpHG.

ANSPRECHPARTNER

Investor Relations und Stakeholder Management.

FINANZKALENDER

Konferenzen, Events, Hauptversammlungen und Veröffentlichungen.

DIE AKTIE

Gesamtzahl, Grundkapital und mehr.

WANDELANLEIHEN

Informationen zur Ausgabe einer Wandelanleihe.

CORPORATE GOVERNANCE

Code of Conduct und Satzung.