Senior Analyst & Data Practice Lead

Björn BöttcherBjörn Böttcher ist Senior Analyst bei Crisp Research. Er leitet als “Data Practice Lead” die Research- und Beratungsaktivitäten zu den Themen Analytics, BI, datenbasierte Geschäftsmodelle und Künstliche Intelligenz. Als Gründer der ersten deutschen User Groups für Amazon AWS und Microsoft Azure zählt Björn Böttcher zu den Pionieren des Cloud Computing in Deutschland. Als Veranstalter der ersten deutschen Cloud-Konferenzen und Lehrbeauftragter für Informatik und Computational Web in der Parallel Computing Group der TU Hamburg hat er wesentliche Beiträge zur Entwicklung der Cloud-Community geleistet. Björn Böttcher verfügt über 10 Jahre Berufserfahrung in der IT-Industrie in der Rolle des Software-Architekten und des IT-Strategieberaters. Zuletzt arbeitete er am Deloitte Analytics Institute und verantwortete dort die Entwicklung und Umsetzung datenbasierter Geschäftsmodelle für Unternehmen aus der Finanz-, Automotive- und Logistik-Branche. Björn Böttcher hat einen Abschluss als Dipl.-Informatikingenieur der Technischen Universität Hamburg-Harburg. Er hat als Autor eine Vielzahl von Fachbeiträgen publiziert und trägt als Key Note-Speaker und Experte aktiv zu den Debatten um neuen Markttrends, Standards und Technologien bei.

Björn Böttcher's Posts


Das Beste aus beiden Welten? Hypervisor-basierte Container als Lösung für offene Probleme

  • Container haben immer noch offene Schwachstellen und ungelöste Probleme
  • Getrieben von der Multi- und Hybrid-Cloud Adaption im Markt, wächst das Ökosystem rund um Container rapide an
  • Softwarekonzerne und Start-ups versuchen die Lücken mit Lösungen zu füllen
  • Die Entscheidung für die Wahl der Container-Technologie ist weitestgehend gefallen. Docker setzt sich in vielen Anwendungsszenarien durch, jedoch sind Orchestrierung, Betrieb und Management noch offene Handlungsfelder

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Cloud Computing als Basistechnologie gesetzt – Die Komplexität im IT-Betrieb steigt

  • Unternehmen sind einer Flut von Technologien ausgesetzt und der Einstieg in das Cloud Computing wird nach über einem Jahrzehnt nicht leichter - im Gegenteil.
  • AWS ist nach wie vor der führende Anbieter im Public IaaS Bereich, doch auch der Marktführer musste seine Strategie wechseln. Andere Anbieter wie Azure und Google holen Stückweise auf, doch es gibt auch noch unbekannte Variablen im Spiel.
  • Cloud Computing ist als Teil der IT-Strategie in deutschen Unternehmen gesetzt. Der Grad der Adaption variiert jedoch noch.
  • Aktuelle Abstraktionsmöglichkeiten helfen beim Management des Multi- und Hybrid-Cloud Betriebs.

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CloudNativeCon + KubeCon – Beim Thema technische Agilität setzt Europa auf Kubernetes

 

  • Die Open Source-basierte Container Orchestration Platform Kubernetes etabliert sich langsam zu einem Standard im IT-Portfolio - und zwar über Branchen und Unternehmensgrößen hinweg
  • Das Ökosystem und die Partnerlandschaft rund um Kubernetes wachsen rapide; Kubernetes wird somit bald “Enterprise-Ready”Google pusht Kubernetes extrem in den Markt, nicht ohne Hintergedanken
  • CIOs und CTOs sollten trotzdem vorsichtig sein, denn Kubernetes ist nicht für alle Use Cases sinnvoll
  • Die Cloud Native Computing Foundation selbst und deren Referenzarchitektur wächst stetig und das Angebot für moderne Technoligestacks wäscht dementsprechend auch

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Bosch Connected World 2017 – Offenheit, Partnerschaften & AI

  • Bosch zeigt sich offener und geht Partnerschaften mit Softwarekonzernen ein
  • AWS und IBM werden strategische Hosting- bzw. Business Partner der Bosch IoT Suite
  • Aus der Bosch IoT Cloud wird vorerst doch keine Public Cloud
  • Die Industrie der kommenden Jahre sieht Bosch durch Künstliche Intelligenz, Cloud & Fog Computing, Blockchain und IoT Netzwerke geprägt
  • Bosch wird zum Lösungsanbieter für Unternehmen über alle Branchen hinweg und ermöglicht neue digitale Geschäftsmodelle durch eigene End-to-End-Lösungen
  • Neue Partner und Kunden sollen den Weg in eine neue Welt ebnen.

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Conversational Interfaces: Innovationsführer, Ökosysteme und Potentiale in der Mensch-Maschine-Schnittstelle?

Conversational Interfaces bieten in vielen Bereich des Alltags und der Arbeitswelt eine Erleichterung in der Kommunikation. Der intuitive Zugang zu Daten und deren Verarbeitung wird durch die sprachliche Interaktion optimiert.
● Innovationen werden aktuell durch Konsumentenprodukte vorangetrieben, ähnlich wie bei der Entwicklung der Grafikkarten vor Jahrzehnten.
● Ein starkes Ökosystem und die Integration von mannigfaltigen Schnittstellen sind ein Schlüssel für ein erfolgreiches Produkt. Dabei müssen auch Unternehmensgrenzen und -barrieren überschritten werden.
● In komplexen Umgebungen wird noch viel Forschung betrieben werden müssen, damit die Interfaces in jeder Lebenslage verlässlich und zielgerichtet genutzt werden können. Auch eine Fusion mit anderen Technologien, wie beispielsweise der Gestensteuerung oder Virtual Reality, ist notwendig. Continue reading “Conversational Interfaces: Innovationsführer, Ökosysteme und Potentiale in der Mensch-Maschine-Schnittstelle?” »



Innovationen durch Daten: Eine Daten-Kernkompetenz ist wichtiger als ein neuer Chief AI Officer

Die aufkeimende Flut von IoT-Lösungen auf elektronischer Ebene bietet nicht nur die Möglichkeit mehrere Geräte miteinander zu vernetzen, sondern auch die Pflicht über die Datenströme der Lösungen entsprechend nachzudenken. Diese Auseinandersetzung mit den Daten sollte bereits im Vorfeld angestoßen werden und Teil der Lösung von Tag eins an sein. Die Herkunft der Daten sollte dabei zwar genauestens geprüft und protokolliert werden, jedoch ist die Quelle an sich nicht so relevant, wie der Wert der Daten selbst. Daher ist es möglich verschiedene Szenarien in Betracht zu ziehen, wenn man über die Erzeugung eines neuen Dienstes oder Produkts nachdenkt. Auf der einen Seite gibt es im Unternehmen bereits etliche Daten, die ggf. nur neu aufbereitet werden müssen. Dann wiederum gibt es Daten, die erst mit dem Produkt selbst und der Nutzung erzeugt werden. Und ferner gibt es noch Daten, die vielleicht nicht im eigenen Besitz liegen und auch nicht Kern des eigenen Geschäftsmodells sind, dennoch aber ein wichtiger Bestandteil des Produktes sein sollen. Diese Daten werden dann erworben oder zumindest die Nutzungsrechte (Lizenz) für diese.

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Digitale Transformation bei AWS – Nach einem Jahrzehnt muss der Wandel her

Zwei Tage voller Ankündigungsfeuerwerk

Über vier Stunden Keynote waren insgesamt erforderlich, um die Vielfalt der neuen Produkte und Funktionen zu platzieren. War das notwendig? In der Tat! Denn die Geschichte, die AWS zwischen den vielen Ankündigungen erzählen wollte, musste erst einmal erzählt werden. Doch widmen wir uns kurz der Zusammenfassung aller Neuerungen, die Andy Jassy und Werner Vogels mitbrachten.

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Auf zu neuen Ufern – re:Invent 2016: AWS verlässt die Komfortzone

Eine neue Dimension

Eine der vielen Rolltreppen auf der größten AWS re:Invent aller Zeiten. Das Wachstum der Amazon Tochter und die Rolltreppe führen beide aufwärts.

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Wie man im Übersichtsplan gut erkennen kann, dehnt sich die Veranstaltung mittlerweile auf drei große Hotels in Las Vegas aus und die Teilnehmeranzahl wurde in der Keynote mit 32.000 Teilnehmern und Teilnehmerinnen angegeben. Damit zeigt AWS, dass das Wachstum nicht nur bei den lokalen AWS Summits deutlich zulegt, sondern auch das Hauptevent des Jahres noch einmal deutlich an Interesse zulegen kann. Continue reading “Auf zu neuen Ufern – re:Invent 2016: AWS verlässt die Komfortzone” »



Event-basierte Integration und Automation: Informationen im Fluss

Cloud Computing und SaaS-Angebote sind in den letzten zehn Jahren ein wichtiger Bestandteil unserer Gesellschaft und unseres Lebens geworden. Sei es die Nutzung von Facebook, Instagram, WhatsApp und Co. im privaten Umfeld oder Google, Microsoft, Salesforce und Dropbox im beruflichen Umfeld. Ohne Software aus der Wolke scheint es nicht mehr zu funktionieren. Doch mit immer mehr Diensten, die immer mehr Daten von uns haben bzw. mit deren Hilfe neue Daten generiert werden, steigt auch der Level der Komplexität deutlich an. Continue reading “Event-basierte Integration und Automation: Informationen im Fluss” »



Top 5 Data-Trends für 2017

1. Edge Analytics

Am Ende des Internets beginnt die reale Welt. Und eben dort werden auch viele Daten durch IoT-Endgeräte erfasst. Die Anzahl dieser Sensoren und Geräte vervielfacht sich mit einer steigenden Geschwindigkeit. Mehr Geräte erfassen mehr Daten und die sollten  analysiert und für einen Mehrwert aufbereitet werden. Dies kann im Rechenzentrum oder in der Cloud passieren, jedoch ist es nicht für alle Daten, die erhoben werden, notwendig eine nachhaltige Speicher- und Archivierungsstrategie zu verfolgen. Von vielen Daten ist lediglich die Information notwendig, die zu einer Entscheidung für einen spezifischen Anwendungsfall beiträgt. Continue reading “Top 5 Data-Trends für 2017” »



Ist Ihr Unternehmen bereit für ChatOps? – Automatisierung ist die Hausaufgabe jedes Unternehmens

Künstliche Intelligenz ist in der Gesellschaft angekommen. Selbst im Alltag nutzen wir viele Bots und Assistenten, welche auf KI gestützt sind und das über alle Altersgrenzen hinweg. Doch wie wirkt sich der Einfluss von immer intelligenter werdenden Systemen auf unseren zukünftigen Alltag aus? Allen voran findet die öffentliche Diskussion meistens den Start und das Ende bei der Berufsgruppe der Administratoren. Doch wie steht es um die IT durch den Einfluss durch künstliche Intelligenz und wie können neue Modelle wie ChatOps in die Unternehmen integriert werden? Continue reading “Ist Ihr Unternehmen bereit für ChatOps? – Automatisierung ist die Hausaufgabe jedes Unternehmens” »



Bots und Assistenten – Von automatisierten Workflows & Aufgaben zur persönlichen Assistenz

Wie häufig sprechen Sie mit ihrem Smartphone, wenn kein anderer Mensch in der Leitung ist? „Hey Siri“ oder „Ok Google“ sind Ihnen nicht unbekannt? Sie sprechen also mit Maschinen? Nun ich mache es gerade. Ich diktiere diesen Text in meinen Computer. Wenn ich mich zurück erinnere an die Zeiten, wo ich mir ein teures Headset und die dazugehörige Software kaufen musste, diese dann nach der Installation stundenlang trainieren durfte, damit das Diktat dann einigermaßen funktioniert, so bin ich froh, dass heutzutage nur noch ein Knopfdruck oder ein „Hotword“ zum Diktieren notwendig ist. Diese sogenannten Bots und Assistenten sind jedoch aktuell nur bedingt und nur für einen vertikalen Anwendungsfall zu gebrauchen. Meistens beschränkt sich dieser auf die Suche.

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Tableau Conference On Tour in München 2016: Geschichte, Daten und Ethik

Die Tableau Conference On Tour in München schloss gestern, nach zweieinhalb Tagen voller Daten und Visualisierungen, ihre Tore. Mit einer stetig steigenden Teilnehmerzahl, erreichte die Konferenz in München dieses Jahr die 500 Teilnehmergrenze. Dies zeigt zum einen die Relevanz von Self-Service BI-Tools im Zeitalter der Digitalisierung, aber auch die Entwicklung von Tableau an sich.

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Machine Learning im Krankenhaus

Im letzten Beitrag wurden die Chancen und das Potential von Machine Learning Verfahren in der Forschung aufgezeigt. Die Forschung ist sicherlich ein interessantes Gebiet für Cloud Computing und Machine Learning und nicht minder groß ist die Versuchung bei den Anbietern in den Besitz der Daten zu kommen, um die eigenen Dienste zu erweitern und die Daten dann selbst entsprechend anzubieten. Ein anderes Einsatzgebiet stellen im medizinischen Umfeld Krankenhäuser dar. Die Frage ob und wo Machine Learning im Krankenhaus eingesetzt werden kann oder sollte, beleuchtet dieser Beitrag.

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Öffentliche Datensätze – Warum freie Daten wichtig für die digitale Entwicklung sind

Öffentlich verfügbare Datensätze sind eine Rarität. Nun, sie waren es zumindest für eine sehr lange Zeit. Oftmals suchte ich nach passenden Daten für die Vorlesung, um den Studenten den Sinn und die Bedeutung von Cloud, Machine Learning und Big Data besser vermitteln zu können. Doch lange Zeit war nicht viel zu holen, außer in den Datensätzen aus den USA. Dies hat sich geändert und zwar sehr drastisch. Dadurch brach eine Innovationswelle aus, welche bis heute am Beschleunigen ist. Continue reading “Öffentliche Datensätze – Warum freie Daten wichtig für die digitale Entwicklung sind” »



Machine Learning in der medizinischen Forschung

Daten sind allgegenwärtig. In vielen Bereichen unseres Alltags bestimmt die Technik längst unseren Biorhythmus. Im Zuge der Selbstvermessung tragen Fitnessarmbänder und mobile Apps dazu bei immer mehr Daten von uns selbst zu erheben. Eine schier unaufhörliche Flut von historischen, aktuellen und in Echtzeit erhobenen Daten strömt auf die Medizin zu. Um all diese Daten sinnvoll zu nutzen und die Evolution erfolgreich in Richtung personalisierter Medizin durchzuführen werden wir auf die Hilfe der Maschinen angewiesen sein.

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Apache Storm gegen SAP Smart Data Streaming

Daten bestimmen den Pulsschlag der Unternehmen. Je langsamer und je weniger Daten fließen, umso ineffizienter kann beispielsweise eine Kundenbindung aufgebaut werden, eine Maschinensteuerung optimiert werden oder auf Notfälle reagiert werden. Denn ohne Datenströme bleibt die Echtzeitanalyse auf der Strecke mit deren Hilfe Optimierungen, Empfehlungen und Entscheidungen getroffen werden können. Für die Echtzeitanalyse von Daten gibt es am Markt einige, sich entwickelnde Technologien und auch etablierte Lösungen auf die man auch im Enterprise-Umfeld bauen kann. Um zwei Vertreter dieser Gattung einmal genauer zu beleuchten, wurden zwei unterschiedliche Kontrahenten ins Rennen geschickt. Mit der SAP Smart Data Streaming Plattform und dem Apache Storm Projekt haben wir sowohl einen sehr Enterprise-nahen Vertreter als auch einen Vertreter aus dem Open Source-Umfeld für diesen Anwendungsbereich herausgegriffen.

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Hybride Hadoop Strategien – Big Data macht den Spagat

Das Thema Big Data hat in den letzten Jahren viele Entscheider massiv getrieben. Cloudera, Hortonworks, MapR & Co. zogen in die Rechenzentren vieler deutscher Unternehmen ein und befüllen die Datalakes der Unternehmen. Parallel dazu werden immer mehr Cloud-Infrastrukturen genutzt, um neue Dienste zur erstellen und so entstehen auch in der Cloud zum Teil Datalakes. Die Frage ist, wie man effektiv und sinnvoll diese hybriden Welten verbinden kann und welche Einsatzszenarien einen Mehrwert und nicht nur mehr Aufwand bringen.

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Machine Learning aus der Cloud – Was halten die Versprechen?

Ob Predictive Analytics, die Informationsgewinnung aus neuen BigData-Quellen oder das Durchsuchen alter Bestandsdaten, überall werden Machine Learing-Algorithmen eingesetzt. Dass Verfahren aus dem Bereich des Machine Learning immer mehr an Bedeutung gewinnen, zeigt u.a. die aktuelle Ankündigung von Nvidia.

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