Senior Analyst | AI & Data Practice Lead

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Björn BöttcherBjörn Böttcher ist Senior Analyst bei Crisp Research. Er leitet als “AI & 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


Spiele, Virtuelle Realität und die lernende Maschine: Über die Bedeutung von VR für AI

  • Virtuelle Realität kann im Kontext von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz ein Katalysator für die eigenen Projekte sein.
  • Simulationen können nicht nur im Maschinenbau sehr viel Geld und Zeit sparen, bei der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz ist eine Simulationsumgebung sehr hilfreich.
  • Fotorealistische Bilder lassen sich mittels Computerspielen in Sekunden erzeugen, damit sind synthetische Datensätze schnell generiert.  
  • Standardisierungsprozesse im Bereich der Künstlichen Intelligenz können durch Virtuelle Realitäten erschaffen werden
  • Maschinen können von Menschen auch in virtuellen Realitäten sehr gut lernen

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Machine Learning im Kontext der Digitalisierung – Momentum und strategische Bedeutung

  • Machine Learning besitzt aktuell ein enormes Momentum und ist ein wichtiges Fundament für digitale Use Cases
  • Kunden gewöhnen sich immer schneller an die neue Bequemlichkeit durch die Unterstützung von Maschinen im Alltag. Unternehmen, die in Zukunft erfolgreich seinen wollen, müssen hier entsprechend investieren
  • Nicht jeder Use Case lässt sich mit den vorhandenen Daten im Unternehmen direkt und sofort umsetzen, daher sollte die Evaluierung umfänglich sein und verlässliche Ergebnisse liefern
  • Unternehmen sollten spätestens jetzt angreifen und erste Use Cases realisieren. Die vorhandenen Produkte und Frameworks für Machine Learning haben eine hohen Reifegrad und as-a-Service Produkte der Dienstleister helfen auch Entwicklern bei einem schnellen Einstieg

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Multi & Hybrid Cloud mit Kubernetes – Skalierbare Container-Infrastrukturen als Allheilmittel?

  • Container-Management- und Orchestrierungs-Software ist ein Mixed-Use-Markt. Kubernetes ist momentan die führende Technologie mit einem stark wachsendem Ökosystem. Aber es ist kein De-facto-Standard, noch ist es der Gewinner in einem frühen Markt.
  • Container sind eine wichtige Komponente, um die Effizienz zu erhöhen und eine Portabilität für Anwendungen zu ermöglichen.
  • Kubernetes und andere Container-Management- und Orchestrierungs-Software können neben der Ermöglichung von Portabilität auch Private Clouds und ebenso PaaS ersetzen.
  • Kubernetes ist eine offene Technologieplattform, die in ihrer Komplexität nicht unterschätzt werden sollte. Beispielsweise beschäftigen sich alleine 29 SIGs (Special Interest Groups) und zehn Arbeitsgruppen mit der Weiterentwicklung von Kubernetes.  

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Machine Learning und Special Purpose Hardware – Rechnet sich das?

  • Data Scientists sollten nicht eine Woche auf ein Ergebnis warten müssen. Spezielle Chips können helfen die Entwicklungszeiten zu verkürzen.
  • Public Cloud Anbieter und auch Hersteller von Chips sind seit einiger Zeit in einem Kampf um die Führung im Machine Learning Bereich. Dieser umfasst neben Hardware auch Softwaretools und -frameworks.
  • Investitionen sollten sorgfältig geprüft und mit Benchmarks und realen Beispielen verifiziert werden.
  • Einige Hardware-Angebote wird es nicht im freien Verkauf, hier muss mit dem Data Science Bereich Rücksprache getroffen werden, ob ein Vendor-Lock-in trotzdem sinnvoll ist.

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Alpha, Beta, Gamma: Über die Evolution der Cloud. Zurücklehnen ist der Genickbruch!

  • Cloud Computing ist nach einem Jahrzehnt erst am Anfang der Entwicklung.
  • Das Handy-Zeitalter der Cloud nähert sich dem Ende - wir treten nun in das Smartphone-Zeitalter ein.
  • Investieren, lernen und umbauen: Ein Kreislauf für die Cloud-Technologieadaption.
  • Ruhen Sie sich nicht auf Ihren Lorbeeren aus: Jetzt geht die Reise erst los.

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re:Invent 2017 – AWS muss weiter Tempo machen – Der Kampf um die Marktanteile wird härter

  • Mit vielen neuen Diensten im Bereich der Datenverarbeitung wartet AWS auf der re:Invent 2017 auf
  • Im IoT-Umfeld versucht AWS die wichtigsten Marktsegmente zu besetzen und so Kunden zu gewinnen
  • Unternehmen sollten bei der Auswahl der Cloud-Dienste genau prüfen, welche für den gewünschten Einsatzzweck sinnvoll sind und welche nicht
  • Vom IoT-Betriebssystem über Container bis hin zur IDE im Webbrowser - AWS erweitert das Portfolio und die Komplexität für den Kunden

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Auf dem Weg zum Quantified Enterprise – Phase 1: Datenerfassung und -identifizierung

  • Data Analytics beginnt mit dem ersten Schritt: der Sammlung von Daten. Diese ist nicht immer trivial und oftmals mit diversen Hürden verbunden
  • Plattformen und APIs benötigen zum Erfolg die qualitativ hochwertige und nachhaltig überwachte Daten
  • Unternehmen sollten nicht nur bei den Daten die Hausaufgaben machen, sondern auch bei der Ausbildung der Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen, um hier die Expertise und den schnellen Erfolg bei der Suche nach Erkenntnissen zu erreichen

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Data Analytics next Generation – Kubernetes und Serverless erobern Enterprise Analytics

  • Data Analytics ist oftmals eine schwerwiegende Angelegenheit und kann in verteilten Teams zu Problemen führen
  • Der IT Betrieb hat immer mehr administrative Aufgaben zu erfüllen und steht einer zunehmenden Komplexität gegenüber. Eine Standardisierung ist hier zumindest von Seite der Data Analytics Tools mehr als wünschenswert
  • Kubernetes entwickelt sich mit Containern immer mehr zu einer Allzweckwaffe für Problemlösungen im IT Umfeld. Mit Spark und HDFS erobern nun auch andere Anwendungsszenarien die Orchestrierungs- und Management-Lösung
  • Serverless setzt seine Evolution und die Transformation des Cloud-Geschäfts fort. Mit Databricks Serverless zieht nun erstmals auch ein Dienst für Data Scientists in diese Welt ein

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OpenStack: Die Reise geht weiter – Multi- und Hybrid-Cloud werden benutzerfreundlicher

  • OpenStack besitzt strategische Relevanz: Deutsche und internationale Unternehmen setzen bei der Umstellung auf eine flexible und dynamische Infrastruktur auf OpenStack
  • Handhabung, Modularität und Skalierbarkeit stehen beim aktuellen Release 16 aka Pike im Fokus
  • Nach Angaben der OpenStack Foundation unterstützt OpenStack nun bereits 60 Public Cloud Availability Zonen und mehr als tausend Private Clouds
  • Die Integration von Projekten aus anderen Open Source Communities schreitet stetig voran

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Use Case-driven Cloud-Strategie – Wie Multi- und Hybrid-Cloud bei Google zum Business führen sollen

  • Urs Hölzle (Senior Vice President Engineering) tauscht sich auf einem Google-Event in München mit Analysten und Anwendern aus - Google macht Ernst mit dem Ausbau des Enterprise- und Cloud Business in Deutschland
  • Alte Kinderkrankheiten sind ausgeräumt und auch Google zielt auf Hybrid- und Multi-Cloud-Kunden mittels Container-Orchestrierung und Machine Learning
  • Die Wahl des Cloud-Computing-Anbieters wird heutzutage nach Anwendungsfall unterschieden
  • SAP soll Google beim Sprung in die Unternehmenswelt helfen

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Serverless-Infrastrukturen Teil 2 – Über Opa Cloud und Enkel Serverless

  • Serverless-Infrastrukturen bieten weit mehr als die reine Ausführung von Funktionen oder Microservices
  • Serverless-Infrastrukturen bieten finanzielle Vorteile und erhalten dabei die Portierbarkeit
  • Serverless-Angebote werden sich noch erheblich deutlicher in das Portfolio der Cloud-Anbieter integrieren und bilden damit die nächste Evolutionsstufe von Cloud Computing
  • Autonome und selbstheilende Infrastrukturlandschaften bilden die Basis für digitale Produkte und Dienste, die mit dem Kunden schon beinahe eine Symbiose bilden

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Hadoop oder Data Stacks? Bausteine für eine erfolgreiche Datenanalyse

  • Datenanalyse ist die wichtigste Disziplin im digitalen Zeitalter
  • Unterschiedliche Betriebs- und Deployment-Szenarien ermöglichen die Umsetzung von erfolgreichen Use Cases
  • Stackology und Hadoop sind beide für den Einsatz und die Erfüllung geeignet
  • Die Wahl der Strategie muss zur jeweiligen Unternehmenskultur und den Geschäftsmodellen entsprechend ausgewählt werden

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Mysterium Serverless – Ein Ausflug in die Welt von Serverless-Architekturen – Teil 1

  • Serverless-Architekturen drängen sich zunehmend auch in IT-Landschaft
  • Serverless ist weit mehr als reines Ausführen von Programmiercode und mittlerweile auf viele Komponenten erweitert worden
  • Alle großen Cloud-Anbieter stellen mittlerweile mindestens einen Serverless-Dienst bereit
  • Serverless Frameworks versuchen die Portabilität zwischen den Anbietern zu erhöhen

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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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