Senior Analyst & CEO

Carlo VeltenDr. Carlo Velten ist CEO des IT-Research- und Beratungsunternehmens Crisp Research AG. Seit über 15 Jahren berät Carlo Velten als IT-Analyst namhafte Technologieunternehmen in Marketing- und Strategiefragen. Seine Schwerpunktthemen sind Cloud Strategy & Economics, Data Center Innovation und Digital Business Transformation. Zuvor leitete er 8 Jahre lang gemeinsam mit Steve Janata bei der Experton Group die „Cloud Computing & Innovation Practice“ und war Initiator des „Cloud Vendor Benchmark“. Davor war Carlo Velten verantwortlicher Senior Analyst bei der TechConsult und dort für die Themen Open Source und Web Computing verantwortlich. Dr. Carlo Velten ist Jurymitglied bei den „Best-in-Cloud-Awards“ und engagiert sich im Branchenverband BITKOM. Als Business Angel unterstützt er junge Startups und ist politisch als Vorstand des Managerkreises der Friedrich Ebert Stiftung aktiv.

Carlo Velten's Posts


Cloudreach & Claranet gehen auf Shopping-Tour – M&A-Welle im Markt für Managed Cloud Services

  • Nach der Finanzspritze von Blackstone geht der Cloud-Native Managed Service Provider Cloudreach auf Einkaufstour
  • Der skandinavische Managed Services Provider Basefarm übernimmt Unbelievable Machine in Berlin, um in der DACH-Region zu wachsen
  • Claranet holt neue Investoren an Bord und übernimmt europaweit 3 IT-Service Provider und Cloud-Spezialisten
  • Fazit: Starke Nachfrage nach Cloud-Operations Skills und breites Angebot an Beteiligungskapital als dynamische Treiber der Marktentwicklung

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API Management – Grundpfeiler für Plattform-basierte digitale Geschäftsmodelle (Teil 1)

Rise of the APIs - Trends und Treiber der API-Economy

In einer digitalen Welt werden nicht nur IT-Infrastruktur, wie Rechenleistung oder Speicherkapazität, als Cloud-Dienste via APIs bereitgestellt. Auch Software wird zunehmend als Software-as-a-Service konsumiert und über web-basierte und standardisierte Schnittstellen weiterentwickelt und in die Unternehmensprozesse integriert. Continue reading “API Management – Grundpfeiler für Plattform-basierte digitale Geschäftsmodelle (Teil 1)” »


United Internet kauft ProfitBricks – Letzte Chance den Cloud-Zug zu erwischen

  • United Internet AG übernimmt deutschen IaaS-Pionier ProfitBricks aus Berlin
  • “echtes”-IaaS-Angebot ergänzt nun 1und1-Portfolio
  • Chancen und Herausforderungen im dynamischen Cloud-Wettbewerb gegen AWS, Telekom und andere Managed Hosting Provider
  • Do´s und Dont´s der Post Merger Integration - Markenerhalt, Investitionen und Partner-Ökosystem

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Digital Leader Summit 2017 – CIOs und CDOs im kreativen Erfahrungsaustausch

  • Top CIOs und CDOs sind sich einig: Erfolg in der digitalen Welt setzt neue Leadership Skills und neue Strategien der Zusammenarbeit voraus
  • Digitale Innovationsmethoden á la Design Thinking und Business Model Canvas auch in der Corporate IT gefordert
  • Stackology - IT-Architekturkompetenz als Grundlage für das Design und den Betrieb komplexer Cloud- und Digital Infrastructure Platforms unverzichtbar

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IoT-Plattform Auswahl – Wie CIOs die richtige Entscheidung für ihre IoT-Projekte treffen

IoT-Plattformauswahl als strategischer Erfolgsfaktor

Das „Internet der Dinge“ (IoT) hat die europäischen Unternehmen mittlerweile fest im Griff. Die Frage, wie sich Produktions-, Logistik- und Wertschöpfungsketten mittels Sensorik und intelligenter Analysemechanismen weiter optimieren oder zu neuen Business Modellen kombinieren lassen, treibt gerade die Technologie- und Industrieunternehmen um („Industrie 4.0“). Continue reading “IoT-Plattform Auswahl – Wie CIOs die richtige Entscheidung für ihre IoT-Projekte treffen” »


Machine Learning meets the Data Center – Die RZ-Strategien der Unternehmen werden verändert

Zum Processing von Machine Learning-Verfahren eignet sich Standard-X86-Hardware nur begrenzt. Viele Machine Learning-Algorithmen sind nicht nur besonders rechenintensiv, sondern laufen dann am effizientesten, wenn sie auf spezialisierter Hardware betrieben werden. Auch kann die Abstraktion von IT-Infrastruktur via Virtualisierung im Kontext von Machine Learning eher eine Barriere bzw. ein Kostentreiber sein, auf den man gerne verzichtet. Folgende Trends zeichnen sich auf der Hardware- und Infrastrukturseite ab:

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AI First – Q1-2017 Machine Learning Market Update (Teil 1)

  • AI-First – Globale IT-Konzerne machen Machine Learning und Künstliche Intelligenz zum Fixpunkt ihrer Unternehmensstrategien (Teil 1)
  • War of Talents voll entbrannt – Woher nehmen die Firmen die Machine Learning-Experten? (Teil 1)
  • Machine Learning meets the Data Center – Warum Machine Learning die RZ- und Infrastruktur-Strategien der Unternehmen verändert (Teil 2)
  • Konzerne im Kaufrausch – IT- und Industriekonzerne kaufen weiter rasant Machine Learning-Startups und Teams auf (Teil 2)

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Digital Labs Report Teil 3 – “Data is the Product”

  • Anzahl der Digital Labs steigt weiter – doch was sind die Best Practices bei der Entwicklung neuer digitaler Produkte?
  • Welchen Beitrag leisten Digital Labs bei der Transformation hin zu einer datengetriebenen Unternehmenskultur?
  • Wie entstehen neue datenbasierte Produkte und Geschäftsmodelle in der Praxis?
  • Data-Driven Design Thinking: Wie lassen sich Data Science und Produktentwicklung im Digital Lab zusammenbringen?

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Cloud Next – Metamorphose von AWS, Google & Co. zur Enterprise Cloud Platform

  • Die großen Public Cloud-Plattformen wandeln sich zunehmend zur echten Alternative für die Enterprise-IT
  • Viele Public Cloud-Anbieter passen sukzessive ihre Support- und Service-Konzepte den Bedürfnissen der Unternehmenskunden an
  • Zahlreiche Partnerschaften und Allianzen zwischen den „traditionellen“ IT-Anbietern und Public Cloud Providern befördern die Vielfalt und Offenheit im Sinne der Kunden
  • Deutschland steht als Investitionsstandort für Public Cloud-Anbieter weiterhin im Fokus und dient als Hub

Enterprise-First: Ankündigungen auf AWS Re:Invent und Google Next zielen klar auf Bedürfnisse der Enterprise-Kunden

Nachdem in der ersten Dekade des Cloud Computing vor allem Startups und Internetfirmen die Nachfrage und Innovationsstrategien von AWS, Google und Azure geprägt haben, zeigt sich nun deutlich, dass die nächste Dekade den klassischen Unternehmenskunden gehört. Der Ressourcenbedarf an IaaS-, PaaS- und Analytics-Diensten ist enorm, getrieben durch die digitale Transformation und Initiativen im Kontext von IoT und Industrie 4.0. Das gilt insbesondere für Deutschland mit seiner Stärke im Bereich der Export- und technologieorientierten Unternehmen im Maschinenbau, der Automobil- und Elektroindustrie. Continue reading “Cloud Next – Metamorphose von AWS, Google & Co. zur Enterprise Cloud Platform” »


Snap-Google-Deal über 2 Mrd. USD zeigt die Dynamik des IaaS-Marktes

  • Ausgaben für Public IaaS steigen auf rund 35 Mrd. USD in 2017
  • Snap schließt Vertrag mit Google über 2 Mrd. IaaS für 5 Jahre ab
  • Machine Learning und IoT als Wachstumstreiber
  • Neue Player im IaaS-Markt: Alibaba und Huawei; was ist mit Bosch und Facebook?

Mehr als 35 Mrd. USD für Infrastructure-as-a-Service im Jahr 2017

Die weltweite Nachfrage nach IaaS und Plattformdiensten ist ungebrochen. Angetrieben durch die Digitalisierung der Unternehmen, steigen die Ausgaben in 2017 nochmals um knapp die Hälfte von 23,5 Mrd. USD in 2016 auf 34,7 Mrd. USD in 2017 (47 Prozent Wachstum). Continue reading “Snap-Google-Deal über 2 Mrd. USD zeigt die Dynamik des IaaS-Marktes” »


Neue Studie: Machine Learning im Unternehmenseinsatz

„AI-First“ – so lautet mittlerweile das Mantra vieler Technologie-CEOs von Google bis Microsoft. Doch was ist dran am Hype rund um das Thema Künstliche Intelligenz?

Fakt ist, dass die Kombination aus günstiger Rechenleistung, großen Datenmengen und optimierten Algorithmen die Innovationsleistung von Machine Learning-Verfahren derzeit exponentiell steigen lässt. Was vor 3 Jahren noch unrealistisch erschien, ist heute Realität. Von der Spracherkennung, über die medizinische Diagnostik bis hin zum autonomen Fahren existieren schon heute vielfältige Einsatzbereiche für Verfahren der Künstlichen Intelligenz. Im Kontext der digitalen Transformation erweitert sich dieses Einsatzspektrum noch weiter und reicht vom Unternehmensrechenzentrum, über die Steuerung von Fertigungsanlagen (Industrie 4.0) bis hin zur Überwachung von vernetzten Geräten (IoT). Nach aktuellen Prognosen von Crisp Research werden im Jahr 2017 weltweit schon rund 4,3 Mrd. Euro in Machine Learning-Technologien, Services und -Projekte investiert. Continue reading “Neue Studie: Machine Learning im Unternehmenseinsatz” »


Researchphase hat begonnen: “Crisp Vendor Universe – Machine Learning”

Machine Learning zählt derzeit zu den führenden Technologietrends. Egal ob Sprach- oder Bilderkennung, autonomes Fahren oder IoT-Projekte – die neuen digitalen Lösungen und Produkte sind ohne Verfahren des Machine Learning und der künstlichen Intelligenz nicht denk- und realisierbar. Schon über zwei Drittel der deutschen Unternehmen beschäftigen sich aktiv mit dem Thema. Nach aktuellen Prognosen von Crisp Research werden im Jahr 2017 weltweit rund 4,3 Mrd. Euro in Machine Learning-Technologien, Services und -Projekte investiert.

Die große Bandbreite an Machine Learning-Funktionen und -Diensten, die unterschiedlichen Algorithmen und Lernstile-, sowie die Vielfalt von Einsatzszenarien sorgen für eine sehr hohe Komplexität. Um IT- und Digitalisierungsentscheider, Unternehmensstrategen sowie IT-Einkäufer bei der Identifikation, Evaluierung und Auswahl relevanter und geeigneter Technologie- und Dienstleistungsanbieter zu unterstützen, führt Crisp Research im Kontext von Machine Learning derzeit einen unabhängigen Anbietervergleich namens „Crisp Vendor Universe – Machine Learning“ durch.

Nach einer einheitlichen und standardisierten Bewertungsmethodik werden Stärken und Schwächen der Anbieter transparent und vergleichbar dargestellt. Weiterhin bietet die Analyse eine differenzierte Positionierung der Anbieter nach Markt- und Technologiesegmenten in Quadranten, klare Kriterien für das Erstellen von Shortlists und die Investitionsplanung sowie Anregungen für eigene Projekte und Benchmarks.

Mit dem “Crisp Vendor Universe - Machine Learning” führt Crisp Research erstmals einen unabhängigen Vergleich relevanter Technologie- und Service-Provider im Kontext von Machine Learning durch. Der gleichnamige Report wird im April 2017 erscheinen und soll IT- und Digitalisierungsentscheidern einen einheitlichen Marktüberblick liefern. Im Mittelpunkt des Anbietervergleichs stehen die folgenden Marktsegmente:

Marktsegment Beschreibung
Machine Learning
-as-a-Service		 Plattformen, die Machine Learning-Funktionen (z.B. Bilderkennung, Spracherkennung, Textanalyse etc.) via API als Service bereitstellen und abrechnen („as-a-Service“). Dabei sind Rechenleistung, Softwarekomponenten und Machine-Learning-Modelle sowie die angewandten Algorithmen integraler Service- und Preisbestandteil.
Machine Learning Platforms & Software Advanced Analytics bzw. Data Science-Software Plattformen, welche die Entwicklung, Modellbildung, Training und Verwaltung sowie das Processing von Machine Learning-Verfahren und Algorithmen ermöglichen und dabei verschiedene Deployment-Varianten (On-Prem, Hosted, Cloud) unterstützen.
Machine Learning Dienstleister IT-Dienstleister, welche Kunden im Kontext von Machine Learning und künstlicher Intelligenz durch Beratung, Training, Implementierung, Datenaufbereitung und -Analyse sowie dem Betrieb von Machine Learning-basierten Plattformen und Systemen unterstützen.

Mehr Informationen zur Methodik und den Selektionskriterien der relevanten Anbieter erhalten Sie auf unserer Website sowie von unseren Projektleitern Björn Böttcher und Anna-Lena Schwalm.

Einen Überblick zu unseren bereits durchgeführten Research-Missionen und Anbietervergleichen finden Sie unter diesem Link.


Die Top-10 Technologietrends für 2017

  • Machine Learning & die „Cognitive Company“
  • Autonomous IT & Künstliche Intelligenz im Rechenzentrum
  • Software-Defined Products & IoT
  • Industry Clouds & Data Hubs
  • Renaissance of Hardware – Von GPU bis Quantenrechnerei
  • Bots & Digitale Assistenten
  • Digitale Infrastrukturen - Von Smart Cities bis zum digitalen Gesundheitswesen
  • Mixed Reality - Virtual & Holographic Computing
  • Blockchain
  • Distributed Security

Machine Learning und die „Cognitive Company“

Für eine Vielzahl an Use Cases der digitalisierten Welt sind neue Processing- und Analysetechnologien gefragt. So spielt die Mustererkennung von Bildern, Personen oder Gegenständen z.B. in der Gesundheitsvorsorge, der öffentlichen Sicherheit und auch dem Automobilsektor, Stichwort autonomes Fahren, eine immer größere Rolle. Auch die maschinelle Verarbeitung von Sprache in digitalen Assistenten wird in mobilen Einsatzszenarien immer wichtiger. Continue reading “Die Top-10 Technologietrends für 2017” »


Das Kapital im digitalen Zeitalter – Politische Gestaltungsspielräume in der Welt Algorithmen

Verantwortung übernehmen – Soziale Marktwirtschaft gestalten

Beitrag für die Jubiläumsschrift | 25 Jahre Managerkreis der Friedrich-Ebert-Stiftung

Das Internet als Betriebssystem moderner Volkswirtschaften

Im Gegensatz zu Mitte der 90er Jahre, als das Internet an den Anfängen seiner technologischen und kommerziellen Entwicklung stand, ist das Internet heute eine global ausgebaute Infrastrukturplattform, auf der sich mehr als drei Milliarden Menschen täglich austauschen, lernen, arbeiten, Ehepartner finden, Hausgeräte steuern oder Autos und Lebensmittel kaufen.

Das Internet ist nicht nur globales Leitmedium, sondern zum Betriebssystem moderner Volkswirtschaften geworden. Nutzerfreundliche Software, günstige mobile Endgeräte, hohe Bandbreiten und unbegrenzte Rechenleistung aus weltweit vernetzten Cloud-Rechenzentren bieten für Unternehmen und Konsumenten einen schier unbegrenzten Interaktionsraum. Und dieser Interaktionsraum unterliegt bislang nur einer geringen Regelungsdichte. Im Vergleich zu ähnlichen Technologien und Industriezweigen ähnelt das Internet heute, auch aufgrund seiner heterogenen und dezentralen Struktur, aus Regulierungsperspektive immer noch dem Wilden Westen. Es gilt weitestgehend das Gesetz des Schnelleren bzw. des Stärkeren. Wer zuerst an die Daten der Anwender gelangt, kann diese langfristig kommerzialisieren, Wettbewerber ausschließen und Monopolrenditen erzielen. Continue reading “Das Kapital im digitalen Zeitalter – Politische Gestaltungsspielräume in der Welt Algorithmen” »


Strategien für das Datenmanagement im digitalen Zeitalter

Was wäre, wenn alle Unternehmen den Weg in Richtung Digitalisierung beschreiten? Was, wenn immer mehr Unternehmen Cloud Services nutzen und Staaten ihre öffentliche Infrastruktur und die Verkehrssysteme vernetzen? Was, wenn auch im Mittelstand Papier gegen digitale Prozesse ersetzt würde? Was, wenn die Mehrheit der Menschen Filme und Musik über das Internet streamed? Da all dies schon längst Realität ist, müssen die Prognosen zum jährlichen Datenwachstum und den Speicherkapazitäten ständig neu angepasst werden. Denn die Geschwindigkeit mit der die Digitalisierung von Produkten (Smart Products), Geschäftsprozessen, Endgeräten (IoT) oder Produktions- und Logistiksystemen (Industrie 4.0) voranschreitet ist enorm. Crisp Research geht aktuell von einem weltweiten jährlichen Datenwachstum von rund 30-40% und einem Gesamtspeichervolumen von >50 Zettabyte im Jahr 2020 aus.

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Industry First! – Wer dominiert den IT-Markt in 2025? Industriekonzerne gegen Internet-Giganten

Vor rund 10 Jahren gingen nur wenige Branchenbeobachter und CIOs davon aus, dass der Amazon-Ableger „Amazon Web Services“ in Kürze einmal ihre IT-Strategie maßgeblich beeinflussen würde. Und Marketingentscheider konnten noch nicht absehen, dass ein Großteil ihres Budgets an Facebook, Snapchat & Co. gehen würden. Die Internetfirmen der letzten Dekade haben der Corporate-IT ihren Stempel aufgedrückt und werden die Planungen, Entscheidungen und Investitionen auch in den kommenden Jahren noch maßgeblich beeinflussen. Denn die Umsetzung der Cloud-Strategien hat in vielen Unternehmen gerade erst richtig begonnen. Continue reading “Industry First! – Wer dominiert den IT-Markt in 2025? Industriekonzerne gegen Internet-Giganten” »


Big Data in Bio-Science – Was Crispr für die IT-Welt bedeutet

Crispr steht in diesem Fall nicht für Crisp Research, sondern für „Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats“, was wiederum der Fachbegriff für sich wiederholende DNA-Abschnitte ist. Die durch die beiden Forscherinnen Emmanuelle Charpentier und Jennifer Doudna in 2012 vorgestellte Crispr-CAS-Methode ist innerhalb kürzester Zeit eine der weltweit wichtigsten Innovationen zur Veränderung von Erbgut geworden. Das Verfahren liefert eine simple, effiziente und kostengünstige Möglichkeit zur Durchführung von gezielten Genveränderungen. Continue reading “Big Data in Bio-Science – Was Crispr für die IT-Welt bedeutet” »


Salesforce kauft Demandware – Traumhochzeit oder Zwangsehe?

Nun schlägt Salesforce endlich zu. Und kauft für 2,8 Milliarden USD den eCommerce-Plattformanbieter Demandware. Das Premium gegenüber dem aktuellen Börsenwert zeigt das strategische Interesse von Salesforce an der von Intershop-Gründer Stephan Schambach aufgebauten Firma. Dass diese derzeit „nur“ rund 240 Millionen USD Umsatz generiert und aufgrund des starken Wachstums keine Gewinne abwirft, ist den Salesforce-Strategen erst einmal egal. Denn im Portfolio der „Customer Success“-Company fehlte bislang eine Kernkomponente – der Verkauf, sprich eCommerce. Und hier hat Demandware über die Jahre eine überzeugende Plattform aufgebaut, auf der speziell markengetriebene Unternehmen mit hohen Margen ihre eCommerce-Aktivitäten abwickeln können. Auch das Geschäftsmodell ist interessant – denn Demandware lässt sich prozentual an den Umsätzen beteiligen. Ein Konzept, das in Zeiten sinkender Margen und harten Wettbewerbs allerdings mit einem Fragezeichen versehen sein wird.

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Künstliche Intelligenz und echte Profite – Machine Learning auf dem Weg in den Mainstream

Lange waren Machine Learning-Verfahren nur etwas für echte Geeks und verrückte Statistik-Wissenschaftler. Doch seit zwei Jahren hat sich das Blatt gewendet und Künstliche Intelligenz ist das Top-Thema der digitalen Elite und der Venture Capitalists im Silicon Valley. Was ist der Grund für das Comeback? Und welchen Einfluss wird das Thema Machine Learning für die IT- und Digitalisierungsstrategien der Unternehmen in den kommenden 2-5 Jahren haben?

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