Tag: Machine Learning


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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AWS Summit 2018 Berlin: Die Cloud manifestiert sich zur Normalität

  • Der AWS Summit 2018 in Berlin hat für die deutsche IT-Community einen wichtigen Einblick in die Strategie von AWS gegeben. Gemeinsam mit seinen Partnern hat AWS das derzeitige Cloud- und IT-Weltbild und einen kleinen Blick in die Zukunft zeigen können.
  • Der deutsche Markt ist eines der wichtigsten Geschäftsfelder von AWS, dennoch gibt es Zweifel daran, ob AWS mit der richtigen Strategie vor Ort unterwegs ist. Denn  auf der Summit gab es keine Neuerungen hinsichtlich Features und Services.
  • Auch AWS zeigt bei der Public Cloud ein höheres Reifestadium. Die Diskussionen waren geprägt von der Cloud-Evolution und weniger von den großen Innovationen.
  • Datenschutz und die DSGVO kamen trotz hohem Interesse eher zu kurz. Die DSGVO ist kein Hobby, sondern vielmehr Pflicht. Nur die eigenen Dienste DSGVO-konform zu gestalten und den Kunden nicht mitzunehmen, reicht auch für AWS nicht aus.

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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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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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Mobile AI läutet ein neues Device-Zeitalter ein

  • Viele Smartphone- und Prozessor-Hersteller entwickeln derzeit intensiv neue AI-Chips, um eine neue Generation intelligenter Workloads auf Edge Devices (IoT) und insbesondere auf Smartphones zu ermöglichen.
  • Neben digitalen Sprachassistenten kommt eine Reihe von Einsatzszenarien für Mobile AI in Frage, von denen viele profitieren werden: von Menschen mit Behinderungen, über den Service-Techniker vor Ort bis zur Unterstützung alltäglicher Routinen.
  • Das Zusammenspiel von Spracherkennung, Behavioral Analytics, Augmented Reality, Bilderkennung und personalisierten Empfehlungen führt uns in das “Age of Assistance” und schafft ganz neue Interaktionsmöglichkeiten zwischen Anwender und Smartphone.
  • Auch auf die Ausgestaltung des Digital Workplace und der neuen Arbeitskultur “Mobile Workstyle” haben die neuen AI-Chips in den kommenden Jahren eine große Auswirkung. Unternehmen müssen trotzdem nicht fürchten vom Technologie-Fortschritt abgehängt zu werden, sondern sollten die neuen Chancen aktiv nutzen.

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Tableau 10.5 – Wie Tableau seine Kunden in die Data Economy führt

Anfang des Jahres (Ende Januar 2018) hat die Analytics Company Tableau Software nicht nur die Finanzkennzahlen für das abgelaufene Geschäftsjahr bekannt gegeben, sondern mit Tableau 10.5 auch eine neue Version seines Flaggschiff-Produkts vorgestellt. Ein guter Anlass, um die Entwicklung von Tableau genauer unter die Lupe zu nehmen und einen Blick auf die strategische Ausrichtung zu werfen.

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Partner Business im digitalen Zeitalter – Eindrücke vom DXC Analyst Day

  • Klassisches Outsourcing hat ausgedient - im digitalen Zeitalter stehen agile, Cloud-zentrierte Managed Service Partnerships im Fokus
  • Nach dem Spin-Merger (CSC & HPE) fokussiert sich DXC auf Partnerschaften mit den Public Cloud Providern AWS, Azure, SAP und Servicenow
  • Kulturelle Transformation nicht nur für Kunden, sondern auch für DXC die wohl größte Herausforderung
  • Portfolio an Managed Public Cloud Services für AWS und Azure erscheint attraktiv – ob man die Cloud-PS in 2018 auch auf die Straße bringt, muss sich noch zeigen

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Automatisierung als digitaler Erfolgsfaktor – Anforderungen und Umsetzungsstrategien

  • Der Automatisierungsgrad in Unternehmen steigt in den nächsten Jahren rasant an – Unternehmen haben die Korrelation zwischen Automatisierungs- und Digitalisierungsgrad erkannt und sehen das Potential von Automatisierungsmaßnahmen als Enabler der digitalen Transformation.
  • Die wichtigsten Anforderungen in Bezug auf Automatisierungsvorhaben bestehen in der Senkung von IT-Administrations- und Betriebskosten, einer Produktivitätssteigerung der IT-Mitarbeiter sowie einer Reduzierung der Fehlerrate bei Entwicklungs- und Deployment-Prozessen.
  • Roboter, Machine Learning, Artifical Intelligence und Cloud-Plattformen zählen zu den wichtigsten Ansätzen bei der Umsetzung von Automatisierungsstrategien.

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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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IT-Trends 2018: Die Agenda der CIOs und CTO´s

Um die Digitalisierung ihrer Unternehmen in enger Abstimmung mit dem Chief Digital Officer und den Produktverantwortlichen Executives voranzutreiben, werden sich die CIOs in 2018 - neben dem operativen Basisbetrieb der IT und Workplaces - vornehmlich um drei strategische Schwerpunktthemen kümmern:

IoT und Machine Learning

Ob Zahnbürste, Kettensäge, Küchengerät, Lichtsteuerung oder Premium-Automobil. Die Produkte der Zukunft sind „Software-Defined“, sprich ein wesentlicher Teil des Produktnutzens ergibt sich aus den software-basierten Funktionalitäten, der Sensorik und der Vernetzung der Geräte zu einer ganzheitlichen IoT-Lösung bzw. einem „Software-Defined Product“. Hardware und Materialeigenschaften treten zunehmend in den Hintergrund. Software-Entwicklung wird somit ein zentraler Aspekt der klassischen Produktentwicklung und des Product Lifecycle Managements. Dafür müssen Corporate IT und Product IT zusammenwachsen. Continue reading “IT-Trends 2018: Die Agenda der CIOs und CTO´s” »



First Impressions: Crisp Perspective 2017

Am gestrigen Tag, dem 16. November 2017, fand die dritte Auflage unserer Technologiekonferenz Crisp Perspective in Frankfurt am Main statt. Zahlreiche Gäste und hochkarätige Keynote Speaker kamen im Festsaal des Palmengartens zusammen, um zu unter dem Motto IoT. Cloud. AI. zu diskutieren und zu referieren. Die Kernfrage dabei lautete: Wie behauptet sich die IT in Zeiten von technologischer Disruption und wie können CIOs und CTOs den digitalen Wandel beherrschen und gestalten? Auf diese und weitere Fragen konnten im Laufe des Tages Antworten gefunden und gemeinsam diskutiert werden. Continue reading “First Impressions: Crisp Perspective 2017” »



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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Crisp Vendor Universe – Machine Learning: Technologie-Anbieter und Dienstleister im Vergleich

  • Ohne künstliche Intelligenz geht nichts! Machine Learning avanciert zum elementaren Wertschöpfungs- und Erfolgsfaktor der Digitalisierung deutscher Konzerne und Mittelständler.
  • Hohes Innovationstempo - wenig Transparenz! Die rasante Marktentwicklung macht es IT- und Digitalisierungsentscheidern schwer, die richtigen Machine Learning-Technologien, Anbieter und Dienstleister auszuwählen.
  • Klasse statt Masse! - Im hochspezialisierten Markt für Machine Learning sind vor allem Kompetenz und nicht schiere Unternehmensgröße gefragt. So werden Spezialisten und Startups neben den globalen Cloud- und IT-Größen zu gefragten Beratungs- und Technologiepartnern.
  • Im Rahmen des “Crisp Vendor Universe - Machine Learning” analysierte Crisp Research über 110 Technologie- und Dienstleistungsanbieter, aus denen u.a.  BigML, Alexander Thamm und The unbelievable Machine Company als Marktführer in der DACH-Region hervorgegangen sind. Neben den globalen Schwergewichten Microsoft, AWS, Google und IBM zeichnen sich speziell diese Unternehmen als Accelerator aus, die ihre Kunden optimal bei der Beschleunigung ihrer Analyticsprozesse und der Etablierung datenbasierter Geschäftsmodelle unterstützen.

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Next Generation Workplace powered by Machine Learning

  • Der Machine Learning und AI-Hype wird langsam zur Business-Realität. Viele Ideen & Use Cases sind bereits Realität und die Unternehmen sammeln ihre Erfahrungen.
  • Ein wichtiger Kernbaustein ist der Mobile Workplace und alles, was Drumherum geschieht.
  • Im Next Gen Digital Workplace spielt AI eine wichtige Rolle. Vom Backend bis in die Applikationsschicht werden Machine Learning-basierte Services gebraucht, um die Workflows zu optimieren.
  • Der Quantensprung in Sachen User Experience für Mitarbeiter und Kunden wird bald kommen. Security, Lastverteilung und personalisierte Apps sind nur eine Auswahl vieler Einsatzszenarien.

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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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