Agilität und Innovation

Digitale Infrastruktur muss nicht nur selbst agil und innovativ sein, um mit den Anforderungen des Digitalen Wandels Schritt halten zu können. Sie muss außerdem ausreichende Flexibilität in Sachen Organisation, Geschäftsmodelle und Unternehmensprozesse ermöglichen.

Anpassungsfähigkeit ist ein zentraler Erfolgsfaktor, da auch der Innovationsdruck auf die Unternehmen weiter steigt. Den IT-Plattformen und -Prozessen kommt dabei eine Schlüsselrolle zu. Dazu müssen die entsprechenden Systeme unterschiedlichste Anforderungen bewältigen und technologische Neuerungen integrieren können.

Der Großteil der Unternehmen (rund 85 Prozent) investiert deshalb laut TechData in diesem Bereich. Fast 40 Prozent der befragten Betriebe sehen sogar ein konstantes Wachstum über die nächsten Jahre vor – so die Studie von TechData. Damit schaffen sie die Grundlagen, um neue Technologien früher zu erkennen und für die eigenen Bedürfnisse adaptieren zu können.

Digital User Experience

Die Digitale Transformation hat die Schnittstellen zwischen Mensch und Maschine keineswegs obsolet gemacht, sie sind vielmehr wichtiger geworden. Vor allem in der Interaktion mit Kunden sind sie ein zentraler Aspekt. Diese Bedeutung hängt nicht zuletzt mit den vielen Kommunikationsmöglichkeiten zusammen, die zwischen Nutzern und Unternehmen bestehen.

Damit einher gehen unterschiedliche Erwartungen an die jeweiligen Kanäle, die dementsprechend unterschiedliche technische Lösungen umfassen können – und müssen. Eine solche Lösung sind beispielsweise Chatbots, die mit Künstlicher Intelligenz verschiedene Bereiche des Kundenservice übernehmen können, vom Support bis zur Kaufberatung.

Den Unternehmen scheint die Bedeutung dieser Schnittstellen für die digitalen Erfahrungen ihrer Kunden durchaus bewusst zu sein. Zumindest zeichnet sich bei den geplanten Investitionen in entsprechende Technologien ein ähnliches Bild wie im Bereich Agilität und Innovation – nur knapp über 8 Prozent gehen von geringeren Ausgaben aus. Dagegen sehen rund 41 Prozent ein konstantes Wachstum der Ressourcen für die Digital User Experience kommen.

Data Driven Business

Daten werden zunehmend wichtiger für zahlreiche Geschäftsmodelle. Die Handhabung immer größerer Datenströme und die Umwandlung in einen relevanten Nutzen sind entscheidende Werkzeuge im Wettbewerb, den die digitale Transformation nur noch mehr beschleunigt.

Dabei geht es längst nicht mehr darum, möglichst viele Daten zu sammeln. Big Data war im Grunde genommen nur der Anfang, die anfallenden Datenmengen sind nur die Grundlage für Entscheidungen und neue Entwicklungen in den Unternehmen.

Denn die Daten sind prinzipiell in jedem Konzern vorhanden: Kundendaten, Unternehmensdaten, Prozesse, Marktanalysen, Verkaufszahlen und andere. Sie alle werden ohnehin gesammelt, deswegen ist die wichtigste Frage, wie mit ihnen umzugehen ist, um daraus ein „reasonable product“ zu erschaffen.

Funktionieren kann das nur, wenn aus den Daten die richtigen Insights gefolgert und diese wiederum in konkrete Entscheidungen einfließen können. Die Daten sollen dabei helfen, interne Prozesse zu optimieren und zu automatisieren, was letztlich auch das Daten-Handling selbst betrifft. Im Idealfall besteht das Ergebnis in effizienteren Dienstleistungen und Produkten und somit in zufriedeneren Kunden.

Die Grundlagen hierfür zu schaffen, ist die eigentliche Herausforderung, welcher die Unternehmen mit mehr Investitionen begegnen wollen. Damit soll beispielsweise das Problem der Datenarchivierung und -sicherung angegangen werden. Darüber hinaus gilt es geeignete Methoden und Strategien zu finden, um Daten digital verfügbar und automatisiert analysierbar zu machen.

Im Data Driven Business laufen darum all jene Aspekte zusammen, die im Zusammenhang mit einer zukunftsfähigen IT-Struktur relevant sind: Technologische Voraussetzungen, flexible und agile Systeme, Möglichkeiten für Innovationen in allen Unternehmensbereichen, basierend auf den gewonnenen Daten.

Cognitive Company

Ein Schlüssel, um das Daten-Handling zu verbessern, ist Cognitive Computing. Dabei handelt es sich um Systeme, die Kontextelemente erkennen und verstehen können. Das ermöglicht es ihnen, strukturierte und unstrukturierte Daten zu verwenden und darin Bezüge zu finden.

Auf der Basis von Informationen und Prozessen können solche kognitiven Systeme selbständig und automatisiert an Problemlösungen arbeiten. Gleichzeitig entwickelt sich das System durch Machine Learning kontinuierlich weiter und verbessert seine eigenen Fähigkeiten. Dabei ist es deutlich breiter aufgestellt als KI-Systeme, die üblicherweise spezialisiert auf die Lösung für ein bestimmtes Problem sind.

Infrastructure-as-a-Service (IaaS) und Platform-as-a-Service (Paas)

Daneben ist es vor allem das Cloud Computing, das Unternehmen in Sachen Digitalisierung zahlreiche Möglichkeiten eröffnet. Denn es geht hier schon lange nicht mehr nur um einen praktischen Weg, Daten zu archivieren, ohne eigene Speicherkapazitäten zu belasten.

Vor allem Start-ups können über die Cloud eine Vielzahl an Diensten beziehen, für die sie dann keine eigenen IT-Ressourcen aufbringen müssen. Telefonie, Mail, Meetings und andere Aspekte des Arbeitsalltags lassen sich beispielsweise per Cloud-Service nutzen, denkbar sind aber noch viel weitreichendere Cloud-Anwendungen. Infrastructure‑as‑a‑Service (IaaS) etwa stellt Ressourcen rund um die IT‑Infrastruktur bereit. Das umfasst Rechenleistung genauso wie Netzwerkkapazitäten.

Auf diesem Wege kann das unternehmenseigene Rechenzentrum erheblich entlastet werden, da es die digitale Infrastruktur nicht mehr alleine tragen muss – selbst Infrastrukturen ohne eigenen physischen Server sind realisierbar. Damit entfallen nicht zuletzt die Kosten für Anschaffung und Wartung der ansonsten notwendigen Hardware.

Platform-as-a-service (PaaS) schafft die Arbeitsumgebung im engeren Sinne. Dazu gehören beispielsweise Betriebssysteme, Datenbanken und Anwendungen.

Der große Vorteil besteht unter anderem darin, dass die bereitgestellten Applikationen immer in der aktuellsten Version vorliegen. Die Entwicklung übernimmt dabei der Cloud-Provider, das Unternehmen selbst spart dadurch Zeit und Geld. Da sich die Anwendungen außerdem in ihrem Umfang ganz an die individuellen Bedürfnisse der Nutzer anpassen lassen, können auch damit freigewordene Ressourcen an anderer Stelle eingesetzt werden.

Beide Ansätze bedeuten in ihren jeweiligen Bereichen Einsparungspotenziale für die Unternehmen, da wichtige und arbeitsintensive Aufgabenbereiche ausgelagert werden können. Die virtuelle Infrastruktur bietet außerdem ein hohes Maß an Flexibilität für die Ausgestaltung und die Ressourceneinteilung.

Sowohl IaaS als auch PaaS können IT-Infrastrukturen in Unternehmen verschiedenste Möglichkeiten bieten, um die gewünschten Leistungsanforderungen – stabil, sicher, flexibel, agil, schnell – zu erreichen. Das gilt für unterschiedliche Anwendungsgebiete, von der Datenanalyse über E-Commerce, Digital Marketing und CRM bis hin zu IoT-Lösungen und Content Management für Online-Portale.

Eine vollständige Umstellung auf Cloud-Services ist dabei gar nicht zwingend notwendig. Stattdessen können Unternehmen sich über die für sie interessantesten Anwendungsmöglichkeiten an die Thematik herantasten.

In Zukunft wird der Umgang mit Cloud-Lösungen aber mit großer Wahrscheinlichkeit auf breiterer Ebene stattfinden. Obwohl Cloud Computing nicht ganz ohne Nachteile ist und gerade bei den Themen Datenschutz und Performanceabhängigkeit von der Internetverbindung kritisch betrachtet werden muss.

Hybrid Cloud und hyperkonvergente Infrastrukturen

Cloud-Konzepte sind zwar einer der bestimmenden Trends bei der Entwicklung moderner digitaler Infrastrukturen, aber längst nicht die einzigen. Dass verschiedene Cloud-Modelle in Hybrid Clouds aufgehen, unterstreicht aber nochmals den Stellenwert dieser Technologie.

Die Idee hinter hybriden Cloud-Lösungen besteht darin, möglichst viele Vorteile zu erhalten, ohne gleichzeitig die Nachteile in Kauf nehmen zu müssen:

• Public Clouds bieten die oben beschriebene Flexibilität, wie sie in IaaS- und PaaS-Ansätzen zum Tragen kommt.
• Private Clouds hingegen versprechen das Maß an Datensicherheit, die in einer Public Cloud nicht unbedingt gewährleistet werden können.
• Kombiniert werden beide Modelle mit traditioneller Infrastruktur. Diese bindet zwar mehr Ressourcen als eine reine Cloud-Lösung, auf der anderen Seite bleiben Unternehmen so unabhängiger von den Providern.

Insgesamt wird die Infrastruktur dadurch komplexer, vor allem beim Verwaltungsaufwand. Das wirkt sich unter Umständen auf die Effizienz der Arbeitsprozesse und Sicherheitsbelange aus, die eigentlich auf diesem Weg umgangen werden sollten.

Deshalb werden beispielsweise hyperkonvergente Infrastrukturen (Hyper Converged Infrastructures) zunehmend zu einer Alternative. Diese versprechen eine weitreichende Vereinfachung der Infrastruktur, bei der Rechenleistung, Speicher und Netzwerk als virtuelle Ressourcen bereitgestellt und von einer einzigen Management-Lösung verwaltet werden.

Die IT-Infrastruktur wird damit vollständig virtualisiert und unabhängig von der Hardware. Waren derartige Lösungen bis vor einigen Jahren noch aufwändig und teuer – eigene Server-Architekturen und weitere Elemente erforderten hohe Investitionen und den Einsatz von Spezialisten – werden HCI‑Lösungen inzwischen als Plug & Play-Modell angeboten.