“Alle Daten-Modelle sind falsch, aber manche sind nützlich.” Auf einer Veranstaltung, die auf die Auswertung von Daten abzielt, ist das ein gewagter Einstieg in einen Vortrag. Auf der IBM-Veranstaltung “Fast Track your Data” diese Woche in München aber wurde angesichts des großen Andrangs eindrucksvoll deutlich, dass die Branche bei den Fragen Analytics, Big Data und künstliche Intelligenz nach Orientierung verlangen und genau auf der Suche nach eben diesen nützlichen Modellen und Algorithmen ist.
Nach Ansicht der AI- und Analytics-Expertin Hilary Masion, Gründerin und CEO von Fast Forward Labs, kann das Thema Datenauswertung daher auch nicht einfach damit erschlagen werden kann, dass man eine bestimmte Lösung einkauft. Vielmehr handle es sich nach wie vor um ein menschliches Problem. Die richtige Auswertung von Daten solle daher auch als “Verbesserung der menschlichen Intuition” verstanden werden. Maschinen können also bislang den Menschen noch nicht ersetzen.
Die technologische Seite der Datenauswertung aber will natürlich IBM mit entsprechenden Angeboten abdecken. Das gemeinsame Ziel der verschiedenen Initiativen des Hersteller lässt sich damit zusammenfassen, dass über diese Technologien “Data easy” gemacht werden soll – Anwender also schnell zu Ergebnissen kommen sollen. Rob Thomas, General Manager der Analytics Platform bei IBM, ist überzeugt, dass sich inzwischen jedes Unternehmen in das Zeitalter der Daten aufmachen könne, weil die entsprechenden Tools günstig genug geworden sind.
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“Noch vor wenigen Jahren hatte man etwa 90 Prozent des Budgets für eine Anwendung im Bereich künstlicher Intelligenz für die Compute-Power ausgegeben.” Heute sei der finanzielle Einsatz deutlich niedriger. Die größere Herausforderung sieht Thomas weniger im Bereich Data Science und den entsprechenden Technologien, sondern vielmehr darin, dass Unternehmen eine “Daten-Kultur” etablieren müssen.
Und dafür nennt Thomas fünf wichtige Voraussetzungen. Neben Data Science und Machine Learning, Open Source und Visualisierung stehe vor allem ein hybrides Data Management im Zentrum. Darüber sollten Unternehmen sicher stellen, dass Daten zugriffsbereit und wiedervendbar im Unternehmen vorhanden sind. Auch sollten alle Ebenen und Bereiche über einen einheitlichen Informationsstand verfügen.
Wichtigster Teil aber sei nicht zuletzt aufgrund der GDPR, der Datenschutzgrundverordnung der EU, die ab Mai 2018 in Kraft tritt, eine Unified Governance.
Im Gespräch mit silicon.de verdeutlicht Thomas, dass damit nicht nur die Einhaltung von Datenschutzgesetzen und eine saubere Datenhaltung gemeint sind. Auch für die interne Verwendung werden damit Regeln und vor allem Prozesse im Unternehmen etabliert.
“Bislang sehen viele Unternehmen beim Thema Goverance eher einen Stolperstein. Wenn man es aber holistisch angeht, dann sehen wir darin die Chance, neue Geschäftsmodelle zu beschleunigen”, ergänzt Seth Dobrin, VP und Chief Data Officer bei IBM Analytics.
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Bei der Umsetzung dieser “holistischen Governance” soll auch die neu eingeführte “IBM Unified Governance Software Platform” helfen, mit der IBM auf die länder- und branchen-spezifischen Anforderungen der DSGVO (GDPR) abzielt. Ergänzend dazu soll der “Information Governance Catalog Download & Go” den schnellen Download für spezielle Governance Tools in die Systeme der Anwender laden. Dieser Katalog soll sich “so einfach wie ein Smartphone” verwenden lassen, bekräftigt Thomas.
Mit einer Erweiterung der proprietären Software StoredIQ, der “GDPR for StoredIQ” erkennt die Lösung für das Management von unstrukturierten Daten sofort, wenn vertrauliche Personendaten verarbeitet oder gespeichert werden. Begleitend zu diesen neuen Technologien bietet IBM natürlich auch umfangreiche Beratungsdienstleistungen für die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO).
Einen besonderen Stellenwert in der IBM-Strategie nimmt auch Open Source ein. Gerade im Metadata-Management-Umfeld ist ein offener Ansatz wichtig, wie Henrik van Bruggen, Chief Architect Retail Banking Benelux, beim niederländischen Bankhaus ING betont: “Wenn man eine Lexikon oder einen Katalog für Metadaten will, kommt man um Open Source nicht herum, denn man muss die Technologien vieler verschiedener Hersteller unterstützen.”
Nicht zuletzt deshalb verstärkt IBM das Engagement im Open Data Governance Consortium for Apache Atlas. Atlas ist das von der Apache Foundation für Hadoop entwickelte Framework für Data Governance. Ziel dieses Konsortiums ist es, für Entwickler offene, datenschutzkonforme Technologien rund um Hadoop bereitzustellen.
Zusammen mit Hortonworks unterstütze IBM auch die zentrale Sicherheitslösung Apache Ranger für das Erstellen von Policies im HDFS und anderen Hadoop-Technologien.