Analytics, Cloud und der moderne CIO 

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CloudAuf Twitter bin ich auf den schönen Satz gestoßen, formuliert von Kerem Tomak von der Commerzbank: „When you talk about machine learning and AI you have to talk about the usage of cloud! It´s key enabler of Advanced Analytics and AI. It further means business agility and cost efficiency for the bank!” Ich habe leider nicht seinen ganzen Vortrag mitbekommen – aber dieser Aussage kann ich zustimmen. Es liegt in der Natur der Sache, dass Analytics-Anwendungen von der Cloud profitieren: Sie sind rechenintensiv, aber nicht immer. Sie benötigen in der Phase des Modell-Trainierens viel Rechenpower und später in der Produktion je nach Szenario auch. Aber zwischendrin können Analytics-Anwendungen am Arbeitsplatz gebaut werden.

Ein Beispiel dazu. Alle kennen wohl die beliebte Rubrik „Andere Kunden interessierten sich auch für“ auf jeder besseren Website. Diese Empfehlungen basieren auf der Analyse vorheriger Kaufentscheidungen, die in großen Datentöpfen gesammelt wurden. Eine Recommender Engine (oder ein Empfehlungssystem) prognostiziert aufgrund des bisherigen Verhaltens eines Kunden auf der Website, mit welcher Wahrscheinlichkeit er wohl eines der dort empfohlenen Produkte kaufen wird. Dieser Algorithmus wurde mit vielen, vielen Käufen der Vergangenheit „trainiert“ – die besseren Ansätze „lernen“ in Echtzeit dazu.

Nicht jeder IT-Aufwand ist gleich

Während viele andere Funktionen auf der Shopping-Plattform relativ einfach und nicht personalisiert sind (zum Beispiel die Produktbeschreibung oder der „Jetzt kaufen“-Button), braucht diese Empfehlung einen größeren IT-technischen Aufwand, schließlich soll ja jeder einzelne Website-Besucher seine individuelle Empfehlung bekommen. Stellen Sie sich nun vor, es ist kurz vor Weihnachten und Ihre Website ächzt unter Besuchern. Wie reagieren Sie auf die anfallende Arbeitslast?

Strategie 1: Mehr Hardware für alle. Sie brauchen neue Rechner und stärkere Anbindungen, damit Sie die Last bewältigen können. Der größte Onlinehändler der Welt, Amazon, hat genau das vor Jahren angefangen und Unmengen an Rechenkapazität aufgebaut, um diesen Lastspitzen Herr zu werden. Wenn diese mal nicht gebraucht werden, vermietet Amazon sie an andere Firmen – so sind die Amazon Web Services entstanden, heute einer der größten Cloud-Anbieter am Markt.

Strategie 2: Sie packen nur bestimmte Teile Ihrer Website, zum Beispiel die Recommender Engine, in einen Container, den Sie bei Bedarf hundertfach kopieren und hochfahren. Diese Container-Technologie ist mittlerweile in vielen Unternehmen verbreitet und macht das Leben insbesondere der IT leichter.

Prioritäten verlagern sich

Was bedeutet das aber nun für den Betreiber einer solchen Infrastruktur – sagen wir, den CIO eines Unternehmens? Während dieser, vereinfacht gesagt, bisher mit Server-Herstellern über Server und Rechenpower verhandelt hat, kommt es jetzt eher auf Servicequalität, Verfügbarkeit, Elastizität und geeignete Preismodelle an.

Der „moderne“ CIO (und in einer nicht repräsentativen Umfrage zählten sich zu dieser Gruppe erstaunlicherweise alle befragten CIOs) kümmert sich daher in einer Welt der digitalen Transformation mit ihren unzähligen IT-Applikationen und enormen Datenmengen vor allem um vier grundlegende Handlungsfelder:

  • Skalierbarkeit: Erkenntnisse, die sich als fruchtbar erweisen, Technologien, die einen echten Mehrwert bringen, müssen von kleinen Testinstallationen nach Bedarf schnell skaliert werden können. Was nützt es einem Handelsunternehmen, wenn eine neue Recommender Engine zwar überzeugend besser arbeitet, aber nur bei einem Bruchteil der Anfragen eingesetzt werden kann, weil die Hardware nicht mitspielt?
  • Innovationskultur: Gefragt sind viele Ideen – und deren schnelle Verprobung („fail fast“). Was montags als Gedankenblitz beginnt, sollte am Freitag getestet werden können. Unternehmen, die sich derart agil aufstellen, haben einen echten Vorteil am Markt.
  • Kontrolle und Sicherheit: Das scheint zunächst der Innovationskultur zu widersprechen, aber ein Unternehmen hat nichts gewonnen, wenn schlaue Mitarbeiter kluge Ideen mit vielen Datentöpfen umsetzen, die etwa laut Datenschutzgrundverordnung genehmigungspflichtig oder gar verboten sind. Sollte es der IT allerdings gelingen, alle heiklen Fragen vorab zu klären und einen geschützten Rahmen anzubieten, fällt die Last der Zulässigkeitsprüfung von den Business Units ab – und die IT kann sicherstellen, dass die Governance eingehalten wird. Übertragen gesagt: In der Spielkiste im Kinderzimmer sind nur weichmacherfreie, pädagogisch wertvolle Spielzeuge enthalten, mit denen nach Herzenslust experimentiert werden darf.
  • Kundenzentrierung und Co-Innovation: Ja, klar, wir alle kümmern uns um den Kunden. Wirklich? Haben Sie einmal am Beginn eines Designprozesses Ihren Kunden gefragt, wie er es haben will? Datengetriebene Produkte und Dienstleistungen sind dafür per se geeignet – wenn die Infrastruktur stimmt. Also: Schnell mal eine Applikation hochgefahren, Datentöpfe angebunden, visuell erkundet – das geht gut auch mit kundigen Fachanwendern, die näher zum Kunden stehen als die IT. Für analytische Modelle wie etwa die besagte Recommender Engine sind dann wieder Data Scientists und Programmierer gefragt, aber, wenn möglich, auf der gleichen Plattform in optimaler Zusammenarbeit.

Umschalten notwendig

Das mag sich alles selbstverständlich anhören. In der Unternehmenswirklichkeit sieht sich der CIO von heute allerdings vielfältigen „Sachzwängen“ ausgesetzt. Weniger Leute, höherer Druck, immer wieder neue Technologien – nicht einfach, hier vom Verwalten des Mangels auf ein Gestalten der Zukunft umzuschalten. Das gelingt nur, wenn die Unternehmensleitung tatsächlich „umschaltet“ – und etwa bei der Autovermietung Sixt mittlerweile mehr Entwickler als Stationsmanager beschäftigt sind.

Lust auf Austausch?

Ich würde gerne diese eher theoretischen Überlegungen validieren (Geht es wirklich um Skalierbarkeit? Welche Rolle spielen Innovation Labs? Was ist mit der Unternehmenskultur?) und bin daher auf der Suche nach Gesprächspartnern für eine weltweit angelegte Studie zum Thema „Innovation at Scale“. Können Sie sich vorstellen, hier in einem etwa einstündigen Gespräch Ihre Ansichten einzubringen? Dann nehmen Sie bitte Kontakt mit mir auf: thomas.keil@sas.com (Stichwort: Innovation at Scale). Ich hoffe, auch Herrn Tomak dafür gewinnen zu können😊!

Oder besuchen Sie unser SAS Forum 2019, eine der größten Analytics-Konferenzen in Europa, in Bonn.

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About Author

Thomas Keil

Director Marketing

Dr. Thomas Keil is a specialist for the impact of technology on business models and on society in general. He covers topics like Digital transformation, Big Data, Artificial Intelligence & Ethics. Besides his work as Regional Marketing Director at SAS in Germany, Austria and Switzerland he regularly is invited to conferences, workshops and seminars. He serves as advisor to B2B marketing magazines and in program committees of AI-related conferences. Dr. Thomas Keil 2011 came to SAS. Previously, he worked for eight years for the software vendor zetVisions, most recently as Head of Marketing and Head of Channel Sales. Dr. Thomas Keil beschäftigt sich mit den Folgen des technologischen Wandels für Geschäftsmodelle und für gesellschaftliche Veränderungen. Dabei geht es ihm um Themen wie Digitale Transformation, Big Data, Künstliche Intellligenz und ethische Fragestellungen. Neben seiner Arbeit als Regional Marketing Director für SAS in Deutschland, Österreich und der Schweiz ist er regelmäßiger Gast auf Konferenzen, Workshops und Seminaren. Er ist Gutachter im Bereich Fachpublikationen im B2B-Marketing und agiert als Programm-Beirat für Konferenzen in seinem thematischen Umfeld. Dr. Thomas Keil kam 2011 zu SAS. Davor war er acht Jahre für den Softwarehersteller zetVisions tätig, zuletzt als Head of Marketing sowie Head of Channel Sales.

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