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Startklar für 2020: Die sechs Top-Cloud-Anwendungstrends der kommenden Monate

Experience Economy, neue Wege der Zusammenarbeit und mehr bestimmen die Geschäftsstrategie: Diese sechs Cloud-Trends werden im kommenden Jahr kritische Erfolgsfaktoren sein:

Startklar für 2020: Die sechs Top-Cloud-Anwendungstrends der kommenden Monate

Bis 2023 werden 75 Prozent der gesamten IT-Ausgaben in Technologien der sogenannten Dritten Plattform der IT, darunter Cloud-Anwendungen, mobile Lösungen, Big Data und Analytics, Social, KI, AR/VR, IoT, Robotik, 3D-Druck und Next Gen Security fließen. Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle IDC-Prognose. Doch worauf müssen sich Unternehmen, Entscheider und Entwickler 2020 konkret einstellen? Die Experten von Oracle haben nun die wichtigsten IT-Trends für das kommende Jahr zusammengestellt und hierbei einen Fokus auf Cloud-Anwendungen und -Technologien gelegt, die es ermöglichen Effizienz und Produktivität im Business-Umfeld zu stärken. Die größte Herausforderung, vor der Unternehmen aktuell und künftig stehen, ist, dem digitalen Wandel flexibel, kundenfokussiert und strategisch zu begegnen. Damit dies gelingt, sollten sie:

1. Auf neue Geschäftsmodelle setzen

Der digitale Wandel nimmt im Moment rasant an Fahrt auf. Als Reaktion überdenken Unternehmensentscheider traditionelle Geschäftsmodelle, um wettbewerbsfähig zu bleiben und Veränderungen als Chance zu nutzen. So verwandeln sich ehemals produktzentrierte Unternehmen beispielsweise in Dienstleister mit einer Konzentration auf verschiedene Kundentypen oder Business-to-Business (B2B)- werden zu Business-to-Consumer (B2C)-Firmen. Um hierbei erfolgreich zu sein, sind leistungsstarke und flexible Plattformen vonnöten, die sich schnell und einfach anpassen lassen.

2. Auf veränderte Kunden- und Anwendererwartungen eingehen

2020 steht im Zeichen der Experience Economy: Eine noch nie dagewesene Auswahl und der Wunsch nach Bequemlichkeit verändern das Konsum- und Nutzerverhalten. Egal, ob es um Online-Bestellungen geht, die innerhalb weniger Stunden geliefert werden, oder Service-Informationen, die innerhalb weniger Sekunden bereitstehen: Anwendererfahrungen, die sogenannten User Experiences (UX), entscheiden über Umsatz und Zukunftsfähigkeit. Reibungslose Abläufe und strikte Kundenfokussierung sind diesbezüglich essentiell. Das bedeutet, dass Führungskräfte Erfahrungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette, von Kunden und Mitarbeitern über die Lieferkette bis hin zu den wichtigsten Finanzabläufen als Gesamtgefüge überdenken müssen. Agile Geschäftsanwendungen in der Cloud unterstützen dieses Vorhaben am besten und effizientesten.

3. Neue Rollen und Verantwortlichkeiten im Firmengefüge miteinbeziehen

Auch die Art und Weise wie Unternehmen geführt werden und wie sich Teams entwickeln, verändert sich aktuell rasant. Dies führt zu neuen Rollen und Verantwortlichkeiten, die Beachtung finden müssen. Beispiele sind Funktionen wie Chief Digital Officer, Chief Data Officer, Chief Growth Officer oder Chief Behavioral Officer. Darüber hinaus entstehen neue Organisationsstrukturen, die sich um Agilität und Flexibilität drehen und die Grenzen zwischen traditionellen Funktionen und Aufgaben verschwimmen lassen. Es ist manchmal schwer zu bestimmen, wann Marketing zum Vertrieb und Sales zum Service wird, oder wann das Rechnungswesen zur Finanzplanung wird. Um Mitarbeiter bei ihren Aufgaben zu unterstützen, sich weiterzuentwickeln und zu verändern, benötigen Unternehmen Technologien, die neue Arbeitsweisen ermöglichen.

4. Innovationen vorantreiben

Cloud Computing unterstützt Unternehmen, schneller als je zuvor innovative Lösungen und Neuerungen zu entwickeln und einzusetzen sowie die neuesten Fortschritte in Bereichen wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen – von UIs mit Sprachassistenz über Blockchain bis zu IoT – für ihre Belange einzusetzen. Damit dies gelingt, ist ein hohes Maß an Flexibilität und Schnelligkeit gefragt. Unternehmen müssen nicht nur in die Jahre gekommene, hochgradig angepasste IT-Systeme überdenken und modernisieren, sondern auch Change Management miteinbeziehen, um mögliche Widerstände vonseiten der Mitarbeiter und festgefahrene Abläufe zu überwinden.

5. IT-Security gesamtheitlich stärken

Sicherheit steht bei Entscheidungsträgern an erster Stelle, da Hacking- und Security-Vorfälle in ihrer Häufigkeit und Komplexität stetig zunehmen. Diese wachsende Bedrohung stellt eine große Herausforderung für IT-Abteilungen dar, die ein wachsendes Datenvolumen in ihren eigenen IT-Systemen schützen müssen. Hinzu kommen immer neue Geräte und ein immer umfangreicheres Ökosystem, das abgesichert werden muss. Gleichzeitig fehlt es vielen IT-Abteilungen an Zeit, Ressourcen oder Fachwissen, um diese Herausforderungen anzugehen. Um Lücken und neue Cyberangriffe zu vermeiden, benötigen Firmen daher erweiterte Sicherheitsfunktionen auf jeder Ebene ihrer IT-Infrastruktur – vom Anwendungszugriff über die Daten bis zur Hardware – um Datensicherheit und Compliance zu gewährleisten.

6. Data Analytics: Mehr aus Informationen herausholen

Unternehmen verfügen über mehr Daten als je zuvor, die sie für ihre Entscheidungsfindung und neue Geschäftsoptionen nutzen können. Einen realen Geschäftswert aus der Menge an Daten herauszufiltern, kann jedoch schwierig sein, da viele Informationen in Silos gefangen oder veraltet sind. Unvollständige und unzuverlässige Daten können ein großes Hindernis für datengesteuerte Innovationen wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz darstellen, da diese nur so gut sind wie die Daten, auf denen sie basieren. Um wirklich innovativ zu sein, neue Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungsprozesse zu verbessern, Produkte und Dienstleistungen zu differenzieren und wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen Anwender in allen Abteilungen mit vernetzten, dynamischen, stets aktuellen und kontextbasierten Daten versorgen.


Jürgen Kunz, Senior Vice President Technology Northern Europe und Country Leader Deutschland, Oracle, sagt:

„Für Unternehmen gilt es jetzt agil zu bleiben. Um auch in Zukunft in der Lage sein zu können, neue Geschäftsfelder auszumachen und zu erschließen, müssen sie auf moderne Technologien setzen. Dazu gehören Cloud-Applikationen, künstliche Intelligenz und Werkzeuge zur Datenanalyse.“

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So kann Sie künstliche Intelligenz erfolgreicher machen:

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

Wie kann künstliche Intelligenz ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

Automatisierung

Der Einsatz von KI, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensprozessen zu automatisieren, wodurch Effizienz gesteigert und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt werden.

Predictive Analytics

Die Verwendung von KI-Techniken, um aus Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Chatbots

KI-gesteuerte Programme, die in Unternehmenssoftware integriert sind, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, den Kundenservice zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

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DAS EAS-MAG-Glossar für den Beitrag:

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Blockchain

Blockchain ist eine dezentrale Datenbanktechnologie, die Transaktionen in chronologisch geordneten Blöcken speichert. Blockchain ermöglicht sichere, transparente und unveränderbare Transaktionen zwischen Parteien ohne zentrale Kontrolle. Dies schafft Vertrauen in Geschäftsprozesse wie Lieferkettenmanagement, Finanztransaktionen und Vertragsabwicklung. Unternehmen können so Datenintegrität gewährleisten und Prozesse automatisieren (z. B. durch Smart Contracts). Blockchain reduziert Betrugsrisiken, verbessert die Rückverfolgbarkeit und erhöht die Effizienz, insbesondere bei globalen Operationen, indem es den Bedarf an Intermediären verringert und Transaktionskosten senkt. Beispiele für Anwendungen sind in Finanzwesen, Logistik und rechtlichen Prozessen zu finden.

Datenanalyse

Datenanalyse bezieht sich auf die systematische Auswertung von Unternehmensdaten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Mithilfe spezialisierter Software werden große Datenmengen gesammelt, verarbeitet und visualisiert. Diese Analysen helfen Unternehmen, Muster zu erkennen, Geschäftsprozesse zu optimieren und künftige Trends vorherzusagen. Häufig kommen Techniken wie Data Mining, statistische Analysen und maschinelles Lernen zum Einsatz. Integriert in ERP-, CRM- oder BI-Systeme, ermöglicht die Datenanalyse eine verbesserte Effizienz, Kosteneinsparungen und Wettbewerbsvorteile, indem sie datengetriebene Einblicke liefert und die operative und strategische Entscheidungsfindung unterstützt.

Big Data

Big Data bezeichnet riesige, komplexe Datenmengen, die mit traditionellen Methoden schwer zu verarbeiten sind. Unternehmen nutzen Big Data, um Kundenverhalten zu analysieren, Geschäftsprozesse zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse und Verarbeitung solcher Daten können wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden. Typische Tools für Big Data umfassen Datenmanagement, maschinelles Lernen und Echtzeit-Analysen. Die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, verschafft Unternehmen Wettbewerbsvorteile durch personalisierte Angebote, vorausschauende Wartung und verbesserte Geschäftsstrategien.

Cloud

Cloud bezeichnet die Bereitstellung von Software, Diensten und Daten über das Internet statt lokal auf firmeneigenen Servern. Unternehmen nutzen Cloud-basierte Lösungen, um Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz zu erhöhen. Anwendungen, wie CRM, ERP oder Buchhaltung, werden über die Cloud gehostet und ermöglichen Mitarbeitern den Zugriff von überall. Die Cloud reduziert die Notwendigkeit für teure IT-Infrastruktur und Wartung, da Anbieter für Sicherheit, Updates und Verfügbarkeit sorgen. Typische Cloud-Modelle umfassen SaaS (Software as a Service), PaaS (Platform as a Service) und IaaS (Infrastructure as a Service).

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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