
Eine dynamische Multi-Cloud-Umgebung mit herkömmlichen Sicherheitslösungen und -strategien zu sichern, ist schwierig. Nur eine umfassende Security Fabric wird dieser Herausforderung gerecht.
Manuelle Arbeiten zu minimieren bedeutet höhere Produktivität und auch mehr Sicherheit. Diese Erkenntnis ist nicht neu, doch in der Praxis noch nicht vollends angekommen. Mit »haben wir schon immer so gemacht«, werden viele Unternehmen im digitalen Wandel auf der Strecke bleiben. Mut zur Veränderung, ist eine Entscheidung für die Zukunft. Dabei kann eine Umstellung auf automatisierte Prozesse so einfach sein.
Das Unternehmen Orpheus GmbH entwickelt -Spezialsoftware für den strategischen Einkauf internationaler Konzerne und gilt bei Chefeinkäufern (Chief Procurement Officer) aktuell als einer der weltweit innovativsten Anbieter. Nicht ohne Grund: Die Orpheus-Lösungen nutzen KI und Bots, um Daten zu Einkäufen, Produkten, Preisen und Anbietern aus verschiedensten Quellsystemen, Sprachen und Organisationseinheiten der Konzerne zu extrahieren, zu konsolidieren und zu analysieren. Diese neue Transparenz kann Konzernen Einsparungen in Millionenhöhe bringen. Die skalierbare Cloud-Infrastruktur für die Software und die sicheren Anbindungen an die datenführenden Quellsysteme der Konzerne stellt ein anderes Nürnberger Unternehmen: die noris network AG.
Viele Organisationen erkennen im Internet der Dinge eine Möglichkeit zur Optimierung und Vereinfachung von Geschäftsprozessen, doch gehen damit auch Sicherheitsprobleme einher, die gelöst werden müssen. Die IoT-Geräte müssen sichtbar und transparent gemacht werden, sobald sie sich mit dem Netzwerk verbinden.
Für viele CEOs ist es eine überaus faszinierende Vorstellung, das gesamte Unternehmen zentral vom Schreibtisch aus monitoren und steuern zu können. Genau dies ist seit fünf Jahrzehnten eines der Versprechen der IT und der betrieblichen Datenverarbeitung. Business Intelligence und Machine Learning sind die heutigen Metaphern, dieses Versprechen einzulösen.
Mit Self-Service-Analytics-Tools ist die Auswertung und Aufbereitung von Daten nicht länger dedizierten IT- oder BI-Spezialisten vorbehalten. Dank der ein-fachen Bedienung solcher Werkzeuge können Fachabteilungen kleinere Analysen in Eigenregie erstellen. Sie machen Daten verständlicher und zeigen Beziehungen, Entwicklungen oder Muster auf, die anhand reiner Zahlenreihen nur schwer erkennbar sind.
Data Warehouse Automation bedeutet, dass die Entwicklung und Pflege der Datenaufbereitung aus wenigen Informationen heraus generiert wird und somit radikal beschleunigt. Diese Automation ist nicht ein Tool-Thema, sondern vor allem auch ein methodisches Thema. Neue Methoden im Bereich Business Intelligence, kurz BI, erlauben neben der Beschleunigung durch die Generierung auch eine höhere Agilität in der Bereitstellung von Daten und neue Wege in der Kommunikation mit dem Kunden.
Eigentlich hat der Einsatz von Big-Data-Analysen im Produktionsumfeld nur Vorteile: der permanente Überblick über die Produktionskette, die Möglichkeit, kurzfristig auf Veränderungen zu reagieren, die Minimierung von Risikofaktoren – letztendlich die Optimierung der gesamten Fertigung. Doch bei manchen Dingen scheint der Produktionsstandort Deutschland im internationalen Vergleich ins Hintertreffen zu kommen.
Damit die digitale Vernetzung von Produkten und Maschinen tatsächlich einen Mehrwert bietet, braucht es einen zentralen Taktgeber, der sämtliche Prozesse und Anwendungen steuert und integriert. Dirk Bingler, Sprecher der Geschäftsführung bei der GUS Deutschland, erklärt, warum sich das Potenzial von Industrie 4.0 ohne ein modernes ERP-System im Hintergrund nicht ausschöpfen lässt.