Schwachstellen entdecken, Vorhersagen treffen, Muster erkennen: Wenn Unternehmen Daten effizient und automatisiert analysieren, erschließen sie neues Wissen und verbessern Prozesse. Doch dazu brauchen sie Künstliche Intelligenz (KI). Was die Algorithmen in der Cloud leisten können.
Daten sind der Motor für die digitale Transformation und für Innovationen: Werden diese intelligent ausgewertet, lassen sich verborgene Trends und Zusammenhänge erkennen. Mit diesem Wissen können Unternehmen neue Dienste und Lösungen entwickeln. Daten liefern zudem die Basis für fundierte Entscheidungen: Daraus lassen sich Prognosen für künftige Entwicklungen und damit Handlungsempfehlungen ableiten. Auf diese Weise werden beispielsweise die Customer Experience oder interne Prozesse verbessert.
Die verwendeten Daten können aus unterschiedlichen Quellen stammen – etwa von Sensoren in der Produktion, aus Transaktionen von Kunden oder aus Logistik und Vertrieb. In Zukunft greifen Betriebe auf immer mehr Informationen zu: Wurden 2019 weltweit noch 45 Zettabyte an Daten generiert, sollen es 2025 mit 175 Zettabyte viermal so viele sein, prognostizieren der Festplattenhersteller Seagate und das Marktforschungsunternehmen IDC.
Die Vorteile von KI im Unternehmen
Um diese riesigen Datenmengen zu verarbeiten und Schlüsse daraus ziehen können, brauchen Unternehmen KI – damit sind sie in der Lage, Informationen automatisiert und effizient zu durchforsten und zu vergleichen. Die Algorithmen lernen mittels Machine Learning (ML) oder Deep Learning (DL) selbstständig dazu und verbessern ihre Ergebnisse ständig.
In Unternehmen gibt es unterschiedliche Anwendungsbereiche für KI-Projekte:
- Die Algorithmen können Daten kategorisieren, zum Beispiel die, die Sensoren erfassen. Das hilft bei der Inventarisierung: Wo werden welche Waren in der Produktion eingesetzt? Teile können so leichter nachverfolgt werden.
- Mittels KI lassen sich zudem Muster zu erkennen und sichtbar zu machen. Eine intelligente Datenanalyse kann etwa Kundenreklamationen auswerten und Gemeinsamkeiten finden.
- Eine besonders effiziente KI-Methode ist Predicitive Analysis: Sie erkennt Trends und Zusammenhänge in historischen und aktuellen Daten. Daraus kann sie Wahrscheinlichkeiten für die Zukunft berechnen und Empfehlungen geben. So stellt sie beispielsweise fest, dass ein Zustand vom Normalfall abweicht. Zugleich entdeckt sie potenzielle Risiken frühzeitig und macht Prognosen. Das Unternehmen kann beispielsweise eine Maschine umgehend warten, um spätere Ausfälle zu vermeiden.
- KI kann darüber hinaus in vielen weiteren Bereichen eingesetzt werden, zum Beispiel für Chatbots sowie die Erkennung von Sprache, Gesichtern oder Betrugsversuchen.
Herausforderungen beim KI-Einsatz im Unternehmen
KI kann umso präziser arbeiten, je mehr Daten zu Verfügung stehen. Aber dazu ist eine äußerst leistungsstarke Infrastruktur mit passenden Werkzeugen erforderlich – und Know-how. Aufgrund der komplexen Anforderungen sind viele Unternehmen mit KI-Datenanalysen überfordert. Ihnen fehlen häufig die Ressourcen, mit großen Datenmengen umzugehen, sie zu speichern und anschließend auszuwerten. Dafür müssen die Algorithmen trainiert werden. Zugleich sollten Unternehmen jederzeit die Kontrolle über die eigenen Daten behalten. Datensicherheit, Privatsphäre und Compliance müssen jederzeit sichergestellt sein.
-
- Weiterführende Informationen: Public Cloud & AI:
- Lösungen: AI & Machine Learning
- Case Study: Systran perfektioniert maschinelles Online-Übersetzen mit KI
- Anwendungsbereiche: KI und Machine Learning mit dedizierten Servern
- Artikel: Hyperkonvergente Infrastrukturen (HCI): Die Vorteile für Unternehmen
- Über diesen Beitrag
Tools, die Unternehmen bei intelligenten Datenanalysen unterstützen
Die Lösung für die Herausforderung: maßgeschneiderte Werkzeuge, die Unternehmen flexibel und nach Bedarf einsetzen können. Erfolgt die Datenanalyse in der Cloud, ist eine höhere Performance möglich. Die Firma greift auf moderne IT-Ressourcen mit hoher Rechenleistung zu. Eine Public Cloud ist schnell einsatzbereit und einfach skalierbar, die Abrechnung erfolgt nur nach Verbrauch.
Ein umfassendes Baukastensystem zur Speicherung und Bereitstellung von Daten sowie den Einsatz und das Training von KI bietet OHVcloud seinen Kunden. Die verschiedenen Werkzeuge und Methoden bei Machine Learning as a Service basieren auf Open-Source-Lösungen:
- Die Speicherlösung OVHcloud Object Storage dient dazu, Daten sicher abzulegen. Anschließend können Unternehmen mit Tools wie OpenStack, Swift API oder S3 darauf zugreifen.
- OVHcloud Data Processing hilft zusammen mit Apache Spark, Daten zu bereinigen, aufzubereiten und bereitzustellen.
- Das KI-Training von OHVcloud kann Modelle für KI sowie Machine und Deep Learning konzipieren und schulen. Unternehmen können eigene Varianten erschaffen oder aus Tausenden bereits trainierter Open-Source-Modelle auswählen. Mit GPU as a service kann es anschließend feiner justiert und angepasst werden. Dabei sind mehrere gleichzeitige Tasks und eine beschleunigte Verarbeitung möglich.
- OVHcloud MLServing dient dazu, das trainierte Modell für Machine Learning in der Produktion bereitzustellen. Es lässt sich so auch verwalten – inklusive Monitoring und automatischer Skalierung.
Mit diesen Werkzeugen von OHVcloud können Unternehmen Künstliche Intelligenz einfach und unkompliziert einsetzen – von der Idee bis zu Predictive Analysis. So gelangen sie zu neuen Erkenntnissen und können fundiertere Entscheidungen treffen.
kommentar field