Der verborgene Schatz der Unternehmen

Das unbekannte Wissen mit KI nutzen

"Wenn HP wüsste, was HP weiß, wären wir dreimal so produktiv." - Lew Platt

Obwohl Lew Platt, der ehemalige Präsident von Hewlett Packard, dies vor über 30 Jahren sagte, könnte es heute nicht relevanter sein. Das Zitat erfasst das ungenutzte Potenzial, das in Unternehmen auf der ganzen Welt schlummert. In den letzten zehn Jahren hat das exponentielle Wachstum der Daten zu einer Fülle von Erkenntnissen und Wissen geführt, die in den Tiefen der Unternehmensdatenbanken und Data Warehouses verborgen sind. Doch für die meisten Unternehmen bleiben diese Big Data ein ungenutztes Kapital.

Stellen Sie sich vor, wenn eine Organisation plötzlich auf das gesamte kollektive Wissen zugreifen und es operationalisieren könnte, das über ihre Mitarbeiter, Prozesse und Systeme verteilt ist. Die freigesetzte Produktivität und Innovation wäre transformativ.

Die Herausforderung besteht darin, dass die Nutzung von Big Data traditionell extrem schwierig war. Technische Hindernisse bei der Speicherung, Verarbeitung und Analyse riesiger Datenmengen, kombiniert mit Problemen der Datenqualität, Fachkräftemangel und prohibitiven Kosten, haben dazu geführt, dass die meisten Big-Data-Initiativen hinter ihrem Potenzial zurückbleiben.

Heute ermöglichen die rasanten technologischen Fortschritte der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens leistungsstarke neue Ansätze, um Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen. Die KI ist endlich so weit, dass sie die Entdeckung automatisieren, unstrukturierte Daten verarbeiten, prädiktive Analysen durchführen und Erkenntnisse für Geschäftsanwender in der gesamten Organisation zugänglich machen kann.

An der Spitze dieser Revolution stehen innovative Unternehmen wie Palantir, die Organisationen in die Lage versetzen, ihre riesigen Datenbestände in operatives Wissen umzuwandeln. Durch den effektiven Einsatz von KI und Big Data ermöglichen die Plattformen von Palantir die sprichwörtliche "dreifache Produktivität", die Lew Platt vor 30 Jahren vorausgesehen hat. Im Folgenden werden wir uns eingehender mit den Chancen von Big Data befassen und untersuchen, wie Palantir und andere Pioniere die Macht der KI nutzen, um endlich das Versprechen von Big Data einzulösen.

Die Big-Data-Chance

Die Welt erlebt eine beispiellose Explosion von Daten. In den letzten zehn Jahren ist die Menge der von Unternehmen generierten und gesammelten Daten exponentiell gewachsen. Bis 2025 wird die weltweite Datenerstellung voraussichtlich mehr als 180 Zettabyte erreichen - gegenüber nur 2 Zettabyte im Jahr 2010.

Doch für die meisten Unternehmen bleibt der Großteil dieser Daten ungenutzt und unterausgelastet. Sie liegen in Silos von Datenbanken und Data Warehouses, und wertvolle Erkenntnisse und Wissen sind in ihren Tiefen verborgen. Laut Forrester werden bis zu 73% aller Daten in einem Unternehmen nicht für Analysen genutzt.

Dies stellt eine immense verpasste Chance dar. Wenn Big Data effektiv genutzt werden, haben sie das Potenzial, fast jeden Aspekt eines Unternehmens zu transformieren. Sie können schnellere und intelligentere Entscheidungen ermöglichen, Kosteneinsparungen aufdecken, das Kundenengagement verbessern, Abläufe optimieren und vieles mehr. Studien zeigen, dass datengesteuerte Unternehmen produktiver und profitabler sind als ihre Konkurrenten.

Herausforderungen bei der Nutzung von Big Data

Die Nutzung der Macht von Big Data ist keine leichte Aufgabe. Unternehmen stehen vor einer langen Liste technischer Herausforderungen, wenn sie versuchen, die riesigen Datenmengen, die sie sammeln, zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Altsysteme ächzen unter der Last von Petabytes und Exabytes, und die Rechenleistung, die benötigt wird, um all diese Daten zu verarbeiten, kann immens sein.

Aber die Herausforderungen hören hier nicht auf. Selbst wenn man die Daten in ein nutzbares Format bringen kann, können Probleme mit der Qualität, Zugänglichkeit und Sicherheit es schwierig machen, einen echten Wert daraus zu ziehen. Inkonsistente Formate, fehlende Felder und Datensilos können zu einem Szenario führen, bei dem Müll hineinkommt und Müll herauskommt, was das Vertrauen in datengesteuerte Erkenntnisse untergräbt.

Zu diesen technischen Hürden kommt ein kritischer Mangel an Data-Science-Talenten. Die speziellen Fähigkeiten, die für die Arbeit mit Big Data erforderlich sind, sind sehr gefragt, aber nur knapp vorhanden, was zu einem intensiven Wettbewerb und horrenden Gehältern für qualifizierte Fachkräfte führt. Gleichzeitig können die Kosten und die Komplexität der Big-Data-Infrastruktur prohibitiv sein, so dass viele Initiativen ins Stocken geraten oder gar nicht erst in Gang kommen.

Es ist ein perfekter Sturm von Herausforderungen, der viele Unternehmen daran hindert, ihre Big-Data-Bestände zu nutzen. Aber die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz beginnen, das Spiel zu verändern und machen es möglich, diese Hindernisse zu überwinden und das volle Potenzial von Big Data zu entfesseln.

Die KI-Revolution in der Big-Data-Analytik

Gerade als die Unternehmen in den Herausforderungen von Big Data zu ertrinken drohten, haben Durchbrüche in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen ihnen einen Rettungsanker zugeworfen. Diese Technologien revolutionieren die Big-Data-Analytik und ermöglichen leistungsstarke neue Ansätze, die früher der Science-Fiction vorbehalten waren.

Einer der größten Durchbrüche ist die Fähigkeit der KI, die Entdeckung von Erkenntnissen zu automatisieren. Anstatt sich auf Heerscharen von Datenwissenschaftlern zu verlassen, die manuell Daten durchforsten, um Muster und Korrelationen zu finden, können KI-Algorithmen dies automatisch und mit Lichtgeschwindigkeit erledigen. Sie können verborgene Trends erkennen, Anomalien aufdecken und wertvolle Erkenntnisse ans Licht bringen, die menschlichen Analysten entgehen könnten.

KI ist auch ein Meister im Umgang mit unstrukturierten Daten - den freien Texten, Bildern, Audio- und Videodateien, die schätzungsweise 80% aller heute generierten Daten ausmachen. Herkömmliche Analysetools haben Schwierigkeiten mit dieser Art von Daten, aber KI kann sie mühelos verarbeiten und analysieren und wertvolle Erkenntnisse extrahieren, die bisher verschlossen waren.

Am spannendsten ist vielleicht das Potenzial für KI-gestützte prädiktive Analysen. Durch das Lernen aus historischen Daten können KI-Modelle unheimlich genaue Vorhersagen über zukünftige Ereignisse und Ergebnisse treffen. Dies kann Unternehmen dabei helfen, Kundenbedürfnisse zu antizipieren, die Nachfrage vorherzusagen, Preise zu optimieren und vieles mehr.

Aber die Vorteile der KI-gestützten Analytik sind nicht nur für Datenwissenschaftler und technische Experten gedacht. Die wahre Stärke liegt darin, diese Erkenntnisse für Geschäftsanwender in der gesamten Organisation zugänglich zu machen. Mit intuitiven Oberflächen und Abfragen in natürlicher Sprache können KI-Analysetools die Macht von Big Data in die Hände von Vertriebsmitarbeitern, Marketingfachleuten, Personalexperten und darüber hinaus legen.

Palantir: Big Data in operatives Wissen verwandeln

Hier kommt Palantir ins Spiel, der geheimnisvolle Tech-Gigant, der still und leise revolutioniert, wie Unternehmen ihre Daten nutzen. Palantir wurde 2003 von einer Gruppe von PayPal-Absolventen und Stanford-Computerwissenschaftlern gegründet und hat sich den Ruf erworben, die erste Anlaufstelle für die Umwandlung riesiger Datenmengen in umsetzbare Erkenntnisse zu sein.

Im Kern ist Palantir ein Kraftpaket für Datenintegration und -analyse. Seine Plattformen Gotham und Foundry ermöglichen es Unternehmen, riesige Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen in einem einzigen, einheitlichen Datenbestand zu integrieren. Aber das ist erst der Anfang.

Was Palantir auszeichnet, ist die Fähigkeit, fortschrittliche Analyse- und Betriebstools aufzusetzen, die Entscheidungen und Maßnahmen in Echtzeit ermöglichen. Gotham, das für Regierungsbehörden entwickelt wurde, ist hervorragend darin, verborgene Muster und Zusammenhänge in komplexen Daten aufzudecken. Es wurde eingesetzt, um Terroristen aufzuspüren, Insiderhandel zu bekämpfen und sogar vermisste Kinder zu finden.

Foundry hingegen bringt die Leistungsfähigkeit von Palantir in die kommerzielle Welt. Es ist eine Full-Stack-Datenplattform, die Datenintegration, Analytik und operative Anwendungen an einem Ort vereint. Mit Foundry können Unternehmen Lieferketten optimieren, Betrug aufdecken, das Kundenengagement verbessern und vieles mehr.

Die Ergebnisse sprechen für sich. Die Software von Palantir wird für alles Mögliche gelobt, von der Unterstützung des US-Militärs bei der Aufspürung von Osama bin Laden bis hin zur Einsparung von Millionen durch die Optimierung der Lieferkette bei Airbus. Merck nutzte Foundry, um die Arzneimittelforschung während der Pandemie zu beschleunigen, während einer der weltweit größten Hedgefonds damit Risiken steuerte und Handelsentscheidungen verbesserte.

Beeindruckend ist, wie Palantir die Macht von Big Data für nicht-technische Anwender zugänglich macht. Seine intuitiven Oberflächen und vorgefertigten Anwendungen ermöglichen es Geschäftsanwendern, komplexe Fragen zu stellen und in Echtzeit Antworten zu erhalten, ohne SQL oder Python beherrschen zu müssen.

Im Wesentlichen verwandelt Palantir Big Data von einer Belastung in einen Vermögenswert. Indem es die Integration, Analyse und Operationalisierung von Daten im großen Maßstab ermöglicht, hilft Palantir Unternehmen in allen Branchen, bessere Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu automatisieren und Millionen an wirtschaftlichem Wert zu schaffen. Und sie stehen erst am Anfang.

Da Palantir seine Reichweite über Regierungen hinaus auf die kommerzielle Welt ausdehnt, ist sein Potenzial, Branchen zu transformieren, immens. Aber sie sind nicht ohne Konkurrenz.

Die Wettbewerbslandschaft

Palantir mag zwar der rätselhafteste Akteur in der Big-Data-Arena sein, aber bei weitem nicht der einzige. Die Wettbewerbslandschaft ist hart umkämpft, und sowohl Tech-Giganten als auch Start-ups buhlen um ein Stück des ständig wachsenden Big-Data-Kuchens.

Einer der Hauptkonkurrenten ist Databricks, das Unternehmen hinter der beliebten Apache Spark Analytics Engine. Die Unified Data Analytics Platform von Databricks kombiniert Data Engineering, Data Science und Business Analytics und ermöglicht es Unternehmen, riesige Datenmengen zu verarbeiten und Erkenntnisse an einem Ort zu gewinnen. Ihr Fokus auf Open Source und Interoperabilität hat ihnen Fans eingebracht, und Kunden wie Shell, HSBC und 3M sind voll des Lobes.

Snowflake ist ein weiteres Unternehmen, das man im Auge behalten sollte, mit seinem Cloud-nativen Data Warehouse, das sowohl strukturierte als auch semi-strukturierte Daten verarbeiten kann. Das Geheimrezept von Snowflake ist die Fähigkeit, Speicher und Rechenleistung zu entkoppeln, was eine nahezu unendliche Skalierbarkeit und Flexibilität ermöglicht. Sie wachsen mit namhaften Kunden wie Capital One, Adobe und Sony Pictures.

Im Bereich der Self-Service-Analytik sticht Alteryx hervor. Ihre Plattform ermöglicht es Geschäftsanwendern, Daten ohne Programmierung aufzubereiten, zu mischen und zu analysieren, so dass anspruchsvolle Erkenntnisse für die breite Masse zugänglich werden. Alteryx hat eine treue Anhängerschaft unter Datenanalysten und Business-Intelligence-Profis, mit Kunden wie Audi, McDonald's und Unilever.

Aber man kann nicht über Big Data sprechen, ohne die Cloud-Computing-Giganten zu erwähnen - Amazon, Microsoft und IBM. Amazon Web Services bietet eine Fülle von Big-Data-Diensten, von der Datenspeicherung mit Redshift bis hin zu Echtzeit-Analysen mit Kinesis. Microsofts Azure Synapse Analytics kombiniert Data Warehousing und Big Data Analytics, während ihre Power BI-Plattform führend in der Datenvisualisierung ist. IBM hingegen setzt mit Watson Studio für Data Science und maschinelles Lernen voll auf KI.

Wie schneidet Palantir im Vergleich zu diesen Wettbewerbern ab? In gewisser Weise ist es ein Vergleich von Äpfeln mit Birnen. Palantirs Fokus auf komplexe, geschäftskritische Anwendungen hebt sie ab, ebenso wie ihre Erfolgsbilanz bei Regierungsbehörden. Sie bieten auch einen vertikal integrierten Stack mit Tools für Datenintegration, Analytik und Betrieb an einem Ort.

Aber auch Palantirs Wettbewerber haben ihre Vorteile. Databricks und Snowflake sind beispielsweise offener und interoperabler, so dass sie sich leichter in eine bestehende Dateninfrastruktur integrieren lassen. Und die Cloud-Giganten bieten ein Maß an Skalierbarkeit und Infrastruktur, das schwer zu erreichen ist.

Letztendlich entwickelt sich die Big-Data-Landschaft mit atemberaubender Geschwindigkeit, wobei ständig neue Akteure und Innovationen auftauchen. Databricks' Finanzierungsrunde über 1 Milliarde Dollar und Snowflakes Börsengang sind nur zwei Beispiele für die enorme Dynamik in diesem Bereich. Da Unternehmen um die Wette darum kämpfen, ihre Daten zu nutzen und Erkenntnisse zu gewinnen, wird sich der Wettbewerb zwischen diesen Akteuren nur noch verschärfen. Und das ist eine gute Nachricht für Unternehmen, die von dem unerbittlichen Innovationstempo profitieren.

Aleph Alpha: Grundlegende KI für Big Data – aus Deutschland

Inmitten der überfüllten Riege von Big-Data-Anbietern taucht ein neuer, unbekannter Herausforderer an einem unwahrscheinlichen Ort auf: Heidelberg, Deutschland. Aleph Alpha, ein aufstrebender Stern in der europäischen KI-Landschaft, sorgt mit seinem Fokus auf die Entwicklung fortschrittlicher Sprachmodelle und KI-Tools speziell für Unternehmens- und Behördenanwendungen für Furore. Aleph Alpha hat eine Investition von 500 Millionen Dollar von einem Konsortium aus Schwergewichten der Industrie erhalten, darunter Bosch, Schwarz Gruppe (Lidl, Kaufland) und SAP - Unternehmen, die dringend ihre verborgenen Daten produktiv nutzen müssen.

Was Aleph Alpha auszeichnet, ist der Anspruch, KI für reale Anwendungsfälle zugänglich und anwendbar zu machen. Anstatt dem Hype der Verbraucher hinterherzujagen und große Sprachmodelle nur um ihrer selbst willen zu entwickeln, konzentrieren sie sich darauf, Unternehmen und Organisationen des öffentlichen Sektors mit KI-Fähigkeiten auszustatten. Ihr Vorzeigeprodukt, das Sprachmodell Luminous, hat bereits beeindruckende Leistungen gezeigt, wie z.B. die Überprüfung der eigenen Ergebnisse - ein entscheidendes Merkmal für die Entscheidungsfindung in Unternehmen.

Die Investorenliste ist ein Beweis für das Potenzial von Aleph Alpha. Bosch arbeitet bereits an "BoschGPT", um die interne Datensuche zu optimieren und die Codedokumentation zu automatisieren. SAP integriert die Technologie von Aleph Alpha in seine Suite zur Optimierung von Geschäftsprozessen. Und die Schwarz Gruppe plant den Einsatz in allen Bereichen, von Produktbeschreibungen bis hin zum Kundenservice.

Aber die Ambitionen von Aleph Alpha gehen über den kommerziellen Erfolg hinaus. Sie positionieren sich als Vorreiter für europäische KI-Innovation und digitale Souveränität. Durch die Partnerschaft mit Einrichtungen wie Ipai, einem riesigen KI-Forschungszentrum, das von der Dieter Schwarz Stiftung unterstützt wird, wollen sie ein eigenständiges KI-Ökosystem aufbauen, das mit den Silicon-Valley-Giganten konkurrieren kann.

Natürlich bleiben Herausforderungen. Aleph Alphas Sprachmodell hinkt in vielen Bereichen noch hinter OpenAIs GPT zurück - ganz zu schweigen von Palantir. Und als europäischer Akteur werden sie möglicherweise Schwierigkeiten haben, mit dem Umfang und den Ressourcen ihrer amerikanischen und chinesischen Konkurrenten mitzuhalten. Aber mit einer Starbesetzung von Industriepartnern ist Aleph Alpha gut positioniert, um zumindest dabei zu helfen, das derzeit Unbekannte bekannt zu machen.

"Dreimal so produktiv" werden

Die Big-Data-Revolution hat gerade erst begonnen. Während wir auf das Jahr 2025 und darüber hinaus zusteuern, wird die schiere Menge der generierten und gesammelten Daten explodieren. Aber es geht nicht nur um die Quantität der Daten. Der wahre Wendepunkt ist, wie KI-gestützte Analysen diese digitale Datenflut in eine Goldmine von Erkenntnissen und Innovationen verwandeln werden. Gartner prognostiziert, dass bis 2025 75% der Unternehmen von der Pilotierung zur Operationalisierung von KI übergehen werden, was zu einem 5-fachen Anstieg der Streaming-Daten- und Analyseinfrastrukturen führen wird.

Echtzeit-Analysen werden zur neuen Normalität, so dass Unternehmen blitzschnelle Entscheidungen auf der Grundlage von Erkenntnissen bis in den Millisekundenbereich treffen können. Auch die KI-gesteuerte Automatisierung wird an Fahrt gewinnen, wobei intelligente Algorithmen und Machine-Learning-Modelle die Schwerarbeit bei der Datenverarbeitung und -analyse übernehmen.

Für Unternehmen, die ihre Big Data effektiv nutzen, sind die Möglichkeiten immens. Diejenigen, die ihre Daten in einen strategischen Vermögenswert verwandeln können, werden einen massiven Wettbewerbsvorsprung erlangen und ihre datenblinden Konkurrenten im Staub zurücklassen. Es ist ein Wettlauf darum, wer zu einem wirklich datengesteuerten Unternehmen werden kann. Und in diesem Wettbewerb mit hohem Einsatz werden die Früchte den Schnellen, den Klugen und den KI-Kundigen zufallen.

Am Ende kommt alles auf Lew Platts prophetische Worte zurück: "Wenn HP nur wüsste, was HP weiß, wären wir dreimal so produktiv." KI ist der Schlüssel, der endlich die volle Kraft und das Potenzial von Big Data freisetzen wird. Indem sie die riesigen Datenmengen, die über ihre Organisationen verstreut sind, nutzen, können Unternehmen aus einer Quelle verborgenen Wissens und verborgener Erkenntnisse schöpfen.

Für Investoren ist das kluge Geld bei Unternehmen angelegt, die die Spitzhacken und Schaufeln dieses neuen Goldrausches liefern - die Big-Data-Analysetools und KI-Plattformen, die Unternehmen dabei helfen, reich zu werden. Von Palantir über Databricks bis hin zu Snowflake werden die Unternehmen, die dabei helfen können, Rohdaten in raffinierte Erkenntnisse zu verwandeln, diejenigen sein, die es zu beobachten gilt.

Für Führungskräfte ist die Botschaft klar: Priorisieren Sie datengesteuerte Innovation oder riskieren Sie, den Anschluss zu verlieren. Statten Sie Ihr Unternehmen mit KI aus, brechen Sie Datensilos auf und fördern Sie eine Kultur des Experimentierens und des kontinuierlichen Lernens. Die Zukunft gehört den Unternehmen, die die Kraft der Daten nutzen können, um intelligente Automatisierung voranzutreiben, neue Möglichkeiten zu entdecken und auf Schritt und Tritt klügere Entscheidungen zu treffen.

Wir stehen an der Schwelle zu einer neuen Ära der Produktivität und Innovation, angetrieben von den Zwillingsmotoren Big Data und künstliche Intelligenz. Die Unternehmen, die dieses dynamische Duo meistern können, werden diejenigen sein, die in den kommenden Jahren erfolgreich sein werden. Sie werden diejenigen sein, die wirklich wissen, was sie wissen - und dieses Wissen nutzen, um die Welt zu verändern.