Standardisierung – für Datenwissenschaftler brechen gute Zeiten an

Standardisierung ist das A und O – das beste Beispiel dafür ist die Erfolgsgeschichte der Container-Schifffahrt. Was früher Tage oder sogar Wochen dauerte – das Be- und Entladen großer Schiffe durch Hafenarbeiter – ist heute eine punktgenaue und höchst effiziente Angelegenheit.

Wie bei vielen großartigen Erfindungen ist es das einfache Konzept, was die Neuerung so erfolgreich macht. Ein Prozess der früher kompliziert war, wird wesentlich einfacher. Jeder, der die Anfangszeiten des PCs mitgemacht hat und dies mit den heutigen Betriebssystemen und Desktops vergleicht, kann das nur bestätigen.

Was der Container für die Logistik ist, ist beispielsweise Kubernetes für die IT – und es hat ja sogar auch mit Containern anderer Art zu tun: Kubernetes ist eine Open-Source-System zur Automatisierung der Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von Container-Anwendungen.

Der Container ist ein wahres Zaubermittel – und zwar nicht nur in der Logistik.

Und wie in der Logistik auch, bringt auch Standardisierung in der IT- ähnliche Vorteile. Rob Thomas, General Manager IBM Analytics,  und Nadine Brehm, IBM DACH Sales Leader Watson Data Platform & Hybrid Data Management, schreiben dazu auf dem IBM THINK Blog:

„Standardisierung in diesem Bereich bringt größere Flexibilität und Portabilität: IT-Ingenieure können ihre Arbeit auf diesen Standards aufbauen; im Falle von Kubernetes können sie völlig flexibel agieren, ohne die zugrundeliegende Infrastruktur verstehen zu müssen. Die Vorteile dieser Standards sind also denen des Schiffscontainers gar nicht so unähnlich.“

Loslegen ohne lange Vorbereitung – Künstliche Intelligenz wird einfacher

Während Innovationen in der IT bis jetzt häufig auf  Anwendungsentwickler ausgerichtet waren, sehen die Autoren diese aktuelle Entwicklung als großen Milestone für Datenentwickler. Sie erläutern wie es bisher in Unternehmen aussah, die Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz implementieren wollten:

„Enterprise Intelligence steigert nicht nur die Produktivität, sondern erleichtert auch die Standardisierung. Anders als beim Schiffscontainer ist hier jedoch weiterhin eine „Montage“ nötig: Alle Systeme müssen miteinander kommunizieren können und die Datenarchitektur muss normiert werden. Wenn Unternehmen die Bausteine der KI einfach nutzen könnten, ohne sie vorher einrichten zu müssen, wäre das ein großer Vorteil.“

Diesen Vorteil bietet die neue Anwendung IBM Cloud Private for Data, für die Bereiche Datenwissenschaft, Datentechnik und Anwendungsentwicklung. Datenwissenschaftler können mit IBM Cloud Private for Data viel einfacher auf Daten zugreifen, Analysen durchführen oder Modelle erstellen.

Cloud auf der CEBIT

Wollen Sie mehr zu dem Thema erfahren? Dann bietet sich auf der CEBIT eine Gelegenheit dazu: Auf dem IBM Cloud & Data Summit am 12. Juni auf der CEBIT erfahren Sie mehr zu „Cloud, Data & AI at work“ und wie Sie mit Hilfe von aktuellen Technologien die Flexibilität und Kontrolle erhalten, die Sie für die Bereitstellung über mehrere Clouds hinweg benötigen. Anmelden können Sie sich hier.

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