Crisp Research Analyse

Die 10 IT-Trends für 2016

Dr. Carlo Velten schreibt als Experte zu den Themen Cloud-Platforms und -Developers, Enterprise Cloud Management und Digital Business. Dr. Carlo Velten ist CEO des IT-Research- und Beratungsunternehmens Crisp Research AG. Seit über 15 Jahren berät Carlo Velten als IT-Analyst namhafte Technologieunternehmen in Marketing- und Strategiefragen.
Auch 2016 wird für die IT-Verantwortlichen, ein spannendes Jahr. Von kleinsten Einzelteilen, die innerhalb einer Produktionskette in der Lage sind, selbstständig ihren nächsten Bestimmungsort zu finden bis hin zum Ende der Wertschöpfungskette, an der die Kunden ein professionelles Einkaufserlebnis erwarten. Jetzt geht es an die Umsetzung.

Bei den Veränderungen, die die IT im Jahr 2016 prägen werden, geht es nicht nur um technologische Neuigkeiten. In vielen Punkten heißt es auch für das Management, die Mitarbeiter rechtzeitig mit einzubeziehen und mitzunehmen. Crisp Research hat einige wichtige Trends für das kommende Jahr analysiert.

Viele IT-Trends für 2016 sind nicht neue. Sie werden aber mehr und mehr umgesetzt werden.
Viele IT-Trends für 2016 sind nicht neue. Sie werden aber mehr und mehr umgesetzt werden.
Foto: alexmillos - shutterstock.com

Software-Defined Products und IoT

Ob Zahnbürste, Kettensäge, Küchengerät oder Premium-Automobil. Die Produkte der Zukunft sind "Software-Defined", sprich ein wesentlicher Teil des Produktnutzens ergibt sich aus den software-basierten Funktionalitäten, Sensorik und der Vernetzung der Geräte zu einer ganzheitlichen IoT-Lösung.
Hardware und Materialeigenschaften treten zunehmend in den Hintergrund. Software-Entwicklung wird somit ein zentraler Aspekt der klassischen Produktentwicklung und des Produkt Lifecycle Managements. Dafür müssen Corporate IT und Product IT zusammenwachsen. In einer Welt der software-definierten und sensor-basierten Produkte werden auch die Geschäfts- und Preismodelle „programmierbar“. Diese werden zukünftig serviceorientiert, kontextbasiert und personalisiert ausgestaltet und individuelle, nutzungsabhängige Abrechnungs- und Pricing-Mechanismen in Echtzeit ermöglichen.

Universal Digital Customer Experience

Die Königsdisziplin für viele CIOs wird im kommenden Jahr die Unterstützung ihrer Marketing- und Vertriebskollegen sein. Denn die Digitalisierung der Kundenbeziehungen fordert den Einsatz und die Integration einer Vielzahl an neuen und bekannten IT-Technologien, Datenbeständen und Services. Im Kern wird es darum gehen, wie sich CRM, Kundenportale, eCommerce, Marketing Automation, Social Media und mobile Apps bestmöglich verzahnen lassen, um eine durchgängige und universelle Digital Customer Experience zu ermöglichen, die gleichzeitig den Umsatz und die Kundenbindung erhöht.

Software Defined Infrastructure in Deutschland 2016

Software Defined Infrastructure in Deutschland 2016

Software Defined Infrastructure (SDI) hilft Ihnen IT-Ressourcen kosteneffizienter und flexibler zu nutzen.
Weitere Vorteile und eine Roadmap zur SDI laut IDC erfahren Sie in dieser Studie.

Dabei wird die „Enterprise Digital Marketing Plattform“ zur Zielarchitektur – ein umfassendes Analytics- und Steuerungs-Cockpit für die unternehmensweiten Marketing- und Sales-Aktivitäten. Neben den Marketing- und Kommunikationsprozessen steht auch häufig ein Upgrade der Service-, Support- und Maintenance-Prozesse an. Nur in wenigen Anwendungsbereichen kann die Kombination aus mobilen Endgeräten und digitalem Prozess mit Backend-Zugang einen so großen Wert stiften und Grundlage einer gelebten „Service-Kultur“ sein, die als langfristiges Differenzierungsmerkmal im globalen Wettbewerb taugt.

APIs und Data Streams

In der von IoT-Lösungen und mobilen Endgeräten vernetzten Welt, steigt das Datenvolumen in den kommenden Jahren exponentiell an. Zudem lassen tausende Cloud-Dienste wie IaaS, SaaS oder PaaS über Schnittstellen den Datenstrom anwachsen und stellen Kunden und Partnern über ihre Schnittstellen Daten, Content und Funktionen bereit.

Derzeit stehen Entwicklern über 15.000 APIs über das Internet bereit. Diese reichen von der Anbindung an die großen Cloud-Plattformen Google, Facebook. Salesforce und Twitter, über Live-Verkehrsdaten bis hin zu Video-Satellitendaten aus dem Weltraum. APIs bilden einerseits die Basis für neue Geschäftsmodelle und Services, sogenannte „API-based Products“, deren Mehrwert in der intelligenten und nutzerfreundlichen Verzahnung unterschiedlicher Dienste besteht. zum Beispiel Slack. Sie können andererseits auch genutzt werden, um unternehmensintern Prozessinnovationen zu treiben, indem externe Cloud-Dienste mit den eigenen Prozessen in Form von so genannten API-based-Operatios verwoben werden.
Die Bereitstellung und das Management von APIs werden in der digitalen Wirtschaft zu einem strategischen Erfolgsfaktor, ohne den sich Ökosysteme und Plattformen rund um die eigenen Produkte nicht aufbauen und nachhaltig entwickeln lassen. Denn in der digitalisierten und auf Echtzeitdaten fokussierten Welt, müssen Daten fließen, um einen Mehrwert zu generieren und kommerzialisierbar. API-Governance und Data Asset Management werden somit zu Kerndisziplinen für das Top-Management.

Machine Intelligence

Für eine Vielzahl an Use Cases der digitalisierten Welt sind neue Processing- und Analysetechnologien gefragt. So spielt die Mustererkennung von Bildern, Personen oder Gegenständen zum Beispiel in der Gesundheitsvorsorge, der öffentlichen Sicherheit und auch dem Automobilsektor - Stichwort autonomes Fahren - eine immer größere Rolle.

Auch die maschinelle Verarbeitung von Sprache in digitalen Assistenten wird in mobilen Einsatzszenarien immer wichtiger. Machine Learning-Verfahren und selbstlernende Systeme werden somit eine unerlässliche Grundlage, um große, komplexe Datenmengen in Echtzeit verarbeiten zu können. Dies gilt auch für die Kontextualisierung von Apps sowie für die Personalisierung von Cloud-Diensten und der Online Shopping-Experience. Ebenso für die autonome Steuerung von Maschinen und die Analyse von IoT-Daten im Kontext von Predictive Maintenance.
Das Zusammentreffen von ausgereiften Machine Learning-Verfahren und nahezu unlimitierter, kostengünstiger Rechenleistung in der Cloud, ermöglicht Unternehmen einen „barrierefreien“ Einstieg in das Thema. So bieten mittlerweile fast alle globalen Cloud Provider „Machine Learning-as-a-Service“ an.

Infrastructure as Code

Der Administrator 1.0 klickt – der Administrator 2.0 programmiert- So lässt sich der fundamentale Wandel im Rechenzentrum beschreiben, der angetrieben durch Cloud Computing und die Automatisierung der Bestell-, Konfigurations-, Deployment- und Administrationsprozesse in vollem Gange ist.

„Infrastructure as Code“ ist für IT-Infrastrukturentscheider der kommende Evolutionsschritt auf dem Weg zu einer dynamischen, und autonomen Infrastrukturbasis. Er ist die logische Folge von „Infrastructure-as-a-Service“, sprich Cloud-Infrastrukturdiensten, die via API auf Cloud-Plattformen zur Verfügung gestellt und über Befehle auf der Kommandozeile konfiguriert werden. Scripten statt Schrauben heißt es für Administratoren zukünftig. Denn die IT-Infrastruktur der Zukunft, die „Digital Infrastructure Platform“, stellt nicht mehr Hardware sondern Infrastruktur als Dienstleistung zur Verfügung. Unternehmen, die sich diesem Trend nicht mit eigenen Personalressourcen stellen wollen oder können, werden in den nächsten Jahren für eine enorme Nachfrage nach sogenannten „Managed Public Cloud Services“ sorgen.

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