Analytics, kognitive Systeme und mehr: Wie der Mittelstand von Supercomputing profitiert

Diego Wyllie

20/06/2016

In der Forschung werden Supercomputer schon lange erfolgreich eingesetzt. Nun entdeckt der deutsche Mittelstand immer mehr das Potenzial von Hochleistungsrechnern für sich. Im Rahmen der Industrie 4.0 können Big Data Analytics und kognitive Systeme die Art und Weise, wie Geschäftsentscheidungen getroffen und Unternehmen geführt werden, nachhaltig verändern.

High-Performance-Computing (HPC) war früher im Prinzip nur Großunternehmen und vor allem Forschungseinrichtungen vorbehalten. Die Gründe dafür sind einfach: Hohe Hardware-Kosten, Platzbedarf und – nicht zu unterschätzen – der enorme Energieverbrauch. So mag Supercomputing für viele noch immer nach Wissenschaft klingen. Doch inzwischen können Unternehmen jeder Größe von HPC profitieren, sei es im Eigenbetrieb oder aber in einer der zahlreichen Abstufungen der Cloud.

Neue Chipgenerationen und Hochleistungsspeicher (Flash), Grafikprozessoren und Mikrocontroller versetzen immer mehr Unternehmen in die Lage, in die Welt der Hochleistungsrechner einzusteigen. Egal, ob Ingenieurbüro, Stoffdesigner oder Industriehersteller: Die Anwendungen von Supercomputern im Rahmen von Industrie 4.0 und der rasanten Digitalisierung der Wirtschaft sind vielfältig. Von der Entwicklung beliebiger Produkte beziehungsweise Produktteile über die Optimierung von Produktionsprozessen bis zur Analyse großer Datenbestände werden Rechen- und Speicherkapazitäten zu immer bedeutenderen Produktionsfaktoren. Wie das auf HPC spezialisierte IT-Systemhaus Transtec aus Tübinger erklärt, führen sie zur besseren Produktqualität, zu geringeren Fertigungskosten und schnellerem Time-to-Market – allesamt gewichtige Wettbewerbsvorteile, die mit Supercomputing erlangt werden können.

Big Data Analytics

Vor allem durch den Einsatz innovativer Software-Technologien aus den Bereichen Big Data, Cognitive Computing und In-Memory-Datenbanken wird nun Supercomputing auch für immer mehr Mittelstandsunternehmen interessant. Unter dem Begriff Data Analytics sind in den letzten Jahren neue und verbesserte Methoden der Generierung von Daten zur Entscheidungsunterstützung in der Unternehmenspraxis implementiert worden. Laut einer umfassenden Studie von der Unternehmensberatung Deloitte berichten 87 Prozent der befragten Mittelständler von stark ansteigenden Datenmengen im Unternehmen, die es nötig machen, Entscheidungen immer schneller zu treffen. Wie die Studie zeigt, sehen die Unternehmen ihre eigene Datenlage noch nicht als prekär an – die Entscheidungsqualität wird jedoch unter anderem durch Defizite in der Datenstandardisierung und -Aggregation, sowie in der effizienten Analyse beeinträchtigt.

Kognitive Systeme leiten neue Computing-Ära ein

Genau hier kommen moderne Big-Data-Lösungen ins Spiel. Vor allem die Innovationen im Bereich Cognitive Computing verleihen dem Markt ganz neue Impulse. Der Digitalverband Bitkom prognostiziert ein rasantes Wachstum für Cognitive Computing. Demnach wurde der weltweite Umsatz mit Hardware, Software und Services rund um Cognitive Computing im Jahr 2015 auf rund 980 Millionen Euro geschätzt. Bis zum Jahr 2020 soll dieser Markt auf ein Volumen von 13 Milliarden Euro anwachsen.

Wenn es nach IBM geht, sollen kognitive Systeme in den nächsten Jahren “sämtliche Branchen und alle Geschäftsmodelle gründlich revolutionieren”. Wie das in der Praxis aussehen soll, zeigt Big Blue mit Watson, einem 2011 lancierten Supercomputer, der die menschliche Sprache (English) versteht, durch Interaktion mit den Nutzern kontinuierlich lernt, riesige Datenmengen analysiert und bessere Antworten zu jeder geschäftskritischen Frage liefern soll. Die Rechenleistungen des Supercomputers stellt IBM über unterschiedliche Services und Schnittstellen (Textverstehen, Sprachverstehen, Bild-/Videoanalyse und Maschinenlernen) in der Cloud zur Verfügung.

Datengetriebene Entscheidungsfindung

Auch nach Einschätzung von Capgemini ist Cognitive Computing “das nächste große Ding in der IT-Welt” – und zwar nicht nur im Bereich Big-Data, sondern auch darüber hinaus. Die Analysten sprechen sogar von “einer neuen Ära der Entscheidungsfindung im Unternehmen”. Nach Aussagen von John Colthart, der das Produktdesign für Watson Analytics leitet, geht es dabei in erster Linie um die End-User in den Fachabteilungen. Profis etwa aus den Marketing- und Sales-Abteilungen sollen so einfach wie möglich datenbasierte Entscheidungen fällen können, die sowohl Erfahrungswerte als auch Vorhersagen einbeziehen.

So nutzt zum Beispiel das auf digitale Präsentationen am Point-of-Sales spezialisiert Unternehmen eyeQ IBM Watson, um seine Kunden bei der Produktauswahl zu unterstützen. Die Empfehlungen basieren auf dem Alter, dem Geschlecht und der Persönlichkeit des Käufers, die anhand von Twitter-Feeds analysiert werden. Die Firma Sellpoints hat durch den Einsatz von Watson festgestellt, dass 69 Prozent der Kunden Suchmaschinen nutzen, um Kaufentscheidungen zu treffen. Aber jeder zusätzliche Klick im Einkaufsablauf erhöht die Wahrscheinlichkeit eines Abbruchs. Dadurch, dass sich das Unternehmen auf die Kaufabsichten konzentriert statt auf das einfache Matching von Schlüsselbegriffen, sinkt die Anzahl der Schritte im Einkaufsprozess und die Verkaufszahlen steigen.

Fazit

Die bekannten Beispiele rund um Supercomputing beziehen sich auf extrem komplexe Anwendungen: Wettermodelle berechnen, Ölvorräte erkunden oder das menschliche Gehirn simulieren. Doch die Zeiten als Supercomputing nur Konzernen, Forschern und Regierungen vorbehalten war sind längst vorbei. Gerade der Mittelstand kann inzwischen bei alltäglichen Aufgaben wie dem Beschleunigen der Entwicklung neuer Produkte, der Qualitätsverbesserung oder im Marketing von Hochleistungsrechnern profitieren. Insbesondere Trends wie Big Data Analytics und kognitive Systeme wie IBM Watson machen das Thema Supercomputing für immer mehr Mittelständler attraktiv, die im Rahmen der Industrie 4.0 Innovationen vorantreiben möchten.

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