{"id":8497,"date":"2017-07-04T12:43:49","date_gmt":"2017-07-04T10:43:49","guid":{"rendered":"https:\/\/fits-admng.f-i-ts.info\/blog\/?p=8497"},"modified":"2022-01-10T12:33:08","modified_gmt":"2022-01-10T11:33:08","slug":"top-technologien-und-zukunftstrends-mit-fi-ts-und-ibm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fitsde-admin-line2.f-i-ts.info\/blog\/events\/top-technologien-und-zukunftstrends-mit-fi-ts-und-ibm\/","title":{"rendered":"Top-Technologien und Zukunftstrends mit FI-TS und IBM"},"content":{"rendered":"

Am 20.06. konnte ich den zAnalytics Mainframe Workshop im IBM Client Center B\u00f6blingen<\/a> miterleben, in dem FI-TS und IBM die Top-Technologien und Zukunftstrends im Mainframe-Bereich vorstellten. Dazu wurden unsere Mainframe-Kunden eingeladen, die den Vortr\u00e4gen von IBM und FI-TS aufmerksam folgten.<\/p>\n

Nach der Er\u00f6ffnung durch meinen FI-TS Kollegen Dr. Thomas Cornelius, Abteilungsleiter Mainframe Datenbanken\/Middleware, und Christian Daser, Manager zSystems Software Sales, IBM, startete Udo Hertz,\u00a0 Director z Analytics Development, IBM, das Programm mit den \u201eEntwicklungen und Trends in \u201eEnterprise Analytics\u201c<\/a> und gab Einblicke in die \u201ez Analytics Technologien\u201c:<\/p>\n

Trend 1: Machine Learning<\/h3>\n

Wir alle erleben die rasanten Entwicklungen von IT Business mit, in der permanent neue, durch Technologie getriebene Gesch\u00e4ftsmodelle geschaffen werden. Als Beispiel erw\u00e4hnte Hertz Air BnB oder Amazon – \u00a0Portale, die mit Hilfe von Machine Learning\u201c individuell auf die einzelne Person eingehen k\u00f6nnen und somit ein sehr wichtiges Marketingtool darstellen.<\/p>\n

Machine Learning ist eine Technik, die einem System erm\u00f6glicht, Wissen aus Daten zu generieren. \"UdoDas System lernt aus Beispielen und kann diese anschlie\u00dfend verallgemeinern. Es \u201eerkennt\u201c Muster und Gesetzm\u00e4\u00dfigkeiten in den Lerndaten und kann somit auch unbekannte Daten beurteilen. Nicht nur Shopping Portale bauen auf Machine Learning. Auch im Finanz- und Versicherungsbereich interessieren sich Kunden immer mehr f\u00fcr Empfehlungen von k\u00fcnstlichen Systemen. So w\u00fcrden laut Hertz sieben von 10 Finanzkunden Empfehlungen eines Roboters annehmen.<\/p>\n

Stimmt, denke ich. Ich habe ja auch schon Produkte \u00fcber Amazon gekauft und dazu weitere f\u00fcr mich interessante Kaufempfehlungen erhalten. Diese dem IT System hinterlegte k\u00fcnstliche Intelligenz ist schon beeindruckend.<\/p>\n

Trend 2: Stark wachsende Datentransformationen und real Time Analytics<\/h3>\n

Die auf der fortlaufenden Analyse von Daten beruhenden Gesch\u00e4ftsmodelle generieren ein stark wachsendes Transaktionsvolumen. Um dieses Volumen zu managen, damit Analysen zu fahren, neue Anwendungen zu probieren und nach Bedarf wieder zu entfernen (agiler Leistungsbezug) werden laut Hertz heute\u00a0 standardm\u00e4\u00dfig \u201eHybrid Cloud Konzepte\u201c genutzt.<\/p>\n

Die Daten-Analyse erfolgt heute in \u201ereal time\u201c. Unternehmen s\u00e4mtlicher Branchen d\u00fcrfen sich keinen Zeitverzug mehr leisten, da dieser enorm hohe Kosten und Wettbewerbsnachteile verursachen kann. Um das zu realisieren ist der Mainframe\u2013Ansatz, die Daten nicht mehr zu den Analyse-Systemen zu transferieren, sondern die Analysen dort durchzuf\u00fchren, wo die Daten vorliegen. Bei vielen gesch\u00e4ftskritischen Anwendungen im Finanzbereich ist das eben der Mainframe. Mit Hilfe von HTAP Systemen<\/a> k\u00f6nnen Transaktionen und Analysen parallel laufen, nicht mehr getrennt. Die Transaktionen werden nicht mehr durch riesige Reports beeintr\u00e4chtigt und die Analysen laufen ohne Zeitverz\u00f6gerung. Wie wichtig dies ist, zeigte Udo Hertz am Beispiel zweier europ\u00e4ischen Banken.<\/p>\n

– Eine der beiden Banken erkannte durch eine Latenz von \u00fcber 30 Stunden bei ihren Analysen Finanzbetr\u00fcge zu sp\u00e4t und erlitt dadurch Millionenverluste. Jetzt entdeckt diese Bank mit Hilfe von DB2 Analytics von IBM Betrugsszenarien in weniger als 30 Minuten und spart Millionenbetr\u00e4ge ein.<\/p>\n

– Eine zweite gro\u00dfe europ\u00e4ische Bank modernisierte ihr Kernbankensystem, f\u00fchrte IDAA (IBM DB2 Analytics Accelerator) f\u00fcr die Analyse ihrer Transaktionen ein und reduzierte damit ihre Datenanalysen von 24 Stunden auf fast Echtzeit. Sie verschob den Zahlungsverkehr der letzten 18 Jahre auf eine einzige Datenbank und f\u00e4hrt jetzt mit Hilfe des Accelerators (fast) Echtzeit-Analysen und deckt damit Finanzbetr\u00fcge erheblich schneller auf.<\/p>\n

\u00a0Trend 3: Realisierung diverser Analytics durch mehrere Technologien<\/h3>\n

– Descriptive Analytics (was ist passiert)<\/p>\n

– Predictive Analytics (was wird passieren)<\/p>\n

– Prescriptive Analytics (was soll ich tun)<\/p>\n

Basierend auf Machine Learning werden heute mehrere Technologien eingesetzt. Hier ist SQL nicht mehr die beste Wahl. Heute werden Open Source Technologien wie \u00a0Apache Spark, R, MATLAB oder scikit learn zweckm\u00e4\u00dfig genutzt.<\/p>\n

Trend 4: \u201eHybrid Cloud\u201c<\/h3>\n

Unternehmen nutzen heute immer mehr die \u201eHybrid Cloud\u201c f\u00fcr die stark wachsenden Datentransaktionen und f\u00fcr ihre real Time Analysen. Die Hybrid Cloud setzt sich aus Private Clouds und Public Clouds zusammen. Sie kombiniert das traditionelle Rechenzentrum (private Cloud) mit den skalierbaren Cloud-Diensten einer Public Cloud. Somit kann der Cloud-Kunde seine eigenen Ressourcen und Applikationen nutzen und bei Bedarf Rechenleistung oder weitere Ressourcen vom Cloud-Provider abrufen, ohne in seine eigene Infrastruktur investieren zu m\u00fcssen.<\/p>\n

Hier kommen wir \u2013 FI-TS \u2013 mit unseren\u00a0Cloud L\u00f6sungen sowie den Infrastruktur- und Anwendungsservices ins Spiel.<\/p>\n

Wir bieten unseren Kunden die dynamische, sichere und compliant Finance Cloud<\/span><\/a>\u00a0an, die speziell die Bed\u00fcrfnisse der Finanz- und Versicherungswirtschaft abdeckt und die sich an den regulatorischen Vorgaben dieser Branche orientiert. Zudem verbindet unsere mandantenf\u00e4hige FI-TS Community Cloud die Vorteile der Private Cloud mit denen der Public Cloud (Hybrid Cloud).<\/p>\n

F\u00fcr unsere Kunden stellen wir unternehmensweite IT-Infrastrukturen<\/span><\/a> bereit und betreiben diese \u00fcber alle Plattformen und Architekturebenen hinweg. Ferner bieten wir ein gro\u00dfes Spektrum innovativer Kommunikations- und Netzwerkl\u00f6sungen wie auch Web- und Security Services an.<\/p>\n

Mit unseren Anwendungsservices<\/span><\/a>\u00a0 konzentrieren uns auf Standardanwendungen mit einem hohen Verbreitungsgrad, wie Kernbankensysteme oder Handelssysteme. Zudem betreuen wir kundenspezifische Anwendungsszenarien, wie die Koordination, \u00dcberwachung und Steuerung komplexer Betriebsabl\u00e4ufe.
\nGemeinsam mit IBM und weiteren starken Partnern helfen wir so unseren Kunden, den rasanten Entwicklungen in der digitalen Welt Stand zu halten und sich Marktanteile wie auch -Vorteile zu sichern.<\/p>\n

\"HierNun aber weiter zum n\u00e4chsten Vortrag von Eberhard Hechler, Executive Architect, IBM, zu den: Aktuellen Trends in Machine Learning, Spark und Data Science<\/a>. Hier erfuhren wir Neues \u00fcber den Einsatz von Predictive Analytics und Open Source-Projekten f\u00fcr eine wirkungsvolle Analyse von Unternehmensdaten.<\/p>\n

Laut Hechler lassen sich komplexe Datenanalysen auf der IBM Analytics Platform \u201ez\/OS Platform for Apache Spark (Spark on z\/OS)\u201c schnell fahren, egal ob die gro\u00dfen Datenmengen strukturiert, unstrukturiert, ruhend oder aktiv sind und lokal, in der Cloud oder in heterogenen Umgebungen liegen. Die Vorteile dieser Plattform, auf der viele \u201eWatson\u201c-Anwendungen angeboten werden, kann man seinem Vortrag <\/a>entnehmen.<\/p>\n

Ferner glaubt er, dass wir\u00a0in 3-4 Jahren vermehrt Roboter sehen, die mit uns in einen Dialog treten und f\u00fchrt als Beispiel die Mizuho Bank auf, die auf Watson-Technologien basierte Roboter in Ihren Filialen einsetzen, um Informationen aus der Mizuho-Website sowie kundenspezifische Informationen zu analysieren und den Kunden in nat\u00fcrlicher Sprache zu beraten.<\/p>\n

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