Ausgabe 115 - Juni 2015

 

 

 

 

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Ausgabe 115
Juni 2015

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Themenübersicht

Gast-Editorial 

Schatten BI – ein kurzer Überblick - mehr »

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Data Mining Experte/in gesucht! - mehr »

Merger & Acquisitions

Apple bedient sich in München und Microsoft in Berlin - mehr »

Zahlen

HP wieder mit schlechten Zahlen, aber nicht so schlechten wie erwartet - mehr »

Trends

Big Data und Competitive Intelligence - mehr »

Kurzmeldungen

Neues zu Big Data, Analytik, Social Business, CRM, CEM, der Digitalisierung und der IT - mehr »

Und zum Schluss

Big Data angewendet auf Ihr Selfie - mehr » 

 

Gast-Editorial

Schatten BI - ein kurzer Überblick

 

Christopher Rentrop, Direktor des Konstanzer Institut für Prozesssteuerung (kips), HTWG Konstanz


Viele Fachbereiche und Endanwender implementieren neben der offiziell bereitgestellten Informationstechnologie eigene Systeme für ihre Arbeitsprozesse und Reportingaufgaben. Diese als Schatten-IT bzw. im Reportingumfeld als Schatten-BI bezeichneten Lösungen sind weit verbreitet. Da insbesondere Schatten-BI mit Risiken verbunden ist, sollten Unternehmen darauf abzielen diese Lösungen zu steuern. Neben der kurzfristigen Erhebung, Bewertung und Steuerung der vorhandenen Systeme benötigen Unternehmen eine Strategie für die fachbereichsgetriebene IT.


Schatten-IT. Der Begriff Schatten-IT bezeichnet allgemein Systeme zur Unterstützung der Geschäftsprozesse, ohne Einbettung in das formelle IT-Service Management. Diese Systeme werden von den Fachbereichen autonom beschafft, erstellt und betrieben. Die Schatten-IT füllt in der Regel die funktionalen Lücken der offiziellen IT-Systeme. Sie entsteht dabei in der Regel ungeplant und hat oftmals einen improvisierenden Charakter. Abbildung 1 zeigt typische Ausprägungen der Schatten-IT.

 

 

Abbildung 1: Schatten IT

 

Beispiel zu Schatten-BI: In einem Industrieunternehmen entwickelte die Controlling-Abteilung mit einem Open Source OLAP Werkzeug ein Planungs- und Reportingsystem. Betrieben wurde das System auf einem Server unter einem Schreibtisch der Abteilung. Nach Einführung wurde das System aufgrund von Geschwindigkeitsproblemen an die IT übergeben.


Ausprägungen der Schatten BI. In den Unternehmen lassen sich in der Verwendung von Schatten-BI vier häufig vorkommende Typen identifizieren, dabei nimmt die Kritikalität der entsprechenden Systeme von oben nach unten zu.

 

·         Berichte. Die Fachbereiche erstellen Berichte zur allgemeinen informellen Verwendung. Ein Beispiel hierfür sind Vertriebsstatistiken. Hauptmotiv ist hier oftmals die bessere optische Datenaufbereitung. Daneben werden Auswertungen für Datenvalidierungen der Kernsysteme erstellt, wenn den Daten in diesen Systemen selbst nicht vertraut wird.

·         Dokumentationen. Mit Hilfe von Schatten-BI Systemen erfüllen die Fachabteilungen ihre Berichtspflichten gegenüber Verbänden und öffentlichen Institutionen. Aufgrund der Heterogenität der abzuliefernden Berichte wird die hohe Flexibilität der Schatten-IT hier geschätzt.

·         Planung und Jahresabschluss. Im Rahmen der Aufgaben des externen Rechnungswesens werden häufig Reports und Berechnungen erstellt, welche die Grundlage für die Ermittlung von Finanzdaten in Planung und Jahresabschluss bilden.

·         Entscheidungsunterstützung. Auf Basis von Reporting- bzw. BI-Systemen werden in Unternehmen zahlreiche Entscheidungen getroffen. Dies betrifft sowohl operative Entscheidungen wie etwa die Vergabe von Krediten als auch strategische Entscheidungen wie beispielsweise größere Investitionen.

 

Ursachen. Zentraler Auslöser für die Entstehung von Schatten-IT ist die Wahrnehmung des Fachbereiches über den Aufwand eine offizielle Lösung einzuführen. Wird die Zusammenarbeit mit der IT als hinderlich oder zu umständlich wahrgenommen, bevorzugen die Anwender die Eigenerstellung der Systeme. Hier stellt die hohe Flexibilität der Tabellenkalkulationen gepaart mit den immer besser werdenden Analysefunktionen einen wesentlichen Treiber für neue Schatten-BI dar. Darüber hinaus können aber auch der Wunsch nach Autonomie im Fachbereich oder fehlende finanzielle oder personelle Ressourcen in der IT Auslöser der Entwicklung sein. Bestehen schon BI Systeme im Unternehmen spielt außerdem die Bedienerfreundlichkeit dieser Anwendungen eine große Rolle.


Chancen und Risiken. Mit der Schatten-BI sind zahlreiche Chancen und Risiken verbunden. Die Vorteile der Schatten-BI liegen in der starken Lösungsorientierung. Die Anwender denken über ihre Prozesse nach und tragen so zu einer besseren Prozessperfomance bei. Beispielsweise haben in einigen Unternehmen ursprünglich die Fachbereiche die Einführung von BI-Werkzeugen vollzogen, da in der IT teilweise noch entsprechende Kompetenzen fehlten. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass die Schatten-Lösungen auf die Problemstellung fokussiert sind. Überflüssige Funktionalitäten werden seltener mitentwickelt und damit können die Lösungen teilweise kostengünstiger implementiert werden.


Die Risiken der Schatten-IT resultieren grundsätzlich aus der geringeren Professionalität bei der Erstellung und dem Betrieb der Systeme. Den Fachbereichen fehlt überwiegend die Expertise bei der Auswahl der Technologien und der Implementierung. Aufgrund des improvisierenden Charakters wird beispielsweise selten zu Beginn die Frage gestellt, ob eine Tabellenkalkulation das richtige Werkzeug darstellt. Ist die Lösung erst implementiert weisen die Fachbereiche zudem eine hohe Leidensfähigkeit hinsichtlich Unzulänglichkeiten auf. Des Weiteren erhalten Themen, die nicht unmittelbar mit der Funktionalität zusammenhängen, selten die notwendige Aufmerksamkeit; wesentliche Beispiele hierfür sind die Datensicherheit, das Testen und die Dokumentation. Dies stellt die Kehrseite der hohen Fokussierung auf die Problemstellung dar.


Beispiel: In einer Versicherung wurde ein System zur Berichterstattung von Altfällen in MS Access erstellt. Nach dem Wegfall der Lizenzen wurde dasselbe System ohne einen Versuch der Datenrettung in MS Excel neu nachgebaut.


Management. Ausgehend von den Chancen und Risiken ergibt sich ein Bedarf für ein zielgerichtetes Management der Schatten-BI. Ein grundsätzliches Verbot der Schatten-BI ist nicht durchsetzbar, aber auch nicht sinnvoll. Der erste Schritt dafür ist die Erhebung bestehender Lösungen. Durch das Aufdecken der eingesetzten Systeme wird Transparenz geschaffen. Die Erhebung sollte dabei vorzugsweise mit Hilfe von Interviews erfolgen. Eine technische Erfassung der Lösungen durch Scans bringt nicht genügend Informationen, da es kaum Hinweise über die Motivation der Fachbereiche und den genauen Verwendungszeck gibt.


Darauf aufbauend, lassen sich die aufgedeckten Lösungen anhand ihrer Qualität und Relevanz bewerten und so riskante Systeme identifizieren. Zudem ist das Clustern von Berichten und Lösungen mit ähnlichen Funktionalitäten möglich. Die Einordnung erlaubt die Priorisierung von Folgemaßnahmen. Für kritische Lösungen sollte ein Reengineering im Sinne einer formellen Ablösung erfolgen; die Integration von Lösungsclustern verringert Redundanzen. Generell ist es dabei sinnvoll die Verantwortung für bestimmte Teilaufgaben, beispielweise die Reporterstellung, im Fachbereich zu belassen, um die Flexibilität aufrechtzuerhalten. Nicht alle Aufgaben und IT-Lösungen müssen von der IT-Abteilung verantwortet werden. Richtlinien und eine Verbesserung der Kommunikation ermöglichen eine Verstetigung des Umgangs mit Schatten-Lösungen.

 

Mit den besten Grüßen aus Konstanz


Prof. Dr. Christopher Rentrop

 

Das kips
Das Konstanzer Institut für Prozessteuerung (kips) ist ein Institut für angewandte Forschung der HTWG Konstanz. Kernthema des kips ist die integrierte Steuerung von Geschäftsprozessen. Damit werden Themen wie Prozess-Governance, Business Process Management sowie die Steuerung mit Kennzahlensystemen abgedeckt. Im Bereich Schatten-IT gehört das kips zu den Pionieren dieses jungen Forschungsgebiets.


Das Leistungsangebot des kips umfasst neben Schulungen auch die Begleitung von Projekten als Sparringspartner oder die Übernahme von Proof-of-concepts sowie die Auftragsforschung. In Beratungsprojekten setzen wir aktuelle Erkenntnisse der Wissenschaft wertsteigernd für unsere Industriepartner um.


Gerne stehen wir Ihnen als Ansprechpartner für Ihre Fragen zur Prozesssteuerung zur Verfügung.


Kontaktdaten: 

http://kips.htwg-konstanz.de

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Data Mining Experte/in gesucht!

 

 

 

Die in Wien ansässige global agierende Viscovery sucht für das Kernteam in Wien eine(n) Data Mining Experten/in Der/die Kandidat/in sollte außer einem akademischem Abschluss in Statistik oder Mathematik/Naturwissenschaften Deutsch und Englisch fließend in Schrift und Sprache beherrschen. Mehr dazu in der Viscovery-Stellenausschreibung.


Besuchen Sie Viscovery auch auf dem Stand bei der TDWI 2015 in München am 22./24. Juni.

 

 

Merger & Acquisitions

Apple bedient sich in München und Microsoft in Berlin

 

Cegid übernimmt JDS Solutions Corporation. Die in San Diego (CA) ansässige JDS Solutions ist ein Spezialist von Standardsoftware für den Spezialhandel. Sie hat rund 30 Mitarbeiter und macht einen Umsatz von rund $5,5m. Sie bringt ein gutes Hundert von US-amerikanischen und kanadischen Kunden mit. Darunter befinden sich Unternehmen wie A'Gaci, Buffalo Bills, Cincinnati Reds, Sporting KC, Mammoth Ski Resort, Snowbird Ski Resort, National Gallery of Art, Rag & Bone, Red Bull Arena, San Francisco 49ers, Shoe Palace, Omni Hotels & Resorts, Akira et Pendleton Woolen Mills. (29. April) Mehr dazu (en français) bei erp-infos.

 

PTC kauft Coldlight, einen Anbieter von Big Data-, Machine Learning- und Predictive Analytics-Lösungen. Die Übernahmesumme beträgt rund $105m. Coldlights automatisierte Plattform für Predictive Analytics Neuron soll das Technologie-Portfolio von PTC erweitern. So sollen aus dem Internet der Dinge gelieferte Daten automatisch analysiert werden. Damit soll das Erkennen von Fehlermustern in den Daten, Modellierungs-Korrelationen, die Vorhersage von Fehlern, Lösungsempfehlungen und eine Priorisierung von Empfehlungen gegenüber Kostenrestriktionen unterstützt werden. Neuron nutzt künstliche Intelligenz und die Technologien für maschinelles Lernen, um automatisch Wissen aus Daten abzuleiten, Muster zu erkennen, validierte Vorhersage-Modelle zu entwickeln und Informationen zu senden. (05. Mai) Mehr dazu in der PTC-Pressemitteilung.

 

Xerox übernimmt Healthy Communities Institute (HCI), einen in Berkeley (CA) ansässigen Anbieter von cloud-basierten öffentlichen Gesundheitsdaten. Die HCI SaaS-Plattform Midas+ dient rund 2.200 Unternehmen im Gesundheitswesen als Informationsplattform. Sie ist Marktführer in Workflow-Lösungen, Management von Qualität und regulatorischen Anforderungen und bietet Wissen zur Verbesserung bei Behandlungen von Patienten. (18. Mai) Mehr dazu in der Healthy-Communities-Institute-Pressemitteilung.

 

Expert System übernimmt TEMIS. Mit der Übernahmen der französischen TEMIS wird die in Italien gegründete Expert System zu einem weltweit führenden Anbieter von semantischen Technologien für Cognitive Computing. Mit einem Umsatz von über $20m hat Expert System seine Zahlen seit dem Gang an die Börse (AIM Italia) vor gerade 15 Monaten verdoppelt. Die Verstärkung durch das TEMIS Management, der TEMIS Technologie und ihrem Kundenstamm sichere diese positive Entwicklung für die Zukunft. Die Übernahme verbreitert auch die geografische Aufstellung der Firma und verstärkt das Wachstum an den verschiedenen Niederlassungen in Italien, Frankreich, Spanien, Deutschland, Großbritannien, den USA und Kanada. (28. Mai) Mehr dazu in der Temis-Pressemitteilung.

 

Apple kauft Metaio, einen Anbieter von Lösungen für Augmented Reality. Die in München ansässige Metaio bietet eine Suite mit einem benutzerfreundlichen Augmented-Reality Entwicklungswerkzeug und einem Software Development Kit (SDK). (29. Mai) Mehr dazu bei InformationWeek.

 

Microsoft kauft Berliner Startup 6Wunderkinder. Den Kaufpreis für die Firma hinter der beliebten To-Do-App Wunderlist gibt das Wall Street Journal exklusiv mit „zwischen 100 und 200 Millionen US-Dollar“ an. Die App hatte zuletzt 13 Millionen Nutzer. (1. Juni) Mehr dazu bei t3n.

 

IBM kauft Blue Box, Anbieter einer Managed Private Cloud, die auf OpenStack basiert. Blue Box ist ein in Seattle ansässiges, in Privatbesitz befindliches Unternehmen. Finanzielle Details der Transaktion wurden nicht bekanntgegeben. (3. Juni) Mehr dazu in der IBM-Pressemitteilung.

 

 

Zahlen

HP wieder mit schlechten Zahlen, aber nicht so schlechten wie erwartet

 

Nachtrag: Qlik mit gebremstem Wachstum im Q1/2015. Fast vergessen, aber hier sind die Zahlen von Qlik: Auch wenn die aktuellen Währungskursschwankungen durchaus einen starken Einfluss auf die Qlik-Q1-Zahlen hatten, so hat das Wachstum besonders auch gegenüber dem Erzrivalen Tableau (siehe Mai-Newsletter Nr. 114) deutlich nachgelassen. Bei gleichbleibenden Währungskursen wäre es auf 23% zurückgegangen, real sogar auf nur 8% Wachstum des Gesamtumsatzes von $111,1m im Vorjahresquartal auf $120,3m. Das Lizenzumsatz-Wachstum ging sogar real auf 2% Wachstum zurück, der Lizenzumsatz stieg so von $53,9 im Vorjahresquartal auf $54,8m. Die Gewinnsituation ist dagegen gleichbleibend schlecht. Der GAAP-Verlust aus dem laufenden Geschäft betrug ($24,1)m, im Vorjahresquartal ($23,5)m. Der GAAP-Nettoverlust betrug ($30,3)m, im Vorjahresquartal „nur“ ($25,9)m. (23. April) Mehr dazu in der Qlik-Pressemitteilung.

 

Sage Gruppe steigert Umsatz und Gewinn. Die britische Sage Group PLC steigerte im H1/2014-15, das am 31. März 2015 endete, den weltweiten organischen Umsatz um 6,2% im Vergleich zum Vorjahreszeitraum auf 899m Euro. Der weltweite organische Gewinn stieg währungsbereinigt um 9,1% auf 253m Euro. Um 7,7% erhöhte sich dabei der Anteil wiederkehrender organischer Umsätze, die das Unternehmen mit Wartungsverträgen, Software-Mietangeboten (Subskription) oder Cloud-Lösungen erwirtschaftete. Diese wiederkehrenden organischen Einkünfte machen nun 73% des gesamten Gruppenumsatzes aus. Die Sage Software GmbH, eine hundertprozentige Tochter der Sage Gruppe, ist in Deutschland etwas schwächer gewachsen. Hier stieg organische Umsatz um 3,2% auf 52,4m Euro. (6. Mai) Mehr dazu in der Sage-Pressemitteilung.

 

Salesforce Q1/2016 wächst und wächst, aber richtige Gewinne lassen immer noch auf sich warten. Der Umsatz im Q1/2016, das am 30. April 2015 endete, stieg im Vergleich zum Vorjahresquartal um 23% auf $1,51 Milliarden. Die Subskriptions- und Support-Umsätze stiegen um 22% auf $1,41 Milliarden. Die Professional-Services und andere Umsätze stiegen um 33% auf $106m. Der Q1-GAAP-Gewinn pro Aktie betrug $0,01. Mit anderen Worten: So richtig Geld verdient wird immer noch nicht! (20. Mai) Mehr dazu in der salesforce-Pressemitteilung.

 

HP Gewinn im Q2/2015 sinkt um 21%, der Umsatz um 7%, aber der Aktienkurs steigt! Der Grund: Analysten haben noch schlechtere Ergebnisse erwartet. Daher ging der Aktienkurs um 3,3% nach oben. Außer den sinkenden Gewinn- und Umsatzzahlen gab es auch noch einen Kostenblock von $745m zu berichten, den die Aufspaltung in HP Enterprise und HP Inc. kosten wird. Im Q2 wurden auch weitere 3.900 Mitarbeiter verabschiedet. Damit sind jetzt 48.000 Ganztagsstellen seit 2012 abgebaut: Insgesamt soll die Zahl 55.000 betragen. (21. Mai) Mehr dazu in der HP-Pressemitteilung.
 

 

Trends

Big Data und Competitive Intelligence

 

Wie Big Data Competitive Intelligence treibt. Typischerweise analysieren Unternehmen ihre eigenen Kundendaten, um Einsichten in den Markt zu bekommen. Was halten Sie aber davon, den Aktivitäten und Spuren ihrer Wettbewerber nachzugehen und diese auszuwerten, natürlich ethisch korrekt, aber in profitabler Art und Weise? Gute Idee, aber wird denn Coca-Cola den Leuten von Pepsico einige Terabytes Daten aus dem Vertrieb überlassen? Wohl kaum, aber wenn nun Pepsi weiß, wie oft Coca-Cola im Supermarkt gekauft wird und was sich im typischen Coca-Cola-Kunden Marktkorb befindet? Mit anderen Worten: Man sollte jetzt anfangen, Competitive-Intelligence-Prozesse aufzusetzen. Das bedeutet insbesondere, kontinuierlich Online-Daten einsammeln, beispielsweise aus den Social Media, Änderungen von Webseiten, Nachrichtenquellen, Publikationen der Mitbewerber etc. Dazu gibt es eine Vielzahl traditioneller Quellen für Competitive Intelligence. Das zusammen mit den gesammelten Daten und eigenen Marketingdaten kann gute Einsichten in die Schwächen der Mitbewerber geben. Hier gibt es aktuell drei Markttrends:

 

1. Anbieter wie Acxiom, KBM Group, Bluekai und Datalogix bieten bereits solche Daten zum Verkauf an. Eine schon aus dem Jahr 2013 stammende Studie der Tata Group zum Big-Data-Markt schätzt, dass die Hälfte der Unternehmen, die Big Data produzieren, ihre Daten auch verkaufen. Der durchschnittliche jährliche Verkaufserlös liege bei $22m in 2012.
2. Gemäß dieser Studie seien Telekommunikations- und Technologie-Unternehmen die eifrigsten Verkäufer und auch Nutzer von externen Daten. Versicherungsunternehmen seien aber die Unternehmen, die in diesem Markt das meiste Geld machen.
3. Industrie- und Versorgungs-Unternehmen verkaufen eher weniger Big-Data-Daten. Konsumgüter- und Medien-Unternehmen nutzten externe Daten am wenigsten, obwohl man meinen könne, diesen würden solche Daten sehr wohl Nutzen bringen. Das ändere sich aber gerade, da es inzwischen leichter sei, Käufer für solche Daten zu finden.

 

“Third-party data is barely used, and it should be used more,” meint Keith Sayewitz, Chief Marketing Officer und Vertriebschef bei BDEX in Seattle, einem Seattle Startup, das eine Art Börse zum Handeln mit Big-Data-Daten betreibt. “Imagine, if you’re a brick-and-mortar retailer, and every consumer walked in with a sign showing you what they had been shopping for in the last month.” Das Verkaufen von Daten scheint nach Aussagen von Tata in Asien weit verbreiteter zu sein als in Europe oder den USA. Das könnte an Compliance-Auflagen liegen. U.S.-Datenbroker stellen in der Regel sicher, dass Big-Data-Daten anonymisiert sind. Das liegt nicht nur an regulatorischen Auflagen, sondern auch an der Furcht vor negative Publicity und entsprechenden Shit-Storms. Ganz anders ist das beispielsweise in China, wo sogar die Provinz von Guizhou die „offizielle“ Datentauschplattform GBDex betreibt und Data Cleansing, Modellierung und Datenplattform-Entwicklung bietet. Interessant zu bemerken, dass Alibaba Partner bei der Guiyang GBDex ist. Solche Datentauschplattformen sollten für Unternehmen viel Nutzen bieten können, denn einerseits gehört das Sammeln von Daten aus Big Data nicht unbedingt zum Kerngeschäft bei den meisten Unternehmen, aber solche Daten können viele Vorteile im Sinne einer Competitive Intelligence bieten. Es sind aber nicht allein externe Daten, die hier auch monetären Nutzen bringen, sondern es ist die „Kunst“ des Marketings und der Analytiker, durch die Verknüpfung externer mit interner Daten und daraus folgenden Analysen und Maßnahmen geldwerte Vorteile zu schaffen. Mehr dazu bei Information Management.

 

 

Kurzmeldungen

Neues zu Big Data, Analytik, Social Business, CRM, CEM, der Digitalisierung und der IT

 

Gartner schätzt die Aussichten für Hadoop auf “blass”. Die Nachfrage nach Hadoop will nicht anziehen. Rund 50% der Unternehmen habe aktuell für Hadoop keine Investitionspläne. Mehr dazu bei Information Management.

 

10 Big-Data-Fallstudien aus der Versicherungsbranche. Hier finden Sie eine Liste von 10 Versicherungsunternehmen, die man als führend in der Anwendung von Big-Data-Methoden und Verfahren bezeichnen kann. Sie haben u.a. Cross-Enterprise-Strategien entwickelt, liefern positive Ergebnisse aus Investitionen und haben insbesondere im Personalwesen zeigen können, wie man die richtigen Mitarbeiter identifizieren und rekrutieren kann. Die Strategien sind durchaus verschieden, aber das Engagement ist real. Mehr dazu bei Information Management.

 

Wie man ein daten-gesteuertes Unternehmen wird. Strahan Wilson, CFO bei der Fastfoodkette EAT, zeigt, wie Predictive Analytics ihm geholfen hat, die Regale richtig und rechtzeitig zu bestücken, die Kunden zufrieden zu stellen und die Anzahl der Mitarbeiter an den Verkaufsstellen auch bei Lastspitzen richtig einzuschätzen. Mehr dazu bei InformationAge.

 

Wie Unternehmen Millionen durch schlechte Daten verlieren. Die Vorteile von “gute Daten” versus “schlechten Daten” zu predigen ist nett…in der Theorie, aber in der Praxis passiert dann meist doch nichts. Aber die Auswirkungen von Nichtstun in Sachen Datenqualität haben es in sich. Mehr dazu bei InformationAge.

 

Ist Community die Zukunft des Geschäfts? Große und kleine Marken setzen auf den Ausbau ihrer “Community”. In Wahrheit aber tun die meisten Markenanbieter nichts für die Entwicklung der Community! Sie führen weiterhin Einbahnstraßen-Marketing und verpassen das eigentliche Marktpotenzial. Mehr dazu beiCMSWire.

 

Wenn Du Deinen Kunden liebst, wird Dich Dein Unternehmen hassen. Wenn man sich auf die Kundenanliegen und Wünsche fokussiert, dann macht man einen undankbaren Job. Der “Customer Champion” wird als nervend, irritierend und störend empfunden. Mehr dazu bei CMSWire.

 

“Mobile Stalker Marketing”: Wefi hilft beim Verfolgen von Kunden und Kundenspuren. Der Mobile-Stalker-Marketing-Markt hat einen neuen Spieler. Mehr dazu bei CMSWire.

 

Deshalb funktioniert Ihre digitale Strategie nicht? Eine neue Forrester-Studie “Mind the Gap” (200 Befragte aus IT und Fachabteilungen in den USA und Europa) legt noch einmal den Finger auf die Wunde der typischen Kommunikationslücke zwischen IT und Fachabteilungen, die natürlich auch digitale Strategien negativ beeinflusst, insbesondere wenn es um Auswirkungen einer digitalen Strategie auf das Kundenerlebnis-Management geht. Mehr dazu bei CMSWire.

 

Unfälle mit Googles selbstfahrenden Autos: Wir sind nicht schuld! Auch selbstfahrende Autos sind nicht komplett unfallfrei. Aber Schuld im Falle eines Falles seien die anderen. Mehr dazu bei InformationWeek.

 

Digitale Transformation: Gibt es Alternativen? John Deere produziert Traktoren. John Deere ist gleichzeitig Vorreiter bei der digitalen Transformation. Ein Hersteller von Traktoren und die digitale Transformation? Unbedingt, lesen Sie dazu den Beitrag in CMSWire.

 

DevOps: Besser als die Summe der Einzelteile. DevOps ist für viele immer noch irgendwie mysteriös, ähnlich wie das beim Begriff Cloud Computing vor einigen Jahren der Fall war. Dazu kommt, dass es auch neue Werkzeuge wie Chef, Puppet, Salt Stack, Ansible, New Relic etc. gibt. Jetzt ist es wichtig, eine DevOps-Mentalität zu entwickeln, um nicht den Überblick zu verlieren. Mehr dazu im Linux-Journal.

 

 

Und zum Schluss

Big Data angewendet auf Ihr Selfie

 

Wie alt sehe ich aus? Microsofts Big Data erkennt ihr Alter…oder doch nicht? Lesen Sie mehr dazu beiSiliconAngle.

 

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