Hintergrund

Das Thema Cloud ist in fast allen IT-Abteilungen nach wie vor allgegenwärtig. Aber immer häufiger stellt sich auch Ernüchterung ein: Die hohen Erwartungen an Kosteneinsparungen und Komplexitätsreduktion haben sich nicht überall erfüllt - oft ist sogar das Gegenteil eingetreten. Hinzu kommen neue Unsicherheiten durch aktuelle geopolitische Veränderungen und eine neue Wahrnehmung der Bedeutung von Digitaler Souveränität. Daher entscheiden sich immer mehr Unternehmen für eine (teilweise) Verlagerung von Workloads aus der Cloud auf eigene On-Premises-Strukturen. Doch auch da lauern Herausforderungen. Wie behält man die Kontrolle über beide Welten?

Die geopolitischen Entwicklungen der letzten Monate haben der Diskussion um digitale Souveränität neue Brisanz verliehen. Unmittelbar beobachten lässt sich eine zunehmende Nachfrage nach Alternativen zu US-amerikanischen Cloud-Diensten. Vielen Unternehmen ist bewusst geworden, dass ihre Abhängigkeit von Anbietern wie AWS, Azure oder Google Cloud ein Risiko darstellt, das weit über abstrakte Datenschutzbedenken hinausgeht.

Nutzung von Synergien zwischen HCI, Cloud und Edge ermöglicht es Unternehmen, dezentralisierte Infrastrukturen einzurichten, um so das volle Potenzial von KI nutzen zu können. Hyperkonvergente Infrastruktur (HCI) kann viele der Leistungs-, Logistik- und Kostenprobleme beseitigen, die die Cloud nicht lösen kann.

Das Thema Cloud ist in fast allen IT-Abteilungen nach wie vor allgegenwärtig. Aber immer häufiger stellt sich auch Ernüchterung ein: Die hohen Erwartungen an Kosteneinsparungen und Komplexitätsreduktion haben sich nicht überall erfüllt - oft ist sogar das Gegenteil eingetreten. Hinzu kommen neue Unsicherheiten durch aktuelle geopolitische Veränderungen und eine neue Wahrnehmung der Bedeutung von Digitaler Souveränität. Daher entscheiden sich immer mehr Unternehmen für eine (teilweise) Verlagerung von Workloads aus der Cloud auf eigene On-Premises-Strukturen. Doch auch da lauern Herausforderungen. Wie behält man die Kontrolle über beide Welten?

Die geopolitischen Entwicklungen der letzten Monate haben der Diskussion um digitale Souveränität neue Brisanz verliehen. Unmittelbar beobachten lässt sich eine zunehmende Nachfrage nach Alternativen zu US-amerikanischen Cloud-Diensten. Vielen Unternehmen ist bewusst geworden, dass ihre Abhängigkeit von Anbietern wie AWS, Azure oder Google Cloud ein Risiko darstellt, das weit über abstrakte Datenschutzbedenken hinausgeht.

Große Datenmengen stellen für Unternehmen eine immer größere Herausforderung dar. Unterstützt von Cloud-basierten Daten- und Orchestrierungsplattformen bieten sie jedoch auch wertvolle Chancen. Vor allem der Einsatz von KI- und ML-basierten Technologien erweist sich für das Aufbereiten und Analysieren großer Datenmengen als hilfreich.

Künstliche Intelligenz basiert auf guter Datengrundlage - an genau diesem Punkt kommt Datenqualität ins Spiel. Dabei bedeuten große Datenmengen nicht zwangsläufig, dass diese für einen KI-Anwendungsfall geeignet sind.

Die Fertigungsindustrie befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel. Vernetzte und digitalisierte Smart Factories ersetzen heute die traditionellen Produktionslinien. IT-Systeme werden dabei nahtlos in sämtliche Fertigungsprozesse integriert, um in Echtzeit auf Daten zuzugreifen und Prozesse zu automatisieren.

Sicheres Datenmanagement ist Pflicht. Die tatsächliche Gewährleistung angemessener Datenverwaltung und -sicherheit hängt aber von den technischen Möglichkeiten ab: Entscheidend sind Lösungen und entsprechende Plattformen, die die Dateninfrastruktur ausgestalten.

Große Hyperscale-Cloud-Computing-Unternehmen sind nach wie vor die Hauptabnehmer von KI-Hardware (z. B. GPUs und anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise oder ASICs). Die Investitionsausgaben und Ausgabenprognosen für viele Unternehmensplattformen sind deutlich gestiegen - darunter Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google, Oracle und Meta.

ESRS, CSRD, EnEfG … um die verschiedenen gesetzlichen Nachhaltigkeits-Regularien zu erfüllen, benötigen Betreiber von Rechenzentren mehr Transparenz über den Energieverbrauch und die Treibhausgas-Emissionen ihrer IT-Infrastruktur.

Damit Unternehmen nicht nur zeitgemäß, sondern auch zukunftsträchtig arbeiten, ist eine Digitalisierung ihrer Geschäftsprozesse unumgänglich. Viele manuelle und behäbige Abläufe lassen sich mit einem digitalen Dokumentenmanagement optimieren. Es gilt, Aufgaben und Dokumente digital zu organisieren und Abläufe so weit wie möglich zu automatisieren.

Nutzung von Synergien zwischen HCI, Cloud und Edge ermöglicht es Unternehmen, dezentralisierte Infrastrukturen einzurichten, um so das volle Potenzial von KI nutzen zu können. Hyperkonvergente Infrastruktur (HCI) kann viele der Leistungs-, Logistik- und Kostenprobleme beseitigen, die die Cloud nicht lösen kann.

Das Thema Cloud ist in fast allen IT-Abteilungen nach wie vor allgegenwärtig. Aber immer häufiger stellt sich auch Ernüchterung ein: Die hohen Erwartungen an Kosteneinsparungen und Komplexitätsreduktion haben sich nicht überall erfüllt - oft ist sogar das Gegenteil eingetreten. Hinzu kommen neue Unsicherheiten durch aktuelle geopolitische Veränderungen und eine neue Wahrnehmung der Bedeutung von Digitaler Souveränität. Daher entscheiden sich immer mehr Unternehmen für eine (teilweise) Verlagerung von Workloads aus der Cloud auf eigene On-Premises-Strukturen. Doch auch da lauern Herausforderungen. Wie behält man die Kontrolle über beide Welten?

Die geopolitischen Entwicklungen der letzten Monate haben der Diskussion um digitale Souveränität neue Brisanz verliehen. Unmittelbar beobachten lässt sich eine zunehmende Nachfrage nach Alternativen zu US-amerikanischen Cloud-Diensten. Vielen Unternehmen ist bewusst geworden, dass ihre Abhängigkeit von Anbietern wie AWS, Azure oder Google Cloud ein Risiko darstellt, das weit über abstrakte Datenschutzbedenken hinausgeht.

Große Datenmengen stellen für Unternehmen eine immer größere Herausforderung dar. Unterstützt von Cloud-basierten Daten- und Orchestrierungsplattformen bieten sie jedoch auch wertvolle Chancen. Vor allem der Einsatz von KI- und ML-basierten Technologien erweist sich für das Aufbereiten und Analysieren großer Datenmengen als hilfreich.

Künstliche Intelligenz basiert auf guter Datengrundlage - an genau diesem Punkt kommt Datenqualität ins Spiel. Dabei bedeuten große Datenmengen nicht zwangsläufig, dass diese für einen KI-Anwendungsfall geeignet sind.

Die Fertigungsindustrie befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel. Vernetzte und digitalisierte Smart Factories ersetzen heute die traditionellen Produktionslinien. IT-Systeme werden dabei nahtlos in sämtliche Fertigungsprozesse integriert, um in Echtzeit auf Daten zuzugreifen und Prozesse zu automatisieren.

Sicheres Datenmanagement ist Pflicht. Die tatsächliche Gewährleistung angemessener Datenverwaltung und -sicherheit hängt aber von den technischen Möglichkeiten ab: Entscheidend sind Lösungen und entsprechende Plattformen, die die Dateninfrastruktur ausgestalten.

Große Hyperscale-Cloud-Computing-Unternehmen sind nach wie vor die Hauptabnehmer von KI-Hardware (z. B. GPUs und anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise oder ASICs). Die Investitionsausgaben und Ausgabenprognosen für viele Unternehmensplattformen sind deutlich gestiegen - darunter Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google, Oracle und Meta.

ESRS, CSRD, EnEfG … um die verschiedenen gesetzlichen Nachhaltigkeits-Regularien zu erfüllen, benötigen Betreiber von Rechenzentren mehr Transparenz über den Energieverbrauch und die Treibhausgas-Emissionen ihrer IT-Infrastruktur.

Damit Unternehmen nicht nur zeitgemäß, sondern auch zukunftsträchtig arbeiten, ist eine Digitalisierung ihrer Geschäftsprozesse unumgänglich. Viele manuelle und behäbige Abläufe lassen sich mit einem digitalen Dokumentenmanagement optimieren. Es gilt, Aufgaben und Dokumente digital zu organisieren und Abläufe so weit wie möglich zu automatisieren.