Nürnberg, Starnberg, 01. Okt. 2018 - Laut einer Exasol-Studie setzen nur wenige der befragten Unternehmen aktuell Cloud-Infrastrukturen für ML und KI ein...
Zum Hintergrund: Qualitativ hochwertige Daten bilden die Grundlage für lernende Systeme und die Cloud bietet die Möglichkeit, Infrastrukturen je nach Bedarf zu skalieren sowie Kompetenzen für Pilotprojekte oder langfristige Programme aufzubauen. Die Exasol AG - Hersteller von analytischen In-Memory-Datenbanksystemen - hat hierzu nun eine Untersuchung in Auftrag gegeben. Die Studie Driving "The Rise of AI and ML with Data" beleuchtet im Ergebnis den Fortschritt von Strategien und die Umsetzung von Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz in Unternehmen. (1)
Danach haben 30 Prozent der befragten Unternehmen bereits in On-Demand-Cloud-Services investiert, um Funktionalitäten im Bereich Künstliche-Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) auszubauen. Laut der Studie Driving The Rise of AI and ML with Data halten 48 Prozent der befragten Unternehmen Maschinelles Lernen zukünftig für sehr wichtig, dicht gefolgt von Künstlicher Intelligenz. Als Hauptgrund dafür gaben 64 Prozent der Unternehmen an, dass sie Predictive Analytics einsetzen möchten. Dieses Verfahren basiert auf Maschinellem Lernen, analysiert umfangreiche Datensätze und trifft Vorhersagen für zukünftige Ereignisse.
Trotz der Konzentration auf bessere ML- und KI-Funktionalitäten fördert die Studie aber auch zutage, dass die Unternehmen zwar enorme Datenmengen sammeln, auf das Verarbeiten dieser Daten aber gar nicht richtig vorbereitet sind. 37 Prozent der Unternehmen haben sogar in Cloud-Dienste investiert, um ausschließlich ihre Daten zu speichern und zu konsolidieren. Lediglich 30 Prozent nutzen demnach die elastische Skalierbarkeit von Cloud-Anbietern wie AWS und Azure, um auch tatsächlich Wert aus ihren Daten zu generieren.
Unabhängig von Infrastruktur-Fragen zeigt die Studie auf, dass 46 Prozent der Befragten bereits in Services zur Verbesserung der Datenqualität und -verarbeitung investiert haben, um ihre Daten passend für ML- und KI-Anwendungen aufzubereiten.
Abb. 1: What digital investment has your organisation made to support or enable AI (Bildquelle: Exasol Studie)
Kommentarauszug Mathias Golombek, CTO bei Exasol: „Ich bin überrascht, dass nur so wenige Unternehmen Cloud-Infrastrukturen tatsächlich für ML und KI einsetzen, obwohl dies viele Vorteile hätte. Es scheint, dass viele Unternehmen das Potenzial ihrer Daten noch nicht erkannt haben: Sie investieren in die Cloud, um diese dann doch nur für passive Datendienste zu nutzen. Dabei könnten die flexibel skalierbaren Rechenleistungen helfen, um mittels Maschinellem Lernen ihr Business zu optimieren. Es ist deshalb umso wichtiger, dass die Verarbeitung von Daten auch über hybride IT-Standorte hinweg erfolgen kann, um Daten-Silos zu vermeiden…"
(1) Quelle:
Link zur Studie > Driving The Rise of AI and ML with Data
Zur Durchführung der Untersuchung beauftragte die Exasol AG Vanson Bourne, ein auf Technologie spezialisiertes Marktforschungs-Unternehmen.