Da sich Unternehmen auf der ganzen Welt mit unvorhersehbaren Veränderungen im Kundenverhalten und -bedarf konfrontiert sehen, benötigen sie eine Plattform, die ihre Anwendungen und Analysen sicher und schnell bereitstellt, wo und wann sie benötigt werden. Die CEO-Studie 2021 des IBM Institute of Business ­Value ergab, dass 56 % der 3.000 befragten CEOs auf die Frage nach ihren wichtigsten Plänen für die nächsten 2-3 Jahre, die Notwendigkeit betonten, die operative Agilität und Flexibilität zu verbessern [1]. Viele sehen die Antwort auf diesen Bedarf in einem hybriden Cloud-Computing-Modell, das die gesamte IT-Unternehmens-Infrastruktur mit einer Cloud-basierten Infrastruktur kombiniert [2]. und einen bis zu 2,5-mal größeren Mehrwert bieten kann als ein reiner Public-Cloud-Ansatz [3].

Im Laufe des Jahres 2020 und Anfang 2021 wurden viele Aspekte der Erfahrungen zum Thema Home ­Office beleuchtet, meist mittels Studien. So bietet sich jetzt eine große Informationsbasis für die Betriebe und Organisationen. Offenbar wurde aber auch, dass an vielen Stellen noch nachgebessert werden muss, z.B. bei der digitalen Grundlage und in puncto Sicherheit/Security sowie bei der Unterstützung der Mitarbeiter durch Technik und Schulungen.

Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) bietet enormes Potenzial, wenn es darum geht, aus unüberschaubaren und großen Datenmengen komplexe Zusammenhänge herzustellen und damit unter anderem als Entscheidungshilfe bei gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Fragestellungen zu dienen. Von optimierten Prozessen und personalisierten Produktempfehlungen bis hin zu autonomem Fahren, gezieltem Katastrophen­management oder der Erkennung eines Malaria-Ausbruchs, sind die Möglichkeiten von ML innerhalb ­einzelner Branchen und übergreifend vielfältig.
Dieser zweite Teil des ML-Kompendiums stellt Use Cases vor, die branchenunabhängig sind.

Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) bietet enormes Potenzial, wenn es darum geht, aus ­unüberschaubaren und großen Datenmengen komplexe Zusammenhänge abzuleiten. Diese dienen ­unter ­anderem als Entscheidungshilfe bei gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Fragestellungen.

Wie die Zeit vergeht …. Manch einer wird sich fragen, denn IBM hat ja erst IBM® i 7.3 angekündigt (12. April 2016). Richtig, es sind aber schon drei Jahre ins Land gezogen und mit der Ankündigung vom 23.April 2019 schreiben wir ein neues Kapitel mit IBM® i 7.4.

Anhand der NEWSolutions Ausgaben, die es ebenso lange gibt wie die Ursprünge der IBM i, verfolgen wir die Genese der Maschine und somit natürlich auch die Genese des Homo Sapiens 400. Letzterer verbringt einen erheblichen Teil seines Lebens in gebeugter Haltung, damit er sich liebevoll um seine Internationalen Business Maschinen kümmern kann.

Mit dem Power9 Enterprise System E980 reagiert IBM auf stattfindende Veränderungen und antizipiert die künftigen IT-Anforderungen der Unternehmen. IBM erklärt in Announcement-Briefings, dass der Schwerpunkt der IT-Strategie sich verlagere von der bisherigen transaktionsgetriebenen Economy, hin zu einer datenzentrierten analytischen Economy. Die Wertschöpfung entsteht durch die Gewinnung von Erkenntnissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten.

Alle Umfrage-Ergebnisse zum Thema Sicherheit stimmten 2017 und 2018 darin überein, dass noch viel getan werden muss. Manche der detaillierteren Umfragen zeigen, dass sogar eine gar nicht so geringe Anzahl an Unternehmen und Organisationen noch in der Planungsphase steckten und nur punktuelle Maßnahmen eingeführt hatten.

IBM hat die neuen Server-Modelle mit POWER9 Prozessoren für geschäftskritische Unternehmensanwendungen ­konzipiert und besonders optimiert im Hinblick auf die Einsatzbereiche Big Data,Analytics und künstliche Intelligenz im täglichen Geschäftsbetrieb, die Nutzung einer Hybrid Cloud, die Fähigkeiten einer Modern Data Platform sowie als gemischte ­Betriebssystemumgebung unter anderem für SAP Business Workloads mit SAP HANA.

Agile Werkzeuge unterstützen Organisationen bei der Entwicklung von Software nach dem agilen Ansatz. Diese Methode hat sich in den letzten Jahren gegenüber klassischen Entwicklungsansätzen wie dem Wasserfall- oder dem V-Modell zunehmend durchgesetzt. Einer ihrer großen Vorteile ist die Möglichkeit, auf wechselnde Anforderungen im Entwicklungsprozess flexibel einzugehen, trotz starker Schwankungen im Geschäftsumfeld.