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Von Christian Buckner, SVP, Altair

Jeder, der die Nachrichten auf dem Markt für Datenanalyse und künstliche Intelligenz (KI) verfolgt hat, weiß, dass es in den letzten Jahren erhebliche Veränderungen gegeben hat. Große Analyseunternehmen mögen Alteryx und Tableau waren Gegenstand von Fusionen, Übernahmen und Privatisierungen.

Der Aufstieg der Open-Source-Sprache hat Druck auf grundlegende Analysetechnologien wie SAS ausgeübt. Start-ups haben Geld verschwendet und harte Lektionen gelernt, manchmal ohne jemals nachhaltige Geschäftsmodelle zu entwickeln. Und natürlich hat die schnelle Einführung generativer KI bei allen die Frage aufgeworfen, ob sie alles tun, um mit der Konkurrenz mitzuhalten. Insgesamt war die Unsicherheit in der Datenanalyse noch nie so groß.

Daher ist es wichtiger denn je, bei den Analysepartnerschaften, die Sie eingehen, langfristig zu denken. Entscheiden Sie sich für Technologien, die die Zeit überdauern? Wählen Sie Unternehmen mit nachgewiesener Erfolgsbilanz? Wie sehen die Kosten im größten Maßstab aus? Wie sollte mein Team wachsen, wenn meine Datennutzung zunimmt? Können meine Partner mir helfen, wenn es schwierig wird? Dies waren schon immer wichtige Fragen bei Entscheidungen über eine Analytics-Partnerschaft, aber in der heutigen, sich ständig verändernden Landschaft ist es besonders wichtig, vorausschauend zu denken.

Worauf Sie bei der Daten- und KI-Technologie achten sollten

 
Beginnen wir auf der Technologieseite. Bei so vielen Veränderungen auf dem Markt bedeuten mehr Anbieter in einem Datenbereitstellungs-Workflow ein höheres Risiko. Kleine, spezialisierte Softwareanbieter, die nur ein Glied in der Kette zufriedenstellen, haben meist zwei Ergebnisse: Entweder sie sind erfolgreich und werden letztendlich von einem Unternehmen mit einem breiteren Angebot übernommen, oder sie erreichen nie die Fluchtgeschwindigkeit. In jedem Fall ist das Ergebnis für Sie eine Störung.

Stattdessen müssen Unternehmen nach Daten- und KI-Technologie suchen, die das gesamte Spektrum abdeckt und die Aufgabe von Anfang bis Ende erledigen kann. Auf der Technologieseite müssen Unternehmen nach Unternehmen suchen, die alles bieten, einschließlich:

• Datenaufbereitung
• Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL)
• AutoML, automatische Prognose und automatisches Feature-Engineering
• Feinabstimmung der generativen KI
• Modellentwicklung
• Workload-Orchestrierung
• Datenvisualisierung
• Mehrsprachige Analysen (einschließlich in Python, R, SQL und der SAS-Sprache)

Wenn darüber hinaus alle diese Tools von demselben Technologiepartner angeboten werden, sind die Chancen groß, dass sie viel natürlicher und eleganter miteinander verknüpft sind. Das bedeutet, dass Sie nicht die Hälfte Ihrer Zeit damit verbringen müssen, Tools zusammenzustellen, und wenn Ihre Datenarbeiter mehrere Aufgaben tragen, müssen sie nicht von Tool zu Tool springen und versuchen, den Workflow selbst zusammenzustellen.

„Wenn Sie möchten, dass Ihre Datenlösungen den Test der Zeit bestehen, stellen Sie sicher, dass Ihre Datenanbieter den Test der Zeit bestanden haben.“

Das Sahnehäubchen ist ein Softwarepartner, der all diese Dinge anbieten kann, sie in einem optimierten Arbeitsablauf anbietet und sie darüber hinaus auf eine Weise anbietet, die diejenigen mit speziellen Datenkenntnissen ebenso befähigt wie diejenigen, die dies nicht tun. Auf diese Weise muss das Datenteam nicht alles tun. No-Code- und Low-Code-Tools ermöglichen es Beteiligten außerhalb des Datenteams, die kleinen, aber wichtigen Aufgaben zu bewältigen, die 80 % der Arbeit eines Datenteams ausmachen, und geben dem Datenteam gleichzeitig mehr Zeit für die Bewältigung der schwierigsten Projekte, die ernsthafte Datenwissenschaft erfordern.

Im Idealfall kann derselbe Partner das Gesamtpaket bereitstellen. Durchgängig, nahtlos integriert, No-Code-to-Code-First. Dies sind Kennzeichen reibungsloser KI und starker Technologiepartner.

Worauf Sie bei Daten- und KI-Geschäftsansätzen achten sollten

 
Allerdings ist die Technologie nur die halbe Miete. Viele Organisationen verfügen über großartige Technologie, projizieren jedoch keine Stabilität. Vor allem auf geschäftlicher Seite müssen Führungskräfte und Organisationen bei der Suche nach einem Partner für die Abwicklung ihrer Datenanalyse- und KI-Anforderungen Unternehmen Vorrang geben, die sowohl nachgewiesene Ergebnisse als auch Stabilität vorweisen können.

Für die modernen Organisationen von heute sind Daten das A und O. Unterbrechungen und Fehlkommunikation durch instabile Partner sind inakzeptable Verzögerungen, die sowohl den kurz- als auch langfristigen Erfolg gefährden. Wenn Sie möchten, dass Ihre Datenlösungen den Test der Zeit bestehen, stellen Sie sicher, dass Ihre Datenanbieter den Test der Zeit bestanden haben.

Darüber hinaus können Sie die Unsicherheit in Ihrem Alltag minimieren, indem Sie mit einem Unternehmen zusammenarbeiten, das über fundierte Fachkenntnisse und eine nachgewiesene Erfolgsbilanz im erstklassigen Kundenservice verfügt. Partner sollen das sein – Partner – und nicht nur Anbieter. Sie möchten jemanden, der an Ihrer Seite ist und Ihnen hilft, wenn es schwierig wird.

Schließlich bedeutet die Marktunsicherheit, dass sich jeder Sorgen um die Preisgestaltung und den Wert machen wird. Priorisieren Sie Partner, deren Geschäftsmodell und Lizenzsystem auf Kunden zugeschnitten sind – Sie werden sie erkennen, wenn Sie sie sehen. Sie möchten einen Partner finden, der Ihnen mehr Wert bietet, je mehr Sie dessen Angebote nutzen.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie Sie sich auf dem von Unsicherheit geprägten Daten- und KI-Markt von heute zurechtfinden? Besuchen Sie unbedingt die kostenlose Altair-Veranstaltung Virtuelle Veranstaltung „Future.Industry 2024“., wo Branchenexperten zusammenkommen, um die Zukunft reibungsloser Daten und KI zu diskutieren.

 
 
Christian Buckner ist SVP für Datenanalyse bei Altair. Er hat seine jahrzehntelange Karriere damit verbracht, innovativen Organisationen beim Aufbau einer besseren Zukunft durch die Verbesserung von Daten bei der Entscheidungsfindung und Automatisierung zu helfen.
 
 

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