BI-Spektrum: Hitachi Vantara ist seit September 2017 ein neues Familienmitglied im Konzern. Welche Ziele verfolgt die Geschäftseinheit?
Weber: Hitachi Vantara stellt datenbasierte Lösungen für Unternehmen bereit und entstand aus dem Zusammenschluss von Hitachi Data Systems, Hitachi Insight Group und Pentaho. Hitachi Data Systems war dabei der klassische „Speicherarm“, die Insight Group führte Daten aus Sensoren und Tools zusammen und Pentaho deckte die analytische Komponente ab. Zusammengebracht steht dem Markt nun das ganze Know-how des Hitachi-Konzerns sowohl im Bereich Operational Technology (OT) als auch in der Informationstechnologie (IT) für innovative IoT-Lösungen zur Verfügung. Hitachi Vantara spiegelt damit die Entwicklung des Unternehmens wider: von einer Storage Company zu einer Data Company. Wir haben über 100 Jahre Erfahrung im Bereich OT – und rund 60 Jahre im Bereich IT. Nun geht es darum, Daten managen zu können. Das beginnt dort, wo Daten entstehen, deren Analyse und Weiterverwertung für einen Business-Case. Damit wird nun die gesamte Wertschöpfungskette abgedeckt.
BI-Spektrum: Sie bezeichnen sich als „Datenpartner“. Was ist dessen Aufgabe?
Weber: Ein Datenpartner unterstützt die Kunden auf dem „Stairway to Value“. Er begleitet Kunden von dort, wo Daten nur gespeichert werden, bis dahin, wo sich die Daten gewinnbringend aussteuern lassen. Das kann zum Beispiel für eine Kfz-Versicherung die Abwicklung von Bagatellschäden durch Fotos bedeuten – ohne Ausfüllen weiterer Dokumente – oder auch das Festlegen der Kosten für eine Versicherungspolice in Abhängigkeit vom Fahrstil des Autobesitzers. Einige stationäre Einzelhändler denken beispielsweise über Systeme für die Implementierung kassenloser Filialen nach. Im Gespräch mit dem Kunden wird dabei jeweils ermittelt, wie weit er mit der digitalen Transformation bereits ist und wo er hin will.
BI-Spektrum: Gibt es Leuchtturm-Projekte, die den Beitrag zeigen, den Ihr Unternehmen leisten kann?
Weber: Für die UK Rail, die mit der Deutschen Bahn vergleichbar ist, wurde das Betreibermodell „Train as a service“ entwickelt. Das heißt: UK Rail kauft keinen Zug mehr, sondern rechnet über beförderte Passagiere ab. Das ist ein innovatives Konzept. Denn schließlich wollen Kunden das für sie maßgeschneiderte Modell – und nicht nur unter drei Optionen auswählen, von denen jedoch keine hundertprozentig passt.
BI-Spektrum: Was ist dabei die Aufgabe von Pentaho?
Weber: Es ist eine Datenintegrations- und Analyse-Plattform auf Open-Source-Basis. Sie deckt die Bereiche Data Engineering und Data Preparation ab und beinhaltet zudem eine Engine für Machine Learning. Andere Open-Source-Engines lassen sich mit anbinden. Außerdem enthalten ist optional ein Frontend, das in die Geschäftsprozesse der Kunden einbettbar ist. Pentaho verbindet also technologisch die einzelnen Datentöpfe – ohne dass sich der Kunde um die zugrunde liegenden Systeme kümmern muss.
BI-Spektrum: Die IoT-Plattform Lumada ist in Europa noch nicht so stark verbreitet. Wie ist der Trend?
Weber: Es gibt erste Kunden – in Deutschland vor allem im Maschinenbau. Tendenz: steigend. Gartner beispielsweise betonte die Bedeutung der Plattform für das Industrial IoT. Positiv wirkt sich dabei die breite Expertise im Hitachi-Konzern aus. Hier sind alle Know-how-Bausteine vorhanden, die dann für bestimmte Use-Cases zusammengefügt werden können.
BI-Spektrum: Sie verwenden den Begriff Operational Intelligence. Wie weit geht das über das Erfassen und Analysieren von Maschinendaten hinaus?
Weber: Er verbindet OT und IT – wie es in Systemen auf Basis von Künstlicher Intelligenz zu finden ist. In Dänemark beispielsweise wird über eine physische Kamera – den OT-Teil – festgestellt, wie viele Passagiere auf einen Zug warten – entsprechend werden Züge bereitgestellt und gesteuert – der IT-Teil. Der starre Fahrplan ist damit Schnee von gestern. Es geht also bei Operational Intelligence nicht nur um Maschinendaten, denn die sind immer nur ein Teil der Information. Die Wertschöpfungskette beispielsweise im Manufacturing umfasst viel mehr: Sie reicht von der Eingangslogistik über Lagerhaltung, Prüfungen, die Verarbeitung selbst, den Vertrieb bis zur Auslieferungslogistik. Um hier eine 360-Grad-Sicht über die Prozesse im Unternehmen zu erhalten, müssen viele Daten, Systeme und Datentöpfe untereinander verbunden werden. Und das ohne Brüche. Hier gibt es noch enormen Optimierungsbedarf.
BI-Spektrum: Wie werden sich BI und Analytics in den kommenden Monaten weiterentwickeln?
Weber: Es gibt mehrere große Themen in verschiedenen Bereichen. Trends sind die Containerisierung, Cloud-Computing und Multi-Plattform. Ein Kunde hat dann seinen Data Lake nicht nur auf Hadoop laufen, sondern es wird einen Mix aus verschiedenen Systemen geben – der Data Lake wird damit immer mehr zum abstrakten Produkt, bei dem dann ein Hadoop- sowie mindestens ein Cloud-Anbieter, häufig sogar mehrere, involviert sind. Weitere heiße Themen sind Self-Service und Automation. Denn wir reden über gigantische Datenmengen aus Tausenden Quellen, die bei innovativen Produkten oder Dienstleistungen in einen Data Lake integriert werden sollen. Diese Informationen sind von Menschen nicht mehr erfassbar. Vielmehr müssen die Informationen „geprofilt“ werden. Wir brauchen zunehmend Metadaten über Daten.
BI-Spektrum: Was sind die Trends?
Weber: Trends werden im Markt gesetzt. Beispiel: Telekommunikation – ein Markt, der im Grunde ein Commodity-Produkt anbietet, der von uns Konsumenten getrieben ist und der sehr disruptiv ist. Weitere Cross- und Upselling-Möglichkeiten sind hier ein Thema oder auch personalisierte Angebote. Echtzeitanalyse ist ein weiterer Trend. Beispiel Grenzkontrollen: Personen, die an einer Ländergrenze ankommen, können über ihre Stimme, Augen oder Fingerabdruck identifiziert werden. Aber nur, wenn alle Informationen aus allen beteiligten Stellen möglichst schnell verfügbar sind. Technologisch ist das eine enorme Herausforderung. Auch „Data Profiling“ ist ein wichtiger Trend. Beispiel: Steuer-CDs und Betrugserkennung. Die CDs enthalten die Namen der Betrüger nicht im Klartext, sondern unterschiedliche Finanzinformationen, aus denen sich aber Informationen wie der Name ableiten lassen.
BI-Spektrum: KI und Automatisierung – lässt sich da noch mehr Potenzial heben?
Weber: Die Basis dafür ist die Datenmenge. Sind zu viele Datensilos in Unternehmen verteilt, sind Projekte zum Scheitern verurteilt, denn Daten sind lückenhaft. Big Data ist kein simples Thema und bedeutet auch nicht einfach nur die nächste Stufe von relationalen Datenbanken. Big Data ist vielmehr etwas komplett Neues – mit ganz neuen Herausforderungen. Das muss bei Projektplanungen stets berücksichtigt werden. Aber KI wird immer mehr zur Commodity. Das klassische BI-Tool und der OLAP-Ansatz weichen immer mehr auf. Eine analytische Anwendung sieht in Zukunft anders aus und interagiert anders beziehungsweise sie muss nicht interagieren, weil eine KI oder automatische Prozesse die entsprechenden Ergebnisse liefern – auch ohne teuren Data Scientist, sondern automatisiert und im Hintergrund. Das heißt: Menschliches Zutun beschränkt sich auf Überwachung und Kontrolle. So lassen sich Kosten senken und es entstehen datengetriebene Innovationen.
Der Autor
FRANK WEBER, Dipl.-Betriebswirt, verfügt über langjährige Erfahrungen im Auf- und Ausbau von Emerging Markets und im Bereich der strategischen Planung. Vor seiner Tätigkeit bei Hitachi Vantara war er bei Magirus, EMC Deutschland und zuletzt als Enterprise Sales Director und Member of the Management Board (DACH) bei der SAS Institute GmbH tätig.
