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Sinkende Preise bei Machine-Learning-Lösungen

Machine Learning erreicht die Marktreife und die Provider positionieren sich bei Serviceangeboten. Die Preise sinken, wie die Studie „ISG Provider Lens Germany 2019 – Data Analytics Services & Solutions“ vermeldet.

machine learning

Voll im Trend: „Über die Hälfte der mittleren und großen Unternehmen beschäftigt sich aktuell mit Machine Learning“, berichtet Frank Schmeiler, Research Director der ISG Information Services Group. „Das enorme Marktpotenzial sorgt zum einen dafür, dass sich nahezu alle wichtigen IT-Provider positionieren. Zum anderen drängen Start-ups mit ausgeklügelten Cloud-Plattformen in den Markt.“

Die jährlich durchgeführte Studie ISG Provider Lens Germany verzeichnet bei Machine Learning-Lösungen eine deutlich gestiegene Portfolioattraktivität und Produktreife. Die Veränderungen am Markt seien exponentiell, weil nun auch die großen Cloud-Provider auf dieses Thema setzten.


Frank-Schmeiler„Bei Machine Learning positionieren sich aktuell nahezu alle wichtigen IT-Provider“, berichtet Frank Schmeiler, Research Director der ISG Information Services Group. „Außerdem drängen Start-ups mit ausgeklügelten Cloud-Plattformen in den Markt.“


Baldige Marktkonsolidierung drückt die Preise

Die Anbieterlandschaft für Machine Learning wird sich nach Einschätzung von ISG durch Akquisitionen konsolidieren, da die großen Anbieter ihre Marktanteile durch Zukäufe stärken. „Der Markt gewinnt in rasantem Tempo an Reife und davon profitieren die Kunden durch sinkende Preise“, so ISG-Analyst Schmeiler. „Die Anbieter haben erkannt, dass sie nur über eine Preis- oder Qualitätsführerschaft am Markt bestehen.“

Ein starker Fokus der verfügbaren Plattformen liegt auf Visualisierung und Dashboards, um eine hohe Transparenz und leichte Bedienbarkeit zu gewährleisten. „Anwender aus den Fachbereichen müssen nicht die komplexen Algorithmen oder Data Science-Werkzeuge verstehen“, erläutert Schmeiler. „Die Anbieter setzen vielmehr auf eine einfache und prägnante Darstellung komplexer Analysen.“ Im „Leader“-Quadranten des Marktsegments „Machine Learning as a Service“ weist der ISG-Anbietervergleich vier Anbieter aus: Amazon Web Services, IBM, Microsoft und SAP.

Grafik-ISG-Provider-Lens

Vorgefertigte Analytics-Bausteine lindern Skill-Mängel

Für viele der entwickelten Frameworks und Technologien benötigen die Anwender bisher noch ein hohes Maß an oft nicht vorhandenen Skills, um diese auf ihre individuellen Use beziehungsweise Business Cases anzupassen. Anbieter wie auch Anwender setzten daher verstärkt auf die Entwicklung und die Integration vorgefertigter Analytics-Bausteine. Für deren Einsatz sei zunehmend weniger Spezial-Know-how nötig. Durch die zunehmende organisatorische und technologische Auflösung der vorhandenen Silos mittels zentraler Datenpools ließen sich zudem Abläufe automatisieren. „Bei Themen wie künstliche Intelligenz und Machine Learning stehen wir noch ziemlich am Anfang“, berichtet Steffen Nolte, Junior Consultant bei ISG und Co-Autor der Studie. „Wir erwarten in diesem Markt eine enorme Entwicklung, denn das Potenzial ist hier noch lange nicht ausgeschöpft.“

Neben den Anbietern für Machine Learning as a Service hat die ISG-Studie vier weitere Teilmärkte analysiert und nach Midmarket und Large Accounts unterteilt: Self-Service-Analytics & BI Platforms-as-a-Service, Operational Intelligence, Social Analytics (Socialytics) sowie Data Driven Business Model Transformation (Consulting & Integration).

Analytics aus der Cloud gewinnt an Akzeptanz

Die meisten deutschen Unternehmen sind laut ISG-Studie gerade dabei, ihre Business Intelligence-(BI-)Technologien und -Strategien auf einen Data-Analytics-Ansatz zu überführen. Zugleich würden inzwischen auch Mittelständler die Vorteile von cloudbasierten BI- und Analytics-Lösungen erkennen. Die gerade in Deutschland noch herrschenden Sicherheitsbedenken gegenüber cloudbasierten Lösungen adressierten die meisten Anbieter, indem sie Rechenzentren in Deutschland eröffneten. Weiter vorangetrieben werde der Markt derzeit durch anspruchsvolle Analysen, die BI- und Analytics-Plattformen inzwischen leisteten. So ließen sich Aufgaben wie Datenreinigung, Datenmodellierung und Datenvorverarbeitung zunehmend automatisieren.

Standortunabhängige und mobile Zugriffe

Alle maßgeblichen Anbieter von Operational Intelligence-Lösungen bieten laut ISG mittlerweile einen standortunabhängigen, mobilen Zugriff auf unternehmensinterne Daten an. Auch in diesem Marktsegment steige die Beliebtheit von cloudbasierten Lösungen deutlich. Denn sie ermöglichten es den Mitarbeitern, innerhalb des Unternehmens und auch über Unternehmensgrenzen hinweg besser zusammenzuarbeiten. Die Anbieter wiederum könnten ihre Kunden besser ansprechen und das Benutzererlebnis verbessern. Geringere Betriebskosten und eine schnellere Datenbereitstellung seien weitere Vorteile cloudbasierter Lösungen.

 Social Media Analysen laufen in Echtzeit

Socialytics-Anbieter legen ihren Fokus laut Studie auf die Strukturierung und Analyse von Social-Media-Daten. Die vormals starke Konsolidierung des Marktes durch Fusionen und Übernahmen hat sich laut ISG deutlich abgeschwächt. Im Trend lägen Social Management-Suites, die auch qualitativ hochwertige und ausgeprägte Analyse-Funktionen bieten. So forderten Kunden etwa vermehrt Echtzeit-Analysen, um Marketingmaßnahmen zu verbessern und auf Shitstorms zu reagieren, bevor ein Image-Schaden entsteht. Aus diesem Grund setzen Socialytics-Anbieter auch immer mehr auf künstliche Intelligenz und Machine Learning. Viele Sentiment-Analysen seien inzwischen mit Algorithmen ausgestattet, die Empathie und versteckte Vorwürfe wie Sarkasmus und Ironie klar voneinander abgrenzten. Auch die Tools zur automatischen Bilderkennung hätten im Vergleich zum Vorjahr an Reife gewonnen.

Datengetriebene Geschäftsmodelle erfordern Beratung

Das Aufsetzen datengetriebene Geschäftsmodelle auch bei mittelständischen Unternehmen ist laut ISG-Studie inzwischen ein bedeutender Markt für IT-Berater. In den Vordergrund rücke dabei Strategie-Consulting. Strategische Unterstützung benötigten Unternehmen vor allem bei neuen Geschäftsmodellen, die sich aus Datenmustern gezielt ableiten lassen. Die Restrukturierung vorhandener sowie die Entwicklung neuer Geschäftsprozesse sei dabei genauso bedeutend wie deren Integration. Die vielfältigen Anwendungsszenarien erforderten ein breites Know-how: Bots im Bereich Service Desk und Customer Relationship Management (CRM), Virtual Counterparts in der Produktentwicklung oder mit Predictive Analytics in Sachen Wartung und Sicherheit sowie Cognitive Computing für das Sicherstellen von Service Levels und der Compliance.

Weitere Informationen inklusive einer Liste der bewerteten Anbieter bietet eine Zusammenfassung der Studie. Jürgen Frisch

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