Crisp Research: Die 10 wichtigsten Trends für 2016

Carlo Velten, Analyst bei dem Kassler Analystenhaus Crisp Research, blickt voraus, was die CIOs kommendes Jahr beschäftigen wird: API Management, Marketing-Automation oder Microservices. 2016 könnte spannend werden und es markiert den Beginn des “Age of Unterstanding”.

 

1) Software-Defined Products und IoT

Ob Zahnbürste, Kettensäge, Küchengerät oder Premium-Automobil. Die Produkte der Zukunft sind “Software-Defined”, sprich ein wesentlicher Teil des Produktnutzens ergibt sich aus den software-basierten Funktionalitäten, Sensorik und der Vernetzung der Geräte zu einer ganzheitlichen IoT-Lösung. Hardware und Materialeigenschaften treten zunehmend in den Hintergrund. Software-Entwicklung wird somit ein zentraler Aspekt der klassischen Produktentwicklung und des Produkt Lifecycle Managements. Dafür müssen Corporate IT und Product IT zusammenwachsen (vgl. Trend 10). In einer Welt der software-definierten und sensor-basierten Produkte werden auch die Geschäfts- und Preismodelle “programmierbar”. Diese werden zukünftig serviceorientiert, kontextbasiert und personalisiert ausgestaltet und individuelle, nutzungsabhängige Abrechnungs- und Pricing-Mechanismen in Echtzeit ermöglichen.

Intel strebt das größte Portfolio für IoT-Komopnenten am Markt an. (Bild: Intel)
Intel strebt das größte Portfolio für IoT-Komopnenten am Markt an. (Bild: Intel)

2) Universal Digital Customer Experience

Die Königsdisziplin für viele CIOs wird im kommenden Jahr die Unterstützung seiner Marketing- und Vertriebskollegen. Denn die Digitalisierung der Kundenbeziehungen fordert den Einsatz und die Integration einer Vielzahl an neuen und bekannten IT-Technologien, Datenbeständen und Services. Im Kern wird es darum gehen, wie sich CRM, Kundenportale, eCommerce, Marketing Automation, Social Media und mobile Apps bestmöglich verzahnen lassen, um eine durchgängige und universelle Digital Customer Experience zu ermöglichen, die gleichzeitig den Umsatz und die Kundenbindung erhöht. Dabei wird die “Enterprise Digital Marketing Plattform” zur Zielarchitektur – ein umfassendes Analytics- und Steuerungs-Cockpit für die unternehmensweiten Marketing- und Sales-Aktivitäten.

Neben den Marketing- und Kommunikationsprozessen steht auch häufig ein Upgrade der Service-, Support- und Maintenance-Prozesse an. Nur in wenigen Anwendungsbereichen kann die Kombination aus mobilen Endgeräten und digitalem Prozess mit Backend-Zugang einen so großen Wert stiften und Grundlage einer gelebten “Service-Kultur” sein, die als langfristiges Differenzierungsmerkmal im globalen Wettbewerb taugt.

3) APIs und Data Streams

In der von IoT-Lösungen und mobilen Endgeräten vernetzten Welt, steigt das Datenvolumen in den kommenden Jahren exponentiell an. Zudem lassen tausende Cloud-Dienste (IaaS, SaaS, PaaS) über Schnittstellen den Datenstrom anwachsen und stellen Kunden und Partnern über ihre Schnittstellen (APIs) Daten, Content und Funktionen bereit. Derzeit stehen Entwicklern über 15.000 APIs über das Internet bereit. Diese reichen von der Anbindung an die großen Cloud-Plattformen (Google, Facebook. Salesforce, Twitter), über Live-Verkehrsdaten bis hin zu Video-Satellitendaten aus dem Weltraum. APIs bilden einerseits die Basis für neue Geschäftsmodelle und Services, sogenannte “API-based Products”, deren Mehrwert in der intelligenten und nutzerfreundlichen Verzahnung unterschiedlicher Dienste besteht (z.B. Slack). Sie können andererseits auch genutzt werden, um unternehmensintern Prozessinnovationen zu treiben, indem externe Cloud-Dienste mit den eigenen Prozessen verwoben werden (“API-based Operations”).

Die Bereitstellung und das Management von APIs werden in der digitalen Wirtschaft zu einem strategischen Erfolgsfaktor, ohne den sich Ökosysteme und Plattformen rund um die eigenen Produkte nicht aufbauen und nachhaltig entwickeln lassen. Denn in der digitalisierten und auf Echtzeitdaten fokussierten Welt, müssen Daten fließen (“Data Streams”), um einen Mehrwert zu generieren und kommerzialisierbar. API-Governance und Data Asset Management werden somit zu Kerndisziplinen für das Top-Management.

4) Machine Intelligence

Für eine Vielzahl an Use Cases der digitalisierten Welt sind in neue Processing- und Analysetechnologien gefragt. So spielt die Mustererkennung von Bildern, Personen oder Gegenständen zum Beispiel in der Gesundheitsvorsorge, der öffentlichen Sicherheit und auch dem Automobilsektor, Stichwort autonomes Fahren, eine immer größere Rolle. Auch die maschinelle Verarbeitung von Sprache in digitalen Assistenten wird in mobilen Einsatzszenarien immer wichtiger. Machine Learning-Verfahren und selbstlernende Systeme werden somit eine unerlässliche Grundlage, um große, komplexe Datenmengen in Echtzeit verarbeiten zu können. Dies gilt auch für die Kontextualisierung von Apps und sowie für die Personalisierung von Cloud-Diensten und der Online Shopping-Experience. Ebenso für die autonome Steuerung von Maschinen und die Analyse von IoT-Daten im Kontext von Predictive Maintenance.

Das Zusammentreffen von ausgereiften Machine Learning-Verfahren und nahezu unlimitierter, kostengünstiger Rechenleistung in der Cloud, ermöglicht Unternehmen einen “barrierefreien” Einstieg in das Thema. So bieten mittlerweile fast alle globalen Cloud Provider “Machine Learning-as-a-Service” an.

5) Infrastructure as Code

Der Administrator 1.0 klickt – der Administrator 2.0 programmiert! So lässt sich der fundamentale Wandel im Rechenzentrum beschreiben, der angetrieben durch Cloud Computing und die Automatisierung der Bestell-, Konfigurations-, Deployment- und Administrationsprozesse in vollem Gange ist. “Infrastructure as Code” ist für IT-Infrastrukturentscheider der kommende Evolutionsschritt auf dem Weg zu einer dynamischen, und autonomen Infrastrukturbasis. Er ist die logische Folge von “Infrastructure-as-a-Service”, sprich Cloud-Infrastrukturdiensten, die via API auf Cloud-Plattformen zur Verfügung gestellt und über Befehle auf der Kommandozeile konfiguriert werden. Scripten statt Schrauben heißt es für Administratoren zukünftig. Denn die IT-Infrastruktur der Zukunft, die “Digital Infrastructure Platform”, stellt nicht mehr Hardware sondern Infrastruktur als Dienstleistung zur Verfügung. Unternehmen, die sich diesem Trend nicht mit eigenen Personalressourcen stellen wollen oder können, werden in den nächsten Jahren für eine enorme Nachfrage nach sogenannten “Managed Public Cloud Services” sorgen.

6) Microservices-Architectures

Microservices-Architekturen werden zum ultimativen Blueprint zur Entwicklung digitaler Workloads und zukünftiger Systemlandschaften. Durch das Zusammentreffen von Container-Technologien wie zum Beispiel Docker, APIs und skalierbaren Cloud-Infrastrukturen lassen sich erstmals Software- und Systemarchitekturen entwerfen, entwickeln und betreiben, die ein Höchstmaß an Agilität bei gleichzeitiger Robustheit versprechen. Durch das Aufbrechen von Applikationen auf die atomare Ebene einzelner Prozesse und Funktionen (“Microservices”), beziehen sich Updates oder Patches nur auf einzelne Teile des Systems und niemals auf die gesamte Applikation. So können einzelne Microservices leicht durch neue ersetzt sowie Innovationen mit kurzem “Time to Market” realisiert werden.

Ebenso lassen sich Fehler und Integrationsaufwand erheblich reduzieren. Da einzelne Microservices unabhängig voneinander existieren können und sich gut horizontal skalieren lassen, sind Microservices-Architekturen ebenfalls ausfallsicher und robust. Um den Nachteil höherer Komplexität zu kompensieren, sollten CIOs und CDOs beginnen, eigene Kompetenzen aufzubauen bzw. sich frühzeitig die richtigen Dienstleistungspartner auszuwählen, um sich so im DevOps-Modell und der agilen Entwicklung auf Basis von Microservices zu üben.

7) Mobile Business Process Management

Mobile First wird spätestens im Jahr 2016 das wesentliche Paradigma in den Entwicklungs- und Design-Abteilungen. Denn Unternehmen müssen sich dafür rüsten, insbesondere den mobilen Kanal als wichtigsten Touch Point der Kunden für den eigenen Markenauftritt erfolgreich zu nutzen.

Einerseits müssen viele Unternehmen noch ihre Basis-Hausaufgaben erledigen und auch die eigene Web-Präsenz als Reaktion auf Googles mobile Such-Algorithmus-Revolution anpassen und mobil optimieren. Das mobile Web ist nicht nur Zugriffspunkt Nummer 1 für die Kunden sondern bietet dank neuer Content-Management-Systeme und Standards wie Responsive Design oder HTML-5 viele Möglichkeiten für Features und Gestaltung.

Darüber hinaus werden ganze Geschäftsmodelle und –prozesse von nun an mobil. Nachdem Lightweight- und Collaboration-Apps die Unternehmen mehr oder weniger schnell eroberten, müssen die Unternehmen in der dritten Generation neue und bestehende Geschäftsmodelle mobil abbilden können. Für eine tiefere Integration in das bestehende IT-Backend, die notwendig ist, um auch komplexere Geschäftsprozesse nutzerfreundlich auf das Smartphone zu bringen, sind neue Werkzeuge wie Mobile Backend-as-a-Service bzw. Mobile Middleware notwendig, um die Integration ins Backend zu sichern und die Front-End-Entwicklung den Entwicklern zu überlassen.

8) Age of Understanding – Next Generation BI

BI-Lösungen als reine Expertensysteme stehen vor dem Aus. Um im digitalen Zeitalter datengestützte Entscheidungen und Managementprozesse in der Unternehmenskultur zu verankern, wird eine Transformation hin zu Self-Service-, cloud-basierten und mobilen Analyse-Tools unerlässlich sein. Es gilt dem Herrschaftswissen des mittleren Managements mehr Analyse- und Entscheidungskompetenz an der Basis entgegenzusetzen und Mitarbeiter zu „enablen“ mit den Unternehmensdaten und externen Datenquellen konstruktiv und kreativ umzugehen. Im „Age of Understanding“ kommt dabei der Visualisierung der  Daten und Datenströme eine wichtige Rolle zu. Denn nur über die visuelle Aufbereitung werden Muster, Beziehungen und Trends in den großen Datenmengen sichtbar und prägen sich als „Story“ ein.

9) Pervasive Security / Security @ Scale

Sicherheit der digitalen Prozesse, der Daten sowie der Firmenkommunikation wird für immer mehr Unternehmen zur Top-Priorität. Dabei gilt es, sich auf neue und vor allem mehr Angriffsvektoren einzustellen. Neben klassischer Wirtschaftsspionage, die auf das Intellectual Property abzielt, müssen Unternehmen sich verstärkt auf Angriffe durch organisierte Kriminalität einstellen. So wird aktuell auch in Deutschland eine Vielzahl von Unternehmen mittels gezielter DDoS-Attacken erpresst. Zudem gilt es für CIOs und CISOs, sich darauf einzustellen, dass IT-Sicherheit und Datenschutz im mobilen und Cloud-Zeitalter nicht mehr nach den klassischen Verteidigungsstrategien funktionieren kann. Wenn tausende Mitarbeiter weltweit unterwegs und in hunderten von Unternehmenslokationen verteilt und über das Internet und Mobilfunknetze angebunden sind, ist eine IT-Sicherheitsstrategie mit globaler Reichweite gefordert. Ein Teil der IT-Sicherheitsdienste wird demnach aus der Cloud kommen – müssen!

10) Corporate IT meets Product IT

Um den Anforderungen der digitalisierten Welt zu begegnen, müssen CIOs Fähigkeiten und Eigenschaften wiederbeleben, die in den vergangenen Jahren in den meisten Unternehmen im Zuge der großen Outsourcing-Welle zunehmend degeneriert sind. Die Fähigkeit, neue Anwendungen und Prozesse schnell in PoCs oder einem “MVP” (Minimal Viable Product) zu Prototypen und zu testen. Die Möglichkeit, Anwendungen auf Cloud-Plattformen schnell zu skalieren – oder auch wieder einzustampfen. Die Fähigkeit, neue IT-Anwendungen aus Nutzerperspektive (“Design Thinking”) zu gestalten und Fokus auf die User Experience zu legen. All dies ist im Zeitalter von Mobile, Social und Cloud erfolgsentscheidend. Neben den klassischen IT-Managementdisziplinen (Governance, Sourcing, Projektmanagement etc.) sind daher Anwendungsentwickler, Datenanalysten, Schnittstellen-Programmierer und Cloud-Architekten gefragt, die sich einerseits mit den neuen Technologien auskennen und andererseits in der Lage sind in interdisziplinären Teams zu arbeiten.

Hinzu kommt, dass die Entwicklung von “Software-Defined Products” und IoT-basierten Lösungen meist von der sogenannten “Product IT” ausgeht. Sprich den Ingenieuren, Maschinenbauern oder Physikern aus den Bereichen Produktentwicklung und FuE, die mittels Sensoren und Embedded Systems das Funktionspektrum und die technischen Eigenschaften der eigenen Produkte definieren. Doch diese sind zur Entwicklung kompletter Lösung von der Corporate IT oder externen Dienstleistern abhängig, um beispielsweise diejenigen Komponenten und Apps zu entwickeln und zu betreiben, die für die Digital Customer und Service Experience notwendig sein.

Lesen Sie auch : Datenmanagement und KI