Machine-Learning-Algorithmen
Intelligenter Umgang mit Big Data
Fortsetzung des Artikels von Teil 2
IT-ler mit Vorzügen
Die intelligente Arbeitsweise der Machine-Learning-Algorithmen, die automatisierten Benachrichtigungen über Business-Incidents und Anomalien sowie das Korrelieren von verschiedenen gekennzeichneten Alerts und saisonalen Abhängigkeiten für eine schnelle Ursachenanalyse ermöglichen es auch Nicht-IT-lern, eine solche Lösung intuitiv zu bedienen. Es ist nicht mehr erforderlich, Data Scientist zu sein, um wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu ziehen. Doch was bedeutet das für das Berufsbild des klassischen „IT-lers“?
Der Bedarf für IT-Spezialisten mit einem tiefgreifenden Verständnis für ihr Fachgebiet wird weiterhin bestehen bleiben. Die Einführung einer intelligenten Lösung zur automatisierten Incident-Erkennung unterstützt IT-Profis bei ihrer alltäglichen Arbeit. Die Überwachung sowie Analyse von Geschäftsdaten wird eine immer komplexere Aufgabe. und die Notwendigkeit, in Echtzeit analysieren und reagieren zu können, immer maßgeblicher. Das Überwachen von unzähligen Metriken oder KPIs ist allerdings für den menschlichen Geist nahezu unmöglich geworden – ohne ein entsprechendes Tool können Spezialisten diese Daten- und Informationsmassen kaum noch überblicken. Ebenso führt die hohe Anzahl von Falschmeldungen bei herkömmlichen Systemen bei IT-Experten immer wieder zu großer Frustration, da diese sie so von ihrer eigentlichen Arbeit abhält. Auf Machine-Learning-Algorithmen basierende Systeme, die fähig sind, das Datenverhalten selbständig zu erlernen, Anomalien automatisiert zu erkennen und verschiedene Ereignisse miteinander in Zusammenhang zu bringen, können IT-Spezialisten demnach entlasten und bieten ihnen Kapazitäten für neue Aufgaben.
Profiteure von Analysesoftware mit Machine-Learning-Algorithmen
Daten sind der neue Rohstoff des 21. Jahrhunderts, weshalb Systeme, die auf Machine-Learning-Algorithmen basieren, jedem datengetriebenen Unternehmen zugute kommen könnten. Das System ist nicht an bestimmte Anwendungsfälle oder Geschäftsfelder gebunden. Deshalb können von mittelständischen Online-Shops, bis hin zu Weltmarktführern im E-Commerce, der Finanz- und Versicherungsbranche, dem produzierenden Gewerbe, der Telekommunikationsbranche, der Pharmazie oder dem Gesundheitswesen Unternehmen aus nahezu allen Bereichen von einer solchen Lösung profitieren, wie die Anbieter entsprechender Systeme sagen. Gerdae, da nicht jedes Unternehmen einen Data Scientist benötigt beziehungsweise manche sich keinen solchen Experten in Vollzeit leisten können. Sie benötigen Lösungen, die ihnen helfen, wertvolle Einsichten in ihre Daten zubekommen, zu erkennen was normal ist und wobei es sich um einenGeschäftsvorfall handelt, ohne die Daten selbst bis ins Detail kennen zu müssen.
Christian Glatschke ist Sales Director DACH bei Anodot
- Intelligenter Umgang mit Big Data
- Der schmale Grat zwischen normal und anormal
- IT-ler mit Vorzügen
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