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Von Edge Computing bis Compliance

Fünf IT-Trends für 2022

Auch 2022 werden sich die IT-Systeme von Unternehmen weiterentwickeln. Oliver Rozić, Vice President Product Engineering bei Sage, weiß wie und welche Trends dabei eine Rolle spielen könnten.

(Bild: Sage GmbH)

(Bild: Sage GmbH)

Die Pandemie hat manche Dynamik eingebremst – insbesondere in wirtschaftlichen Kontexten. Was die Digitalisierung betrifft , hat die Pandemie jedoch für eine Dynamisierung gesorgt. Diese Entwicklung wird sich auch im kommenden Jahr am Beispiel mehrerer Trends zeigen, so das Softwareunternehmen Sage. Das Unternehmen hat fünf Technologietreiber identifiziert, die im Jahr 2022 Einfluss auf betriebliche IT-Anwendungen haben:

Distributed Cloud und Edge Computing: Der Bedarf nach anpassbarer und per Cloud überall verfügbarer Software wird auch 2022 steigen. Nachdem Entwicklung von großen monolithischen Systemen hin zu kleindimensionierten Microservices bereits klar erkennbar sei, so Oliver Rozić, Vice President Product Engineering bei Sage, ziehe nun mit der Distributed Cloud auch die dahinterstehende Infrastruktur nach. Mit diesem Architekturansatz gibt es kein zentrales Rechenzentrum mehr, sondern die Rechnerlast wird auf kleine regionale Clouds aufgeteilt. Diese verteilte Infrastruktur bietet darüber hinaus die Edge-Computing. „Der entscheidende Vorteil der Distributed Cloud und des Edge Computings ist neben der geringeren Latenz und besseren Performance eine höhere Ausfallsicherheit, da die einzelnen Regional-Clouds unabhängig voneinander arbeiten können. Das bedeutet: Sollte ein Cloud-Server ausfallen, zieht dies nicht den Ausfall des gesamten Systems nach sich. Die Nachfrage nach Distributed Cloud und Edge Computing wird 2022 vor allem durch datenintensive Anwendungen etwa im Bereich Machine Learning vorangetrieben“, erläutert Rozić.

Process Mining und Data Mining: Die Sage-Spezialisten gehen davon aus, dass Unternehmen auch im nächsten Jahr mit Unregelmäßigkeiten im Ablauf ihrer Prozesse rechnen müssen. Vor diesem Hintergrund wird Process Mining an Bedeutung gewinnen. Dabei handelt es sich um die systematische Analyse und Auswertung von Geschäftsprozessen. Process Mining hat seinen Ursprung im Data Mining, also der Analyse großer Datenbestände mit dem Ziel, neue Querverbindungen, Muster und Trends zu erkennen. Dadurch kann beispielsweise die Personalisierung von Angebote erhöht werden. Beim Process Mining wird dieses Verfahren auf einen kompletten Prozess übertragen. Die darin auftretenden Ereignisse, so genannte Events, werden dabei logisch hinsichtlich ihrer chronologischen Reihenfolge miteinander verknüpft. Voraussetzung dafür seien allerdings voll digitalisierte Prozesse. Rozić erläutert: „Auf dieser Basis lässt sich ein Prozess visualisieren und in Echtzeit analysieren.

ERP 2.0: Das Internet of Things verbindet Software-Anwendungen, Maschinen, Anlagen und Werkzeuge zu einem integrierten und zunehmend autonom agierenden Gesamtsystem, das große Datenmengen produziert. Für sich genommen bieten die erfassten Daten aber noch keinen großen Mehrwert. Erst in einem größeren Kontext entfalten sie ihren Nutzen. Eine entscheidende Rolle kommt dabei dem ERP-System zu, in dem Betriebsinformationen zusammenlaufen, anschließend gefiltert und klassifiziert sowie an die nachgeordneten Anwendungen weitergeleitet werden. Der Datenfluss kann auch über die Grenzen eins Unternehmens hinausgehen und etwa Lieferanten mit einbeziehen. Das ERP-System werde so zu einer zentralen Softwareplattform und zu einem Integrations-Hub für das Internet der Dinge, so der Softwarespezialist. Oliver Rozić spricht dabei von einer neue Generation von ERP-Systemen – dem ERP 2.0.

Ethisch verantwortete KI: Neben allen Vorteilen, sorgen die abgeleiteten Erkenntnisse von KI-Systemen auch immer wieder für kritische Rückfragen. Sie drehen sich etwa rund um die Themen Datenschutz und Compliance und kommen aus den Reihen der Stakeholder derer, die diese Technologie anwenden. „Vor diesem Hintergrund wird es künftig nicht mehr genügen, KI blindlings im Sinne der eigenen unternehmerischen Ziele zu nutzen. KI wird künftig auch nicht mehr nur unter rein funktionalen Gesichtspunkten, etwa im Blick auf Prozessverbesserung oder Automatisierung gesehen werden. Vielmehr wird diese Technologie zunehmend auch in ein direktes Verhältnis zu den Stakeholdern, denen sie eigentlich dienen soll, gesetzt. In diesem Zusammenhang geht es dann auch um Fragen der Fairness, der Gerechtigkeit im Wettbewerb und der Transparenz gegenüber Kontrollbehörden“, kommentiert Oliver Rozić.

Datenhygiene: Mit den exponentiell wachsenden Datenmengen wird die Frage nach der Datenqualität lauter werden. Es geht darum Dirty Data zu vermeiden. Eine Herausforderung vieler Unternehmen ist dabei die Anzahl der betrieblichen Datenquellen und damit die Fragmentierung von Daten, die oft aus veralteten Systemen, in unterschiedlichen Formaten, Metadaten, Formularen und nicht mehr zeitgemäßen Datenbankformaten vorliegen. Dies kann die Datenqualität verringern. „Datenqualitätsmanagement wird deshalb zunehmend in den Fokus unternehmerischen Handelns rücken. Hierbei geht es darum, die Datenqualität von vorneherein sicher zu stellen und zu verhindern, dass Dirty Data überhaupt erst entsteht“, so Oliver Rozić. Eine Vorrausetzung für diese vorausschauende Form der Datenhygiene sei Data Governance. Sage geht davon aus, dass es in immer mehr Unternehmen ein Regelwerk für den Umgang mit Daten im Unternehmen geben wird.

„Ab dem nächsten Jahr wird es für Unternehmen insbesondere darum gehen, bei der Digitalisierung die folgerichtigen und oft auch erforderlichen nächsten Schritte zu verfolgen, um sich für 2022 und darüber hinaus optimal aufzustellen. Nach Cloud folgt die Distributed Cloud, nach Big Data kommt zielgerichtetes Data und Process Mining, sowie ein stärkerer Fokus auf Datenhygiene. ERP braucht ein Update auf ERP 2.0 und statt KI-Potenzial einfach einzusetzen, rückt die ethische Verantwortung bei der künstlichen Intelligenz in den Fokus. Wir werden es im kommenden Jahr also mit einem Jahr der digitalen Evolution zu tun haben“, so Rozić.


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