IT-Trends was bringt uns wirklich weiter?

Transkript

1 IT-Trends was bringt uns wirklich weiter? GSE Jahrestagung Hamburg Andreas Zilch, SVP & Lead Advisor PAC 2015

2 Agenda (kurze) Vorstellung PAC Entwicklung von IT und IT-Bereichen Cloud Computing das zukünftige Infrastruktur Paradigma Big Data Analytics zwischen Business Potentialen und Sicherheitsbedenken Industrie 4.0 die große Chance für deutsche Industrie und IT PAC

3 Hintergrund Als etabliertes Analystenhaus besitzt PAC eine starke Beratungskompetenz mit einer lokalen Kompetenz und gleichzeitiger internationalen Abdeckung. Die umfangreichen Research Informationen und die tiefen Kenntnisse der Software und IT Services Provider bieten eine hervorragende Basis zur Begleitung Ihrer Investitions- und IT Governance Entscheidungen. Die Verbindung von PAC, BARC und Le CXP im letzten Jahr zur CXP Group, verstärkt die Software Themen Abdeckung und die Kompetenz in Themen wie Software-Auswahl und Sourcing Fragen. Die Erbringung von Services für mittelständische & große Anwenderunternehmen bildet einen Schwerpunkt bei PAC. PAC

4 Advisor Profil Andreas Zilch PAC

5 Welche Trends sind für uns aktuell besonders relevant? Globaler Trend im Data Center Hardware wird zu Software Software wird zu Services Veränderung der Rolle von IT im Wirtschaftskreislauf CLOUD COMPUTING und SERVICES Zielarchitektur für Data Center Private Cloud und Public Cloud Services BIG DATA ANALYTICS Plattform vs. Projekte, Chancen vs. Risiken INDUSTRIE 4.0 und INTERNET OF THINGS Business Thema mit massiver IT-Unterstützung Schicksalsfrage der deutschen Industrie test PAC

6 Entwicklung von IT und IT-Bereichen

7 CIO / IT-Abteilung - Herausforderungen Stellenwert von IT wird in den Unternehmen immer höher Business Value & Alignment branchenabhängig, aber nachhaltig steigend Nutzen und Risiken immer geschäftskritischer Informationssysteme werden immer komplexer Integration der Systeme innerhalb des Unternehmens und insbesondere über Unternehmensgrenzen hinaus Spannungsfeld Legacy vs. New Apps Kontinuierlich Integration neuer Systeme, Altsysteme werden nicht abgeschaltet Neue Architekturen, neue Qualitätsansprüche ( Wegwerf-Apps ) Stellenwert von internen IT Services wird (potentiell) immer niedriger Fachbereiche werden bei IT-Entscheidungen immer mächtiger Interne IT wird oft als langsamer Verhinderer angesehen Wenn interne IT-Dienstleister nicht innovativ und aktiv agieren, werden sie zukünftig nur noch die Legacy Systeme verwalten! PAC

8 CIO Appell These zur CIO Entwicklung Zentrale Fragen zur Weichenstellung: Wer ist der Kunde & welche Rolle möchte man als CIO im Unternehmen einnehmen? Führende Rolle im Unternehmen, welche durch Einsatz von IT Innovationen und wettbewerbsdifferenzierende Aktivitäten vorschlägt und treibt Interner Dienstleister at the crossroads! der (nur) die Wünsche der Fachabteilungen/Endanwender auf SLA Basis erfüllt aber ohne solide interne IT-Services (DataCenter + Distributed) wird interne IT niemals die Chance bekommen. PAC

9 F&E Einkauf Produktion Logistik Kundendienst Marketing Vertrieb Finanzen/Controlling Personalwesen.. Klassische Rolle der IT - Status Quo Unternehmensleitung IT-Abteilung / Services Unternehmensbasis / Infrastruktur / Facilities Klassische UN-Organisation: Business Units // Profit & Cost Center - IT als Dienstleister PAC

10 F&E Einkauf Produktion Logistik Marketing Vertrieb Personalwesen.. Lieferanten/Partner Kundendienst Finanzen/Controlling Distribution/ Kunden Rolle der IT in einer gesamtheitlichen Industrie 4.0 Umgebung - die realistische Vision Unternehmensleitung ICT Service Provider / CIO Unternehmensbasis / Infrastruktur / Facilities Neue UN-Organisation: Zuständig für IT, Organisation und Prozesse Vernetzung und Gesamt P&L als wichtigste KPIs IT als Integrator/Enabler PAC

11 Cloud Computing das zukünftige Infrastruktur Paradigma

12 Cloud Fragestellungen auf CIO Level Typische cloud relevante CIO (CEO) Fragestellungen Cloud-Technologien & Services: Hype vs. handfeste Erwartungshaltungen der Unternehmensführung Cloud Preise oder Gesamtkostenbetrachtung (TCO)? Nachweisbare Verbesserungen durch Cloud Einsatz? Cloud-Governance und Leadership / IT oder Fachabteilung? Anpassung oder Führungsrolle / First Mover oder Follower? Machtverlust oder Machtgewinn durch Cloud-Technologien? Auswirkungen von Cloud-Technologie auf Organisation, HR / Skill-Profil? Auswirkungen von Cloud-Technologie auf Position und Organisation der IT? Pragmatische Cloud-Security Lösungen? Es wird ernst Hybride Cloud Lösungen in der Umsetzung PAC 12

13 Fokus: Prozesse-Standards-Architektur Prozesse Standards Architektur Kostenverrechnung und Erfolgskontrolle Betriebskosten und Erhaltung Errichtung- und Transformation PAC 13

14 Die Herausforderung(en) Cloud Einsatz bei Talanx test PAC

15 Die Entwicklung Private und Public Cloud Einsatz test PAC

16 Die Lösung / Vorteile Cloud Einsatz bei Talanx test PAC

17 Lessons Learned Cloud Einsatz ist weder trivial noch umsonst! Interessanter Business Case zur Cloud Adaption bei Versicherungen Kombination von Private Cloud (COLT) und Public Cloud (AMAZON) auf Konzernebene Offizielles und öffentliches Fallbeispiel! Herausforderungen (u.a.): Architektur, Standardisierung und Technologie Adaption Cloud Integration (mit Legacy Apps) Operations & Change Management Security & Compliance Achtung: Business Case wird von Anbietern missbraucht, um Einfachheit der Cloud Adaption zu zeigen dies ist zwiespältig! test PAC

18 Big Data Analytics - Business Potentiale vs. Sicherheitsbedenken -

19 Häufig genannte Eigenschaften analytischer Systeme Komplexität: Wartung, Weiterentwicklung, Nutzung Fehlende Flexibilität: neue Daten, neue Analysen Unzureichende Abfragezeiten Unbefriedigende Aktualisierung: Zyklen und Zeiten Kostenintensiv Unzureichende funktionale Abdeckung Business Analytics ist eine wichtige IT-Disziplin, die Zufriedenheit mit den Ergebnissen aber aktuell kritisch BARC PAC

20 Was sind die wichtigsten Treiber für die Veränderungen im Bereich Datenintegration und Data Warehouse/ Datenarchitektur? Gestiegene Erwartungshaltung in den Fachbereichen Wachsende Anzahl/Vielfalt von Datenquellen Datenwachstum Sich schneller verändernde Geschäftsprozesse Unzufriedenheit mit der Umsetzungszeit neuer Anforderungen Erhöhung der Wettbewerbsfähigkeit Performance-Probleme Umgang mit verschiedenen Datenstrukturen Erhöhte Anforderungen an Reaktionsschnelligkeit Kostengründe 62% 55% 52% 51% 45% 42% 41% 40% 37% 32% Quelle: BARC Survey Data Warehousing und Datenintegration im Zeitalter von Big Data, n=323 PAC

21 Was sind die wichtigsten Treiber für die Veränderungen im Bereich Datenintegration und Data Warehouse/ Datenarchitektur? Gestiegene Erwartungshaltung in den Fachbereichen Wachsende Anzahl/Vielfalt von Datenquellen Datenwachstum Sich schneller verändernde Geschäftsprozesse Unzufriedenheit mit der Umsetzungszeit neuer Anforderungen Erhöhung der Wettbewerbsfähigkeit Performance-Probleme Umgang mit verschiedenen Datenstrukturen Erhöhte Anforderungen an Reaktionsschnelligkeit Kostengründe 62% 55% 52% 51% 45% 42% 41% 40% 37% 32% Quelle: BARC Survey Data Warehousing und Datenintegration im Zeitalter von Big Data, n=323 PAC

22 Geplanter Einsatz von Big Data Technologie nimmt stark zu! Standard Relationale Datenbanken Standard BI-Werkzeuge Standard-Datenintegrationswerkzeuge 24% 27% 25% 39% Explorative Analyse-/Data-Discovery-Werkzeuge Analytische Datenbanken 31% 29% 27% 41% Individualentwicklung 26% 23% Data-Mining-/Predictive-Analytics-Lösungen 25% 32% Big Data Appliances Hadoop-Ökosystem Streaming-Datenbanken/Event Processing 12% 9% 8% 30% 29% 20% NoSQL-Datenbanken Spezielle Big-Data-Analyse-Anwendungen 7% 4% 18% 21% Im Einsatz Geplant 55% 62% Q: BARC Big Data Analytics Survey 2014, n = BARC PAC

23 Mind shift durch Big Data Analyseprozess, Datenpersistenz und Datenmenge Reglementierte, verifizierte Analyse Data Warehousing Prozess Explorative Analyse auf allen Daten Big Data Prozess Visualisierung Analytik Gesicherte Ergebnisse Visualisierung Analytik Experimentell ( fast fail ) Datenaufbereitung Datenspeicherung Strukturierte Sammlung bereinigter Daten Datenaufbereitung Datenspeicherung Datenbereitstellung Datenbereitstellung Rohdatensammlung schemafrei BARC 2015 PAC 23

24 Freiheitsgrade für den Anwender Was ist Analyse? Wo stehe ich, wo will ich hin? Bereitstellung verfügbarer Information (Reporting) Analyse Planung & Simulation Data Mining & Predictive Analytics Ad-hoc- Reporting Scorecarding/ Dashboard Standard Reporting Erzeugung neuer Information (Analyse + Planung) Komplexität in der Anwendung PAC 24

25 Die Bedeutung von Daten war nie größer als heute PAC 25

26 Consumer Apps mit eingebetteter Predictive Analytics PAC 26

27 Informationstechnologie treibt radikale Veränderungen Anwender Consumerization Operationalisierung der BI ermöglicht datengetriebene Unternehmen Ständiger Informationszugriff Digitalisierung Wertschöpfung aus Daten Prozesse und Geschäftsmodelle PAC

28 IOT / Big Data auch in klassischen Branchen (Logistik)! Neue IT Service im Food / Gastronomie Bereich Logistik und BI Services Wer sind die Kunden? McDonalds (Franchise-Nehmer) Nordsee, Pizza Hut,. Welche Services Wöchentliche Versorgung mit Zutaten - Logistik Procurement und Billing Services Supply Chain Management individuelle Absatzplanung!! Integration externer Daten zur Planung! IOT / Big Data / Mobile ist für viele Branchen schon (geschäfts-) relevant und wettbewerbsdifferenzierend!! PAC

29 Telekom relevante Plattform Services aktueller Swisscom Case Mobility Insight Neue Möglichkeiten durch Analyse von Smartphone Bewegungen Logistik und Verkehr - Prognose Mobility Insights Kunden? Bundesamt für Strassen. Welche Services Effizientere Infrastrukturplanung und Verkehrssteuerung Stauvermeidung Standortoptimierung Benchmarking von Marketingmassnahmen. Sehr interessante IOT Anwendung aus der Schweiz in Deutschland aktuell noch undenkbar! PAC

30 Industrie 4.0 Background - Einführung & Abgrenzung -

31 Warum Industrie 4.0? Status & Prognose PAC

32 Warum Industrie 4.0? Nutzen, Status & Prognose Der Industriestandort Deutschland kann nur durch innovativen und nachhaltigen IT-Einsatz seine global führende Stellung halten darin sind sich Politik, Wissenschaft und Wirtschaft einig! Bei Smart Factory stehen die Optimierung und Flexibilisierung der Fertigungsprozesse im Vordergrund bis hin zur Losgrösse 1. Durch Smart Services werden sich komplett neue Geschäftsmodelle entwickeln: Produzierende Unternehmen (Maschinenbau, Fahrzeughersteller, ) werden weniger Produkte und mehr Services anbieten Fallbeispiel KAESER Air-as-a-Service Diese Services werden mit SLAs bzgl. Ausfall- und Wiederherstellungszeiten verkauft ein neues Geschäftsmodell! Geschäftsmodellinnovationen werden auch Einfluss auf die Organisation und Wertschöpfungsketten haben PAC

33 Security Industrie 4.0 die zwei Ansätze Business Case Smart Factory M2M M2M Smart Services Adaptive Production Losgröße 1 Cognitive Control ERP SCM XRM MES Augmented Reality Predictive Maintenance datenbasierte Analytics Daten ICT-Infrastrukturen Connectivity Industrie 4.0 wird oft allein mit dem Thema "Smart Factory" verknüpft das greift aber wesentlich zu kurz! In der Smart Factory sind wesentliche Optimierungen möglich, der bisher etwas vernachlässigte Bereich Smart Services kann aber die Basis für vollkommen neue, disruptive Geschäftsmodelle sein. PAC PAC 2015

34 Industrie 4.0 / IOT Reifegradmodell Anteil % 2 % disruptive BC improvement 10 % 20 % Anteil % Things to Action Analytics Things to Dashboard 40 % 65 % Daten Übertragen und speichern Erzeugen (Sensoren, Wearables, ) 30 % BC = Business Case PAC PAC 2015

35 Beschreibung der Reifegrad-Stufen Business Case Disruptive Vollkommen neue Geschäftsidee, die auf Daten/Informationen aufbaut und damit die neuen Möglichkeiten von I40/IOT nutzt Beispiel: Kompressor Air_as_Service Improvement Weiterentwicklung/Verbesserung einer bestehenden Geschäftsidee/Geschäftsprozess durch Nutzung von I40/IOT Daten/Informationen und Analytics Beispiel: Wartungsintervalle optimieren mit Predictive Maintenance Industrie 4.0 / IOT Analytics Things-to-Action Analyse der I40/IOT Daten mit dem Ziel, bestehende Geschäftsprozesse zu automatisieren (oder auch neue Geschäftsideen zu automatisieren) Beispiel: Analyse und Datenmodelle für automatisiertes Predictive Maintenance Things-to-Dashboard Analyse der I40/IOT Daten mit dem Ziel, bestehende Geschäftsprozesse zu verbessern oder neue Geschäftsideen möglich zu machen Darstellung der Ergebnisse auf einem Dashboard Beispiel: Analyse und Datenmodelle für Predictive Maintenance entwickeln - Dashboard Daten Daten übertragen und speichern Die von Sensoren, Wearables u.ä. erzeugen Daten müssen effektiv übertragen und gespeichert werden, um mit Analytics weiter verarbeitet zu werden hierzu braucht es praktikable und kosteneffiziente Konzepte und Technologien Beispiel: Netzwerke, Übertragungsprotokolle und Storage Daten - erzeugen Sensoren, Wearables u.ä. erzeugen Daten und stellen diese an Schnittstellen zur Verfügung Beispiel: Sensoren in Servern und Fahrzeugen, Wearables, PAC

36 Fragen / Aufgabenstellungen Industrie CHECKLIST Welche Bedeutung misst das Unternehmen dem Thema Industrie 4.0 bei? Welche Initiativen wurden schon gestartet? Ergebnisse? Existiert eine umfassende Industrie 4.0 Strategie? Existiert eine Smart Factory Strategie? Gibt es Ansätze für Smart Services und neue Geschäftsmodelle? Wie werden Insellösungen vermieden? Sind potentielle Initiativen wirtschaftlich bewertet worden? Welche Verantwortungen existieren für Industrie 4.0? Gibt es ein Steuerungsgremium Industrie 4.0? Sind Industrie 4.0 Plattformen angedacht/geplant? Sind Community Aktivitäten (Partner) angedacht/geplant? Wie werden die Veränderung der Arbeitswelt für/durch die Mitarbeiter eingeschätzt? Welche Architekturen, Technologien und Standards sind für Industrie 4.0 notwendig/geeignet? PAC

37 Ein Future Industrie 4.0 Workplace Smart Farming Mobile, Big Data, Cloud in einer klassischen Branche PAC

38 Es lohnt ein Blick über den Tellerrand zu anderen Branchen Smart Farming Ansätze mit Partner-Integration PAC

39 Was bietet PAC (CXP Group) für Sie? CLOUD COMPUTING und SERVICES Best Practices für Architektur und Operations Auswahl von Technologien und Services BIG DATA ANALYTICS Best Practices für Architektur, Technologien, Organisation und Prozesse Auswahl von Technologien und Service Providern INDUSTRIE 4.0 und INTERNET OF THINGS Innovation Enablement, Fallbeispiele/Business Cases Definition Rolle der IT im I40/IOT Umfeld Start mit Innovation Workshops hoher Wert, geringe Investition PAC

40 Kontakt Pierre Audoin Consultants (PAC) wurde 1976 gegründet und gehört seit Juni 2014 zur CXP Group, dem führenden unabhängigen europäischen Marktanalyse- und Beratungsunternehmen für die Software- und IT-Dienstleistungsindustrie sowie für Themen rund um die digitale Transformation. Wir bieten unseren Kunden umfassende Support-Services in der Bewertung, Auswahl und Optimierung ihrer Softwarelösungen sowie bei der Bewertung und Auswahl von IT-Dienstleistern und begleiten sie bei der Optimierung ihrer Sourcing- und Investitionsstrategien. Die CXP Group begleitet IKT-Entscheidungsträger bei ihrer digitalen Transformation. Schließlich steht die CXP Group Software- und IT-Dienstleistungsanbietern mit quantitativen und qualitativen Analysen sowie strategischer und operativer Beratung bei der Optimierung ihres Go-to-Market-Ansatzes zur Seite. Auch öffentliche Einrichtungen vertrauen bei der Entwicklung ihrer IT-Richtlinien auf unsere Studien. Mit 40 Jahren Markterfahrung, 17 Niederlassungen in weltweit 8 Ländern und 140 Mitarbeitern unterstützt die CXP Group jährlich mehr als IKT-Entscheidungsträger und die operativen Unternehmensbereiche sowohl großer als auch mittelständischer Unternehmen und deren Provider. Die CXP Group besteht aus drei Gesellschaften: Le CXP, BARC (Business Application Research Center) und Pierre Audoin Consultants (PAC). Andreas Zilch +49 (0) a.zilch@pac-online.com PAC München Susanne Grebe +49 (0) s.grebe@pac-online.com PAC München Weitere Informationen unter PACs News: Folgen Sie uns auf PAC 2015