Keepler Data Tech: „Wir helfen Kunden, die Demokratisierung von Daten und den Einsatz von künstlicher Intelligenz zu beschleunigen“

Martin Adlung, DACH Region Manager bei Keepler Data Tech, berichtet in unserem Interview über die disruptive Technologie-Trends in einer Zeit zunehmender Akzeptanz der Cloud in Deutschland.

—Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts und Keepler Data Tech ist eines der Unternehmen, die darauf spezialisiert sind, ihren Wert herauszuholen. Was trägt Keeplers Erfahrung in dieser Hinsicht bei?

Bei Keepler haben wir die Erfahrung und die Fähigkeiten, den Wert der Daten zu maximieren. Wir maximieren den Wert von Daten, indem wir Informationssilos beseitigen, Probleme mit der Datenqualität lösen, Informationen dann verfügbar machen, wenn sie für die Entscheidungsfindung benötigt werden, und künstliche Intelligenz integrieren, um Geschäftsaktivitäten vorherzusagen oder zu definieren.

All dies erreichen wir, indem wir uns auf drei Schlüsselfähigkeiten stützen: Spezialwissen über die öffentlichen Cloud-Plattformen von AWS, Google Cloud und Azure, Expertise in der Produktentwicklung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz sowie fortschrittliche Datenanalyse und eine auf agilen Methoden basierte Softwareentwicklung. Auf diese Weise lösen wir bei Keepler geschäftliche Herausforderungen durch das Design, die Entwicklung und den Betrieb von sogenannten digitalen Datenprodukten.

—Wie gehen deutsche Unternehmen mit der Nutzung öffentlicher Clouds um?

Die meisten großen deutschen börsennotierten Unternehmen nutzen Public-Cloud-Dienste zur Informationsspeicherung, zum Beispiel durch die einfache Nutzung von Dateispeicherdiensten über Office365 oder G-Suite, die zu den Standard-Arbeitsplatzumgebungen in Unternehmen gehören. Damit ist die Skepsis gegenüber der Nutzung gesunken und auch immer mehr mittelständische Unternehmen öffnen sich den Möglichkeiten der Public Cloud. Die Cloud als sichere Umgebung zu verstehen, ist der Schlüssel, um mit den Daten darauf zu arbeiten. Der Trend ist unaufhaltsam und laut Synergy Research Group war 2020 das erste Jahr, in dem mehr in Public Clouds als in eigene Rechenzentren investiert wurde. Alle Vorhersagen deuten auf ein enormes Wachstum in den kommenden Jahren hin, welches auch durch Covid-19 zu zu einem noch nie dagewesenen Wachstum bei Public-Cloud-Services geführt hat. Laut einem Forrester-Bericht nutzen schätzungsweise 60 % der Unternehmen in diesem Jahr 2021 bereits die Public Cloud.

—Keepler Data Tech stammt mit dem Ziel, auf öffentliche Clouds und agile Methoden zu setzen, die Teil seiner DNA sind. Inwieweit sind diese Faktoren einen Wettbewerbsvorteil für Ihre Kunden?

Keepler arbeitet für große und mittlere Unternehmen in Sektoren, in denen der Wettbewerb hart ist. Wir helfen Kunden, die Demokratisierung von Daten und den Einsatz von künstlicher Intelligenz zu beschleunigen, um ihr Geschäft zu verbessern. Unsere Kunden entscheiden sich für uns, weil wir in der Lage sind, Public-Cloud-basierte Datenlösungen in einem Bruchteil der Zeit anderer Anbieter zu entwickeln und einzusetzen. Das liegt daran, dass die öffentliche Cloud es uns ermöglicht, Rechen- und Speicherkapazität in Minuten bereitzustellen und nicht in Monaten wie beim Kauf eines Servers. Wir nutzen auch intensiv DevSecOps-Techniken, um den Software-Lebenszyklus zu beschleunigen, und schließlich bauen wir unsere Lösungen mit agilen Projektmanagement-Techniken auf, wodurch unsere Kunden einen kontinuierlichen Einblick in den von der Lösung gelieferten Geschäftswert haben.

—Sicherheit ist eines der größten Anliegen eines Unternehmens. Was halten Unternehmen davon, ihre Daten in die öffentliche Cloud hochzuladen?

Unternehmen verstehen zusehends mehr welche Vorteile die Public Cloud Sicherheit gegenüber eigenen sogenannten On-Premise IT-Infrastrukturen hat. Public-Cloud-Anbieter verfügen über umfangreiche Erfahrungen und etablierte Best-Practice-Standards in Sachen Sicherheit und Datenhandling. Viele automatisierten Sicherheitsmechanismen stellen sicher, dass die Umgebung nicht nur sicher sondern auch in Bezug Datenschutz die Compliance erleichtern, wie z.B. in so anspruchsvollen Branchen wie dem Bankwesen oder der pharmazeutischen Industrie. In diesem Sinne ist es auch wichtig, einen Partner zu haben, der über ausgewiesene Erfahrung im Design von sicheren Architekturen in Cloud-Umgebungen verfügt, die die bereits hohen Sicherheitsstandards des Cloud-Providers selbst ergänzen.

—Große Datenmengen nehmen weiterhin exponentiell zu, jedoch sind Unternehmen herausgefordert sie zu verstehen und sehr komplexe Analysen durchzuführen, wenn es darum geht, Schlüsse bei Entscheidungen zu ziehen. Wie geht Keepler Data Tech damit um?

Das Wichtigste ist nicht, viele Daten zu haben, sondern Daten mit hoher Qualität und hohem Geschäftswert. Es gibt zwei Fehler, die wir bei Unternehmen sehr häufig beobachten: Der eine ist der Einsatz von Datenverarbeitungstechnologien mit hohen Lizenz- und Wartungskosten, die nicht auf die aktuellen Bedürfnisse des Unternehmens abgestimmt sind und daher unverhältnismäßig teuer sind für den tatsächlichen Nutzen, der aus ihnen gezogen wird. Der andere Fehler besteht darin, viele Informationen hinzuzufügen, ohne

dass es einen geschäftlichen Anwendungsfall gibt, der davon betroffen wäre. Bei Keepler passen wir die Kosten für die Technologie dank des Einsatzes nativer Public-Cloud-Technologie an ihre Nutzung an. Wir arbeiten konzentriert an der Lösung eines Anwendungsfalls nach dem anderen, so dass die Daten nach Bedarf genutzt werden und die Informationen mit der höchstmöglichen Qualität und dem größtmöglichen Geschäftswert zur Verfügung gestellt werden.

Martin Adlung, DACH Region Manager bei Keepler Data TechMartin Adlung, DACH Region Manager bei Keepler Data Tech

—Hier kommt künstliche Intelligenz ins Spiel, mit Algorithmen, die dank der Rechenfunktionen der öffentlichen Cloud ausgeführt werden konnten. Auf welcher Stufe ist KI und wie wirkt sie auf deutsche Unternehmen aus?

Die Digitalisierungsprozesse, die sich mit dem COVID-19-Effekt beschleunigt haben, haben den Zugang zu den Daten erleichtert. Diese Daten wurden vor allem in der deskriptiven Analytik, aber auch zum Training von Modellen der künstlichen Intelligenz verwendet. Wir haben ein großes Interesse am Einsatz von künstlicher Intelligenz in Anwendungsfällen wie Predictive Maintenance, Bedarfsvorhersage und Betrugserkennung gesehen, um Fälle zu nennen, die mit Kosteneinsparungen zu tun haben. Wir sehen auch Interesse an Fällen von Produktpersonalisierung und -empfehlung, Kaufneigung, Marketingausgabenoptimierung und Kundensegmentierung als Fälle von Umsatzsteigerung. Wir bei Keepler helfen unseren Kunden, künstliche Intelligenz als einen industrialisierbaren Prozess zu implementieren, bei dem Analysten und Datenwissenschaftler sicheren Zugang zu Daten haben, die neuesten Tools nutzen können und schnell und sofort über eine Arbeitsumgebung verfügen. Wo KI-Modelle einem automatisierten und überwachten Lebenszyklus folgen, der es ermöglicht, KI-Modelle jederzeit ohne das Eingreifen von Data Scientists optimiert zu halten. Keepler ist ein Spezialist für diese Art der Industrialisierung, die MLOps genannt wird, dank seiner früheren Erfahrungen mit DevSecOps und seiner Beherrschung von Public-Cloud-Diensten.

—Ist der menschliche Faktor angesichts der sich so schnell entwickelnden Technologien und Architekturen ein Hindernis? Finden Sie genug Talente oder Profile auf dem Markt, die datengesteuerte Projekte angehen?

Viele deutsche Unternehmen setzen auf datengetriebene Strategien und immer mehr Fachkräfte erwägen eine Karriere in diesem Bereich. Das Angebot und die Möglichkeiten sind heute vielfältig, und qualifizierte und erfahrene Mitarbeiter sind rar. Um den Boom und das Potenzial dieser Technologien zu nutzen, ist es wichtig, die Ausbildung zu beschleunigen, um die Nachfrage zu befriedigen und diese Welle mit den besten technischen und menschlichen Ressourcen aufzufangen. Wir sehen, dass die Rekrutierung guter Datenexperten bereits eine Priorität sowohl für große Unternehmen als auch für datengetriebene Dienstleistungsunternehmen wie Keepler ist. Der Vorteil, den wir als Softwarefirma bieten, ist, dass wir Unternehmen Mitarbeiter mit echter Erfahrung zur Verfügung stellen können, um Datenprojekte zu entwickeln, für die Kunden noch nicht über die nötige Ausrüstung oder Ressourcen verfügen, um dies selber zu tun.

—Welche Vision verfolgt ein europaweites Unternehmen wie Keepler Data Tech in Deutschland?

Bei Keepler nehmen wir Regulierung und Sicherheit sehr ernst. Wir entwickeln Big-Data- und Künstliche-Intelligenz-Lösungen für unsere Kunden mit einer Philosophie der Sicherheit durch Design. Darüber hinaus befolgen wir stets die Best Practices der Public-Cloud-Anbieter. Dies führt dazu, dass unsere Kunden in Deutschland die Zusammenarbeit mit Keepler sehr schätzen, da sie sich sehr sicher fühlen, wenn sie die Verarbeitung der Daten ihrer Kunden an uns delegieren. Obwohl wir ein europaweit tätiges Unternehmen sind, haben wir uns entschlossen, eine lokale Präsenz im Land aufzubauen, um unsere Arbeitsweise an die Besonderheiten unserer Kunden in Deutschland anzupassen. Und das Positive für Keepler ist, dass das Wachstum unserer Aktivitäten in Deutschland auch von der langjährigen Erfahrung unserer Fachleute aus anderen Standorten in Europa unterstützt wird.

—Welche Branchen oder Art von Unternehmen können am meisten von Keeplers Fachwissen profitieren?

Wir bei Keepler verfügen über umfangreiche Praxiserfahrung in Sektoren wie Finanzen, Telekommunikation, Pharma, Energie, Einzelhandel, Industrie. Insbesondere auf dem deutschen Markt arbeiten wir bereits mit Unternehmen aus dem Industrie- und Pharmasektor zusammen. Alle Branchen, insbesondere Unternehmen, die große und komplexe Datenmengen erzeugen und diese für ihre Geschäftsentscheidungen benötigen. Auch diejenigen, die sich einem starken Wettbewerbsmarkt stellen müssen und sich durch technologische Lösungen auf der Basis von Daten differenzieren müssen. Die Arbeit mit Daten durch fortschrittliche Analytik ermöglicht es Ihnen, Lösungen zu erstellen, um das Wissens- und Kundenmanagement durch eindeutige ID zu verbessern, Bedarfsvorhersagen oder vorausschauende Wartung zu machen, Prozesse zu optimieren und zu automatisieren, Analysen von unstrukturierten Daten durchzuführen … Endlose Anwendungsfälle, die geschäftliche Herausforderungen lösen, können dank der Fähigkeiten der öffentlichen Cloud und der Kombination mit Technologien der künstlichen Intelligenz angegangen werden.

—Erzählen Sie uns abschließend von einem oder mehreren Projekten, die die größten Auswirkungen auf die Kundenergebnisse hatten. Worauf hat sich das Projekt gestützt?

Ein großer Kunde aus dem Energiesektor beauftragte uns, weil er ein Netz von Stromzählern, sogenannten Smart-Metern, für zwei Millionen Kunden eingerichtet hatte und das Serviceniveau verbessern wollte, indem er potenzielle Stromversorgungsprobleme im Voraus erkannte und die Zuteilung von Reparaturen zum Vertrag optimierte, um die Lösungszeit und die Kosten zu optimieren. Dank des digitalen Datenprodukts, das Keepler entworfen und umgesetzt hat, konnte der Kunde die Zeit für die Behebung von Fehlern um 60 % reduzieren und so die Kundenzufriedenheit verbessern. Dies ist ein Beispiel von vielen

digitalen Produkten, die wir bei Keepler für verschiedene Kunden und Branchen entwickeln, um Produktion und Logistik zu optimieren, den Umsatz und die Konversion von Marketinginitiativen zu steigern, Kunden zu binden, Wartungskosten zu reduzieren, Prozesse zu automatisieren und Betrug zu reduzieren.

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