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Wöchentliche Beiträge über IT Praxis, Cloud, Outsourcing und mehr

Ausfallzeiten in Unternehmen reduzieren – mit maschinellem Lernen?

Unternehmen sind heutzutage ohne Frage auf ihre IT angewiesen – selbst in klassischen Produktionsbranchen geht inzwischen ohne Computer und Netzwerk meist nichts mehr. Angesichts dieser Abhängigkeit können Störungen der IT-Infrastruktur Firmen in ernsthafte Schwierigkeiten bringen. Ein kurzzeitiger Ausfall hat vielleicht nur ein paar Anrufe von verärgerten Kunden zur Folge. Ist die Infrastruktur aber über Stunden oder sogar Tage nicht verfügbar, kann das Geschäftsziele unerreichbar machen.

Hinzu kommt, dass die IT-Abteilung bei einem Ausfall einen Grossteil ihrer Ressourcen auf die Lösung des Problems verwenden muss, anstatt produktiv für das Unternehmen tätig zu sein. Schlimmstenfalls kommen noch Schuldzuweisungen zwischen einzelnen Abteilungen auf, die zusätzliche Ressourcen kosten und das Betriebsklima beeinträchtigen. Da stellt sich natürlich die Frage, ob es nicht einen effektiveren und effizienteren Weg gibt, mit Ausfällen in der IT umzugehen und Ausfallzeiten zu reduzieren?

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Wachsen uns die Datenberge bald über den Kopf?

Die IT hat in den letzten Jahren und Jahrzehnten eine rasante Entwicklung durchgemacht – immer mehr Rechenleistung, immer schnellere Verarbeitung und Übertragung von Daten, immer aufwändigere Nutzer-Interfaces, und das Ganze auch noch in immer kompakteren Bauformen. Da könnte man schnell auf die Idee kommen, es handle sich um eine Entwicklung ohne jegliche Schattenseiten. Ganz so einfach ist es allerdings nicht, denn die schicke Grafik, die nützlichen Datenbanken und die vielen elektronischen Helfer im Büro und im Alltag haben eins gemein: Sie sorgen für riesige Datenmengen, die übertragen, verwaltet und gespeichert werden müssen.

Betrachtet man die Zunahme des weltweiten Datenvolumens, scheinen die Unternehmen vor einer wahren Herkulesaufgabe zu stehen, für die eine Lösung gefunden werden muss. Darauf möchten wir im folgenden Beitrag genauer eingehen. 

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