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Automatisierung

IT-Teams in kleinen und mittelständischen Unternehmen haben mit Budgetbeschränkungen und Fachkräftemangel zu kämpfen. Bei steigender Nachfrage nach IT-Dienstleistungen sind sie daher stark überlastet und suchen nach Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung. 

Der 2020 IT Operations Report – Strategische Prioritäten für IT-Führungskräfte von Kaseya zeigt, dass 60 % der IT-Führungskräfte weltweit planen, im Jahr 2021 in IT-Automatisierung zu investieren. Da IT-Automatisierung für Unternehmen heute oberste Priorität hat, wenden IT-Teams sie nun auf eine breitere Palette von Geschäfts- und IT-Funktionen an. Diese sechs Technologien sind dabei besonders effizient:

Robotic Process Automation (RPA)

RPA-Tools verwenden Software-Bots, die die Interaktion zwischen Mensch und Computer simulieren, um repetitive Aufgaben zu automatisieren. Die Vorteile von RPA sind geringere Personalkosten und weniger menschliches Versagen. RPA-Bots erfordern in der Regel keine Softwareanpassung oder tiefe Systemintegration. Laut Gartner wird der weltweite Umsatz mit RPA-Software im Jahr 2021 voraussichtlich 1,89 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem Anstieg von 19,5 % gegenüber 2020 entspricht.

Implementierung von RPA

Wie jede sich weiterentwickelnde Technologie bringt auch RPA einige Herausforderungen mit sich. Laut einer Studie von Deloitte haben Unternehmen festgestellt, dass die Skalierung von RPA schwieriger ist als erwartet. Größere RPA-Implementierungen, wenn die Anzahl der Bots mehr als 50 beträgt, dauern oft länger und sind komplexer und kostspieliger, als Unternehmen ursprünglich erwartet hatten. Da es sich bei RPA um eine disruptive Technologie handelt, ist für eine erfolgreiche Implementierung eine solide Strategie, das richtige Fachwissen und die Unterstützung der Anbieter erforderlich. Es ist wichtig, realistische Erwartungen für das RPA-Projekt festzulegen und zu verwalten. Es ist auch empfehlenswert, die IT-Abteilung frühzeitig in den Prozess einzubeziehen.

Prädiktive Analyse

Die prädiktive Analyse ist eine aufstrebende Technologie, von der Unternehmen in vielerlei Hinsicht profitieren können. Sie umfasst die Sammlung, Analyse und Interpretation von Daten aus verschiedenen betrieblichen Quellen. Das Ziel ist die Vorhersage zukünftiger Entwicklungen auf Grundlage der Analyse der vorhandenen Daten. Um dieses Ziel zu erreichen, werden in der Regel statistische Verfahren, prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen eingesetzt. Es gibt viele Anwendungen von prädiktiver Analyse. Dazu gehören die Erkennung von Datenmissbrauch, die Verbesserung der Cybersicherheit, die Optimierung von Marketingprogrammen und die Verbesserung von Geschäftsabläufen. Die prädiktive Analyse kann adaptive Algorithmen verwenden, um die System-, Anwendungs- und Netzwerkleistung zu untersuchen. So können Unternehmen einen proaktiveren Ansatz für das IT-Betriebsmanagement wählen. Mit dieser Technologie können IT-Sicherheitsexperten potenzielle Schwachstellen erkennen, die Wahrscheinlichkeit von Cyberangriffen bestimmen und an der Verbesserung der Sicherheitsstruktur des Unternehmens arbeiten.


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