2020 wird das Jahr der kontinuierlichen Intelligenz

Ein Zusammenfluss von Faktoren erzeugt den perfekten Sturm der Einführung und Mainstream-Nutzung kontinuierlicher Intelligenz.

Kontinuierliche Intelligenz (CI) wird in diesem Jahr große Fortschritte machen. Ein Zusammenfluss von Faktoren erzeugt den perfekten Sturm der Akzeptanz und Mainstream-Nutzung.

Ein kürzlich veröffentlichter Bericht von ABI Research identifiziert die wichtigsten Technologietrends, die es im kommenden Jahr zu beobachten gilt. CI wurde herausgegriffen, ebenso wie mehrere verwandte Bereiche, die ebenfalls dazu beitragen werden, CI praktischer zu machen. Insbesondere stellte der Bericht fest, dass die Verwendung von CI in Verbindung mit Geräten des Internets der Dinge (IoT) die Art und Weise, wie Unternehmen IoT-Analysen verwenden, erheblich verändern würde. Die Einführung von CI für IoT hat große Auswirkungen auf Hersteller, Lieferkettenbetreiber, Transportunternehmen, Wartungs- und Reparaturunternehmen und mehr.

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„Das Konzept von CI wird sich auf dem IoT-Analytics-Markt konsolidieren und fortschrittlichere Analysen nahezu in Echtzeit ermöglichen“, sagt Kateryna Dubrova, M2M-, IoT- und IoE-Analystin bei ABI Research. Seit dem Aufkommen und der Ausweitung von Streaming-Analysen und Streaming-Technologien wächst die Fähigkeit, die IoT-Daten kontinuierlich zu analysieren und Wert daraus zu ziehen. Die CI-Anwendung wird möglich, weil die Cloud-Anbieter und Anbieter E2E-Plattformen anbieten und ihre Fähigkeiten durch digitales Twinning und Big Data erweitern Technologien und [maschinelles Lernen] Algorithmen. „Daher prognostiziert ABIResearch im Jahr 2020 eine stärkere Einführung von CI-Technologien, die die IoT-Datenanalyse über die traditionelle Betriebsebene (Wartung und Kontrolle) hinausheben werden, aber wir werden auch eine größere Auswirkung auf die strategische Planung und organisatorische Veränderungen beobachten.“

5G zum Verbinden von IoT-Geräten

Da die Zahl der bereitgestellten IoT-Geräte explodiert, brauchen Unternehmen eine Möglichkeit, Zugriff auf die von ihnen generierten Daten zu erhalten. Viele Branchenanalysten weisen auf die Bedeutung von 5G bei der Nutzung von IoT-Daten in CI-Anwendungen hin.

5G als Infrastruktur für IoT-Analysen wird voraussichtlich in diesem Jahr an Bedeutung gewinnen. Proofs of Concept von 5G Edge und privaten Netzwerken werden 2020 eingeführt, aber kommerzielle Implementierungen werden laut ABI Research frühestens 2023 den Mainstream erreichen.

Private Netzwerke, die auf geschäftskritischer Kommunikation basieren, werden bereits in einer Reihe von Branchen eingesetzt, darunter Fertigung, Logistik und Lieferkette, Verteidigung, Öl und Gas, Schienenverkehr, öffentliche Sicherheit, mit Integrated Digital Enhanced Network (iDEN), TETRA, P25 und Wi -Fi die wichtigsten verwendeten Konnektivitätstechnologien. In diesem Sinne wird 5G als Herausforderer bestehender privater und Edge-Netzwerke eingeführt, wobei Offenheit, bessere Leistung, Stabilität, Sicherheit und einfache Implementierung die Hauptunterscheidungsmerkmale sind.

Während Telekommunikationsunternehmen sich darauf vorbereiten, ihre Ausrüstung für diesen Markt einzuführen, erwägen die traditionellen Anbieter von Unternehmensinfrastrukturen Investitionen in das 5G-Spektrum und werden im Laufe des Jahres 2020 weiterhin Partnerschaften mit Managed Service Providern und 5G-Technologieinnovatoren eingehen, um 5G zu ihrer Sammlung von Unternehmenstechnologien hinzuzufügen.

CI ist auf Hochtouren

Vielleicht liegt der eigentliche Grund dafür, dass CI im Jahr 2020 ein disruptiver Faktor sein wird, in der digitalen Transformation. Tatsächlich ist der wichtigste Faktor, der den erweiterten Einsatz von CI ermöglicht, dass es aufgrund der Cloud, Fortschritte bei Streaming-Software und Wachstumsdaten von IoT-Sensoren endlich praktikabel ist, CI in einem viel breiteren Maßstab zu implementieren. Diese Faktoren beschleunigen die Einführung von CI. Gartner stellt beispielsweise fest, dass bis 2022 mehr als die Hälfte der großen neuen Geschäftssysteme CI enthalten werden, die Echtzeit-Kontextdaten verwendet, um Entscheidungen zu verbessern.