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Sind Sie bereit für ein grenzenloses Angebot?

Bewerten Sie die Datenreife Ihrer Organisation, und erfahren Sie, wie Sie die digitale Transformation mit Azure-Datendiensten beschleunigen können.

Wichtige Erkenntnisse zur Datenreife Ihrer Organisation gewinnen

Beantworten Sie diese Fragen, um Einblicke in den Datenreifegrad Ihrer Organisation zu erhalten, der im Whitepaper „Rethinking the Enterprise“ definiert wird. Sehen Sie sich die empfohlenen nächsten Schritte für Ihre Organisation und die zusammenstellten Ressourcen an, um Ihre digitale Transformation zu beschleunigen.

Entwickelt in Partnerschaft mit:
Keystone
1. Verfügen Sie über eine Datenplattform zum teamübergreifenden Aggregieren von Daten?
2. Können Sie Datenanalysen in Echtzeit verarbeiten und ausführen (im Gegensatz zur Batchverarbeitung von Daten)?
3. Verwenden Sie APIs oder andere systematische Methoden, um Daten automatisch extern freizugeben?
4. Verfügen Sie über eine zentrale Dokumentationsquelle für interne APIs/Datenfreigaben zwischen Teams?
5. Verfügen Sie über Systeme, die neue Datenquellen automatisch überprüfen, um sicherzustellen, dass diese die Qualitäts- und/oder Formatanforderungen erfüllen?
6. Können Sie den Lebenszyklus und die Herkunft der Daten nachverfolgen, wenn diese transformiert und von Modellen oder Berichten verwendet werden?
7. Besitzen Sie eine Sandboxumgebung, die Ihnen das Testen von Features und Modellen sowie die Optimierung von deren Leistung ermöglicht?
8. Wendet Ihre Organisation komplexe Machine-Learning-Verfahren wie Deep Learning oder Reinforcement Learning an?
9. Können Sie Machine Learning-Modelle ohne menschliches Eingreifen automatisch bereitstellen?
10. Archivieren Sie ML-Artefakte automatisch, um das zukünftige Auditing von ML-Modellen zu ermöglichen?
11. Setzen Sie Performance Reviews oder andere Verwaltungstools ein, um die Compliance mit Machine-Learning-Praktiken zu erzwingen?

Ihr Ergebnis: Plattform

Ihre Organisation hat die digitale Transformation erfolgreich umgesetzt und kann jetzt als führend im Bereich Tech Intensity angesehen werden. Ihre Organisation besitzt höchstwahrscheinlich eine ganzheitliche Grundlage für Daten, Software und KI, die einen ausgereiften Innovationsprozess fördert. Außerdem ist eine starke Wachstums- und Qualitätsbewertungskultur vorhanden, die es Mitarbeitern ermöglicht, intensiv zusammenzuarbeiten und individuelle, mit der Organisationsstrategie konforme Entscheidungen zu treffen. Hier finden Sie weitere Informationen für Plattformorganisationen.

Ihr Ergebnis: Hub

Ihre Organisation hat bereits bedeutende Schritte in Richtung der digitalen Transformation gemacht und ist in der Lage, sämtliche Organisationsressourcen erfolgreich zu nutzen. An diesem Punkt strebt Ihre Organisation wahrscheinlich bereits die Optimierung von Abläufen an, nicht mehr nur die Schaffung technischer Grundlagen. Sie können sich auf die Entwicklung und Verbesserung von Analysen und ML-Features konzentrieren, um die Geschäftsleistung voranzubringen und die Geschäftskultur so zu verändern, dass die neuen Daten- und Analysetools von Mitarbeitern effektiv genutzt werden können. Hier finden Sie weitere Informationen für Huborganisationen.

Ihr Ergebnis: Bridge

Ihre Organisation hat bereits einige Schritte in Richtung der digitalen Transformation gemacht. Beim weiteren Aufbau Ihrer Datenplattform steht Ihre Organisation möglicherweise der Herausforderung gegenüber, auf den anfänglichen Erfolgen aufzubauen und die nächsten Schritte für die Datenplattform zu bestimmen und zu priorisieren. Hier finden Sie weitere Informationen für Bridgeorganisationen.

Ihr Ergebnis: Traditionell

Ihre Organisation befindet sich noch in einer frühen Phase der digitalen Transformation und steht Herausforderungen hinsichtlich der besseren Zusammenarbeit jenseits von Organisationsgrenzen, des Datenaustauschs und der effektiven Datennutzung gegenüber. Hier finden Sie weitere Informationen für traditionelle Organisationen.

Nutzen Sie wichtige Erkenntnisse für erfolgreiche datengesteuerte Transformationen

Gewonnene Analytics-Erkenntnisse: Wie vier Unternehmen die Geschäftsflexibilität mit Analytics steigern

Sehen Sie sich reale Beispiele von Unternehmen an, die Datenanalysen verwenden, um reaktionsschnelle, informierte und zeitnahe Entscheidungen zu treffen.

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Änderungen während der digitalen Transformation bewältigen

Lernen Sie entscheidende Strategien für ein erfolgreiches Change Management während der digitalen Transformation kennen.

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GigaOm – Forrester Total Economic Impact™ von Azure Machine Learning

Erfahren Sie mehr über die tatsächlichen Auswirkungen und Vorteile, die Unternehmen durch die Erstellung von KI-Lösungen mit Azure Machine Learning haben.

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GigaOm – Bereitstellen der Vision von MLOp

Erfahren Sie, wie Sie MLOps implementieren und mit den Auswirkungen von ML auf den gesamten Entwicklungszyklus umgehen.

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Profitieren Sie bei Ihrer digitalen Transformation von grenzenloser Skalierung, grenzenloser Leistung und grenzenlosen Möglichkeiten. Azure-Datendienste machen all das möglich.

Unbegrenzte Skalierung

Skalieren Sie eine Einzeldatenbank auf Hunderte von Terabytes, und ermöglichen Sie Zehntausenden Benutzern Echtzeiteinblicke im Petabytebereich.

Erfahren Sie, wie die NBA Daten und KI nutzt, um Milliarden von Datenpunkten in Erkenntnisse umzuwandeln, von denen die Fans profitieren.

Erfahren Sie, wie Walgreens dank Azure von der dreifachen Analyseleistung zu einem Drittel der Kosten profitiert.

Grenzenlose Leistung

Entwickeln Sie cloudnative Apps mit extrem niedriger Latenz, die in Echtzeit personalisierbar sind. Nutzen Sie Hochleistungsanalysen zu geringeren Kosten als bei Mitbewerbern.1

Erfahren Sie, wie P&G Daten und Analysen einsetzt, um die Resilienz der Lieferkette zu verbessern.

Erfahren Sie, wie Coca-Cola mithilfe von Azure Cosmos DB wichtige Erkenntnisse aus unterschiedlichsten Daten im Petabytebereich gewinnen kann.

Grenzenlose Möglichkeiten

Mit Azure-Datendiensten und Azure KI-Diensten verbessern Sie den Kundenservice, revolutionieren Produkte, optimieren den Betrieb und ermöglichen es sämtlichen Mitarbeitern, KI verantwortungsbewusst auf ihre Daten anzuwenden.

Erfahren Sie, wie O’Lakes die Azure KI-Lösungen einsetzt, um Innovationen in der Landwirtschaft zu schaffen.

Erfahren Sie, wie BNY Mellon Azure-Datendienste einsetzt, damit Kunden bessere Investitionsentscheidungen treffen können.

Ziehen Sie zu geringeren Kosten einen größeren Mehrwert aus Ihren Daten

380%

Analysen in Azure sind bis zu 380 % schneller als bei anderen Cloudanbietern1

59%

Analysen in Azure sind bis zu 59 % günstiger als bei anderen Cloudanbietern1

64%

Azure Machine Learning ist bis zu 64 % günstiger als Google Vertex AI.2

Azure-Datendienste entdecken

Verwaltete Azure-Datenbanken

Erstellen Sie cloudnative Anwendungen, oder modernisieren Sie vorhandene Anwendungen mit vollständig verwalteten, flexiblen Datenbanken.

Cloudanalysen

Entwickeln Sie sichere Transformations- und Analyselösungen, und gewinnen Sie zeitnahe Erkenntnisse aus Ihre Unternehmensdaten.

Azure KI

Entwickeln Sie unternehmenskritische Lösungen mithilfe bewährter, sicherer und zuverlässiger KI-Funktionen.

Verbinden mit dem Vertrieb

Erhalten Sie personalisierte Hilfe bei der Planung und Implementierung Ihrer Azure-Datendienste

1Die Aussagen zur Leistung, zu den Gesamtkosten und zu Preis/Leistung stammen aus Daten aus einer von Microsoft in Auftrag und von GigaOm im März 2021 für den Bericht „Cloud Analytics Platform Total Cost of Ownership“ durchgeführten Studie. Laut dem Bericht zu den Gesamtkosten für Cloudanalyseplattformen kosten Analysen in Azure bis zu 59 Prozent weniger als bei anderen Cloudanbietern. Die Daten wurden von aus dem Test-DS-Repository abgeleiteten Abfragen entnommen und basieren auf den Leistungstests für Abfrageausführungen von 103 Abfragen pro Anbieter. Die Studie wurde im März 2021 im Auftrag von Microsoft von GigaOm durchgeführt. Die verwendete Hauptmetrik ist der zusammengefasste Gesamtwert der besten Ausführungszeiten pro Abfrage. Drei Power Runs wurden durchgeführt. Jede der 103 Abfragen (99 plus Teil 2 für vier Abfragen) wurde dreimal nacheinander (1, 2, 3, …, 98, 99) für die Cloudplattformen der verschiedenen Anbieter ausgeführt, und die insgesamt schnellste der drei Ausführungen wurde als Leistungsmetrik verwendet. Diese Bestzeiten wurden dann zusammengerechnet, um die aggregierte Gesamtausführungszeit für die gesamte Workload zu ermitteln. Die Preise basieren auf den öffentlich verfügbaren Preisen für die USA, Stand März 2021. Die tatsächlichen Leistungen und Preise können abweichen. Weitere Informationen zur Studie zu Gesamtkosten von GigaOm

2Die Gesamtkosten, die Time-to-Value und die Unternehmensbereitschaft basieren auf den Daten einer Studie, die von Microsoft in Auftrag gegeben und von GigaOm im Juli 2021 für den Bericht „Enterprise Readiness of Cloud MLOps“ durchgeführt wurde. Die Preise basieren auf den öffentlich verfügbaren Preisen für die USA (Stand: Juli 2021). Die tatsächlichen Leistungen und Preise können abweichen. Weitere Informationen zur GigaOm-Studie

Gartner, Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems, 23. November 2020, Donald Feinberg | Merv Adrian | Rick Greenwald | Adam Ronthal | Henry Cook

Gartner unterstützt keine Anbieter, Produkte oder Dienste aus seinen Veröffentlichungen. Das Institut empfiehlt Technologiebenutzern auch nicht, nur die Anbieter mit den höchsten Bewertungen oder anderen Kennzeichnungen auszuwählen. Die Veröffentlichungen von Gartner spiegeln die Meinungen der Forschungseinrichtungen von Gartner wider und sollten nicht als Tatsachenfeststellungen interpretiert werden. Gartner schließt jegliche ausdrückliche oder implizite Garantien im Hinblick auf die eigenen Studien aus, einschließlich Garantien zur Marktfähigkeit oder Eignung für einen bestimmten Zweck.

GARTNER und Magic Quadrant sind eingetragene Marken und Dienstmarken von Gartner, Inc. und/oder der Tochtergesellschaften in den USA und anderen Ländern. Die Verwendung im vorliegenden Dokument erfolgt mit freundlicher Genehmigung. Alle Rechte vorbehalten.

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