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Effizientes Device Lifecycle Management für KMUs: Ein Blick auf bytesatwork und Intel vPro

Nahtlose Integration von bytesatwork's manage4ALL und Intel vPro-Plattform, die KMUs ein effizientes Device Lifecycle Management ermöglicht (Illustration KI-generiert mit DALL-E 3 via Bing Image Creator)
Nahtlose Integration von bytesatwork’s manage4ALL und Intel vPro-Plattform, die KMUs ein effizientes Device Lifecycle Management ermöglicht (Illustration KI-generiert mit DALL-E 3 via Bing Image Creator)

Device Lifecycle Management (DLM) ist ein zentraler Bestandteil der IT-Strategie, der sich mit der effizienten Verwaltung von IT-Geräten über ihren gesamten Lebenszyklus befasst. Von der Beschaffung und Inbetriebnahme über die Wartung bis hin zur Außerbetriebnahme – ein gutes DLM sorgt für eine optimierte Nutzung der IT-Ressourcen, spart Kosten und verbessert die IT-Sicherheit. Gerade für kleine und mittelständische Unternehmen (KMUs) ist ein effektives DLM entscheidend, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Bytesatwork profitiert in seiner Rolle als unabhängiger Softwareanbieter von starken Partnerschaften mit Unternehmen wie Intel und Microsoft, um KMUs in den Bereichen Gesundheitswesen und Bildung mit hochmodernen Device-as-a-Service (DaaS)-Lösungen zu unterstützen. Der Fokus liegt dabei auf dem manage4ALL + myCloudCenter DaaS-Angebot, das durch die Integration der Intel vPro-Plattform eine umfassende Verwaltung des gesamten Gerätelebenszyklus ermöglicht. Diese Lösung stattet IT-Teams mit fortschrittlichen Management-Technologien aus, sogar nicht mehr reagierende PCs können damit verwaltet werden.

Device Lifecycle Management: Was bringt die manage4ALL + myCloudCenter DaaS-Lösung?

Die manage4ALL + myCloudCenter Lösung von bytesatwork deckt den gesamten Lebenszyklus eines Gerätes ab. Von der Konfiguration und Bestellung über den Einsatz bis hin zur Außerbetriebnahme – alles wird über eine zentrale Plattform gesteuert. Die Integration der Intel vPro-Plattform ermöglicht es IT-Teams, PCs effizient zu verwalten, selbst wenn diese nicht mehr reagieren.

KMUs müssen oft mehrere Lösungen erlernen, installieren und verwalten, um den Gerätelebenszyklus zu managen. Das kann zeit- und kostenaufwendig sein und oft fehlt der Überblick über die gesamte Geräteflotte.

Die Lösung: Integration der Intel vPro-Plattform in das Device Lifecycle Management

Die manage4ALL + myCloudCenter Lösung integriert die Intel vPro-Plattform, um KMUs eine ganzheitliche Verwaltung des Gerätelebenszyklus zu ermöglichen. Durch Remote-Management-Fähigkeiten auf Hardware-Basis von Intel vPro können IT-Teams Geräte sowohl innerhalb als auch außerhalb der Unternehmensfirewall verwalten, sogar bei Systemausfällen.

Weitere Vorteile:

  • Reduzierung der Anzahl an Vor-Ort-Einsätzen der IT-Techniker
  • Verbesserung der Produktivität der Endbenutzer durch Fernverwaltung
  • Möglichkeit, Geräte außerhalb der Arbeitszeiten hoch- und herunterzufahren, um Energie zu sparen

Praxisbeispiel: Ein deutscher Softwareanbieter für Arztpraxen und Krankenhäuser

Ein deutscher Softwareanbieter für das Gesundheitswesen nutzt manage4ALL, um über 50.000 Kundengeräte effizient zu warten. Die Intel vPro-Technologie ermöglichte es dem Anbieter, die Anzahl der notwendigen Vor-Ort-Einsätze zu reduzieren, Kosten zu sparen und die Produktivität zu verbessern.

manage4ALL + myCloudCenter ist flexibel einsetzbar: als vollständig anpassbare White-Label-Lösung, als Managed Service über die Cloud oder als selbstverwaltete On-Premises-Lösung. Die Lösung ist für KMUs preislich attraktiv und kann auch für größere Gerätemengen skaliert werden.

Bei der Entwicklung der manage4ALL-Lösung unterstützen Intel-Experten bytesatwork in Bezug auf Integration und Bereitstellung. Durch die Nutzung von Intel Software Development Kits (SDKs) konnte bytesatwork die Intel vPro-Plattform schnell und sicher in sein bestehendes Lösungsangebot integrieren.

Ergebnis: Flexible und skalierbare Lösungen im Device Lifecycle Management

Mit manage4ALL und der Integration der Intel vPro-Plattform bietet bytesatwork eine wettbewerbsfähige Full-Lifecycle-DaaS-Lösung mit umfangreichen Remote-Verwaltungsfunktionen. Diese ermöglichen es Partnern, Distributoren und Resellern, die Vorteile dieser Funktionen voll auszuschöpfen. Endnutzer der Lösung können sich damit voll auf geschäftskritische Aufgaben konzentrieren.

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Für KMUs bedeutet dies eine erhebliche Vereinfachung in der Geräteverwaltung, wodurch Zeit und Kosten gespart werden können. Dies stellt einen wichtigen Schritt in Richtung effizienten Device Lifecycle Managements dar. In meinem Buch Decisively Digital erläutere ich, wie die Integration fortschrittlicher Technologien Unternehmen bei der digitalen Transformation unterstützen kann, was insbesondere für KMU von entscheidender Bedeutung ist.

Haben Sie bereits Erfahrungen mit Remote-Management-Lösungen für PCs gemacht? Kommentare sind wie immer auf LinkedIn und Twitter herzlich willkommen:

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Unlocking the Power of Data Science with Excel: Discover the Book „Data Smart“

Exploring the depths of Data Science with Excel: A glimpse into 'Data Smart' by Jordan Goldmeier, a must-read for data enthusiasts.
Exploring the depths of Data Science with Excel: A glimpse into ‚Data Smart‘ by Jordan Goldmeier, a must-read for data enthusiasts.

Data Smart (Amazon) is an exceptional guide that creatively uses Microsoft Excel to teach data science, making complex concepts accessible to business professionals. This 2nd edition, masterfully updated by Jordan Goldmeier, arrives a decade after John Foreman’s highly acclaimed original version, bringing fresh perspectives and contemporary insights to the renowned first edition.

Whether you’re a novice or a seasoned analyst, this book provides valuable insight and skill enhancement without requiring extensive programming knowledge. The practical, problem-solving approach ensures that you not only understand the theory, but also how to apply it in real-world scenarios. That’s why I’ve chosen Data Smart as our latest pick for the #datamustread book club.

Why „Data Smart“ is a #datamustread

Data Smart stands out in the realm of data science literature. Its approachable and practical methodology is a breath of fresh air for business professionals and data enthusiasts alike. Here’s why this book is an indispensable resource:

1. Excel as Your Data Science Laboratory:
The use of Excel, a tool many of us are familiar with, to unravel data science concepts is nothing short of brilliant. This approach significantly flattens the learning curve, making complex techniques more digestible.

2. Practical Learning through Real Business Problems:
Each chapter of the book introduces a different data science technique via a relatable business scenario. This context-driven approach makes the learning experience tangible and immediately applicable.

3. No Programming, No Problem:
The author’s method of teaching data science without delving into programming languages makes the content accessible to a broader audience.

4. Excel Skills Elevated:
In addition to data science concepts, readers will enhance their Excel prowess with advanced tools like Power Query and Excel Tables.

5. A Spectrum of Techniques:
From cluster analysis to forecasting, the book covers a wide array of methods, making it a comprehensive toolkit for any aspiring data scientist.

6. Fresh Perspectives in the Second Edition:
Goldmeier’s updates are not just cosmetic; they incorporate the latest Excel features, ensuring the content remains relevant in today’s fast-paced tech landscape.

Bridging the Gap with „Teach Yourself VISUALLY Power BI“

While exploring Data Smart, you’ll find parallels with the insights shared in my own book, Teach Yourself VISUALLY Power BI. Both texts aim to make data analytics accessible and actionable, providing a solid foundation for anyone looking to make informed decisions based on data.

Your Journey into Data Science Awaits

Data Smart is a gateway to understanding data science through a familiar and powerful tool: Excel. Whether you’re a beginner or a seasoned analyst, this book will enhance your analytical skills and expand your understanding of data in the business world.

Order Data Smart today and support both the authors and my endeavors in bringing such valuable resources to our community. Let’s dive into this journey of discovery together, transforming data into actionable insights.

Join the Conversation

After delving into Data Smart, I’d love to hear your thoughts and takeaways. Share your insights and join the discussion in our vibrant #datamustread community on LinkedIn and Twitter:

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AI & Society: Charting the Unprecedented Growth of Artificial Intelligence with Decisively Digital

Alexander Loth presenting his book Decisively Digital
AI & Society: AI’s impact on society discussed in Decisively Digital: From Creating a Culture to Designing Strategy. John Wiley & Sons. (photo by Gerhard Müller)

Three years ago, while drafting my book Decisively Digital (Amazon), I believed that the peak popularity of artificial intelligence (AI) was nearing its zenith. Little did I realize then how profoundly and rapidly the landscape of AI would transform, much like the unexpected and remarkable discovery of the Higgs boson in particle physics. The current surge in AI interest, fueled by innovations like ChatGPT and Copilot, has catapulted AI into a realm of unprecedented growth and societal impact.

AI’s Journey: From Concept to Ubiquity

The journey of AI from a niche concept in the labs of computer scientists to a ubiquitous force in society mirrors the trajectory of many revolutionary technologies. In its infancy, AI was a subject of academic curiosity, often confined to theoretical discussions and small-scale applications.

However, as technology advanced, we witnessed the birth of practical AI applications. From rudimentary chatbots to sophisticated machine learning algorithms, AI began to find its footing in the real world. These applications, although impressive, were just the tip of the iceberg.

Today, AI is not just a tool but a companion in our digital journey. Platforms like ChatGPT have democratized AI, making it accessible to everyone. They’ve turned AI from a mere concept into a daily utility, reshaping how we interact with technology and each other.

AI’s Impact on Society

AI is redefining job roles and industries. It’s automating mundane tasks, enhancing productivity, and even creating new career paths. While there are concerns about AI displacing jobs, it’s also undeniable that AI is creating opportunities for more creative and strategic roles.

As AI becomes more ingrained in our lives, ethical and societal considerations come to the forefront. Issues like privacy, bias in AI algorithms, and the digital divide need urgent attention to ensure that AI benefits society as a whole.

From personalized recommendations on streaming services to AI-assisted medical diagnostics, AI’s presence in our daily lives is growing. It’s not just a corporate or academic tool; it’s becoming a personal assistant, a healthcare advisor, and much more.

The Future of AI and Society

The future of AI is not just about technological advancements but also about how we, as a society, adapt to these changes. It’s about ensuring that AI grows in a way that is ethical, equitable, and beneficial to all.

As AI continues to evolve, it’s essential for individuals and organizations to stay informed and adapt to these changes. Embracing AI doesn’t mean blind adoption; it means understanding its capabilities and limitations and using it to enhance our lives and work.

AI is a catalyst for innovation, driving advancements in various fields. Its potential to solve complex problems and create new opportunities is immense. We are just scratching the surface of what AI can achieve.

Conclusion

The growth of AI, much like the discovery of the Higgs boson, is a breakthrough moment in our history. It’s a testament to human ingenuity and a reminder of the rapid pace of technological change. As we stand at this crossroads, it’s crucial to ponder how AI will shape our society and how we, in turn, will shape AI. The journey of AI is not just about technological development; it’s about the evolution of our society as a whole.

Explore more about the interplay of AI and society in my book Decisively Digital.

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Singapur Digital: Servierroboter, Laborfleisch und Smart City – Neue Folge von “Die Digitalisierung und Wir”

Digitalisierung in Singapur: Laborfleisch, Servierroboter und Smart City Infrastruktur - Ein Podcast-Reisebericht aus Singapur
Digitalisierung in Singapur: Laborfleisch, Servierroboter und Smart City Infrastruktur – Ein Podcast-Reisebericht aus Singapur

In der neuesten Folge von Die Digitalisierung und Wir haben wir uns ein ganz besonderes Thema vorgenommen: Singapur! Florian war vor Kurzem in der Stadt, die als eines der globalen Zentren für Technologie und Innovation gilt, und teilt seine Eindrücke und Erfahrungen mit uns. In diesem Beitrag erfahrt ihr, wie sich die Digitalisierung in Singapur auf verschiedene Lebensbereiche auswirkt und was wir davon lernen können.

Servierroboter und Laborfleisch: Die Zukunft der Gastronomie?

In Singapur sind technologische Innovationen nicht nur in den Büros und Laboren zu finden, sondern auch in den Restaurants. Florian berichtet von seinen Erfahrungen mit Servierrobotern, die in einigen Restaurants das Essen an die Tische bringen. Doch nicht nur der Service, auch die Speisen selbst sind futuristisch: Fleisch aus dem Labor ist hier keine Seltenheit und könnte eine Antwort auf die wachsende Nachfrage nach nachhaltigen Lebensmitteln sein.

Smart City: Vom Verkehr bis zur Architektur

Die U-Bahnen in Singapur sind ein Paradebeispiel für benutzerfreundlichen und effizienten öffentlichen Nahverkehr. Aber auch auf der Straße zeigt sich die Digitalisierung in Singapur: Der Taxidienst Grab hat das Fortbewegen in der Stadt revolutioniert. Und wer durch Singapur geht, dem fallen sofort die futuristischen Gebäude und die metamoderne Architektur auf.

Digitale Kommunikation und Innovation

WhatsApp ist in Singapur allgegenwärtig und wird sogar im öffentlichen Raum eingesetzt. Die Stadt ist zudem Heimat für das japanische VC-Unternehmen Softbank, das weltweit in Technologie und Innovation investiert. Und es gibt Spekulationen, dass Jony Ive zusammen mit OpenAI an einem neuen KI-Gerät arbeitet.

Im Podcast vorgestellte Bücher zum Weiterlesen:

Weiterlesen und Abonnieren

Zum Abschluss möchten wir noch einen Blick über den Tellerrand hinaus werfen: Künstliche Intelligenz ist nicht nur in den Straßen Singapurs präsent, sondern auch in den Büros moderner Unternehmen unverzichtbar geworden. Im Blogpost Künstliche Intelligenz im Controlling: Ein unverzichtbares Werkzeug für moderne Unternehmen gehe ich auf die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI-Technologien wie GPT-4 und DALL-E 3 ein und illustriere anhand zahlreicher Praxisbeispiele, wie sie Controlling-Prozesse durch KI weiterentwickelt werden.

Verpassen Sie nicht unsere weiteren spannenden Diskussionen über die Schnittstellen von Technologie und Wirtschaft – abonnieren Sie den Podcast Die Digitalisierung und Wir und bleiben Sie stets informiert über die neuesten Trends und Entwicklungen.

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Künstliche Intelligenz im Controlling: Ein unverzichtbares Werkzeug für moderne Unternehmen

Künstliche Intelligenz im Controlling Beispiele: KI-generierte Zwillingstürme in Frankfurt am Main.
Künstliche Intelligenz im Controlling Beispiele: KI-generierte Zwillingstürme in Frankfurt am Main.

Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) verändert viele Unternehmsbereiche, darunter auch das Controlling. Diese Entwicklung hin zu intelligenteren Systemen und Prozessen verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Daten analysieren und nutzen. KI wird damit zu einem unverzichtbaren Werkzeug für eine fortschrittliche und effiziente Unternehmenssteuerung.

In diesem Blogbeitrag widmen wir uns der tiefgreifenden Bedeutung von KI im Controlling. Wir beleuchten, wie Künstliche Intelligenz nicht nur die Effizienz steigert, sondern auch präzisere und fundiertere Entscheidungen ermöglicht. Anhand von Praxisbeispielen und Use Cases zeigen wir, wie KI-Technologien Controller in ihrer täglichen Arbeit maßgeblich unterstützen und so einen echten Mehrwert schaffen.

Relevanz von KI im Controlling

Die Integration von KI in das Controlling ist heute wichtiger denn je. KI-Technologien bieten wertvolle Unterstützung bei Datenanalyse, Reporting und Entscheidungsfindung. Sie ermöglichen nicht nur die schnelle und effiziente Auswertung riesiger Datenmengen, sondern auch die Automatisierung von Reportingprozessen und die Erstellung präziser Prognosen durch den Einsatz von Predictive Analytics. Damit können Controller ihre Arbeitsprozesse optimieren, Risiken genauer einschätzen und fundierte strategische Entscheidungen treffen.

Anwendungsfälle und Beispiele

Die Anwendungsmöglichkeiten von KI im Controlling sind breit gefächert und vielseitig. Im Folgenden stellen wir diverse Praxisbeispiele und konkrete Anwendungsfälle vor, die das enorme Potenzial von KI-Technologien in diesem Bereich verdeutlichen:

  1. KI-gestützte Datenanalyse: Effiziente Auswertung und Interpretation großer Datenmengen.
  2. KI-gestützte Dokumentenanalyse: Automatisierte Prüfung und Kategorisierung von Dokumenten.
  3. Schreibunterstützung durch KI: Erstellung präziser und aussagekräftiger Berichte.
  4. KI-Web-Recherche für Briefings: Schnelle und umfassende Informationsbeschaffung.
  5. KI-gestützte Übersetzung: Überwindung von Sprachbarrieren in international agierenden Unternehmen.
  6. Zusammenfassungen durch KI für das Management: Kompakte Aufbereitung relevanter Informationen.
  7. Präsentationen mit KI-Bildgeneratoren aufpeppen: Erstellung ansprechender und informativer Präsentationen.

Datenanalyse im Controlling: Künstliche Intelligenz als Schlüsselwerkzeug

Die Datenanalyse spielt im Controlling eine zentrale Rolle, um tiefe Einblicke in Geschäftsprozesse zu gewinnen und zukunftsweisende Entscheidungen zu treffen. Durch die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnen sich neue Dimensionen in der Analyse komplexer Datensätze. Ein prägnantes Beispiel hierfür ist die Unterstützung bei der Auswertung von Zinsstrukturkurven, wodurch wesentliche Erkenntnisse und Trends sichtbar gemacht werden können.

Für eine umfassende Analyse verwenden wir in diesem Beispiel ChatGPT mit dem erweiterten GPT-4-Modell und der spezialisierten Funktion „Advanced Data Analysis„. Diese Kombination ermöglicht eine tiefgehende und präzise Analyse der Finanzdaten.

Der erste Schritt in diesem Prozess ist das Hochladen eines Datensatzes im CSV-Format in eine neue ChatGPT-Sitzung. Der für diese Analyse verwendete Datensatz stammt direkt aus dem ECB Data Portal (https://www.ecb.europa.eu/stats/financial_markets_and_interest_rates/euro_area_yield_curves/html/index.en.html, „All years, AAA, CSV (large file)“), einer vertrauenswürdigen und umfassenden Quelle für europäische Finanzdaten.

Mit folgendem Prompt wird die Analyse gestartet:

Analysiere den Datensatz zur Zinsstrukturkurve und nenne mir die wesentlichen Erkenntnisse und Trends.

ChatGPTs hochentwickelte Algorithmen durchsuchen den Datensatz, identifizieren Muster und liefern präzise Erkenntnisse:

Ergebnis der ChatGPT-Analyse der Zinsstrukturkurve der Europäischen Zentralbank. Die dargestellten Erkenntnisse und Trends bieten Controllern wertvolle Ansatzpunkte für strategische Entscheidungen und Risikobewertungen.
Ergebnis der ChatGPT-Analyse der Zinsstrukturkurve der Europäischen Zentralbank. Die dargestellten Erkenntnisse und Trends bieten Controllern wertvolle Ansatzpunkte für strategische Entscheidungen und Risikobewertungen.

Dokumentenanalyse im Controlling: Effizienzsteigerung durch Künstliche Intelligenz

Die fortschreitende Digitalisierung ermöglicht im Controlling den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), um Dokumente schneller und präziser zu analysieren. Insbesondere bei umfangreichen Geschäftsberichten kann KI helfen, die wesentlichen Informationen herauszufiltern und so dem Controller wertvolle Zeit zu sparen.

In diesem Abschnitt stellen wir eine praktische Anwendung von ChatGPT mit dem erweiterten GPT-4-Modell vor, das mit der spezialisierten Option „Advanced Data Analysis“ ausgestattet ist. Diese Kombination ermöglicht es uns, komplexe Dokumente wie Jahresberichte effektiv zu analysieren und zusammenzufassen.

Als Beispiel dient uns der Jahresbericht von UNICEF Deutschland für das Jahr 2022. Zu Demonstrationszwecken laden wir eine PDF-Datei des Berichts in eine neue ChatGPT-Session. Der Bericht ist unter folgendem Link zu finden: UNICEF Deutschland Geschäftsbericht 2022.

Mit folgendem Prompt leiten Sie die Analyse durch ChatGPT ein:

Fasse diesen Geschäftsbericht zusammen.

Die KI durchforstet den Bericht, extrahiert die wesentlichen Informationen und erstellt eine prägnante Zusammenfassung:

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