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Vom Chatbot zur Genomsequenzierung: Das Universitätsklinikum Freiburg auf dem Weg zum KI-nikum

Thu, 12 Mar 2026 11:37:00 +0000

Moderne Medizin braucht Spitzentechnologie

Das Universitätsklinikum Freiburg (UKF) gehört zu den renommiertesten Krankenhäusern Deutschlands. Mit rund 15.000 Mitarbeitenden, über 2.000 Betten und mehr als 800.000 ambulanten Patientenkontakten pro Jahr ist es der einzige "Maximalversorger" für zwei Millionen Menschen in der Region. Bekannt ist die Klinik vor allem für ihre Expertise in der Behandlung von Leukämie, Schlaganfällen und Lungentumoren, Bereiche, in denen Patientinnen und Patienten aus ganz Deutschland nach Freiburg kommen.

Doch Spitzenmedizin auf diesem Niveau auch in Zukunft zu liefern, wird immer schwieriger. Die Bevölkerung altert, die Liegezeiten werden länger. Gleichzeitig verschärft sich der Fachkräftemangel: In keiner Branche fehlt so viel qualifiziertes Personal wie in der Pflege, und die Mitarbeitenden, die da sind, verbringen etwa ein Drittel ihrer Zeit mit Dokumentation statt mit Patientinnen und Patienten. „Wir sind in einem demografischen Wandel und wir brauchen Technologien, die uns an dieser Stelle unterstützen", sagt Dr. Lennart Jahnke, Chief Digital Officer des Universitätsklinikums Freiburg. „Vieles in der modernen Medizin wäre überhaupt nicht möglich, wenn wir nicht digitale Methoden anwenden würden."

Spitzenmedizin unter Druck

Die IT-Landschaft des Universitätsklinikums ist über Jahrzehnte gewachsen. Einige Systeme laufen seit zehn, manche seit zwanzig Jahren. Das funktionierte lange gut, aber die Anforderungen ändern sich schneller als je zuvor.

Neben dem demografischen Wandel betrifft das vor allem die Dokumentationslast. „Wir haben einen sehr hohen Dokumentationsaufwand in den Kliniken, der auch richtig und wichtig ist", erklärt Jahnke. „Aber KI kann genau an dieser Stelle sehr viel helfen, den Dokumentationsaufwand zu verringern, sodass unser medizinisches Personal wieder mehr Zeit hat, mit den Patientinnen und Patienten zu interagieren."

Hinzu kommen wachsende Anforderungen an die IT, beispielsweise für digitale Pathologie, Bildverarbeitung, Datenintegration und am Horizont zeichnen sich noch größere Herausforderungen ab, wie die Integration von Genomsequenzierung in die Regelversorgung der Krankenkassen. Die Analyse des gesamten Erbguts ermöglicht individuell zugeschnittene Therapien, besonders in der Onkologie und bei seltenen Erkrankungen. Doch der Aufwand ist enorm, eine einzige Sequenzierung erzeugt Gigabytes an Rohdaten, die in kürzester Zeit verarbeitet werden müssen – Rechenkapazitäten, die klassische Krankenhaus-IT nicht bereitstellen kann.

Spitzenmedizin braucht Spitzentechnologie

Die Entscheidung für Google Cloud war keine aus der Not geborene, sondern eine strategische. Die Klinikleitung stellte sich eine grundsätzliche Frage: Wollen wir selbst zum IT-Infrastruktur-Anbieter werden oder wollen wir Spitzenmedizin mit Spitzentechnologie verbinden? Im Kern ging es bei der Entscheidung um Technologieführerschaft und den Zugang zu Innovationen, die ein einzelnes Krankenhaus niemals selbst entwickeln könnte.

Die ersten gemeinsamen Projekte begannen pragmatisch dort, wo der Bedarf am größten war.

1. Radiologie: Intelligente Assistenz für die präzise Diagnostik

Um die steigende Datenflut in der Radiologie zu bewältigen, setzt das Universitätsklinikum Freiburg auf eine eigens entwickelte KI-Lösung. Sie fungiert als intelligenter Assistent, der weit mehr leistet als herkömmliche Bildanalyse-Tools.

Das System verbindet die Auswertung von radiologischen Befunden direkt mit den Daten des Krankenhausinformationssystems. Basierend auf Gemini 2.5 Flash filtert die Software relevante Vorbefunde, Laborwerte und Notizen heraus. Daraus erstellt das System automatisch eine sogenannte Synopse – also eine übersichtliche, gebündelte Zusammenfassung aller wichtigen Patienteninformationen. So hat das medizinische Personal sofort das komplette Gesamtbild vor Augen, das für die aktuelle Fragestellung benötigt wird, ohne sich mühsam durch einzelne Akten wühlen zu müssen.

Der entscheidende Mehrwert:

Kontext schafft Präzision: Die KI erleichtert das Erfassen komplexer Krankheitsgeschichten. So werden Vorerkrankungen durch den Arzt sofort berücksichtigt und das Erstellen der Synopse präziser und vollständiger als zuvor.
Massive Zeitersparnis: Zeitraubende Suchprozesse in der Dokumentation entfallen, wodurch mehr Zeit für die finale ärztliche Bewertung bleibt.
Datenschutz und Souveränität: Da die Verarbeitung mittels Zero Data Retention mit Gemini in einer europäischen Cloud-Umgebung erfolgt, verlassen hochsensible Patientendaten niemals einen geschützten Raum. Die Nutzung modernster KI und strengster europäischer Datenschutz (DSGVO) sind hier kein Widerspruch, sondern die Basis für das Vertrauen der Patientinnen und Patienten.

2. Innovative KI-Plattform für die Medizin

Das Universitätsklinikum Freiburg stellt seinen Ärztinnen und Ärzten eine eigene Plattform zur Verfügung, die einen hybriden Weg geht: Während Google Gemini für komplexe, allgemeine Analysen genutzt wird, findet die Speicherung hochsensibler Patientendaten ausschließlich am Universitätsklinikum und in einer souveränen Cloud-Umgebung statt.

Ein zentraler Anwendungsfall ist die automatisierte Zusammenfassung von Patientenhistorien. Durch diese strikte architektonische Trennung stellt das Klinikum sicher, dass sensible Daten die souveräne Infrastruktur zu keinem Zeitpunkt verlassen. So kombiniert das UKF die volle digitale Kontrolle mit der Innovationskraft modernster KI-Modelle.

3. Chatbot für Patientenanfragen

Die Verwaltung des Klinikums war mit Routineanfragen überlastet: Fragen zu Besuchszeiten, zur Anfahrt, was Patientinnen und Patienten zu einer Behandlung mitbringen müssen, etc. All dies führte zu Anfragen, die das Telefon blockieren, aber nicht zwingend eine menschliche Beratung erfordern. Die Lösung ist ein KI-gestützter Chatbot auf der Klinik-Website, basierend auf Gemini und BigQuery als Cloud-Datenbank, der die häufigsten Fragen automatisch beantwortet. Kann er eine Anfrage nicht beantworten – oder werden Fragen mit medizinischem Kontext gestellt - wird sie im “Human Hand-off” an die zuständige Sachbearbeitung weitergeleitet.

Projekt für Projekt wuchs das Vertrauen in die Technologie, in die Zusammenarbeit mit Google Cloud und in die eigene Fähigkeit, Cloud-Lösungen sicher und effektiv einzusetzen. Genau dieses Vertrauen brauchte es für den nächsten Schritt.

Projekt "Modellvorhaben 64e": Genommedizin aus der Cloud

Mit den positiven Erfahrungen im Rücken wagte das Universitätsklinikum den nächsten Schritt: Cloud-unterstützte Genommedizin.

„Die Genomsequenzierung ermöglicht uns wirklich, das gesamte Erbgut des Menschen anzuschauen, um für den individuellen Patienten eine Therapie zu finden", erklärt Prof. Dr. Dr. Melanie Börries, Leiterin des Instituts für Medizinische Bioinformatik und Systemmedizin am Universitätsklinikum Freiburg.

Die Initialzündung für die Genommedizin in Deutschland erfolgte 2021 mit einem Beschluss des Bundestages. Mit dem Gesetz zur Weiterentwicklung der Gesundheitsversorgung 2021 wurde im § 64e SGB V ein bundesweites Modellvorhaben zur Genomsequenzierung bei seltenen und onkologischen Erkrankungen geschaffen, das ausgewählten Krankenhäusern die Durchführung und Abrechnung komplexer Genomanalysen im Rahmen strukturierter Versorgung ermöglicht und die Grundlage für eine mögliche spätere Überführung in die Regelversorgung bildet. Für das Universitätsklinikum Freiburg bedeutet das völlig neue Anforderungen. Bereits in der Anfangsphase rechnet das Klinikum mit etwa 300 Terabyte Daten pro Jahr. In den fünf Jahren Projektlaufzeit wird das Prognosen zufolge auf bis zu 1.500 Terabyte pro Jahr anwachsen.

Und das betrifft nur die Speicherung der Daten. Genomsequenzierung ist außerdem ein typisches High-Performance-Computing-Szenario: Auf einen Schlag wird extrem viel Rechenkapazität benötigt, die danach brach liegt. Für solche Szenarien sind die Rechenzentren der Krankenhäuser nicht ausgelegt. Die Lösung ist ein hybrider Ansatz, der das Beste aus beiden Welten miteinander verbindet – das eigene Rechenzentrum mit einem skalierbaren Kubernetes-Cluster mit der Google Kubernetes Engine (GKE). „In dem Moment, wenn die lokale Rechenkapazität ausgeschöpft ist, lege ich den Schalter um und gehe in die Cloud-Struktur", beschreibt Prof. Dr. Dr. Melanie Börries den Prozess. Das Klinikum zahlt nur für das, was es tatsächlich braucht.

Entscheidend ist dabei die Datensouveränität, denn Genomdaten gehören zu den sensibelsten Informationen überhaupt. „Nicht nur, dass wir in einer datenschutzkonformen Cloud-Struktur mit der Sovereign Cloud arbeiten – unsere Daten sind auch noch zusätzlich mit externen Schlüssel außerhalb der Google Cloud verschlüsselt", betont Prof. Dr. Dr. Melanie Börries. „Damit können wir jederzeit gewährleisten, dass wir mit den hochsensiblen Daten verantwortungsvoll in einem sicheren Bereich arbeiten."

Im Gespräch: Dr. Lennart Jahnke und Prof. Dr. Dr. Melanie Börries erläutern die Cloud-Strategie des Uniklinikums Freiburg.

Der Impact: Von der Qualitätssicherung zur Qualität in Echtzeit

Die eigentliche Transformation ist weniger technisch als kulturell. Bisher funktioniert Qualitätssicherung in Krankenhäusern retrospektiv. Eine Behandlung findet statt, dann wird darüber berichtet, der Bericht wird qualitätsgesichert und die Erkenntnisse fließen in die Behandlung künftiger Patientinnen und Patienten ein.

„Unser eigentliches Ziel ist Qualität in Echtzeit", sagt Jahnke. „Das bedeutet, dass wir unmittelbar bei der Behandlung schon die Qualitätssicherung mit einbauen – per Sensorik, per direkter Datenauswertung. Damit Patientinnen und Patienten, die jetzt behandelt werden, von der Qualitätssicherung profitieren und nicht erst die, die in einem halben Jahr kommen."

Dazu braucht es Technologie, die in Echtzeit große Datenmengen verarbeiten kann. Die Ärztinnen und Ärzte können heute nicht mehr verstehen, warum eine Google-Suche Millisekunden dauert, die Suche in der elektronischen Patientenakte aber deutlich länger. Mit der souveränen Cloud-Infrastruktur wird dieser Anspruch einlösbar.

Warum Stillstand keine Option ist

Das Universitätsklinikum Freiburg hat eine klare Haltung zur Digitalisierung: Sie ist kein Selbstzweck, aber auch kein ‘Nice-to-have’. Sie ist notwendig, um in einem unterfinanzierten, stark regulierten Umfeld weiterhin Spitzenmedizin zu liefern.

Im Gesundheitswesen ist das Schlimmste, nichts zu tun. Technologie kann ein Teil der Lösung sein und Ärztinnen und Ärzte bei der Dokumentation entlasten, damit sie mehr Zeit für Patientinnen und Patienten haben. Administrative Routinen automatisieren. Und medizinische Erkenntnisse schneller in die Praxis bringen.

„Ohne Cloud wird ein Krankenhaus wahrscheinlich in fünf bis zehn Jahren nicht mehr funktionieren", sagt Dr. Lennart Jahnke. „Die Uniklinik Freiburg hat eine neue Art, mit digitalen Technologien unsere Patientinnen und Patienten und unsere Mitarbeitenden zu unterstützen."

Die Agent Factory: Wie Kärcher mit APIs die Grundlage für intelligente Automatisierung schafft

Tue, 02 Dec 2025 13:37:00 +0000

14.000 Mitarbeitende in 100 Tochtergesellschaften nutzen bei Kärcher bereits Gemini – mit einer beeindruckenden monatlichen Nutzungsrate von 72 Prozent. Aber je größer die Begeisterung für KI, desto klarer wurde, dass eine fragmentierte IT-Landschaft schnell zum Bottleneck wird: Skalierung beginnt mit Verbindung. Die Lösung? Ein systematischer Ansatz, der APIs nicht als technisches Detail, sondern als strategische Infrastruktur für KI begreift.

Wenn digitale Komplexität auf KI-Ambitionen trifft

Kärcher steht stellvertretend für eine Herausforderung, die viele Industrieunternehmen kennen: Jahrzehntelange digitale Transformation hat zu einer komplexen Systemlandschaft geführt. SAP ECC und S/4, Microsoft Dynamics CRM auf Azure, E-Commerce-Services auf AWS, ein Data Lake auf BigQuery – jedes System für sich leistungsfähig, aber nicht durchgängig verbunden.

"Wir müssen weg vom Denken in Einzeltools und hin zu einer konsistenten digitalen Journey", sagt Leonhard Kerscher, CIO von Kärcher. "Geschwindigkeit und Effizienz entstehen dann, wenn wir bestehende Schnittstellen und Lösungen wiederverwenden, statt sie immer neu zu bauen."

Das Problem verschärfte sich mit dem Aufstieg generativer KI. Denn KI-Agenten sind nur so gut wie der Kontext, den sie erhalten und der liegt verteilt über Dutzende Systeme. Self-Service-Initiativen und dezentrale Innovation sind wichtig, aber ohne standardisierte Schnittstellen führen sie zu noch mehr Fragmentierung. Kärcher erkannte: Die eigentliche Herausforderung war kein KI-Problem, sondern ein Integrationsproblem.

Die Lösung: Eine Fertigungsstraße für KI-Agenten

Gemeinsam mit Google Cloud und dem Partner Zoi entwickelte Kärcher ein Konzept, das auf den ersten Blick ungewöhnlich klingt: die Agent Factory. Die Metapher ist bewusst gewählt, denn was Kärcher im Kerngeschäft perfektioniert hat, überträgt das Unternehmen nun auf die Entwicklung intelligenter Automatisierung: industrielle Systematik statt chaotisches Experimentieren.

Im Zentrum steht Google Apigee als AI Gateway, die zentrale Infrastruktur für alle API- und KI-Integrationen. Apigee fungiert als einheitlicher Zugangspunkt, über den interne wie externe Systeme angebunden, Datenflüsse gesteuert und KI-Services orchestriert werden. Das Prinzip: Single Namespace, Single Entrypoint, Single Contact, Single Governance.

Der Aufbau folgt einer klar gestuften Logik:

External Standard APIs: Kärcher startete mit dem "Wrapping" externer KI-Services wie Gemini, OpenAI, Claude, aber auch Standard-APIs wie Google Maps. Dieser Ansatz ermöglichte schnelle Erfolge in Bereichen mit geringer Business-Kritikalität und schuf gleichzeitig Lernkurven für die Organisation.
Internal Standard APIs: Im nächsten Schritt werden interne Systeme wie Jira, Confluence oder das PLM-System ARAS über das Gateway in einen zentralen API-Hub integriert. Damit entsteht eine wiederverwendbare Schnittstellenschicht, auf die unterschiedliche Agenten zugreifen können.
Golden Process APIs: Das Ziel sind End-to-End-Schnittstellen für kritische Geschäftsprozesse – von E-Commerce über Produktion bis zur Beschaffung. Diese "Golden APIs" definieren nicht nur technische Standards, sondern verkörpern auch fachliche Prozesslogik.

Die Visualisierung der Agent Factory zeigt den Weg von einzelnen Use Cases zu wiederverwendbaren Mustern: KI-Anwendungsfälle werden nach Kontext und Prozess geclustert, daraus entstehen Agent Patterns, Blaupausen, die auf gemeinsamen Daten- und API-Produkten basieren. Jeder neue Agent erweitert das gemeinsame System und macht es für den nächsten Einsatz leistungsfähiger.

Kärchers Agent Factory ist eine Fertigungsstraße für KI-Agenten

Quantitativ bedeutet das: Mindestens ein neuer Agent pro Monat, etwa 50 neue Nutzer monatlich, Aufbauzeitraum drei Jahre (2025–2028). Nach der Pilotphase wird ein Verrechnungsmodell eingeführt – request-basiert für Standard-APIs, token-basiert für KI-Schnittstellen.

Kontrolle ermöglicht Geschwindigkeit

Weil Skalierung ohne Kontrolle per se gefährlich ist, hat Kärcher ein dreistufiges Governance-Modell etabliert:

Rollout, Standardisierung und Harmonisierung sind drei Säulen des AI Gateway Frameworks

Die zentrale Plattform verantwortet technische Standards, AI Governance, Datenschutz und Security. Ein API-Enablement-Programm unterstützt dezentrale Teams mit Best Practices, Templates und Schulungen. Dezentrale Teams haben Ownership für fachliche APIs innerhalb ihrer Domänen.

Apigee stellt dafür die technischen Grundfunktionen bereit: Authentifizierung, Autorisierung, Logging, DLP-Filterung, Versionskontrolle. Gleichzeitig dient es als Monitoring-Tool, mit dem sich Datenflüsse in Echtzeit nachvollziehen lassen, selbstverständlich angepasst an Datenschutz- und Betriebsratsvorgaben.

Ein interdisziplinär besetztes Data & AI Strategy Board mit Vertretern aus Data Office, Legal, IT Security und Operations überwacht Freigabe, Priorisierung und Compliance neuer Agenten. So entsteht ein kontrollierter Lifecycle-Ansatz, der EU AI Act und DSGVO-Konformität sicherstellt.

Kärcher misst die Wirksamkeit über klare KPIs: Reuse-Rate (wie oft werden APIs wiederverwendet?), Time-to-Integration (wie schnell entstehen neue Verbindungen?) und Adoption-Index (wie viele Mitarbeitende nutzen die Plattform aktiv?). Diese Kennzahlen werden über Apigee Analytics erfasst und fortlaufend ausgewertet.

Wenn Agenten miteinander sprechen

Die aktuelle Architektur legt das Fundament für eine Zukunft, in der nicht nur Menschen mit KI-Agenten arbeiten, sondern Agenten miteinander kommunizieren. Ein Agent im Einkauf könnte automatisch einen Agenten in der Qualitätssicherung anfragen, der wiederum einen Produktions-Agenten triggert – orchestriert über standardisierte APIs, kontrolliert über zentrale Governance.

Das ist keine Science-Fiction; es ist die logische Konsequenz einer Architektur, die Wiederverwendung zum Prinzip macht. Parallel treibt Kärcher die kulturelle Verankerung voran: Showcases, Hackathons und Leuchtturmprojekte sollen Potenzial sichtbar machen, Hemmschwellen senken und Mitarbeitende aktiv in die Gestaltung einbinden.

Je mehr Mitarbeitende die Plattform nutzen, desto mehr Agenten entstehen – ein selbstverstärkender Innovationszyklus, bei dem Adaption zum Motor für Weiterentwicklung wird.

Mit dem AI Gateway auf Basis von Apigee schafft Kärcher mehr als eine technische Infrastruktur: Es entsteht eine Organisation, die Daten, Prozesse und Automatisierung als ein System denkt. Strukturell intelligent, technisch robust, kulturell verankert – bereit für eine Zukunft, in der KI nicht nur unterstützt, vielmehr aktiv mitgestaltet.

Crispe Workflows für knusprige Kekse: Wie Bahlsen mit Google Cloud seinen Smart Workplace kreiert

Thu, 13 Nov 2025 09:00:00 +0000

Wenn ein Familienunternehmen bereits seit über 130 Jahren erfolgreich im Geschäft ist, dann steckt mehr dahinter als das strikte Beharren auf Tradition und Altbewährtes. Die Welt sah vor über einem Jahrhundert völlig anders aus als heute. Doch Bahlsen hat den Blick schon immer in die Zukunft gerichtet, ohne dabei die Erfahrungswerte der Vergangenheit über Bord zu werfen. Nur wer diesen feinen Balanceakt meistert, kann seinen Platz in der Geschichte behaupten und seine Marktposition weiter ausbauen. Wie kann man es also schaffen, die berühmten Qualitäten des Produkts und die damit assoziierte Markenidentität zu konservieren und sich gleichzeitig an die sich ständig wandelnden Herausforderungen der Zeit anzupassen? Bahlsen hat die Antwort auf diese entscheidende Frage gefunden: Wenn das Produkt bereits perfekt ist, optimiert man die Prozesse.

Um die Arbeitsabläufe agiler zu gestalten, die Produktion effizienter zu machen und neue Produkte innovativ designen zu können, ist eine vollumfängliche Digitalisierung aller Prozesse unumgänglich. Damit die neu geschaffenen digitalen Prozesse optimal koordiniert werden, benötigt man einen digitalen Workplace, der all diese Elemente zusammenführt und Synergien nutzbar macht. Bahlsen hat in Google Workspace, kombiniert mit Google Cloud, die Lösung gefunden, die genau auf das Anforderungsprofil des Unternehmens zugeschnitten werden kann und gleichzeitig seiner langen Unternehmenstradition Rechnung trägt.

Eine Geschichte voller Tradition

Bahlsen ist ein deutsches Familienunternehmen, dessen Historie bis in das späte 19. Jahrhundert zurückreicht, als der Gründer Hermann Bahlsen den bekannten Leibniz-Keks erfand und wenig später, im Jahr 1893, für seine Produkte auf der Nahrungsmittelausstellung in Brüssel eine Goldmedaille erhielt. Bereits 1905 fand die erste Fließbandproduktion in Europa statt. Heute produziert Bahlsen in den Werken in Barsinghausen nahe Hannover, im friesischen Varel, in Berlin sowie in den zwei Werken in Polen rund 130.000 Tonnen Gebäck jährlich. Dabei sind Qualität und Präzision, Liebe zum Detail, Nachhaltigkeit und Innovation die Werte, für die Bahlsen bis zum heutigen Tag steht.

Alte Arbeitsweisen aufbrechen

Um sich den wachsenden wirtschaftlichen Anforderungen anpassen zu können, die durch die Corona-Pandemie noch verschärft wurden, hat Bahlsen 2019 seine Unternehmensstrategie neu definiert. Ein zentraler Enabler dieser Anpassung war die Neuorganisation der gesamten IT. Denn neben der Bewältigung der Verfügbarkeitskrise musste auch der Umzug ins Home-Office vollzogen werden. So konnten die benötigten Rohstoffe zwar produziert werden, allerdings gab es erhebliche Disruptionen der Transportwege. Im Zentrum des Wandels stand dabei die Digitalisierung und Standardisierung von Prozessen, die sofortige Skalierung der Systeme sowie ein sicherer IT-Betrieb. Im Zuge dessen sollte die Anzahl der Systeme reduziert und einheitliche zentrale Systeme, die für alle Mitarbeitenden überall und zu jeder Zeit zur Verfügung stehen, geschaffen werden. Zielsetzung war dabei ganz klar, Prozesse zu beschleunigen und die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. „Mit der Einführung von Google wollten wir eine moderne und kollaborative Arbeitsumgebung schaffen, die zu 100 Prozent cloudbasiert ist. Wichtig für uns war, dass die Datenverfügbarkeit zu jederzeit gegeben ist und wir uns von lokal gespeicherten, dezentralen Informationen verabschieden”, erklärt Joana Hollasch, Workplace Solutions Architect bei Bahlsen.

Frisch gebacken – mit Google Clouds Workspace zum Smart Workplace

Funktionsübergreifende Teams und dezentrale Strukturen erfordern ein hohes Maß an Flexibilität der IT. Schnell wurde klar, dass Bahlsen eine reine Cloud-Lösung benötigte, um gewohnte Arbeitsweisen aufzubrechen. Drei Schlüsselqualitäten waren für die neue Lösung Voraussetzung: Es sollte ein leichter Zugang gewährleistet sein, um von überall aus und zu jeder Zeit mobil arbeiten und auf Daten zugreifen zu können.

Man wollte eine konsolidierte, zentrale Datenbasis und zudem eine zuverlässige Software. Denn sowohl lästige Updates und inkompatible Daten als auch unterschiedliche Dateiversionen sollten aus der Welt geschafft werden. Die Entscheidung fiel schnell auf Google Workspace, da diese als reine Cloud-Lösung auch ohne lokale Installationen auskommt und komplett über den Browser läuft. Ausschlaggebend waren insbesondere die intuitive Nutzbarkeit der Apps sowie der Fokus auf die kollaborative Arbeit im Team.

Bahlsen beschloss im Jahr 2021, einen neuen Outsourcing-Provider ins Boot zu holen, der sowohl bei der Migration in die Google Cloud unterstützt als auch im täglichen Betrieb die Betreuung übernehmen sollte. Das Projekt beinhaltete die Migration von rund 1.200 Mitarbeiter:innen an 19 Standorten aus drei Mailsystemen und zwölf File-Servern in die Cloud. Als langjähriger Google-Partner mit tiefgehender Expertise in Migrationsprojekten entschied man sich für Atos. Die Umstellung erfolgte in zwei Schritten: Zunächst wurde die Migration der Kommunikationslösungen Mail, Kalender, Chat, Meet und Gruppen, standortweise vorgenommen. Anschließend folgten die Collaboration-Tools mit Drive, Präsentationen, Docs, Tabellen, Forms und Jamboard. Da die Migration während der Corona-Pandemie vonstatten gehen musste, waren keine Onsite-Trainings möglich. Stattdessen führte der Trainingspartner Gahomi durch virtuelle Sessions in unterschiedlichen Sprachen und verfolgte ein „Train the Trainer“-Konzept, bei dem Google Cloud Champions für die einzelnen Fachbereiche ernannt wurden. Zusätzlich wurde ein Trainingshub, der „Bahlsen Workspace Hub“, mit hilfreichen Schulungsvideos in Google Sites aufgebaut.

Mehr Flexibilität und Produktivität dank Google Workspace

Jetzt können die Bahlsen-Mitarbeiterinnen und -Mitarbeiter mit Google Workspace diverse Kommunikationstools nutzen, die ideal miteinander verzahnt sind. Eine einfache Zusammenarbeit, selbst mit externen Partnern, klappt funktionsübergreifend und über geografische Grenzen hinweg. Dabei ersetzen eine zentrale Datenbasis und eine Collaboration-Suite die zahlreichen Insellösungen. „Alle Anwendungen von Google Workspace werden im Browser ausgeführt. Der Zugriff funktioniert ohne Installationen, orts- und geräteunabhängig. Das heißt auch, wir müssen keine Zeit mehr in Softwareupdates investieren, was unseren administrativen Aufwand erheblich reduziert“, erklärt Joana Hollasch und fügt hinzu: „Da die Tools wirklich einfach zu bedienen sind, erleichtert uns das den Onboarding-Prozess neuer Kolleg*innen. Dank Google Workspace können wir jetzt vollständig mobil und remote arbeiten. Die nützlichen Kommunikations- und Kollaborations-Tools machen es uns einfacher, im Unternehmen in Verbindung zu bleiben – egal wo wir arbeiten.“

Wie sich gezeigt hat, profitieren die Arbeitsabläufe des gesamten Unternehmens von den Google Cloud Lösungen. So nutzt mittlerweile das Research und Development-Team Google Forms, um beim Verkosten und Bewerten neuer Keks-Kreationen Sensoriktests zu protokollieren. Dank Google Docs sind die Mitarbeitenden der Einkaufs- und Rechtsabteilung in der Lage, gemeinsam an Vertragsdokumenten zu arbeiten und auch externe Vertragspartner zur Bearbeitung einzuladen. Apps Script hingegen half dabei, binnen weniger Wochen eine neue Catering App zu launchen. Im nächsten Schritt sollen hier digitale Business Cards erstellt werden. Die Verzahnung von Apps Script und Google Cloud, wodurch Anwendungen wie Google Tabellen gezielt erweitert wurden, hatte darüber hinaus den Vorteil, dass innerhalb von nur drei Arbeitstagen eine voll funktionsfähige Massen-Mailing-Applikation auf Basis von Promotionsdaten erstellt wurde. Zu diesem Zweck wurden Informationen aus einem Planungstool mit Daten aus SAP S/4HANA kombiniert.

Standort- und teamübergreifend treiben die unterschiedlichen Gruppenbereiche nun die Projektarbeit mit Google Chat voran. Ein Paradebeispiel für die neue kollaborative Zusammenarbeit nennt Hollasch: „Als wir 2021 für unser Management Board den B.Digital Insights Day veranstaltet haben, erwiesen sich Tabellen, Jamboard, Chat und Meet für uns als äußerst hilfreich. Denn so waren wir innerhalb kürzester Zeit in der Lage, funktions- und standortübergreifend eine solche Veranstaltung in unter vier Wochen zu planen. Ohne die Kollaborationstools von Google wäre das kaum denkbar gewesen.“

Auf Digitalisierungskurs: Bahlsen Smart Operations wird Realität

Ein großer Fokus liegt für Bahlsen in der Digitalisierung der Werke, die die Verantwortlichen als „Bahlsen Smart Operations (BSO)“ bezeichnen. Oberstes Ziel dabei ist es, die Daten aus Silos nahtlos in fortschrittliche Analysetools zu gießen, für eine bessere Entscheidungsfindung sowie Prozess- und Geschäftsverbesserung. Grundvoraussetzung hierfür sind eine digitale Infrastruktur und eine solide Datenbasis – nicht zuletzt auch, um die eigenen Fortschritte im Vergleich zu den aufgestellten Prognosen und strategischen Zielen zu messen und zu überwachen. Um diese Entwicklung weiter voranzutreiben, hat Bahlsen das „Center of Excellence Data & Analytics“ gegründet. Dieses nutzt Google Cloud Lösungen: Als Analyseschicht spielt BigQuery eine tragende Rolle – sie wird durch Open Source-Anwendungen für fortgeschrittenere Analysen und Auswertungen erweitert. Die Datenbereitstellung erfolgt im Batch-Betrieb über Cloud Storage und Cloud Functions oder via Streaming über Pub/Sub. Die Business-Anwender*innen nutzen primär Google Tabellen oder Looker Studio zur Datenanalyse. Google Cloud zeichnet sich mit hoher Anpassungsfähigkeit und Flexibilität aus“, berichtet Dr. Arndt Claußen, Lead Center of Excellence Data & Analytics. „Selbst die Analyse von 100 Gigabyte an Sensordaten pro Linie ist mit BigQuery weder eine technische Herausforderung noch ein signifikanter Kostenpunkt.“ Beispielsweise werden Länge, Breite und Höhe eines jeden produzierten Keks mittels eines hochauflösenden Laser-Kamera-Systems gemessen und mit den Spezifikationen verglichen. Fährt die Produktion außerhalb dieser Spezifikationen, werden die Linienführer durch Warnsignale auf die Abweichungen hingewiesen, sodass sie den Prozess nachjustieren können. Weitere Anwendungsfälle von Google Cloud finden sich innerhalb der Bahlsen Smart Operations bei der Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Messsystemen oder Anwendungen. Im Data Engineering werden diese vereinheitlicht, mit Daten aus SAP S/4HANA angereichert und den Entscheidungsträger*innen zur Verfügung gestellt. Ein konkretes Beispiel ist die minutengenaue Zuordnung von aufgewendeten Ressourcen in Form von Strom oder Gas zur Produktionsmenge. Hierbei sollen auch die Auswirkungen sogenannter Mikro-Stops beurteilt werden.

„Google Cloud und Google Workspace helfen uns dabei, zukunftsorientierte Wege für die Zusammenarbeit zu finden und mit dem hohen Tempo der digitalen Transformation Schritt zu halten“, erklärt Dr. Arndt Claußen. „Beginnend mit einem einzelnen Use Case in einem Werk findet Google Cloud nun in allen Werken in den unterschiedlichsten Bereichen Anwendung und Daten werden über Standorte hinweg zusammengeführt und analysiert. Mit Google Cloud als Innovator im Bereich der Cloud Collaboration an unserer Seite sind wir in der Lage, weiterhin Innovationen voranzutreiben und uns weiterzuentwickeln. Insbesondere freut es mich, dass der Fachbereich nun immer mehr Data & Analytics Use Cases identifiziert und verschiedene bestehende Lösungen kombiniert.“Eine optimierte und effiziente Produktion bedeutet auch, dass Bahlsen nun mehr Zeit für neue Kreationen hat und sich ganz auf die Wünsche der Kund*innen konzentrieren kann. Und wer weiß – vielleicht findet auf diese Weise ein locker-leichter Cloud-Keks den Weg ins Bahlsen-Sortiment.

Die Deutsche Börse Group läutet die nächste Etappe ihrer wegweisenden Cloud-Journey ein

Fri, 13 Dec 2024 10:00:00 +0000

Am 12. Dezember war das Glockenläuten auf dem Parkett der Börse Frankfurt ein klangvolles Zeichen der Anerkennung für unsere bisherigen Leistungen und ein Signal für die Zukunft. Unsere VP für EMEA Nord, Marianne Janik, läutete gemeinsam mit führenden Vertreterinnen und Vertretern der Deutsche Börse Group die Glocke, um einen bedeutenden Meilenstein auf ihrer Multi-Cloud-Journey zu feiern.

Seit dem Beginn ihrer Multi-Cloud-Reise im Jahr 2019 hat die Deutsche Börse Group 50 Prozent ihrer Workloads erfolgreich in die Cloud verlegt. Das ist ein enormer Fortschritt und eine bedeutende Leistung, und wir bei Google Cloud sind stolz darauf, dass wir dabei eine strategische Rolle spielen konnten. Zugleich läutet die Glocke für die Gruppe aber auch eine neue Phase der Cloud-zentrierten Innovation ein, die das Potenzial hat, die Zukunft der Kapitalmärkte in Europa und weltweit zu prägen.

Vertrauen – eine zentrale Voraussetzung für Innovationen in der Infrastruktur

Als Anbieter kritischer Infrastrukturen mit Einfluss auf die globalen Märkte muss die Deutsche Börse Group strengsten Sicherheits- und Compliance-Anforderungen gerecht werden, die sich zudem laufend weiterentwickeln. Gleichzeitig muss sich die Gruppe aber auch flexibel an neue Technologien und Marktdynamiken anpassen, um den Sektor mitgestalten und nicht nur reagieren, sondern federführend agieren zu können. Ein solches Gleichgewicht zwischen Risikominimierung und digitaler Innovation ist nicht leicht zu erreichen. Das ist auch der Grund, warum die Gruppe für ihre zunehmend anspruchsvollen Digitalisierungsprojekte eine Partnerschaft mit Google Cloud einging.

Die Deutsche Börse Group verlagerte geschäftskritische Anwendungen und Infrastrukturen in die Google Cloud und nutzt seither die neueste Generation von GCE-Instanzen, um die nötige Leistung und Ausfallsicherheit zu gewährleisten.

Darüber hinaus schloss die Gruppe die Migration von SAP-Workloads in die Google Cloud ab, was dank dreifacher Verschlüsselung die Sicherheit weiter erhöhte, die Entwicklungszyklen radikal verkürzte und die Disaster Recovery-Zeiten von Stunden auf nur zwei Minuten verkürzte. Zugleich führte die Gruppe schrittweise Google Cloud-Lösungen ein, um ihre Risikosituation zu verbessern: von der Optimierung und Automatisierung der Compliance-Kontrollen mit Audit Manager bis hin zur Nutzung der Anti-Lösch-Funktionen von Secret Manager, um der Bedrohung durch Ransomware entgegenzuwirken.

Wir bei Google Cloud sind seit jeher der festen Überzeugung, dass Sicherheit und Agilität keine Gegensätze sind, sondern untrennbar zusammengehören. Die Cloud-Reise der Deutsche Börse Group hat diese Überzeugung nur noch verstärkt. Da Sicherheit und Compliance in jeder Phase der Cloud-Migration an erster Stelle standen, konnte sich die Gruppe das Vertrauen der Aufsichtsbehörden wie auch Kunden sichern, was ihr eine beneidenswerte Ausgangsposition für weitere Innovationen verschafft hat. Und jetzt, da die Umstellung auf die Cloud zur Hälfte abgeschlossen ist, sind die internen Prozesse bei der Deutschen Börse intelligenter, schneller und flexibler als je zuvor.

Auf dem Weg in die Zukunft des Finanzenwesens

Dies trägt bereits dazu bei, dass die Gruppe ihre ehrgeizigen Innovationsziele in beeindruckendem Tempo erreicht. Im Jahr 2023 machte die Deutsche Börse Google Cloud zu ihrem bevorzugten Cloud-Partner und hatte dabei mehrere Ziele vor Augen, darunter den Aufbau eines institutionellen Ökosystems für digitale Vermögenswerte wie Kryptowährungen. Nur ein Jahr später haben wir die Grundlagen für dieses Ökosystem gelegt: mit dem Design und der Entwicklung einer neuen digitalen und tokenisierten Emissionsplattform, einer cloudnativen Trading Engine, die vollständig in der Google Cloud läuft, und einer Vielzahl effizienzsteigernder KI-Anwendungsfälle.

Im Sommer 2024 führte die Deutsche Börse die zweite Generation ihrer Plattform D7 für die Emission digitaler und tokenisierter Finanzinstrumente ein. Seither hat diese Plattform über 450.000 digitale Emissionen mit einem Gesamtwert von mehr als 10 Milliarden Euro unterstützt. Die Kunden der Deutschen Börse begrüßen die erheblich verbesserte Skalierbarkeit, Resilienz und Geschwindigkeit, und einige Emittenten haben ihr Geschäft mittlerweile fast vollständig auf D7 umgestellt. Außerdem hat die Deutsche Börse Group mit allen ihrer drei Zentralverwahrer (Clearstream Banking AG in Frankfurt, der internationale Zentralverwahrer Clearstream Banking S.A. und LuxCSD) und ihrem Clearinghaus Eurex Clearing an den ECB Trials der Europäischen Zentralbank für alle drei digitalen Zahlungslösungen europäischer Zentralbanken teilgenommen.

Voraussetzungen für einen florierenden Handel auf den Märkten für digitale Vermögenswerte sind nicht nur eine hohe Leistung und geringe Latenzzeiten, sondern auch die Gewissheit, dass alle Teilnehmer einen freien und gleichberechtigten Marktzugang haben. Bei der Entwicklung der Architektur der Trading Engine haben wir allen diesen Anforderungen Rechnung getragen: Die verschiedenen Märkte werden mit Netzwerk-Endpunktgruppen voneinander getrennt, um Störungen und Latenzen zu verringern; unsere Operations Suite schafft es, die Zuweisung von Ressourcen automatisch zu überwachen und zu optimieren; und alle Geschäfte werden auf First-in-First-out-Basis gehandelt, um die Gefahr von unlauterem Wettbewerb auszuschließen.

Dieselben Technologien helfen uns auch, trotz steigender Größen- und Liquiditätsanforderungen die Zuverlässigkeit der digitalen Asset-Umgebung der Deutsche Börse Group zu gewährleisten. Zudem nutzt die Gruppe Cloud Armor, um DDoS-Angriffe und andere netzwerkbasierte Bedrohungen abzuwehren. Mit unserer Hilfe gelang es der Deutschen Börse, in nur zehn Monaten ihre Plattform für digitale Vermögenswerte aufzubauen – eine Plattform, die dank ihrer hohen Leistungsfähigkeit, Interoperabilität und Verfügbarkeit eines Tages für den Handel mit praktisch allen denkbaren Vermögenswerten genutzt werden könnte.

Innovationen dieser Art und in dieser Geschwindigkeit zeugen von der profunden Marktkenntnis der Deutsche Börse Group, ihrer fortschrittlichen Vision von cloudnativen Innovationen und ihrem soliden Bekenntnis zur Einhaltung strengster Anforderungen an Compliance und Vertrauenswürdigkeit. Und während wir nun die Halbzeit der außergewöhnlichen Cloud-Reise der Gruppe feiern, können wir schon jetzt sagen, dass die zweite Weghälfte noch bahnbrechender sein wird als die erste.

Wie GovMarket mit digitaler Souveränität wirtschaftliche Chancen in Deutschland eröffnet

Mon, 19 Feb 2024 11:00:00 +0000

In Deutschland kann die Vergabe öffentlicher Aufträge sehr komplex und zeitaufwändig werden. Über 30.000 Beschaffungsstellen konkurrieren in einer regulatorisch zersplitterten Landschaft um Verträge, wobei auf Bundes-, Landes- und kommunaler Ebene unterschiedliche Regeln gelten. Da öffentliche Vergabeverfahren viel Zeit beanspruchen können, insbesondere bei großen oder hochdotierten Aufträgen, bleiben kleine und mittlere Unternehmen (KMU) häufig außen vor.

Während die Ausschreibungen selbst durch digitale Beschaffungsplattformen (wie eVergabe) unterstützt werden, sind die Planung und Prozesse bei Ausschreibung und Vertragsabwicklung selten standardisiert. Sie erfordern viele manuelle Schritte und werden nicht wie in anderen europäischen Ländern durch universelle digitale Marktplätze bereitgestellt. Ein weiteres Problem ist die unzureichende Aus- und Weiterbildung der Mitarbeiter*innen der Beschaffungsstellen, von denen ein immer breiteres Spektrum an Fähigkeiten abverlangt wird – rechtliche und technische Kenntnisse eingeschlossen. Demnach mag es kaum überraschen, dass in Deutschland ein genereller Mangel an qualifizierten Beschaffungsfachleuten besteht.

Infolgedessen benötigen deutsche Behörden durchschnittlich 22 Monate für die Beschaffung von Technologie. Ist der Zugang zu neuen Technologien nicht frühzeitig möglich, kann dies die Innovationsentwicklung im öffentlichen Sektor erheblich behindern. Genau diese Situation führte zur Gründung von GovMarket – einem neuen digitalen Marktplatz, der die Innovation im Beschaffungswesen öffentlicher Einrichtungen in Deutschland unterstützt.

Eine Lösung für mehr Effizienz in der Beschaffung

GovMarket, ein Joint Venture von PwC und Public Deutschland, soll die Zusammenarbeit zwischen Behörden und Technologieunternehmen fördern, die auf den öffentlichen Sektor spezialisiert sind. Das Ziel der Plattform: den Prozess der öffentlichen Auftragsvergabe zu rationalisieren und Unternehmen die Bewerbung um öffentliche Aufträge zu erleichtern. Dazu bietet GovMarket eine Reihe von Instrumenten und Services an, die Unternehmen dabei helfen, Vorschriften der öffentlichen Auftragsvergabe einzuhalten.

Datensouveränität und Datenschutz stehen bei GovMarket im Vordergrund. Alle auf der Plattform abgelegten Daten werden verschlüsselt und sicher in Deutschland gespeichert. GovMarket hat sich außerdem zur Einhaltung aller geltenden Datenschutzgesetze und -vorschriften verpflichtet.

Katalysator für souveräne Lösungen

Der Erfolg von GovMarket begründet sich in seiner Fähigkeit, die technologischen und die kulturellen Herausforderungen des öffentlichen Beschaffungswesens in Deutschland zu meistern. Technologisch gesehen ist GovMarket eine benutzerfreundliche Online-Plattform, die den Bedürfnissen der öffentlichen Auftraggeber und Lieferanten gleichermaßen gerecht wird.

Die Mission von GovMarket besteht darin, die Anwendung des Vergaberechts in Deutschland zu reformieren: weg von fehleranfälligen Papier-Prozessen, hin zu effizienten digitalen Verfahren, die keine unnötigen Hürden einziehen. Auf dieser Basis können öffentliche Einrichtungen die Plattform auch als zuverlässige Marktforschungsquelle nutzen, um Compliance zu gewährleisten und kuratierte Lösungen zu fördern.

GovMarket wird in der T-Systems Sovereign Cloud, powered by Google Cloud, betrieben. Ein Grund dafür ist die Möglichkeit, die innovative Datenresidenz- und Zugriffskontrolle von Google Cloud zu nutzen und so sicherzustellen, dass die Daten auf dem GovMarket Marktplatz unter der Kontrolle der Regierung bleibt (was direkt oder über vertrauenswürdige regionale Partner gewährleistet wird). Dies vereinfacht auch die Einhaltung strenger Datenschutzbestimmungen. Die Verpflichtung zur Datensouveränität wird durch die Sicherheitsmaßnahmen von Google Cloud zusätzlich unterstrichen:

Verschlüsselung inaktiver und übertragener Daten: Google Cloud schützt Daten mit führenden Verschlüsselungstechniken, sowohl bei der Speicherung als auch bei der Übertragung.
Zero Trust-basierte Zugangskontrolle: Google Cloud erzwingt granulare Zugriffskontrollen und stellt damit sicher, dass nur befugte Personen – wie Personal aus der EU – auf sensible Daten zugreifen.
Bedrohungserkennung und -prävention: Die Sicherheitsinfrastruktur von Google Cloud überwacht und entschärft fortlaufend Bedrohungen, um Daten vor neuartigen Cyberangriffen zu schützen.

Neben Datensouveränität und -sicherheit bietet GovMarket weitere Vorteile der Sovereign Cloud. Die Skalierbarkeit und Leistung der Plattform hilft GovMarket, den lokalen Anforderungen im öffentlichen Auftraggeber Umfeld gerecht zu werden, und die Kosteneffizienz der Cloud entlastet GovMarket bei den IT-Ausgaben.

GovMarket hat das Potenzial, die öffentliche Beschaffung in Deutschland grundlegend zu verändern und Start-ups und KMUs bei der Bewerbung um öffentliche Aufträge zu unterstützen. Zudem trägt die Plattform mit ihrem Fokus auf Souveränität und Datenschutz dazu bei, Vertrauen zwischen öffentlichen Auftraggebern und Anbietern aufzubauen. GovMarket wird einen wesentlichen Beitrag leisten, um das Potenzial der öffentlichen Beschaffung in Deutschland auszuschöpfen.

Wie Delivery Hero mit Vertex AI und GitHub Machine-Learning-Modelle gegen Gutscheinbetrug einsetzt

Mon, 08 Jan 2024 14:00:00 +0000

In der sich ständig weiterentwickelnden Machine-Learning-Landschaft ist effizientes Modellmanagement entscheidend. Das gilt besonders für die Betrugserkennung, bei der die Modelle regelmäßig ausgetauscht werden müssen, damit sie gegen menschliche Gegner bestehen können, die die Logik von Fraud-Detection-Modellen per Reverse Engineering untersuchen und ihre Taktiken entsprechend anpassen.

Die weltweit führende lokale Lieferplattform Delivery Hero hat ein Incentive-Fraud-Team zusammengestellt, das ML-gestützte, regelbasierte Dienste zur Erkennung und Verhinderung des Missbrauchs von Incentive-Gutscheinen aufbaut. Diese Gutscheine werden beispielsweise als Anreiz für die erste Essensbestellung an neu registrierte Nutzerinnen und Nutzer ausgegeben. Deshalb muss es möglich sein, echte Neukund*innen zuverlässig von Personen zu unterscheiden, die für jede Bestellung einen neuen Account anlegen. Das ist nicht zuletzt deshalb besonders schwierig, weil Delivery Hero in mehr als 70 Ländern mit jeweils eigenen Datenschutzbestimmungen und unterschiedlichen lokalen Vorschriften tätig ist.

Technisches Setup

Überblick der Modell-Bereitstellung

Im Großen und Ganzen ist das Setup des Teams ein REST-API-Dienst, der regelbasierte Logik auf der Grundlage von Entscheidungen einer Reihe miteinander verbundener ML-Modelle implementiert. Da die API bei jeder Essensbestellung aufgerufen wird, unterliegt das Setup strengen Latenzbeschränkungen. Um diese Latenzanforderungen zu erfüllen, laufen der Dienst und die Modelle in regionalen Kubernetes-Clustern mit horizontalem Autoscaling und anderen Hochverfügbarkeitsverfahren.

Die grundlegende Modell-Bereitstellungsarchitektur ist im unten stehenden Diagramm dargestellt:

Der blaue Pfad zeigt die Vorausberechnung mehrerer von anderen Modellen erzeugter ML-basierter Merkmale und die Speicherung der Ergebnisse im Zwischenspeicher.
Der gelbe Pfad zeigt die eigentliche Betrugserkennungsanfrage, bei der Informationen über Bestellungen und Nutzer*innen zusammengefasst, mit der Anfrage an das eigentliche Betrugserkennungsmodell übergeben, und die Ergebnisse anschließend gemäß der konfigurierbaren regelbasierten Logik verarbeitet werden.

Die Gründe, aus denen sich das Team für Vertex AI als Entwicklungsumgebung für ML-Modelle entschieden hat, sind ihre Skalierbarkeit sowie ihre enge Integration mit BigQuery – dem primären Data Warehouse bei Delivery Hero – und anderen Google Cloud-Diensten. Die Modelle werden in Vertex AI Pipelines trainiert, die ihre Metadaten in der Vertex AI Model Registry speichern. Nach dem Training und der Analyse werden die Modelle dann von Cloud Build in ein FastAPI-Docker-Image eingebaut.

CI/CD für ML

Um schnelle Iterationen der Modellentwicklung zu ermöglichen, wurden alle Workflows in GitHub Actions CI/CD integriert. So können sich die Nutzerinnen und Nutzer beim Trainieren von Modellen und Erstellen von Images an Best Practices für Softwareentwicklung und MLOps-Modelle orientieren:

Version Control (VC) – alle Änderungen werden sowohl auf der Modell- als auch auf der Datenseite nachverfolgt und die Daten als Snapshot einer in Form von Parquet-Dateien auf GCS gespeicherten BigQuery-Tabelle mit dem Parameter-Suffix ‚DATASET_VERSION‘ an Vertex Pipelines übergeben.
Continuous Integration (CI) – zuverlässige trunk-basierte Entwicklung in einem GitHub-Repository, bei der Workflows ohne Auslösen der Pipelines auf dem lokalen Rechner an gemeinsame GCP Vertex AI-Umgebungen übermittelt werden. Dadurch können die Nutzer*innen (Data Scientists) Experimente mit expliziter Experimentverfolgung direkt in den Pull Requests (PR) durchführen.
Continuous Deployment (CD) – ermöglicht den Nutzer*innen, neue Modelle ohne Unterstützung durch die Entwicklungsabteilung selbständig und sicher für die Produktion freizugeben („Friday Night Release“).
Continuous Testing (CT) – Sichtbarkeit von Modellqualitätsmetriken und Artefaktabfolge mit CI/CD-Integration für bessere Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, ML Engineers, Stakeholdern und Entscheidungsträger*innen.

Einer der Gründe für die Einführung von CT war, dass mehrere Modelle auf derselben Codebasis entwickelt und gepflegt, aber mit unterschiedlichen Datengruppen trainiert werden müssen. Nur so kann Delivery Hero dutzende länderspezifische Modelle unterhalten und in regionalen Clustern (EMEA, APAC usw.) bereitstellen. Dabei muss über jedes Modell individuell entschieden, die Entwicklung, Auswertung und manchmal auch die Bereitstellung von Iterationen jedoch für alle Modelle gemeinsam durchgeführt werden.

Details der Implementierung

Für den Anwendungsfall Incentive Fraud konnten die Workflows dieser ML-Operationen mit der GCP Vertex AI Model Registry über ein internes, vom Team entwickeltes Python-Paket ml-utils am Backend implementiert werden. Dieses Paket stellt eine einheitliche CLI- oder Python-API-Schnittstelle für die Verbindung der von GCP Vertex AI-Pipelines intern genutzten Kubeflow-Pipeline-Entitäten bereit: Pipelines (oder Pipeline Runs), Experimente (Gruppierung der Pipelines) sowie Modelle und Datasets (Output-Artefakte der Pipelines). Indem ml-utils intern die großen json-Definitionen der Kubeflow Pipeline Runs lädt, die benötigten Artefakte ermittelt und sie in einem vordefinierten Format herunterlädt, bietet das Paket den Nutzer*innen eine einheitliche Möglichkeit zur Interaktion mit der Vertex Model Registry.

Die unten stehende Abbildung verdeutlicht den Einsatz des beschriebenen CI/CD-Workflows auf Basis von Vertex AI mit dem benutzerdefinierten Tool ml-utils:

Wie die obige Abbildung zeigt, löst jeder im GitHub-Repository erstellte Commit in Vertex AI für jedes Land eine eigene Trainingspipeline aus. Einige der Pipelines können fehlschlagen (rot markiert), andere sind erfolgreich (grün).

Schritte der Vertex AI Trainingspipeline (siehe unten stehender Screenshot):

Den angegebenen Dataset-Snapshot aus GCS laden
Die Daten in Training/Test/Validierung aufteilen
Die Eigenschaften des Datasets (Statistik und Visualisierung, Datendrift usw.) berechnen
Ein neues Modell trainieren
Das derzeit für die Produktion bereitgestellte Modell laden (mit ml-utils)
Das gemäß bestimmten Metriken beste Modell („Champion-Modell“) laden (mit ml-utils)
Alle drei Modelle anhand desselben Dataset-Testsegments evaluieren und die Evaluierungsmetriken in der Vertex AI Model Registry speichern – als Experiment-Metadaten, die mit ml-utils abgerufen werden können
Das neue Modell in die Vertex AI Model Registry hochladen und seine Aliasse aktualisieren:
- Ein Alias, der den Git-Commit-Hash enthält: ‚pr123-a1b2c3d‘ für einen PR-Commit oder ‚main-a1b2c3d‘ für einen Main Branch-Commit
- Wenn das Modell das Champion-Modell übertrifft, den Alias ‚champ‘ diesem Modell zuweisen.

Alle Artefakte der Pipeline (Datenabschnitte, Modelle usw.) werden automatisch auf GCS gespeichert. Sobald alle Vertex AI-Pipelines erfolgreich sind, nutzt der GitHub Actions-Job, der die Pipelines ausgelöst hat, ml-utils, um die Evaluierungsmetriken aus der Vertex AI Model Registry abzurufen und als Markdown sichtbar auf der Übersichtsseite des GitHub Action-Jobs auszugeben (siehe unten stehende Abbildung). Auf diese Weise ist jeder Git-Commit mit einem Satz Vertex-Pipelines und mit dem Modellqualitätsbericht verknüpft, der Data Scientists und Managern als Entscheidungsgrundlage dient.

Sobald das Team bereit ist, einige der Modelle auszutauschen, erstellt es einen Pull Request (PR), um die Konfiguration des Bereitstellungs-Image zu ändern, die angibt, welche Abschnitte der Modelle für die Produktion bereitgestellt werden sollen. Das ist die blaue gestrichelte Linie in der Vertex Model Registry. Dieser PR löst einen weiteren GitHub Actions-Workflow aus, der einen Cloudbuild-Workflow übermittelt. Darin werden die angegebenen Modell-Pickles geladen, das FastAPI Server-Image mit den eingebundenen Modellen erstellt, Integrationstests durchgeführt und die Aliasse der Modelle aktualisiert (mit dem Alias „image-{imagetag}“ versehen).

Der folgende Screenshot zeigt die GitHub Actions-Seite mit der Trainings-Übersichtsseite für eines der Modelle:

Überblick der Infrastruktur

Für die Incentive Fraud-Projekte nutzte das Team zwei Umgebungen:

Dev – eine Umgebung mit lockeren Sicherheitsbeschränkungen für Experimente mit den Modellen und End-to-End (e2e)-Tests der Pipelines für das Modell-Training
Prod – eine Umgebung mit strengen Sicherheitsbeschränkungen für die Produktion von Modell-Release-Kandidaten

Um die Arbeit mit den beiden Projekten zu erleichtern, hat das Team fünf grundlegende Regeln implementiert:

GitHub Actions verhält sich bei der Ausführung von GCP-Workflows in Dev-Umgebungen genauso wie in Prod-Umgebungen.
Jeder PR-Commit löst GCP-Workflows in der Dev-Umgebung aus.
Jeder Main Branch-Commit löst GCP-Workflows in der Prod-Umgebung aus.
Dev- und Prod-Pipelines verwenden dieselben Code- und Dataset-Snapshots.
Jeder PR wird zunächst in einen einzelnen Commit gepackt und erst dann in den Main Branch eingebunden.

Dank dieser Regeln verfügt das Team über eine saubere, lineare Main-Branch-Historie, in der jeder Commit, der den Modellcode, die Dataset-Version oder die Konfiguration ändert, für jedes Land einen Satz Modell-Release-Kandidaten mit den erwarteten Qualitätsmetriken erstellt:

Ergebnisse

Dank des beschriebenen MLOps-Setups war das Team in der Lage, die vorgegebenen KPIs zu erreichen und die Zeit bis zum Server-Modell-Release durch Automatisieren des gesamten Prozesses und Implementieren von Best Practices für Softwareentwicklung und MLOps-Modelle von mehreren Tagen auf eine Stunde zu verkürzen.

Konkret konnte das Team:

Modelle sicher für mehr als 20 Länder in zwei Weltregionen skalieren
Für lückenlose Nachverfolgbarkeit in Git und Modellabfolge in Vertex AI sorgen
„Zeitreisen“ durchführen (mit neuem Modellcode auf älteren Dataset-Snapshots experimentieren)
Ein geeignetes Pipeline-Caching zur Kostenoptimierung implementieren
Training, Batch-Scoring-Pipelines sowie Modellanalyse-Notebooks und Modellbereitstellungs-Workflows automatisieren
MLOps-Level 2 mit vollständiger Automatisierung von CI/CD-Pipeline, Quellcodekontrolle und Bereitstellungsprozessen effektiv umsetzen

Highlights der Umsetzung:

Von mehr als 20 Entwicklern, Data Scientists und Managern gemeinsam genutzte Lösung
Von mehreren Tagen auf vier Stunden verkürzter ML-Zyklus
Über einen Zeitraum von zehn Monaten genutzte Lösung (Stand: Oktober 2023)
Für zwei verschiedene ML-Anwendungsfälle implementiert
Für zwei verschiedene ML-Anwendungsfälle pro Woche
Mehr als 20 vollautomatische Bereitstellungen pro Projekt, durchschnittlich zwei Bereitstellungen pro Monat
Rückgang des Gutscheinbetrugs um 70 %.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Delivery Hero durch den Aufbau eines BigQuery-gestützten Datennetzes unternehmensweite Demokratisierung von Daten erreichen und datenbasierte Lösungen beschleunigen konnte, lesen Sie diese Fallstudie.

Machine Learning und Künstliche Intelligenz als grüne Daumen: Wie Infarm nachhaltiges Pflanzenwachstum mit geringem Ressourcenaufwand realisiert

Thu, 11 May 2023 07:00:00 +0000

Gesunde Lebensmittel, ohne lange Transportwege und nachhaltig produziert – für Verbraucher*innen sind diese zunehmend entscheidende Kaufargumente. Das B Corp-zertifizierte Vertical-Farming-Unternehmen Infarm erfüllt diese Ansprüche: In ihren Indoor-Farmen wachsen lokal angebaute, erntefrische Lebensmittel – ohne den Einsatz von Pestiziden. Möglich macht dies die ständige Kontrolle und Optimierung des Wachstumsprozesses – cloudbasiert und datengesteuert.

Greening by IT und Greening of IT gehen Hand in Hand. Angesichts instabiler Lieferketten und klimatischer Schwankungen zeigt das Unternehmen damit einen Weg auf, wie die Erzeugung von Lebensmitteln von externen Einflüssen entkoppelt und stabilisiert werden kann. Infarms erklärtes Ziel: eine CO₂-neutrale Produktion bis 2045.

In Infarms vertikalen Farmen wachsen 365 Tage im Jahr frische Kräuter, Salate und Blattgemüse. Die Temperatur, die Zufuhr von Wasser und Nährstoffen, Luftfeuchtigkeit sowie Licht in den Farmen werden präzise und vollständig datenbasiert gesteuert. In seinem hochmodernen Crop Science Lab arbeitet Infarm ständig daran, die Produkte und Parameter zu optimieren, und garantiert somit eine konstant hohe Produktqualität. Der so gestaltete ressourcenschonende Anbau garantiert eine zuverlässige, von den Jahreszeiten unabhängige Lieferung an die Händler.

Daten sind der „Dünger“ für Infarm

Infarms globales “Growing Center”-Netzwerk besteht aus klimaresilienten, leistungsstarken modularen Farmen, die durch Anwendungen in der Google Cloud gesteuert werden und, mithilfe von Big Data, IoT und Cloud-Analysen in der Lage sind mitzulernen.

Infarms Farmen sind mit Sensoren ausgestattet, die mehrmals pro Minute die Daten einer jeden einzelnen Pflanze auslesen und unter anderem Temperatur-, Feuchtigkeits-, CO₂- und pH-Daten sammeln. Diese Daten werden durch multispektrale Bildtechnologien in 3D-Bilder der Pflanzen umgewandelt. Anhand dieser digitalen Simulationen wird der Anbau stetig verbessert und erzeugt hochwertigere, geschmacksintensivere Pflanzen, während der Verbrauch natürlicher Ressourcen signifikant reduziert wird.

Je mehr angebaut wird, desto besser kann Infarm agieren und adaptieren: Dank des ständigen Datenflusses lassen sich Ressourcen wie die Anbaufläche, Wasser, Dünger, CO₂ und Strom immer effizienter nutzen. „Was uns von anderen abhebt, sind das Know-how, das wir uns durch die Verwaltung eines so großen Netzwerks angeeignet haben, und die Daten, die wir im Laufe der Jahre sammeln konnten. Wir haben vom ersten Tag an in diese Daten investiert, denn sie sind der Schlüssel zu unserem Erfolg“, erklärt Pedro Silva, Director Software & IT bei Infarm.

Biofeedback-Anwendung via Google Cloud für mehr Nachhaltigkeit

Digitale Systeme wirtschaftlicher zu betreiben und die Lieferketten kurz zu halten – diese zwei Bestrebungen sind für Infarm zentral. Auch den Energieverbrauch möchte das Unternehmen mit Hilfe von KI- und ML-Optimierungen senken. Im Rahmen ihres sogenannten Biofeedback-Projekts plant Infarm, die derzeitige Nutzung Künstlicher Intelligenz zu erweitern, um die spezifischen Bedürfnisse einzelner Pflanzen zeitnah zu erkennen und deren Versorgung vollständig zu automatisieren. Das minimiert den Ressourcenverbrauch, indem es den Pflanzen nur so viele Nährstoffe zuführt, um den Ertrag zu maximieren. Erreicht wird dies durch die Erstellung simulierter digitaler Zwillinge einer jeden Pflanzensorte. Moderne „Controlled Environment Agriculture”-Farmen gleichen die Entwicklung ihrer Pflanzen mit deren prognostizierten Wachstumsmustern ab und optimieren deren Umwelt- und Wachstumsbedingungen..

Infarm konnte seinen Energiebedarf so in den vergangenen fünf Jahren um mehr als 25 Prozent reduzieren. Bei den derzeitigen Energiepreisen wird das Projekt dem Unternehmen in den kommenden fünf Jahren voraussichtlich mehr als 6 Millionen Euro einsparen.

Das Infarm „Farm Brain“ sammelt mehr als 50.000 Wachstums-, Farb- und Spektraldaten über die gesamte Lebensdauer einer Pflanze. Die Erfassung und Analyse dieser immensen Anzahl von Datenpunkten erfordert eine leistungsstarke Lösung. Seit Juni 2022 setzt Infarm deshalb auf Google Cloud und nutzt dabei vor allem BigQuery und Looker, um seine ehrgeizigen Ziele zu erreichen und das Biofeedback-Projekt voranzutreiben.

Die cloudbasierte Data-Warehouse- und Analytics-Lösung BigQuery bietet native Unterstützung für KI und ML und kann große Datenmengen bis in den Petabyte-Bereich und darüber hinaus mit hoher Leistung abfragen, analysieren und verarbeiten. Das Application Programming Interface (API) für Streaming-Insert-Anweisungen ermöglicht Echtzeitanalysen; mit Hilfe von Datastream lassen sich auch Daten aus heterogenen Quellen zuverlässig und mit minimaler Latenz synchronisieren.

Ein weiterer wichtiger Baustein, um Infarms Nachhaltigkeitsziele zu erreichen, ist Looker: Um langfristig die Energiekosten zu senken, Ressourcen einzusparen und die Kosten durch ML und KI zu optimieren, müssen die Daten für alle internen Abteilungen verfügbar und sichtbar sein. Mit Looker können die Datenexpert*innen von Infarm enorme Datenmengen übersichtlich aufbereiten, Dashboards erstellen und Datenmuster interpretieren. Dabei lassen sich Informationen aus unterschiedlichen Bezugsquellen abrufen, kombinieren und bei Bedarf exportieren.

Die Daten, die Infarm kontinuierlich von ihren Farmen sammelt, fließen auch in ein visuelles Nachhaltingkeits Tool – das Global Environment Impact Dashboard. Es liefert Echtzeit-Informationen über Daten zur Pflanzenproduktion, zu Land- und Wassereinsparungen sowie zu Abfällen und zeigt außerdem weitere Referenzdaten aus jedem einzelnen Betrieb weltweit an. Diese Informationen sind dank Google Cloud für alle Beteiligten im Netzwerk sichtbar und zugänglich. Künftig soll das Dashboard auch zur Nachverfolgung langfristiger Nachhaltigkeitsziele genutzt werden.

Weniger verbrauchen und gleichzeitig immer höhere und qualitativ hochwertigere Erträge erzielen – so funktioniert das Zusammenspiel ehrgeiziger Ideen mit hochmoderner Cloud-Technologie.

ucura: Vereinfachter Zugang zu individueller häuslicher Pflege über eine sichere, skalierbare Plattform

Thu, 12 Jan 2023 09:00:00 +0000

ucura setzt auf Google Cloud zur Bereitstellung einer benutzerfreundlichen, sicheren und skalierbaren Plattform für die häusliche Pflege. Die Vorteile beim Einsatz von Google Cloud

Erstellt Pflegeanträge für alle deutschen Versicherungsträger in weniger als zwei Sekunden – mit Cloud Functions
Cloud-Technologie erleichtert internationale Expansion bei Einhaltung lokaler Datenschutzbestimmungen
Ermöglicht schnelles Wachstum bei effektivem Kostenmanagement dank Autoscaling

Schützt sensible Daten durch containerisierte Anwendungen

In Deutschland werden 80 % aller Pflegebedürftigen zu Hause betreut. Angesichts der immer noch steigenden Lebenserwartung (Quelle: WHO) werden sich in den kommenden Jahren immer mehr Menschen in der Situation wiederfinden, Ihre Verwandten im Alter mitversorgen zu müssen.

Das deutsche Unternehmen ucura unterstützt Patient*innen und deren Verwandten bei der Bewältigung des bürokratischen Aufwands, den häusliche Pflege mit sich bringt. Armando Statti, ein Mitbegründer von ucura, erhielt selbst in seiner Kindheit ein Transplantat. „Armando weiß aus erster Hand, dass deutlich mehr unternommen werden könnte, um Pflegebedürftigen und deren Familien zu helfen“, erläutert Markus Wild, Mitbegründer und CTO von ucura. „Uns wurde klar, dass sich unsere Fähigkeiten perfekt ergänzen und wir als Team eine Lösung für Pflegebedürftige und deren Verwandte entwickeln können, weil Armando sowohl aus regulatorischer Sicht wie auch als Nutzer über jahrelange Erfahrung mit medizinischen Produkten und Dienstleistungen verfügt und ich meinen Hintergrund bei der Entwicklung von KI-Systemen und deren Skalierung für Unternehmen einbringen konnte.“

2020 brachte ucura die Plattform DeinePflege an den Start, um Menschen den Zugang zu bestmöglicher häuslicher Pflege zu erleichtern. DeinePflege war auf eine flexible und skalierbare Infrastruktur angewiesen, die alle Anforderungen des wachsenden Geschäfts bewältigen konnte und gleichzeitig eine absolut sichere Umgebung für sensible persönliche Daten gewährleistete. Aus diesen Gründen entschied sich ucura für Google Cloud.

Die Menschen vertrauen uns äußerst sensible Daten an. Datenschutz hat deshalb höchste Priorität und war einer der Hauptgründe, weshalb wir uns für Google Cloud entschieden haben. Markus Wild, Mitbegründer und CTO von ucura

Pflegebedürftigen und deren Verwandten dabei helfen, die nötige Unterstützung zu erhalten

Sich mit Bürokratie herumschlagen zu müssen, ist für Familienmitglieder, die bereits pflegebedürftige Angehörige versorgen müssen, eine enorme zusätzliche Belastung. „Das Stellen von Anträgen auf Pflegeleistungen ist nur ein Teil des Problems. Oft sind Unterstützungsleistungen verfügbar, doch viele Menschen wissen nicht, dass es sie gibt“, erläutert Wild. Die Plattform hat das Ziel, Nutzer*innen Informationen in verständlicher und einfacher Sprache zu vermitteln: „Wir sorgen dafür, dass alles auch für Personen verständlich ist, die sich nicht mit dem Gesundheitswesen auskennen, damit sie selbst entscheiden können, was das Beste für sie ist.“

Beim ersten Kontakt mit DeinePflege beantworten die Nutzer*innen zunächst eine Reihe von Fragen, die es dem Service ermöglichen, den Pflegebedarf der Patient*innen im Kontext zu definieren. Den Nutzer*innen werden dann Leistungen empfohlen, die sie beantragen können, beispielsweise Pflege, Haushaltshilfe oder finanzielle Unterstützung. Jede Empfehlung ist mit einer Schaltfläche versehen, über die die entsprechende Leistung direkt bei Versicherungsträgern und Gesundheitsdienstleistern beantragt werden kann. Die Integration dieser Partner auf der Plattform bietet den Nutzer*innen einfachen Zugang zu ihren Dokumenten, Pflegeplänen und Dienstleistern direkt von der Plattform aus.

„Mit jedem Antrag verstehen wir die Bedürfnisse der Patient*innen besser und können immer präziser personalisierte Empfehlungen anbieten“, fährt Wild fort. Das Unternehmen arbeitet in einem umfassenden Partner-Ökosystem aus Versicherungen, Gesundheitsdienstleistern und Anbietern für medizinische Hilfsmittel und Geräte. Datenschutz genießt dabei höchste Priorität. „Die Menschen vertrauen uns äußerst sensible Daten an. Datenschutz hat deshalb höchste Priorität. Das war einer der Hauptgründe, weshalb wir uns für Google Cloud entschieden haben“, erläutert Wild.

Wir haben uns für Google Firestore als zentralen Datenspeicher entschieden – eine hervorragende Wahl. Das System überzeugt mit unglaublicher Skalierbarkeit, was unseren großen Plänen für die Zukunft entspricht. Zudem profitieren wir von einem kosteneffizienten Betrieb, da sich der Preis an der Menge der Anfragen orientiert und wir somit nur für die tatsächlich in Anspruch genommenen Leistungen bezahlen. Markus Wild, Mitbegründer und CTO von ucura

Eine schnelle, sichere und intuitive Plattform

„Dass etliche große Player aus dem Gesundheitswesen bereits Google Cloud nutzen, war ein deutlicher Fingerzeig für uns“, erinnert sich Wild. Die Technologie hinter DeinePflege basiert auf der Google Kubernetes Engine. Mikroservices werden in Kubernetes Clustern bereitgestellt und mit Istio gesichert. „Das bietet uns das angemessene Maß an Datensicherheit für den hochsensiblen Bereich, in dem wir arbeiten“, erläutert Wild. Gleichzeitig erhalten wir über Identity and Access Management (IAM) völlige Transparenz und Kontrolle über den Zugang zu Ressourcen.

Die digitalen Produkte sowie die Webseite des Unternehmens werden mit Angular erstellt und über App Engine-Instanzen bereitgestellt. Mithilfe von Cloud Functions erstellt die Plattform Pflegeanträge für Nutzer*innen. „Cloud Functions ist extrem skalierbar und schnell: In ein oder zwei Sekunden steht Nutzer*innen ein vollständig gerendertes Dokument zur Verfügung. Ein wirklich reibungsloses Kundenerlebnis“, so Wild. Zusätzlich wird Cloud Vision eingesetzt, um Daten von Verschreibungen und Rezepten zu scannen, extrahieren und zu integrieren.

„Von Beginn an wurden wir von Google hervorragend unterstützt“, berichtet Wild. „Die Google-Fachleute haben gemeinsam mit uns einen Plan ausgearbeitet, ihn validiert und die weiteren Schritte definiert. Wir haben uns für Firestore als zentralen Datenspeicher entschieden – eine hervorragende Wahl. Das System überzeugt mit unglaublicher Skalierbarkeit, was unseren großen Plänen für die Zukunft entspricht. Zudem profitieren wir von einem kosteneffizienten Betrieb, da sich der Preis an der Menge der Anfragen orientiert und wir somit nur für die tatsächlich in Anspruch genommenen Leistungen bezahlen.“

Der Blick in die Zukunft – die ganzheitliche Pflegebetrachtung

ucura möchte Lösungen entwickeln, die nicht nur Antragsstellung und Erhalt von unterstützenden Leistungen vereinfachen, sondern auch Angehörige und Angestellte im Gesundheitswesen bei der Organisation ihrer täglichen Abläufe unterstützen. „Verwaltung und Organisation von Pflegeleistungen zwischen mehreren Parteien ist ein komplexes Feld“, führt Wild aus. „Einer unserer nächsten Schritte wird sein, Anträge zu erstellen, die hinsichtlich der Leistungserbringung und der entsprechenden Verantwortlichkeiten für mehr Transparenz sorgen und die bestmögliche Versorgung sicherstellen.“ ucura prüft zudem, wie Daten aus medizinischen Geräten – beispielsweise Blutzuckermessgeräten – in diese ganzheitliche Pflegebetrachtung integriert werden können.

Das Unternehmen zieht auch eine Expansion auf internationaler Ebene in Betracht. „Die Zusammenarbeit mit Google Cloud vereinfacht dies, da Google über Rechenzentren auf der ganzen Welt verfügt. Egal wo wir unsere Dienstleistungen anbieten, werden wir so den lokalen Datenbestimmungen entsprechen“, führt Wild weiter aus. Diese Expansionspläne werden die Beziehung zu Google Cloud weiter stärken.

„Google unterstützt uns auf persönlicher und technologischer Ebene“, sagt Wild. „Unsere Unternehmen ähneln sich in ihrem Mindset, denn wir wollen beide wirklich etwas bewirken. Mit dieser Einstellung lassen sich bedeutende Dinge bewerkstelligen.“

Klimaschutz leicht gemacht mit Moss und Google Cloud

Thu, 01 Dec 2022 06:00:00 +0000

Anmerkung der Redaktion: Google Cloud freut sich, innovative Start-ups zu würdigen, die neue Technologien entwickeln und nachhaltige Veränderungen vorantreiben. Heute stellt Fernanda Castilho ihr Unternehmen Moss vor, ein brasilianisches Start-up, das mit Blockchain- und Google Cloud-Technologie den CO₂-Kompensationshandel vereinfacht und die Rückverfolgbarkeit verbessert.

Brasilien ist ein wichtiger Austragungsort im Kampf gegen den Klimawandel. Mit rund 212 Millionen Einwohner*innen steht es auf Platz sechs der bevölkerungsreichsten Länder der Erde. Gleichzeitig beherbergt es mit dem Amazonasgebiet den mit Abstand größten Regenwald der Erde – und ist damit die wichtigste Kohlenstoffsenke für unsere Umwelt. Doch in den vergangenen fünf Jahrzehnten sind 17 Prozent der Waldfläche durch landwirtschaftliche Erschließung und Rohstoffabbau verloren gegangen.

Zusammen mit meinem Geschäftspartner Luis Felipe Adaime habe ich mich der Aufgabe verschrieben, den Menschen in Brasilien und auf der ganzen Welt eine nachhaltigere Lebensweise zu ermöglichen. Er war früher in der Finanzbranche tätig; ein Wirtschaftszweig, der sich – zumindest in Brasilien – noch in einem sehr frühen Stadium der Umsetzung von Nachhaltigkeitsinitiativen befindet. Luis Felipe Adaime interessierte sich schon früh für den Klimawandel sowie für Umwelt-, Sozial- und Governance-Strategien (ESG), doch in der brasilianischen Finanzwelt sprach kaum jemand über diese Themen. Nach der Geburt seiner Tochter beschloss er, sein Leben dem Kampf gegen den Klimawandel zu widmen und gründete Moss.

Das Unternehmen Moss, dessen Partnerin und Geschäftsführerin ich bin, hat es sich zur Aufgabe gemacht, den Klimaschutz durch den Handel mit CO₂-Kompensationszertifikaten zu vereinfachen. Angefangen haben wir in Brasilien, inzwischen sind wir jedoch global präsent und wachsen schnell. Mit 44 Mitarbeitenden bemühen wir uns heute darum, weltweit mehr Kund*innen zu erreichen, denn Nachhaltigkeit rückt überall immer stärker in den Fokus. So hat Großbritannien 2019 als erstes Land der Welt ein Netto-Null-Emissionsgesetz verabschiedet, mit dem es sich verpflichtet, die Netto-Emission von Treibhausgasen bis zum Jahr 2050 um 100 Prozent gegenüber 1990 zu reduzieren. Viele andere Länder weltweit verfolgen inzwischen ähnliche Ziele.

Netto-Null-Emission heißt nicht, dass kein Kohlendioxid oder andere Treibhausgase mehr freigesetzt werden – angesichts unseres Wirtschaftssystems und unserer Lebensweise ist dies wohl unmöglich. Netto-Null bedeutet, dass für jede Tonne freigesetztes Kohlendioxid an anderer Stelle eine Tonne Kohlendioxid gebunden wird, z. B. indem Bäume gepflanzt werden, die als CO₂-Senke dienen.

Fernanda Castilho, Partnerin und Managing Director bei Moss

Besserer Zugang zu Emissionsgutschriften im Kampf gegen den Klimawandel

Unsere Mission ist einfach: Wir wollen den Klimawandel aufhalten, indem wir digitale Technologien entwickeln, mit denen wir den Markt für den Handel mit Emissionsgutschriften erweitern. Der erste Schritt dazu war, bereits bestehende Gutschriften auf die Blockchain zu übertragen und damit ein „grünes Token“ zu erstellen: Das MCO2. MCO2 ist ein ERC-20 Utility Token, ein Standard für die Erstellung und Ausgabe von Smart Contracts auf der Ethereum-Blockchain. Wir verkaufen diese an Unternehmen und Einzelpersonen, die einen Beitrag zum Klimaschutz leisten wollen.

Wenn Sie Emissionsgutschriften bei uns kaufen und einlösen, spenden Sie dadurch Geld für Projekte, die die Abholzung des Amazonas zum Zweck der Holzgewinnung und Viehzucht verhindern.

Moss stellt auf seiner Website einen Echtzeit-Abgleich zur Verfügung, so dass die Inhaber*innen das Gesamtangebot an Tokens auf der Ethereum-Blockchain einsehen und mit dem regulären Bestand auf dem Markt für Emissionsgutschriften vergleichen können. Wir arbeiten in Partnerschaften mit globalen Unternehmen wie Harrison Street, einem Immobilien-Investmentfonds in Großbritannien, und One River Asset Management, einem Krypto-Managementfonds in den USA. Unsere größten Kunden aber sind Unternehmen hier in Brasilien, die unsere Gutschriften mit dem Ziel erwerben, ihren CO₂-Fußabdruck zu verkleinern oder sie ihren eigenen Kunden anzubieten.

Die brasilianische Fluggesellschaft GOL zum Beispiel bietet ihren Fluggästen die Möglichkeit, beim Kauf eines Flugtickets die CO₂-Emissionen ihrer Reise zu kompensieren. In ähnlichen Projekten arbeiten wir außerdem mit brasilianischen Fußballmannschaften zusammen. Im Google Play Store gibt es eine App, über die Einzelpersonen Gutschriften kaufen können, um ihre persönliche CO₂-Bilanz zu verbessern.

Schnelle Markteinführung bei maximaler Sicherheit

Unser CTO Renan Kruger, ein begeisterter Google Workspace Nutzer, hat sich von Anfang an für den Einsatz von Google Cloud stark gemacht. Zudem war uns allen wichtig, dass Google Cloud dem Thema Umweltverträglichkeit eine ebenso große Bedeutung zumisst, wie wir selbst. Auch unser IT-Team forcierte die Nutzung der Google Cloud, vor allem aufgrund der Möglichkeiten von Cloud SQL, Cloud Storage, Compute Engine, Google Kubernetes Engine (GKE), BigQuery, Dataflow und Cloud Functions.

BigQuery ist hervorragend für die Erfassung und Analyse großer Datenmengen geeignet. Die Möglichkeit, solche Datenmengen flexibel zu verwalten und zu analysieren, war bei der Entwicklung unserer Emissionshandelsbörse ein wesentlicher Aspekt. GKE ist wohl eine der einfachsten Methoden, um operativen Overhead zu beseitigen, da Kubernetes automatisch bereitgestellt, skaliert und verwaltet wird. Google Cloud Dataflow eignet sich perfekt für die schnelle, kosteneffiziente, serverlose Datenverarbeitung. Und an den Cloud Functions-Funktionen mögen wir besonders, dass wir entsprechend dem Rechenaufwand für die Ausführung unseres Codes bezahlen können – und ohne dabei eigene Server managen zu müssen.

Alle diese Faktoren sind für uns entscheidend, denn sie ermöglichen uns eine äußerst flexible Skalierung, ohne dass wir selbst die Hardware dazu betreiben müssen. Weil unser Produkt eine App zum An- und Verkauf von Guthaben – also von virtuellen Objekten – ist, können wir komplett in der Cloud operieren.

Wir nutzten Firebase, die mobile Entwicklungsplattform von Google, um unsere App schnell und praktisch ohne Infrastruktur in einem NoOps-Szenario zu entwickeln und zu erweitern und so schnell zur Markteinführung zu kommen. Edge-Funktionen und Back-End-Funktionen stellen wir mit Node JS innerhalb des Firebase-Pakets selbst bereit. Zudem können wir unsere Lösungen auf der Blockchain bereitstellen, um unsere Produktschlüssel zu sichern. Google Cloud Data Governance hilft uns außerdem bei der Verwaltung von Clustern, wodurch wir den Zeit-, Kosten- und Arbeitsaufwand für die Unterhaltung herkömmlicher Infrastrukturen reduzieren können.

Mindestens ebenso wichtig ist uns das Thema Sicherheit. Mit Google Cloud müssen wir uns weder um Patches noch um die Absicherung des Systems kümmern – oder um all die anderen Probleme, mit denen IT-Teams bei der Nutzung von On-Premise-Infrastruktur oder weniger sicheren Cloud-Umgebungen zu kämpfen haben.

Der Weg zu Netto-Null-Emissionen

Momentan bemühen wir uns, die CO₂-Emissionen zu reduzieren. Wichtiger noch wäre es, Kohlenstoff, der sich bereits in der Atmosphäre befindet, zu reduzieren und den Klimawandel umzukehren, anstatt ihn lediglich zu verlangsamen. Schadensbegrenzung ist wichtig, reicht aber auf lange Sicht nicht aus. Noch ist die Beseitigung von Kohlendioxid aus der Atmosphäre sehr teuer. Glücklicherweise schreitet die technologische Entwicklung stetig voran, was dazu beitragen kann, die Kosten für den Abbau von CO₂ zu senken.

Die Auswirkungen des Klimawandels sind inzwischen überall auf der Welt zu sehen und werden in ihrer Häufigkeit und Schwere nur noch zunehmen. Wir alle müssen einen Beitrag leisten, um sie zu bekämpfen und dabei an einem Strang ziehen. Je mehr Menschen die Möglichkeit haben, sich daran zu beteiligen, desto besser für uns alle. Wir von Moss bieten Menschen, die sich engagieren möchten, einen Weg dazu; getrieben von der Vision, mit neuen, transparenten und qualitativ hochwertigen Emissionsgutschriften die Umweltzerstörung von heute und morgen aufzuhalten.

Google Cloud kann Ihr Start-up unterstützen: Hier finden Sie weitere Informationen zu unserem Programm. Melden Sie sich auch für unseren Newsletter an, um einen Einblick in unsere Community-Aktivitäten, digitale Events, Sonderangebote und mehr zu erhalten.

3co erfindet das digitale Einkaufserlebnis neu – mit Augmented Reality auf Google Cloud

Mon, 21 Nov 2022 10:00:00 +0000

Viele Menschen sind heute bereit, Produkte online zu kaufen, die sie früher nur persönlich im Geschäft ausgewählt hätten. Doch selbst die fortschrittlichsten AR-Technologien (Augmented Reality) bieten noch kein echtes Gefühl für die angebotenen Waren und damit kein lebensnahes Einkaufserlebnis. Die Darstellung realer physischer Objekte muss noch deutlich weiterentwickelt werden, wenn der Einkauf im digitalen Raum – ebenso wie vergleichbare AR-Angebote der Unterhaltungsindustrie und anderer Branchen – durch wirklich lebendige und fesselnde Erlebnisse überzeugen soll. Trotz massiver Investitionen in möglichst realistische digitale Erlebnisse bleibt das Ergebnis oft hinter den Erwartungen der Kundinnen und Kunden zurück.

Als Pflanzenfreunde wussten wir zum Beispiel, dass die Auswahl und der Kauf von Pflanzen im Internet überhaupt nicht mit dem Besuch eines realen Gartencenters zu vergleichen ist. Für uns war dies der Anstoß, zu versuchen die Möglichkeiten der Augmented Reality auszureizen und eine App für den Kauf von Pflanzen in AR zu entwickeln. Während unserer Zeit im Techstars-Programm merkten wir aber bald, dass wir mit einer Lösung für die bessere Darstellung von Pflanzen im virtuellen Raum nur einen Bruchteil eines Multi-Milliarden-Dollar-Marktes adressieren würden. Seit 2018 konzentriert sich 3co deshalb mit lasergenauer Präzision darauf, die 3D-Technologie für den gesamten elektronischen Handel zu erschließen.

Ein automatisiertes 3D-Scansystem für die fotorealistische 3D-Modellierung von Einzelhandelsprodukten, entwickelt von 3co und unterstützt durch Google Cloud.

Die Lücke zwischen Vorstellung und Wirklichkeit schließen – mit Google Cloud

So fing 3co an, Lösungen für die 3D-Bilderfassung zu entwickeln. Unser KI-Stack stellt eine komplette 3D-Handelsplattform bereit: Unternehmen können damit dank künstlicher Intelligenz einfach und kostengünstig realistische 3D-Modelle physischer Objekte generieren und sie in virtuellen Schaufenstern präsentieren.

Beim Aufbau unserer AR-Plattform zeigte sich rasch, dass die Entwicklung von 3D-Simulationen mit einer Präzision, die die menschliche Wahrnehmungsfähigkeit übersteigt, enorme Rechenleistung erfordert. Auch parallel geschaltete Laptops oder Desktops reichen nicht aus, um die komplexe reale Welt in 3D zu modellieren.

Im Rahmen des „Google for Startups Cloud“-Programms haben die Startup Success Manager deshalb 3co geholfen, die branchenführenden Rechenkapazitäten von Google einzusetzen. Mithilfe von Compute Engine haben wir nun selbst für komplexeste und umfangreichste 3D-Grafikoptimierungen genügend Rechenleistung. Mit der virtuellen Maschine A2 nutzt 3co heute NVIDIA Ampere A100 Tensor Core GPUs für mehr als zehnmal schnellere und deutlich realistischere 3D-Renderings. Und das ist erst der Anfang.

Wir haben diese Kraftpakete von Google mit einer Streaming-GUI versehen, durch die unsere Kolleginnen und Kollegen in Amsterdam, Miami und überall sonst auf der Welt die neuesten 3D-Modelle per Plug&Play auf einem industriellen Grafikprozessor rendern können. Nie zuvor habe ich Blender Gigabyte-große 3D-Modelle schneller rendern sehen. Wer in einem verteilten Team besonders schwierige KI- und/oder 3D-Probleme lösen muss, sollte die mächtigen Ressourcen der Cloud unbedingt auf diese Weise nutzen.

3co Streaming-GUI für die 3D-Modellierung auf Google Cloud-Computern, die neue Arbeitsabläufe bei der gemeinsamen Bearbeitung Gigabyte-großer 3D-Modelle ermöglicht.

3D-Künstler*innen in der Einzelhandels-, Medien- oder Unterhaltungsbranche stehen vor der Herausforderung, für immer fesselndere AR-Erlebnisse zu sorgen. Dank unserer Technologie können sie fotorealistische 3D-Modelle in einem Zehntel der Zeit generieren. Durch den Einsatz von Compute Engine mit leistungsstarken GPUs, High-End-CPUs und massenweise RAM-Speicher konnten wir die Erstellungskosten drastisch senken. Wenn es darum geht, branchenführende Rechenleistung schnell für einen globalen Kundenstamm zu skalieren, ist Google Cloud genau die richtige Lösung.

Cloud Storage – eine wichtige, aber häufig übersehene Komponente des Google Cloud-Ökosystems – ist für 3co ebenfalls von entscheidender Bedeutung. Für die riesigen Datenmengen, die wir erzeugen, speichern und übertragen, brauchen wir den hohen Durchsatz, die niedrige Latenz und die sofortige Skalierbarkeit lokaler Cloud-SSDs. Sie ergänzen unsere Compute Engines und sind physisch mit den Servern verbunden, die unsere virtuellen Maschinen hosten. Diese lokale Konfiguration ermöglicht extrem hohe IOPS-Zahlen (Eingabe/-Ausgabevorgänge pro Sekunde) mit erheblich geringerer Latenz als persistente Festplatten.

Als Krönung bietet Cloud Logging Echtzeit-Protokollmanagement im Exabyte-Maßstab mit Erfassung analytischer Ereignisse, die per Pub/Sub in Data Lakes gestreamt werden. So können wir sicher sein, dass in der Cloud alles reibungslos läuft.

Aufbau des 3co KI-Stacks mit TensorFlow

Ohne TensorFlow und sein umfassendes Angebot an Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen wäre der Aufbau einer der weltweit fortschrittlichsten 3D-Computer-Vision-Lösungen nicht möglich gewesen. Ich habe selbst schon eine Vielzahl von Deep-Learning-Systemen mit dieser 2015 eingeführten Google Open-Source-API für KI entwickelt. Dank TensorFlow kann 3co seine Rechenleistung auf Google Cloud bis hin zum Aufbau wirklich fotorealistischer digitaler Modelle physischer Objekte skalieren – selbst bei mikroskopischen Berechnungen von Materialtexturen und unter Berücksichtigung der Wirkung des Lichteinfalls aus unterschiedlichen Winkeln.

3co konnte große Fortschritte bei der Implementierung neuronaler Strahlungsfelder („NeRF“, Mildenhall et al. 2020) in TensorFlow verzeichnen. Wir können in aller Bescheidenheit sagen, dass die innovative KI in TensorFlow die 3D-Modellierungsbranche revolutionieren wird und ähnliche neuronale Netze die 3D-Modelle in den kommenden zehn Jahren zunehmend prägen und zum Leben erwecken werden.

Die entscheidende Erkenntnis von NeRF besteht darin, ein neuronales Netz dazu zu bringen, ein physikalisches Modell des Lichttransports zu erlernen. Bei 3co verwenden wir NeRF-ähnliche neuronale Netze für die optimale Nutzung von Sensordaten und passen sie für 3D-Bilderfassung mittels Computer an. Wir bringen diese neuronalen Netze dazu, branchenübliche 3D-Modellierungsdatenstrukturen zu erlernen, die dann direkt auf den führenden 3D-Plattformen eingesetzt werden können.

TensorFlow ist in vielerlei Hinsicht die beste Lösung, sowohl für das Prototyping als auch ganz allgemein für die breite Einführung von KI. TensorFlow arbeitet mit einem hoch entwickelten Compiler (XLA), der die Verteilung der Berechnungen auf die zugrunde liegende Hardware optimiert.

Durch Kompilieren seiner Berechnungen mit TensorFlow XLA konnte 3co das Training neuronaler Netze um das Zehnfache beschleunigen.

Anders als der Wettbewerb Anders als zum Beispiel PyTorch oder JAX kann TensorFlow auch Binärdateien für die Ausführung auf TPUs (d. h. TFLite) und verschiedenen Gerätearchitekturen (z. B. iOS, Android und JavaScript) kompilieren. Für 3co ist dies wichtig, weil wir uns zum Ziel gesetzt haben, 3D Computer Vision mit maximaler Geschwindigkeit und Genauigkeit bereitzustellen, wo immer sie gebraucht wird. Mit TensorFlow auf Google Cloud war 3co in der Lage, die experimentelle Validierung zum Patent angemeldeter 3D-Computer-Vision-Systeme zu beschleunigen, die ein und denselben TensorFlow-Code auf Smartphones, LiDAR-Scannern, AR-Brillen und vielen anderen Geräten ausführen können.

3co entwickelt ein 3D-Computer-Vision-Betriebssystem auf Basis von TensorFlow, um die Entwicklung einer gemeinsamen KI-Codebasis für die gängigsten Sensoren und Prozessoren zu vereinheitlichen.

Außerdem stellt TensorFlow eine einfache API für verteiltes KI-Training auf vielen Computern bereit, mit der die neuronalen Netze von 3co schneller trainiert werden können. Nachdem mich Jeff Dean, Andrew Ng und Google Brain dazu inspiriert haben, meine Masterarbeit im Jahr 2013 zum Thema „Verteiltes Deep Learning“ zu schreiben, habe ich natürlich mit Begeisterung verfolgt, wie Google diese branchenführende Technik seither für die Open-Source-Community immer weiter optimiert hat. Die Parallelisierung von Deep Learning hat sich immer wieder als wichtig für die Entwicklung dieser fortschrittlichen KI erwiesen. Das war bei 3co nicht anders. Zudem bedeutet ein schnelleres Training der KI, dass Experimente in der Forschung und Entwicklung schneller abgeschlossen werden. Wie Sam Altman sagt: „Der wichtigste Indikator für den Erfolg eines sehr jungen Start-ups ist die Iterationsrate“.

TensorFlow wurde von Anfang an für die großen KI-Computing-Herausforderungen von Google entwickelt, funktioniert aber auch in den frühesten Phasen der Exploration problemlos. 3co verbessert mit TensorFlow auf Google Cloud unsere Fähigkeiten im Bereich der autonomen fotorealistischen 3D-Modellierung laufend weiter. Einfache und flexible Architekturen ermöglichen schnelle Experimente und verkürzen so unseren Weg vom Konzept zum Code und vom Code zur Bereitstellung hochmoderner Machine-Learning-Modelle. Mit Google hat 3co mit TensorFlow ein leistungsstarkes Tool an die Hand gegeben, das Unternehmen ermöglicht, moderne KI und Computer-Vision-Technologie noch besser für die Kunden einzusetzen.

Für die Zukunft hat 3co große Pläne mit den Supercomputern der Google Cloud Tensor Processing Units (TPUs), mit denen noch höhere Geschwindigkeiten und Kosteneinsparungen erreicht werden sollen. Unsere KI-Entwicklungsteams müssen noch einiges an Arbeit leisten, bis sie TensorFlow auf Cloud TPUs einsetzen können, doch Google macht es immer einfacher, eigene Entwicklungen auf diesen gigantischen Rechenarchitekturen zu nutzen.

Ich weiß noch, wie aufgeregt ich war, als ich 2017 die Forschungsberichte zu den TPUs von Google las, die für buchstäblich Dutzende schlauer Computerfachleute den Höhepunkt der Forschung und Entwicklung darstellten. Seither hat Google für eine Vielzahl von Anwendungen (z. B. Google Translate) intern mehrere Versionen von TPUs eingesetzt, die mit der Zeit immer nützlicher und zugänglicher wurden. Davon können Start-ups wie 3co – und andere Kunden – enorm profitieren. Durch den Einsatz fortschrittlicher Computerprozessoren wie TPUs will 3co das Training seiner KI parallelisieren und damit die fotorealistische 3D-Modellierung realer Szenen in Echtzeit ermöglichen. Dadurch ergeben sich ungeahnte Möglichkeiten für Anwendungen in den Bereichen Handel, Spiele, Unterhaltung, Design und Architektur.

Skalierung des 3D-Handels mit Google Cloud und Forschungskrediten

Die Teilnahme von 3co am „Google for Startups Cloud“-Programm (mit Unterstützung von Techstars, für die wir ebenfalls sehr dankbar sind) hat entscheidend dazu beigetragen, dass wir die Lücke zwischen Vorstellung und Wirklichkeit schließen konnten. An dieser Aufgabe arbeiten wir seit Jahren – und werden noch viele Jahre damit beschäftigt sein, die Lösung weiter zu verfeinern.

Unseren Erfolg haben wir dem Google for Startups Success-Team zu verdanken: Das Team ist großartig und es hat sich wirklich um uns gekümmert. Wir können jedem neuen Start-up nur empfehlen, sich mit dem Team in Verbindung zu setzen. Es bewirkt tatsächlich Wunder. Besonders hervorheben möchten wir auch die Google Cloud-Forschungskredite, die 3co den Zugang zu weitaus größeren Mengen an Rechenleistung ermöglicht haben. Wir sind Google Cloud sehr dankbar dafür, dass 3co seine 3D-Computer-Vision-Dienste so für Kunden auf der ganzen Welt skalieren konnte.

^{Wenn Sie mehr darüber wissen möchten, was Google Cloud auch für Ihr Start-up tun kann, finden Sie hier weitere Informationen zu unserem Programm. Melden Sie sich auch für unseren Newsletter an, der Sie über unsere Community-Aktivitäten, digitalen Veranstaltungen, Sonderangebote und mehr auf dem Laufenden hält.}

So modernisiert Twitter seine Datenaktivierung mit Google Cloud

Mon, 17 Oct 2022 03:00:00 +0000

Als offene soziale Plattform bietet Twitter Zugang zu einem breitgefächerten Spektrum von Menschen, Perspektiven und Ideen. Unser Unternehmen fördert die freie Diskussion weltweit, damit Nutzer*innen Informationen zu Themen entdecken, lesen, erstellen und verteilen können, die sie besonders interessieren.

Seit seiner Gründung im Jahr 2006 verfolgt Twitter Technologietrends aufmerksam, um in unserem sich ständig weiterentwickelnden Markt ein Produkt anbieten zu können, das allen Bedürfnissen gerecht wird. Frühzeitige Investitionen in unsere Plattform haben Twitter einen Erfolgsschub verliehen, entsprachen aber technologisch zusehends nicht mehr dem Stand moderner Open Source-Lösungen. Mit dem Vorhaben, verstärkt auf Open Source-Technologie zurückzugreifen, um diesem Wandel gerecht zu werden, verband Twitter zudem das Ziel, mithilfe gesammelter Daten das Nutzungserlebnis zu optimieren. Die erste Generation von unseren Tools ließ jedoch erkennen, dass schnellere und zuverlässige Datenverarbeitungsverfahren nötig sein würden, um komplexe manuelle Aufgaben zu automatisieren und so die Entwicklungsabteilung zu entlasten. Twitter sah diese Situation also als Chance, seine Tools zu modernisieren und neue Erkenntnisse zu gewinnen, um seine Produkte und Werbepartnerschaften grundlegend zu transformieren und migrierte seine Betriebsprozesse Schritt für Schritt zu BigQuery auf Google Cloud, um die Datenverarbeitung in allen operativen Bereichen zu standardisieren und zu vereinfachen.

In der komplexen und wettbewerbsbetonten Welt automatisierter Werbemittelkäufe durch Programmatic Advertising sind Relevanz, Qualität und die Interpretation von datenbasierten Erkenntnissen entscheidende Voraussetzungen, um mit den sich ständig verändernden Anforderungen Schritt zu halten. Die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, wurde deshalb zum entscheidenden Faktor, um Twitters Ziele mit denen seiner Werbepartner und Kund*innen in Einklang zu bringen. Im Zuge der Migration seiner lokalen Werbedaten auf Google Cloud nahm Twitter dazu mehrere Google Cloud-Lösungen – darunter insbesondere BigQuery und Dataflow – in Anspruch.

Bessere Werbepartnerschaften und effizientere Datenextraktion mit BigQuery

Die Interessen von Endnutzer*innen und Anzeigenkunden mit den Zielen eines Unternehmens überein zu bringen, ist immer mit Herausforderungen verbunden – so auch bei Twitter, mit Abermillionen von anspruchsvollen Nutzer*innen. Wie bei einem Schwungrad ermöglichte der Umsetzungsprozess es dem Twitter-Team, gemeinsam mit Werbepartnern Hypothesen zu testen und Konzepte zu entwickeln, bei denen die Ziele beider Parteien gleichermaßen berücksichtigt wurden. BigQuery kam in der Synthese dieser Ziele, auch im Hinblick auf das geschäftliche Wachstum aller involvierten Parteien, eine entscheidende Rolle zu, weil damit der Weg von der Hypothese zum Test bis zum konkreten Handeln sehr schnell bewältigt wird.

Als zentraler Service für Datenerfassung, -bewegung und die Extraktion wertvoller Erkenntnisse aus allen Daten des Unternehmens ist BigQuery der Motor, mit dem Twitter seine interne Produktivität und seine Umsätze optimieren konnte.

Dataflow: Datenmodellierung für mehr Produktivität und Wertschöpfung

Auch Dataflow hat als vollständig verwalteter Service für Streaming-Analytik erheblich zur Produktivitätssteigerung bei Twitter beigetragen. Dataflow reduziert den Zeitaufwand für manuelle Skalierungsaufgaben und ermöglicht so eine nahtlose Organisation und Templatisierung der Bewegung archetypischer Datensätze bei Twitter. Da nun weniger Arbeit für die Kalibrierung operativer Tools nötig ist, kann sich das Twitter-Team sinnvolleren Aufgaben widmen, etwa der Entwicklung neuer Möglichkeiten zur Gewinnung noch besserer datenbasierter Erkenntnisse.

Zuverlässiger Support und Datenkompetenz von Google

Mit seiner Expertise im Umgang mit Daten konnte Google Cloud Twitter auf jeder Ebene signifikante technische Unterstützung anbieten. Twitter fragte das Google Cloud-Produktteam regelmäßig um Rat in Bezug auf die Datenaufnahme-Geschwindigkeit, denn schließlich sollten die beträchtlichen Kapazitäten von BigQuery konsequent genutzt werden. Mit Whitepapers und einschlägigen Anwendungsfällen leistete das Support-Team von Google Cloud einen wertvollen Beitrag, damit Twitter seine Ziele erreichen und seine Daten umfassend aktivieren konnte.

Mehr über den Einsatz von BigQuery bei Twitter erfahren Sie in diesem Twitter-Blog

Airbus gestaltet mit Google Workspace und Google Cloud die Zukunft der Arbeit

Thu, 06 Oct 2022 04:00:00 +0000

„Auf jedem Gerät, jederzeit und überall.“ Eine Reihe an CIOS bei Airbus war der Meinung, dass die Cloud in Kombination mit neuen Arbeitsweisen die Grundlage für diese Vision bilden könnte. Google Workspace und Google Cloud haben eine entscheidende Rolle dabei gespielt, Airbus auf diesem neuen Weg zu unterstützen und dabei die Sicherheit, das Datenmanagement und die Zusammenarbeit zu verbessern.

Die Airbus-Familie im Flug

Ein neuer Ansatz: Security by Design

Mit der Einführung von Google Workspace und Google Cloud musste Airbus ein robustes Zero-Trust-Sicherheitsmodell gewährleisten, das im gesamten Unternehmen funktioniert, auch wenn die Mitarbeitenden außerhalb des Büros arbeiten.

Google Workspace gewährt über eine zentrale Anmeldung sicheren Zugriff auf Daten und beurteilt anhand von Geräte-, Nutzer- und Kontextinformationen das mit jeder Anmeldung und Aktivität verbundene Sicherheitsrisiko. Außerdem hat das Administrationsteam von Airbus mit Google Workspace Vertrauensregeln für die Weitergabe von Informationen und Dateien innerhalb und außerhalb des Unternehmens festgelegt. Diese erleichtern Beschäftigten die Einhaltung der Best Practices von überall aus.

Verschlüsselung spielt für die Sicherheit und Vertraulichkeit von Informationen eine entscheidende Rolle. Google Workspace verschlüsselt alle inaktiven und übertragenen Daten standardmäßig mit den neuesten kryptografischen Verfahren. Darüber hinaus bietet Google Workspace clientseitige Verschlüsselung, die Airbus für besonders vertrauliche Projekte nutzt. Diese Technologie gewährt dem Unternehmen als alleinigem Inhaber der Schlüssel uneingeschränkte Datenhoheit.

Zum Schutz vor Hackern hat Airbus außerdem eine lückenlose Fragmentierung eingeführt, die dafür sorgt, dass alle Daten auf mehrere Server und Rechenzentren verteilt werden. Da das Unternehmen auch mit äußerst sensiblen – darunter auch behördlichen und militärischen – Informationen arbeitet, ist die Möglichkeit, alle Daten in europäischen Rechenzentren zu lokalisieren, nach wie vor eine Notwendigkeit.

Leistungsstarkes Datenmanagement

Airbus verwaltet enorme Mengen unterschiedlichster Daten und muss dabei sowohl interne Richtlinien als auch externe Standards wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einhalten. Dafür braucht Airbus eine Lösung mit starken integrierten Governance-Kontrollen. Das Unternehmen nutzt die Drive Labels-Funktion zusammen mit manueller Klassifizierung, damit jede in Google Drive hinzugefügte Datei zuverlässig getagged und gemäß der richtigen Data Loss Protection-Richtlinie verarbeitet wird.

In Verbindung bleiben während der Pandemie

Vor der Pandemie arbeiteten fast alle Beschäftigten in ihrem jeweiligen Airbus-Werk. Im Zuge der Umstellung auf den Homeoffice-Betrieb führte das Unternehmen dann Google Chat und Google Meet für die zeitgleiche und zeitversetzte Zusammenarbeit ein. Auch der integrierte Spam- und Malware-Schutz von Gmail trägt zu einer sicheren Anywhere-Anytime-Kommunikation bei: Er stellt anpassbare Filter bereit, mit denen das Administrationsteam das System vor verdächtigen Anhängen, unsicheren Links und anderen Arten bösartiger Inhalte schützen kann. Auf diese Weise fängt Gmail mehr als 99,9 % der Spam- und Phishing-Nachrichten ab. Für bestimmte Anwendungsfälle können darüber hinaus besonders abgesicherte Sandboxes eingerichtet und weitergehende Sicherheitsmaßnahmen getroffen werden.

Mehr als nur Datenschutz

Ebenso wichtig wie die Datensicherheit sind für Airbus die Nachhaltigkeitsbemühungen von Google Cloud. Google Cloud arbeitet stetig daran, die Klimabilanz der Nutzerinnen und Nutzer seiner Dienste so weit wie möglich zu optimieren. Schon heute ist Google vollständig CO2-neutral und wird alle seine Rechenzentren voraussichtlich bis 2030 komplett auf CO2-freie Energieversorgung umstellen. Unsere intelligenteren und effizienteren Rechenzentren sind auf dem besten Weg dahin: Sie stellen heute mehr als sechsmal so viel Rechenleistung wie vor fünf Jahren bereit – bei konstantem Stromverbrauch.

Die Zukunft der Arbeit gestalten

Durch die Kombination von Google Workspace und Google Cloud ist Airbus in der Lage, seine Vision "Auf jedem Gerät, jederzeit und überall" zu verwirklichen. Das neue Modell ist eine wichtige Grundlage für die sich entwickelnde Zukunft der Arbeit. Airbus hat damit die Sicherung und Verwaltung der Daten sowie den Zugriff durch die Beschäftigten an den verschiedenen Standorten transformiert. Dadurch hat sich auch die Art und Weise der Zusammenarbeit verändert. Wir von Google freuen uns sehr, dass wir Airbus bei dieser Transformation unterstützen durften.

Möchten Sie mehr darüber wissen, wie Google Workspace Unternehmen wie dem Ihren hilft, mehr zu erreichen und Ihre Daten zu schützen? In diesem Whitepaper erfahren Sie alles über unser Zero-Trust-Modell und andere Möglichkeiten für den Schutz von Unternehmen.

Mit Google Workspace globale Herausforderungen gemeinsam meistern

Wed, 27 Apr 2022 06:00:00 +0000

Digitale Zusammenarbeit ist die Herausforderung der Stunde. Die Digitalisierung von Prozessen und Kommunikationsstrukturen war bereits lange vor der Corona-Pandemie auf dem Vormarsch, doch spätestens seit diesem Einschnitt ist sie aus dem Arbeitsalltag nicht mehr wegzudenken.

Viele Unternehmen mussten dabei erkennen, dass die digitale Zusammenarbeit kein Selbstläufer ist: Klar definierte Arbeitsprozesse und ausreichender IT-Support sind dabei ebenso wichtige Voraussetzungen wie der Einsatz der richtigen Lösungen. Google Workspace bietet für Unternehmen aller Branchen und Größen ein umfangreiches Portfolio an Tools für eine effiziente und produktive Zusammenarbeit.

Wegen der zunehmend global vernetzten Geschäftsstrukturen sind Investitionen in digitale Transformation wichtiger denn je. Wir möchten Ihnen drei Unternehmen vorstellen, die mit Google Workspace neue Standards für die internationale Zusammenarbeit setzen, indem sie digitale Kollaboration als Sprungbrett für Innovation nutzen, die keine Team- und Landesgrenzen kennt.

Africa GreenTec bringt nachhaltige Energielösungen nach Afrika

Entwicklung erfordert Energie. Doch insbesondere in Afrika und in Entwicklungsländern in Asien, wo mehr als 770 Millionen Menschen ohne Strom leben, bremst die fehlende Infrastruktur das Wachstum. Sie verwehrt Menschen Chancen, die sich nur mit Zugang zu Elektrizität verwirklichen lassen. Africa GreenTec hat es sich zum Ziel gesetzt, diesen Zugang im afrikanischen Raum zu liefern.

Das Unternehmen bringt grüne Energie und nachhaltige Lösungen zur Stromversorgung in ländliche Gebiete in Afrika. An seinen sogenannten ImpactSites hat das Unternehmen schon 2.080 Tonnen CO₂ eingespart und 419 afrikanische Kleinunternehmen bei ihrer Arbeit unterstützt. Damit all das funktioniert, arbeitet das multinationale, 100 Leute starke Team über Grenzen hinweg eng zusammen: von Frankfurt bis nach Mali, Niger, Senegal, Madagaskar und Tschad. Um die Kontinente überspannende Kollaboration zu vereinfachen, implementierte das Unternehmen 2019 in Zusammenarbeit mit Partner Seibert Media Google Workspace.

Heute nutzt Africa GreenTec die zahlreichen Tools von Google Workspace: Neben Gmail setzen Teams auf Google Chat und Google Meet, um auch über geografische Barrieren hinweg stets im Austausch zu bleiben. Mitarbeiter*innen teilen Dateien über Google Drive und arbeiten mit Google Docs, Tabellen und Präsentationen gemeinsam an Projekten.

„Seit der Einführung von Google Workspace können wir rund 50 % mehr von unseren Mitarbeiter*innen in Geschäftsprozesse einbinden,” erklärt Jesse Pielke, Operations Manager bei Africa GreenTec. „Auch die weniger technikaffinen Kolleg*innen haben angefangen, mit Google Meet an unseren Meetings teilzunehmen. Früher war es dagegen schon schwierig, sie auch nur ans Telefon zu bekommen.”

Der Kampf gegen die Energiearmut ist noch lange nicht vorbei, doch Africa GreenTec hat bereits knapp 25.000 Menschen mit Elektrizität versorgt. Google Workspace ist dabei nicht mehr wegzudenken: „Unsere Teams arbeiten auf verschiedenen Kontinenten, sprechen unterschiedliche Sprachen und bringen oft kaum technische Kenntnisse mit,” so Pielke. „MitGoogle Workspace können wir jetzt alle alle an einen Tisch bringen. Das ist großartig.”

Mercer International: 30 % weniger E-Mails, 30 % weniger Reisekosten

Auch Mercer International musste in puncto Zusammenarbeit Grenzen überwinden. Das in Vancouver ansässige Unternehmen betreibt Zellstofffabriken in Nordamerika, Europa und Australien. Sie stellen nachwachsende Bioprodukte zur Verwendung in Papier, Taschentüchern oder Hygieneprodukten her. Um diese Standorte besser zu vernetzen, migrierte das Unternehmen seine Infrastruktur zu Google Workspace.

Eigentlich war die Migration von Google Workspace für Juni 2020 vorgesehen. Als die Corona-Pandemie ausbrach und die Mitarbeiter*innen ins Homeoffice wechseln mussten, war eine kurzfristige Einführung erforderlich. Dazu Uwe Schmidt, Head of IT-PMO & Change Management bei Mercer International: „Unsere Arbeitsweise auf 100 Prozent remote umzustellen war eine riesige Herausforderung. Da Google Workspace von Grund auf für die digitale Zusammenarbeit entwickelt wurde, haben wir schnell große Fortschritte gemacht. Hunderte Mitarbeiter*innen konnten ihre Arbeit praktisch ohne Unterbrechung vom Homeoffice aus fortsetzen. Ohne Google Workspace wäre das nicht möglich gewesen.“

Heute ist Google Workspace für alle 2.300 Mercer-Mitarbeiter*innen die Grundlage der lokalen und internationalen Zusammenarbeit. Selbst wichtigste Entscheidungen unter Führungskräften werden in Google Chat besprochen und alle Teams bleiben mit Gmail und Google Meet in ständigem Kontakt. Durch den Einsatz von Google Drive konnte Mercer International das E-Mail-Aufkommen um 30 % reduzieren und die Produktivität steigern.

Auch bei der Digitalisierung von Unternehmensprozessen hat Mercer International mit Google Workspace große Fortschritte erzielt. Google Formulare macht die Datenerfassung einfacher denn je, und durch den Einsatz von vorgefertigten Templates können Teams der verschiedenen Mercer-Abteilungen die Unternehmensmarke in jedes Dokument einbetten. Außerdem haben die verschiedenen Mercer-Standorte mit Google Sites eigene Intranets entwickelt, um wichtige Informationen und Updates zu teilen. Durch die digitale Vernetzung konnte das Unternehmen sogar seine Reisekosten um 30 % senken und so seinen CO₂-Abdruck weiter reduzieren.

„Talentierte Menschen in Teams auf der ganzen Welt arbeiten in unseren Fabriken an einer Vielzahl von komplexen Projekten, um unserem Versprechen zur Nachhaltigkeit gerecht zu werden.” so Schmidt. „Google Workspace hilft uns dabei, sie alle zusammenzubringen.”

Roche: Google Workspace macht Krankheitsbekämpfung zur Teamsache

Unglaublich komplex sind auch die Herausforderungen in der modernen Medizin. Jeder Mensch ist einzigartig – und so sind es auch die Krankheiten, die uns zu schaffen machen. Als größtes Biotech-Unternehmen weltweit ist Roche Vorreiter, wenn es um die Erforschung und Entwicklung von Medikamenten und den Einsatz von zielgerichteten und personalisierten Therapien zum Beispiel für Tumorpatient*innen geht.

Gerade in der Medizin ist Zusammenarbeit essentiell. Die Innovationsfähigkeit von Roche liegt in den Händen von 100.000 Mitarbeiter*innen in mehr als 100 Ländern. Im Kampf gegen Krankheiten, die keine Grenzen kennen, ist internationale Kooperation erforderlich. Deshalb setzt Roche auf Google Workspace, insbesondere Gmail, Google Kalender und Google Meet.

„Die Geschichte von Roche ist eine Geschichte von Innovation und Fortschritt,” sagt Dr. Alan Hippe, CFO & CIO von Roche. „In dieser Hinsicht passen die Möglichkeiten von Google Workspace gut zu uns.” Weitere Details finden Sie in unserem Blogbeitrag.

Google Workspace entdecken und kostenlos testen

Für Unternehmen wie Africa GreenTec, Mercer International und Roche liefert Google Workspace digitale Tools, anhand derer ihre Mitarbeiter*innen ihre Kreativität ausleben und gemeinsam Innovationen entwickeln können. Das senkt Kosten, steigert die Produktivität und gestaltet zukunftsfähige Prozesse.

Informieren Sie sich über die Vorteile der zahlreichen Tools von Google Workspace für Ihr Unternehmen. In unserem Schulungscenter finden Sie praktische Leitfäden und können unsere Funktionen kostenlos testen.

EMEA Google Workspace Summit am 4. Mai

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie Unternehmen in ganz Europa mit Google Workspace flexible, sichere und von überall zugängliche Arbeitsumgebungen aufgebaut haben? Auf unserem EMEA Google Workspace Summit am 4. Mai von 10:00 - 13:15 Uhr berichten Google Workspace-Expert*innen, Partner und Kunden über ihre Erfahrungen und die Erfolge ihrer Teams. Registrieren Sie sich für das digitale Event noch heute.

Virtuelle Teamarbeit mit Google Workspace: Erfolgsgeschichten aus aller Welt

Thu, 14 Apr 2022 05:00:00 +0000

Mit Google Workspace haben Teams alles, was sie für eine sichere Zusammenarbeit und Produktivität sowie die Umsetzung neuer Arbeitsmodelle benötigen – von der Neugestaltung interner Prozesse bis zum Remote-Service für Kund*innen. Mit Tools, die die Kollaboration und Ideenfindung für Teams im Büro und im Homeoffice optimieren, unterstützen wir Unternehmen bei der Entwicklung flexibler, praktischer und innovativer Arbeitsformen.

Seit dem Beginn der Pandemie und dem vermehrten Wechsel ins Homeoffice gibt es eine Vielzahl an Erkenntnissen, wie unter Online-Bedingungen die Geschäftskontinuität aufrecht erhalten und Teams in Kontakt bleiben können. Wir haben einige besonders inspirierende Beispiele dafür zusammengestellt und werfen im Folgenden einen Blick darauf, wie Teams und führende Unternehmen auf verschiedenen Kontinenten angesichts neuer Herausforderungen ihre Art zu Arbeiten verändert haben.

Aufbau digitaler Hubs in EMEA

2015 startete das britische National Institute for Health Research (NIHR) mit Google Workspace eine Transformationsinitiative für Tausende Mitarbeiter*innen und Geschäftspartner. Als die Wissenschaftler*innen mit dem Ausbruch der Pandemie im März 2020 rund um die Uhr zu arbeiten begannen, erwies sich der kurz zuvor in Google Cloud Search integrierte digitale Hub des NIHR als äußerst nützlich. Nach zwei Monaten Lockdown verbuchten Google Meet und Drive einen Nutzungszuwachs von 379 Prozent bzw. 198 Prozent. So konnten die Teams in Verbindung bleiben, obwohl sie zu ihrem Schutz räumlich voneinander getrennt waren.

Unify, die Digitalabteilung von TF1, einer der größten französischen Medienholdings, plante die Einführung eines neuen CRM-Systems und musste dazu seine Nutzer*innen von fragmentierten Altsystemen auf eine zentrale Plattform umsiedeln. Das Problem: das Unternehmen hatte dazu nur zwei Monate Zeit. In Zusammenarbeit mit Google gelang es Unify rund 500 Personen aus mehr als zehn Unternehmen rechtzeitig zur CRM-Einführung auf Google Workspace zu migrieren.

Der multinationale spanische Finanzdienstleister BBVA nutzt Google Workspace und weitere Google Cloud-Dienste, um sichere, agile neue Arbeitsweisen für seine Belegschaft einzuführen. Mit diesen Tools ist nun die sichere Zusammenarbeit weltweit möglich, sodass wertvolle Informationen keinen Risiken ausgesetzt werden.

Skalierung von End-to-End-Produktivitätslösungen in APAC

Um die betriebliche Effizienz zu steigern und auf die Folgen der Corona-Pandemie zu reagieren, führte das globale Transportunternehmen Ocean Network Express (ONE) Google Workspace ein, sodass die Mitglieder seines ausgedehnten Netzwerks auch seit der Pandemie in Kontakt bleiben können. Mit 8.000 Mitarbeiter*innen und mehr als 14.000 Kund*innen in 63 Ländern sind Tools wie Gmail und Google Meet für ONE unverzichtbar geworden, um Kundenservice-Anforderungen zu erfüllen, Vertriebsanfragen zu bearbeiten und die Transportlogistik zu koordinieren.

Das philippinische Unternehmen Globe Telecom ließ sich bei seiner digitalen Transformationsreise von seinem Firmenethos malasakit leiten – ein landesspezifischer Begriff, der eine Haltung der Empathie, Kooperation, Verantwortung und Fürsorge bezeichnet. Globe führte Google Workspace in nur vier Monaten für die gesamte 17.000-köpfige Belegschaft ein. Laut Globe hat vor allem Google Meet die Ideen- und Entscheidungsfindung beschleunigt.

Bessere Besprechungen in Lateinamerika

Um seine Beamt*innen mit digitalen Tools zur besseren Bearbeitung von Bürgeranfragen auszustatten, hat die Verwaltung des mexikanischen Bundesstaats Puebla (Gobierno del Estado de Puebla) Google Workspace eingeführt, das 17 Behörden nun online miteinander vernetzt. Nur sechs Monate später verbuchte der Bundesstaat einen Zuwachs von 4000 Prozent bei Videokonferenzen mit Google Meet. Die Lösung stieß auf große Akzeptanz bei den Mitarbeiter*innen, die ihre tägliche Arbeit so trotz der pandemiebedingten räumlichen Trennung fortsetzen konnten. Mittlerweile werden Tools wie Drive, Formulare und Tabellen umfassend genutzt, und Gmail ist zum offiziellen behördlichen Kommunikationstool avanciert, mit dem die Mitarbeiter*innen Interaktionen innerhalb und zwischen Behörden sowie extern mit Dienstleistern und Bürger*innen dokumentieren.

Die brasilianische E-Commerce-Plattform Enjoei verbessert mit Tools wie Drive und Tabellen Agilität und Transparenz seiner internen Teams. Da die Belegschaft auch weiterhin im Homeoffice arbeitet, ist Google Meet für Enjoei entscheidend, um konzentrierte, produktive Besprechungen zu führen.

Quimmco ist ein multinationaler industrieller Anbieter für Metallverarbeitung und chemische Produkte mit Sitz in Mexiko. Unter der Führung seines CIOs begann das Unternehmen bereits vor Jahren damit, seine alten Büroanwendungen auf Google Workspace umzustellen. Die Produktivität von Quimmco steigerte sich dadurch um nahezu 50 Prozent. Als dann 2020 die Corona-Pandemie ausbrach, konnte die Belegschaft praktisch über Nacht ins Homeoffice wechseln. Mittlerweile koordiniert das Unternehmen Kommunikation und Zusammenarbeit zu 90 Prozent auf Google Workspace.

Gut vernetzt in Nordamerika

Bushel entwickelt Softwarelösung für die Landwirtschaft und setzt Google Workspace schon lange ein. Seit seiner Gründung im Jahr 2011 verwendet das Unternehmen Tools wie Google Meet, Docs und Präsentationen , um zusammenzuarbeiten und zu kommunizieren. Trotz der pandemiebedingten Herausforderungen für die Industrie konnten die bei Bushel Beschäftigten auch bei räumlicher Trennung in Verbindung bleiben. Dadurch konnte das Unternehmen weiter wachsen und seine Vision einer besser vernetzten Lieferkette in der Landwirtschaft voranbringen.

Die staatliche Personalentwicklungsinitiative Back to Work Rhode Island gründete in Partnerschaft mit Google Cloud ein Virtual Career Center (VCC). Das VCC basiert auf Google Workspace und setzt Tools wie Google Meet und Kalender ein. Die Bevölkerung von Rhode Island kann so unkompliziert Kontakt zur Karriereberatung, Recruiter*innen und potenziellen Arbeitgebern aufnehmen und neue berufliche Perspektiven eröffnen.

Wir haben hier nur einige Beispiele vorgestellt, wie Organisationen Google Workspace nutzen, um Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen ihren Mitarbeiter*innen, Geschäftspartnern und mit ihrer Kundschaft zu verbessern. Auch wenn wir nicht wissen, in welche Richtung sich die einzelnen Arbeitsmodelle entwickeln werden, haben Organisationen klaren Bedarf an flexiblen Lösungen für standortunabhängige Vernetzung, Produktivität und Zusammenarbeit.

EMEA Google Workspace Summit am 4. Mai

FLYR Labs verhilft Fluggesellschaften mit KI und Machine Learning zu neuen Höhenflügen

Fri, 01 Apr 2022 06:00:00 +0000

Die weltweite Pandemie stellt unsere ohnehin komplizierte und wettbewerbsintensive Branche vor weitere Herausforderungen. Sie führt in der Luftfahrt zu Umsatzeinbußen in Höhe von rund 370 Mrd. Dollar. Bekanntermaßen müssen Fluggesellschaften möglichst viele Sitzplätze zum bestmöglichen Preis besetzen, um wirtschaftlich erfolgreich zu sein. Angesichts der vielen Variablen im Flugverkehr und der beispiellosen Angebotsvielfalt für Reisende fällt es aber oft schwer, die richtige Balance zwischen Preis, Angebot und Nachfrage zu finden.

Deshalb haben wir FLYR Labs ins Leben gerufen. Zwar gibt es am Markt bereits viele Revenue-Management-Lösungen für Fluggesellschaften – anders als diese setzen wir jedoch auf Big Data, umfassende Analysen, KI und Machine Learning, um Luftfahrtunternehmen dabei zu helfen, ihre Flugzeuge zu füllen, Einnahmen zu steigern und intelligentere Entscheidungen in wirtschaftlichen Fragen zu treffen.

Das Start-up-Programm von Google Cloud, dem wir mit der Gründung von FLYR Labs beigetreten sind, und die Google Cloud-Lösungen haben maßgeblich zu unserem Erfolg beigetragen und geben unserem Team die richtigen Tools, Prozesse, Beziehungen und Best Practices an die Hand, um unser Geschäft auszubauen.

Um die Umsatzmodelle von Fluggesellschaften zu transformieren, ist eine immense Rechenleistung nötig, was die Auswahl der für uns infrage kommenden Technologien einschränkt.Anfangs haben wir alle Optionen geprüft. Google Cloud hat uns allerdings schnell überzeugt, denn wir brauchten einen bewährten globalen Cloud-Anbieter, der mehrere Terabyte Daten verarbeiten und Analysen in Echtzeit bereitstellen kann, um den sich ständig ändernden Marktbedingungen Rechnung zu tragen.

Nachfrage und Preise im Griff

Die meisten Fluggesellschaften arbeiten derzeit mit Modellen, die anhand historischer Daten Flugnachfrage und -preise bis weit in die Zukunft prognostizieren sollen. Diese Prognosen berücksichtigen jedoch nicht, dass Fluggesellschaften ihre Flugpreise permanent anpassen müssen, um die Nachfrage anzukurbeln und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Die Entscheidungen der Reisenden werden durch vielfältige Faktoren beeinflusst – Jahreszeit, Tageszeit, Wunschziele, Komfort usw. Die Fluggesellschaften stehen dadurch vor der Herausforderung, täglich mehrere Terabyte Daten verarbeiten zu müssen. Verwenden Sie herkömmliche Revenue Management-Lösungen, brauchen Fluggesellschaften in der Regel mehrere Stunden, um ihre Flugpreise neu festzusetzen. Die Folge ist, dass die Flugpreise bestenfalls einige Male pro Tag angepasst werden können.

Hinzu kommt, dass die alten Revenue-Management-Architekturen für die lokale Bereitstellung in den Rechenzentren der Fluggesellschaften konzipiert sind – einschließlich all der Kosten und technischen Herausforderungen, die damit einhergehen. Ein weiteres Manko: Die Lösungen können nicht skaliert werden, um das dynamische Geschäftsumfeld abzubilden, in dem Fluggesellschaften heutzutage operieren. Dies macht es den Fluggesellschaften unmöglich, die zunehmende Menge komplexer Daten zu bewältigen. So werden beispielsweise oft alle Abflüge am selben Tag als ein einziges Produkt behandelt – unabhängig davon, ob es sich um einen Business-Flug um 6.00 Uhr morgens oder um einen späteren Flug für Urlauber handelt.

Differenzierung durch Machine Learning

Eines der Alleinstellungsmerkmale von FLYR Labs ist, dass wir bei der Preisgestaltung der Fluggesellschaften Machine-Learning-Technologien anwenden. In enger Zusammenarbeit mit Google Cloud haben wir dazu ein cloudbasiertes und intuitives Tool entwickelt. Unser Cirrus Revenue Operating System^TM zeichnet den Fluggesellschaften ein sehr viel klareres Bild von der künftigen Nachfrageentwicklung. Dank der von unserem System bereitgestellten, ultra-präzisen Prognosen können die Entscheider*innen kommerzieller Fluggesellschaften fundiertere Entscheidungen treffen, die das Geschäftsergebnis spürbar verbessern.

Auf der Grundlage eines umfassenden Datenmodells, das alle Geschäftsdaten einbezieht, identifiziert Cirrus kontinuierlich Nutzungstrends über verschiedene Flughäfen, Strecken, Flüge und Abflugzeiten hinweg. Die neuronale Netzwerkarchitektur liefert schon Monate vor dem Abflugtermin äußerst zuverlässige Prognosen.

Mit Google Cloud können wir den gesamten Flugplan einer Fluggesellschaft mit Tausenden von Flügen pro Tag und für alle Abflüge auf ein Jahr im Voraus neu einpreisen. Dies ermöglicht genauere Umsatzprognosen und eine optimale Preisgestaltung, um die Umsätze unserer Kunden zu steigern. Die Ergebnisse, die wir für die von uns betreuten Fluggesellschaften bisher erzielt haben, können sich sehen lassen: bis zu 7 % mehr Umsatz und 4 % mehr Fluggäste sowie eine Reduzierung der Prognosefehler um den Faktor 10.

Jeder Flug ist anders, jeder Kunde auch

Natürlich wird eine Menge Daten benötigt, um den besten Preis für die diversen Sitzplätze in einem Flugzeug bestimmen zu können. Deshalb nutzen wir BigQuery als unser Data Warehouse. In der Regel benötigen wir von unseren Kunden die Geschäftsdaten der letzten drei Jahre, unabhängig von Quelle oder Format. Zudem richten wir permanente Pipelines ein, um Flugplanänderungen und aktive Buchungen zu erfassen. Wir trainieren die Machine-Learning-Modelle unserer Produkte mit den Daten der jeweiligen Fluggesellschaft, da jede Gesellschaft andere Regionen anfliegt, andere Kundenprofile und Geschäftsmodelle hat.

Die von uns entwickelten Datenqualitätsprüfungen können alle eingehenden Daten zu Beginn des Tages in wenigen Minuten überprüfen und etwaige Datenprobleme sofort erkennen, was uns und unseren Kunden stundenlange Eskalationen erspart. Das Ergebnis: Unsere Kunden verfügen über zuverlässige, genaue Daten, auf deren Grundlage sie schnelle, fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können.

Mit den Tools der KI-Plattform von Google Cloud können wir ML-Modelle erstellen, bereitstellen und skalieren. Dataflow, der vollständig verwaltete Datenverarbeitungsdienst von Google Cloud, gibt uns die Möglichkeit, Daten effizient und schnell zu erfassen, zu verarbeiten und zu analysieren. Außerdem benötigen wir weniger Zeit für die Verwaltung von Betriebsabläufen und haben damit mehr Ressourcen für die Entwicklung neuer Funktionalität für unsere Kunden.

Derzeit befindet sich unsere gesamte Produkt- und Tooling-Geschäftslogik entweder in Google Cloud Dataflow oder in Google Kubernetes Engine, unserer verwalteten Umgebung für die Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von containerisierten Anwendungen in Google Cloud. Wir betreiben Mikrodienste, die Web-UI, API-Integrationen und Apache Airflow-Jobs in Kubernetes.

Unser Data-Science-Team nutzt vor allem TensorFlow, eine Open-Source-Plattform für Machine Learning, und Colab von Google Research. Wenn Sie Colab noch nicht kennen, sollten Sie es sich unbedingt anschauen. Das Tool ist kostenlos und eignet sich hervorragend für Machine Learning. Mit Google Cloud können Sie außerdem Python-Code, der im Browser läuft, schreiben und ausführen.

Derzeit verwenden wir interne Tableau-Dashboards und nutzen Google Data Studio, um Daten in aussagekräftige, anpassbare Berichte und Dashboards zu überführen. Wir haben zudem mehrere kundenorientierte Dashboards in unserer Webanwendung erstellt. Unsere auf Cloud SQL basierende Revenue Management-Anwendung Cirrus bietet Airline-Analysten größtmögliche Flexibilität bei der Anzeige von Leistungskennzahlen und anderen Geschäftsdaten. Die dafür notwendige Datenbankleistung wäre ohne den vollständig verwalteten Cloud SQL-Dienst kaum erreichbar.

Big Data löst Verkehrsprobleme

Natürlich kommt unser Toolset zur Lösung von Prognose- und Preisproblemen auch vielen anderen Bereichen einer Fluggesellschaft zugute. So können beispielsweise Marketingteams mit Hilfe unserer Plattform entscheiden, wo ihre Budgets am besten ausgegeben werden sollten, um die Nachfrage anzukurbeln; Dispositions- und Planungsteams können bestimmen, welche Flugzeuge auf welcher Strecke eingesetzt werden sollten; und die Geschäftsführung erhält tagesaktuelle Informationen, anhand derer sie ihre geschäftlichen Prioritäten ausrichten kann.

Heute konzentrieren wir uns auf Fluggesellschaften, aber für die Zukunft sehen wir ein breiteres Potenzial. Unsere Erfolge bei Fluggesellschaften lassen sich auf die Reise- und Verkehrsbranche im Allgemeinen übertragen. Indem wir riesige Datenmengen nutzbar machen, können wir auch Entscheidungen über Mietwagen, Hotelzimmer, Kreuzfahrtschiffskabinen und Bahnsitze automatisieren. Wir sind auch nicht auf den Bereich Verkehr beschränkt: In der Unterhaltungsbranche etwa könnten wir Veranstalter beim Verkauf von Tickets für Konzerte, Theaterstücke und andere Events unterstützen.

Wir sind von der Leistungsfähigkeit unserer Lösungen – und damit auch von Google Cloud – absolut überzeugt. Um dies zu beweisen, stellen wir nach Abschluss eines Vertrags mit einer Fluggesellschaft nur dann eine Rechnung, wenn wir die Geschäftsergebnisse nachweislich verbessern konnten. Dieses Modell zeugt von unserem Vertrauen in unsere Lösungen und in die zugrundeliegende Technologie. Wenn Sie FLYR Labs näher kennenlernen möchten, sehen Sie sich dieses Interview mit unserem Gründer und CEO Alex Mans an.

Wenn Sie mehr darüber wissen möchten, wie Google Cloud auch Ihr Start-up unterstützen kann, informieren Sie sich hier zu unserem Programm. Melden Sie sich auch für unseren Newsletter an, um einen monatlichen Einblick in unsere Community-Aktivitäten, digitalen Events, Sonderangebote und mehr zu erhalten.

Resilienz durch Innovation: Wie Kärcher mit Google Workspace näher zusammenrückt

Mon, 14 Feb 2022 07:00:00 +0000

Seit ihrem Beginn stellt die Corona-Pandemie Unternehmen vor die Herausforderung, ihre Arbeitsweisen radikal umzukrempeln. Zum Beispiel Kärcher: Die mehr als 14.500 Mitarbeiter*innen des führenden globalen Anbieters von Reinigungslösungen aus Winnenden sind auf 75 Länder verteilt. Mit Google Workspace können Teams und Abteilungen im Unternehmen auch während der Pandemie vernetzt bleiben und globale Projekte gemeinsam vorantreiben.

Innovation mit Hochdruck

Der Schritt hin zum digitalen Arbeitsplatz ist für Kärcher eine logische Weiterentwicklung, denn Innovation steckt seit der Gründung 1935 in der DNS des Unternehmens. Schon lange investiert Kärcher in innovative Technologie, um in der Reinigungsbranche die Brücke zwischen analog und digital zu spannen.

Mit seiner Smart Control-Produktreihe kombiniert Kärcher bewährte Technik mit digitalen Lösungen: Intuitive Smartphone-Apps, die sich per Bluetooth mit Kärcher-Geräten wie dem Hochdruckreiniger K7 verbinden, helfen bei der Geräteeinrichtung, liefern Pflegehinweise und zeichnen den Reinigungserfolg sogar social-media-gerecht in Vorher-/Nachher-Fotos auf. Auch das Kärcher-Serviceportal erreichen Kundinnen und Kunden per App.

Die Entwicklung komplexer Projekte wie der Smart Control-Serie erfordert interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Kärcher-Teams auf der ganzen Welt. Mit den innovativen Kommunikationstools von Google Workspace schlug das Unternehmen 2020 dazu ein neues Kapitel auf. Wie das im Alltag aussieht, zeigt das neue „So machen wir das bei Kärcher”-Video: Darin erklären Mitarbeiter*innen, wie sie mit den Google Workspace-Lösungen in Teamarbeit internationale Projekte verwirklichen und innovativen Produkten wie der Smart Control-Serie Leben einhauchen.

Virtuelle Zusammenarbeit dank Google Workspace

Auch wenn die Zusammenarbeit auf Distanz für ein globales Unternehmen wie Kärcher schon länger ein Thema war, hat die Pandemie die Migration zu Google Workspace deutlich beschleunigt: „Wir haben Google Chat und Google Meet über Nacht im ganzen Unternehmen implementiert,” erklärt Daniel Heubach, Bereichsleiter Information Technology & Digital Transformation bei Kärcher. „Innerhalb einer Woche arbeiteten die Mitarbeiter*innen auf der ganzen Welt mit Google Workspace aus dem Home-Office”.

Ein harmonisches Zusammenspiel dieser internationalen Kärcher-Teams ist Voraussetzung, um Produkte wie die Smart Control-Reihe zur Marktreife zu bringen. Von der Entwicklung über die Qualitätssicherung bis zum Marketing und Produktmanagement müssen alle Prozesse ineinandergreifen, damit es bei den komplexen Projekten nicht zu Verzögerungen kommt.

Die Kommunikation zwischen Teams ist durch Google Workspace wesentlich effizienter geworden. Anstatt E-Mails hin und herzuschicken, teilen Mitarbeiter*innen mit Google Drive jetzt Inhalte in Echtzeit mit ihren Kolleg*innen auf der ganzen Welt. Meetings, die früher lange Fahrten erforderten, beispielsweise vom Werk in die Zentrale und zurück, werden heute zeit- und umweltschonend auf Google Meet abgehalten. Fortschritte bei der Produktion können Mitarbeiter*innen dank der Tools von Google Workspace ebenfalls aus der Ferne mitverfolgen. Sogar Marketing-Initiativen für die Smart Control-Produktreihe plant Kärcher mit Google Workspace: Auf Google Slides legen die Mitarbeiter*innen gemeinsam den Kommunikationsfokus für die neuen Geräte fest und stimmen sich mit den verschiedenen Landesgesellschaften ab.

Die Google Workspace-Tools haben Teamgeist und Autonomie der Kärcher-Mitarbeiter*innen gestärkt: „Es war uns schon lange ein Anliegen, Menschen zu mehr Selbstständigkeit zu befähigen. Heute ist das möglich,” erklärt Heubach. „Teams in unserer Finanzabteilung nutzen beispielsweise Google Slides, Google Forms und Google Sheets, um neue Prozesse und Lösungen zu entwickeln. Diese Tools beeinflussen die Kultur bei Kärcher schon jetzt.”

Resilienz neu definiert

Die Krisenfestigkeit eines Unternehmens steht und fällt mit seiner Kultur – und Kärcher hat angesichts der Pandemie zweifellos Resilienz bewiesen. Die erfolgreiche Markteinführung der Smart Control-Produktreihe zeigt, dass Unternehmen auch in schwierigen Zeiten innovative Projekte verwirklichen können.

Kärcher ist nur ein Beispiel unter vielen: Auf der ganzen Welt sind neue Arbeitsweisen für neue Herausforderungen erforderlich und Google Cloud bietet Unternehmen seit der Corona-Pandemie besondere Unterstützung, um in dieser neuen Normalität voranzukommen. Dazu zählen neben Homeoffice-Tools von Google Workspace auch zahlreiche Lösungen für Geschäftskontinuität, betriebliche Effizienz und Innovation.

Inmitten dieser Veränderungen – und mit Blick auf die Krisen der Zukunft – rückt die Resilienz von Organisationen ins Zentrum der Debatte. Was genau diese Resilienz ausmacht, und inwieweit sie bereits heute Realität in Unternehmen ist, behandeln wir in unserem englischsprachigen Bericht „The Resilience Formula”. Unsere Hypothese: Widerstandsfähigkeit erfordert zwei Schlüsselkomponenten, und zwar Kostenoptimierung und Agilität. Beide sollten gleichermaßen priorisiert werden. Was Führungskräfte von zahlreichen europäischen Unternehmen dazu zu sagen hatten, erfahren Sie in unserem Umfragebericht.

Wie modern sind die Arbeitsweisen in Ihrem Unternehmen?

Resilienz hat viele Facetten. Bei Kärcher sind agile Arbeitsweisen mit der Zusammenarbeit in Echtzeit über Google Workspace ein wesentlicher Erfolgsfaktor. Doch wie sieht es in Ihrem Unternehmen aus? Anhand unserer zweiminütigen Bewertung können Sie herausfinden, wo Ihr Unternehmen auf dem Weg zu einer modernen Arbeitsumgebung steht. Im Anschluss erhalten Sie einen Leitfaden, der erklärt, wie Sie Ihre Arbeitsumgebung mit den passenden Tools schrittweise resilienter machen, um beruhigt in die Zukunft zu blicken.

Die virtuellen Automobil-Showrooms der nächsten Generation sind da – dank Google Cloud, Unreal Engine und NVIDIA

Wed, 05 Jan 2022 08:00:00 +0000

Unternehmen setzen verstärkt auf die Cloud, um ihre Kundinnen und Kunden mit neuartigen digitalen Angeboten am heimischen Bildschirm zu erreichen. Besonders wichtig ist dies für die Automobilindustrie, deren Fans und potenzielle Käufer*innen es bislang gewohnt waren, Fahrzeuge persönlich bei Automessen und Händlern zu testen.

Zusammen mit Unreal Engine, einer Software Engine für die Entwicklung von 3D-Spielen in Echtzeit, und NVIDIA, dem Erfinder der GPU, hat Google deshalb einen neuartigen virtuellen Showroom für Automobilhersteller entwickelt. Basierend auf der NVIDIA RTX-Plattform auf Google Cloud bietet die Showroom-Lösung interaktive 3D-Erlebnisse, fotorealistische Oberflächen-Texturen und Umgebungen sowie Cloud-Streaming bis zu 4K auf stationären und mobilen Endgeräten. Diese beeindruckende Grafikleistung ermöglicht eine NVIDIA T4 Tensor Core-GPU, die auf der Google Cloud-Instanz einer RTX Virtual Workstation ausgeführt wird.

In Zusammenarbeit mit MHP, der IT-Beratungsfirma von Porsche, und MONKEYWAY, einem Anbieter von 3D-Echtzeit-Streaming-Lösungen, präsentieren wir unseren ersten virtuellen Showroom. Es handelt sich um die Pagani Immersive Experience Platform, die für den italienischen Luxus-Hypercar-Hersteller Pagani Automobili erstellt wurde. Jeder virtuelle Showroom bietet detaillierte Personalisierungsoptionen. Echtzeit-Raytracing und -Lichtstrahlsimulationen setzen dabei ganz neue visuelle Maßstäbe.

Wer den virtuellen Showroom nutzt, kann die Wagen dank der NVIDIA RTX-Echtzeit-Raytracing-Technologie in Unreal Engine in filmreifer 3D-Darstellung unter die Lupe nehmen und dabei unter vielen Personalisierungsmöglichkeiten wählen, wie etwa Dutzende verschiedene Features für das Innen- und Außendesign – von der Lackierung über die Felgenbeschichtung bis hin zum Interieur. Dank der Skalierbarkeit von Google Cloud können Tausende Nutzer*innen gleichzeitig auf die Angebote zugreifen.

Auch die Pagani Immersive Experience Platform bietet viele Detail-Einstellungen für die Hypercar-Modelle; etwa verschiedene getönte exponierte Carbonfaser-Designs, Streifenmuster, Reifen, Bremssättel, Lederinnenausstattungen und Armaturenbretter. Grafisch animiert lassen sich Türen öffnen, Fenster herunterlassen und das Verdeck entfernen.

Dabei stehen nicht nur eine Tages- und eine Nachteinstellung, sondern zusätzlich vier Hintergründe (eine Salzwüste, ein Museum, eine Küstenstraße und der exklusive Showroom in der Pagani Automobili Zentrale) zur Auswahl. Zu guter Letzt können Interessierte den nach eigenen Wünschen konfigurierten Wagen dann auf einer echten Rennstrecke virtuell probefahren.

„Der virtuelle Showroom von Pagani ermöglicht uns einen Blick auf die Zukunft der Online-Verkaufsplattformen“, so Marc Petit, VP und General Manager Unreal Engine von Epic Games. „Dank Pixel-Streaming und Raytracing in der Cloud kann Unreal Engine fotorealistische, interaktive und individuell konfigurierbare Animationsgrafik auf jedem Endgerät darstellen“.

„Speziell während der Corona-Pandemie sind diese Showrooms eine Revolution für Online-Produktvorstellungen“, betont Sean Young, Director of Global Business Development, Manufacturing bei NVIDIA. „Automobilhersteller können eine personalisierbare Produktvorschau anbieten, ganz ohne Warteschlangen oder überfüllte Showrooms, zu jeder Zeit und von überall aus zugänglich“.

„Wir freuen uns über diese neue Möglichkeit, unsere Pagani Produkte einer globalen Fangemeinde vorzustellen”, betont Carlo Stola, Customer Relations Manager bei Pagani. „Gemeinsam mit MHP, Google Cloud, Unreal Engine und NVIDIA konnten wir ein sehr ausgeklügeltes und gleichzeitig unglaublich einfaches, individuelles Erlebnis schaffen, um die neuesten Features unserer Modelle zu präsentieren“.

Dabei ist die Automobilbranche nur der Anfang: Unser Ziel ist es, das Showroom-Erlebnis auf andere Branchen wie den Einzelhandel und die Gastronomie auszuweiten. Bis es so weit ist, können Sie den virtuellen Showroom hier ausprobieren.

Wenn Sie als Automobilhersteller an einem virtuellen Showroom interessiert sind, wenden Sie sich bitte an unser Vertriebsteam.

Wir präsentieren die Gewinner der ersten Google Cloud Customer Awards!

Mon, 13 Dec 2021 10:00:00 +0000

Wir freuen uns, Ihnen die Gewinner unserer allerersten Google Cloud Customer Awards vorzustellen, die wir im Rahmen der diesjährigen Google Cloud Next verkündet haben. Mit diesen Awards möchten wir die weltweit innovativsten, fortschrittlichsten und transformativsten Einsätze der Google Cloud ehren.

Diese Auszeichnungen kommen zu einer Zeit, in der die Geschäftswelt vor besonderen Herausforderungen steht. Das Verhalten von Verbraucherinnen und Verbrauchern verändert sich. Unternehmen sorgen sich angesichts von Ransomware- und anderen Cyberangriffen über die Belastbarkeit ihrer Lieferketten und Netzwerke. Neue Gesetze und Richtlinien zu Datenschutz und Datensouveränität haben weitreichende Auswirkungen auf die geschäftliche Zukunft. Und Themen wie Nachhaltigkeit und die Gewährleistung eines umweltfreundlichen Geschäftsbetriebs haben auch weiterhin höchste Priorität. Viele Unternehmen stützen sich auf ihre IT-Abteilungen, sich diesen Herausforderungen zu stellen.

Wie ein Blick auf die Nominierungen zeigt, sind die Kunden von Google Cloud den bevorstehenden Aufgaben in jeder Hinsicht gewachsen. Ein Gremium aus führenden, unabhängigen Google-Expertinnen und Experten hat Hunderte Kundenbeispiele weltweit zur Nutzung unserer Cloud-Lösungen anhand fest vorgegebener, quantifizierbarer Kriterien wie technische Komplexität, Transformation und Cloud-Innovation beurteilt und bewertet.

In jeder Branche (z. B. Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Fertigung, Gaming, Behörden) wurden die überzeugendsten Projekte ausgezeichnet. Weitere Auszeichnungen gab es für branchenübergreifende Erfolge, für die gesellschaftliche Wirkung („Social Impact“) sowie in der Kategorie „Vielfalt, Gleichberechtigung und Inklusion“. In jeder dieser Kategorien erzielten die IT-Abteilungen echten Mehrwert und unterstützten die Transformation ihrer Unternehmen.

Wie schon die Google Cloud Partner Awards sind auch unsere Google Cloud Customer Awards Teil eines Programms, mit dem wir besondere Leistungen unserer Kunden anerkennen. Die Gewinner wurden im Rahmen der Next ‘21 vorgestellt. Wir gratulieren allen teilnehmenden Kunden und natürlich ganz besonders den Gewinnern!

Vielfalt, Gleichberechtigung und Inklusion

Der Beitrag des britischen Medienkonzerns Pearson zu Cloud-Technologielösungen im Bildungswesen war dieses Jahr in vielerlei Hinsicht außergewöhnlich. KI und Machine Learning wurden eingesetzt, um interne Daten- und Analysefunktionen zu transformieren. Doch auch die sozialen Initiativen des Unternehmens hatten einen positiven Einfluss auf die persönliche und berufliche Entwicklung der Mitarbeiter*innen. So befasste sich das „Women in Technology“-Programm aktiv mit den Homeoffice-Herausforderungen während der COVID-19-Pandemie und stärkte Zusammenhalt, Wohlbefinden und Zufriedenheit der Belegschaft. Auch eine neue Kompetenzinitiative erzielte greifbare Erfolge.

Gesellschaftliche Wirkung

Die in dieser bunt gemischten Kategorie nominierten Kunden präsentierten spannende Beispiele dafür, wie sich technische Innovation und Transformation positiv auf die Gesellschaft auswirken können. Dabei ging es vorwiegend darum, durch Technologie für mehr Offenheit und Transparenz zu sorgen – sei es durch die Demokratisierung von Daten, besseren Zugang zur Gesundheitsversorgung oder eine von Bürger*innen getragene Nachrichtenplattform.

Kommunikationsdienstleister

Die Beiträge in dieser Kategorie drehten sich vor allem um Verbesserungen des Service für Kund*innen. Contact Center AI (CCAI) und andere Google Cloud-Lösungen helfen Kommunikationsdienstleistern dabei, qualitativ hochwertige Produkte anzubieten und gleichzeitig Geschäftsziele wie kürzere Anrufbearbeitungszeiten zu erreichen. Die Technologien von Google Cloud sorgen dafür, dass Kommunikationsdienstleister Millionen von Kund*innen im Jahr bei jedem Gespräch einen exzellenten Service bieten können.

Finanzdienstleister

Unter den 62 nominierten Kunden kamen 15 aus dem Finanzbereich. Ein klares Zeichen dafür, dass innovatives Denken, kompetente technische Umsetzung und Transformation in dieser Branche besonders ausgeprägt sind. Diese Unternehmen nutzen Cloud-Technologien, um für mehr operative Resilienz, Compliance, für eine bessere Erfahrung der Kund*innen zu sorgen.

Gaming

In der Gaming-Industrie überbieten sich Unternehmen darin, immer wieder neue, bahnbrechende Spiele und Upgrades herauszubringen. Google Cloud ermöglicht es Gaming-Studios, ihre Produkte skalierbar weltweit zu vertreiben.

Gesundheitswesen und Biowissenschaften

In dieser hochgradig regulierten Branche müssen unsere Kunden auch unter Pandemiebedingungen die gesundheitliche Versorgung und Pflege ihrer Patient*innen durchgängig sicherstellen. Wir sind stolz darauf, unseren Kunden in diesem Bereich mit unseren Cloud-Lösungen die in dieser schweren Zeit notwendige Agilität und Flexibilität zu verleihen.

Fertigung

Der Fertigungssektor durchläuft eine Zeit aufregenden Wandels. Seit Jahrzehnten etablierte Unternehmen rücken von ihren herkömmlichen IT-Implementierungen ab und erfinden sich als Hersteller intelligenter Produkte mit dynamischen Lieferketten neu. Sie nutzen Workspace, Advanced Analytics und die vernetzten Geräte, Produkte und Lösungen von Google Cloud, um ihr Geschäft umfassend zu optimieren, vom Fertigungsbereich bis in die Geschäftsprozessen hinein.

Medien und Unterhaltung

Die nominierten Unternehmen im Bereich Medien und Unterhaltung konzentrierten sich ganz auf die Erlebnisse ihrer Zuschauer*innen. Sie nutzen die Cloud vor allem, um Latenzzeiten zu reduzieren und die von ihren Nutzer*innen gewünschten Programme zu präsentieren. Bei der Umsetzung kommen Machine Learning, beispielsweise bei Speech-to-Text-Lösungen, sowie neuartige Datenanalysen zum Einsatz. Auch die Einbindung der Teams innerhalb des Unternehmens ist hier ein wichtiger Erfolgsfaktor.

Einzelhandel

Schon seit langer Zeit arbeitet Google Cloud eng mit seinen Kunden aus der Einzelhandelsbranche zusammen, um deren individuellen Herausforderungen zu meistern. Doch niemand konnte erahnen, welche Probleme die Pandemie und die damit einhergehenden Unterbrechungen in den Lieferketten dem Einzelhandel bereiten würden. Der im Onlinehandel erzielte Umsatz ist wichtiger denn je und auch Ladengeschäfte investieren verstärkt in neue Technologien, Schulungen und Kompetenzinitiativen, um ihre Systeme zu modernisieren. Bei beiden stehen datengetriebene Geschäftsstrategien dabei im Mittelpunkt.

Behörden

Tools für die Zusammenarbeit und Kommunikation in der Cloud sind das Hauptthema unserer Kunden im öffentlichen Sektor. Ganz gleich, ob es um die Bereiche Arbeit, Tourismus, Gesundheit oder, ganz aktuell, die verstärkten Impfbemühungen geht – auch Behörden setzen nun zunehmend darauf, ihre Dienste den Bürger*innen digital zur Verfügung zu stellen. Viele arbeiten mit Hochdruck an der Entwicklung von Datenlösungen, Apps für Bürgerinnen und Bürger sowie Online-Plattformen, und haben in diesen schwierigen Zeiten viel Initiative gezeigt.

Bildungswesen

In den USA starben allein im vergangenen Jahr mehr als 93.000 Menschen an einer Drogenüberdosis. Ein großes Hindernis bei der Bewältigung dieser Krise sind fehlende Daten, die Helfer*innen dabei unterstützen könnten, die Betroffenen mit lebensrettenden Ressourcen zu versorgen. Um eine Plattform für einen verbesserten Informationsfluss aufzubauen, arbeitet Google Cloud mit dem US-Beratungsunternehmen Maven Wave zusammen und unterstützt ein interdisziplinäres Team aus Entwickler*innen, UX-Designer*innen, Gemeindeorganisationen sowie klinischen und administrativen Mitarbeiter*innen der Dell Medical School und der Steve Hicks School of Social Work an der University of Texas in Austin.

Branchenübergreifende Erfolge

Die Corona-Pandemie ist und bleibt eine der größten Herausforderungen für fast alle Branchen weltweit. Nie war es wichtiger, schnelle Entscheidungen zu treffen, Stabilität und geschäftliche Kontinuität zu gewährleisten und effektiv in Teams zusammenzuarbeiten. Unsere Kunden in der Kategorie „Branchenübergreifende Erfolge“ nutzten die Cloud, um hier zukunftsfähige Lösungen zu konzipieren, entwickeln und auszubauen.

Wir sind begeistert von den vielen Innovationen unserer Kunden. Wenn Sie mehr darüber erfahren wollen, weshalb zahlreiche führende Unternehmen auf Google Cloud setzen, um ihre Innovationsfähigkeit zu steigern, intelligentere Entscheidungen zu treffen und von überall aus zusammenzuarbeiten, sehen Sie sich die Aufzeichnungen unseres diesjährigen Events, der Google Cloud Next, an. Weitere Einblicke finden Sie in unseren Kundenberichten.

Chefkoch bringt mit Texterkennung handschriftliche Rezepte in die Cloud

Mon, 06 Dec 2021 09:00:00 +0000

Hinweis der Redaktion: Chefkoch.de serviert Familienrezepte auf einer Technologieplattform des 21. Jahrhunderts. Google liefert dazu eine skalierbare, innovative Lösung auf Basis seiner Google Cloud-Dienste.

Von Sonntagsbraten bis Weihnachtsplätzchen – in vielen Familien gibt es hochgeschätzte Rezepte, die von Generation zu Generation weitergegeben werden. Häufig ist dieser kulinarische Nachlass aber bloß handschriftlich oder gedruckt auf Papier festgehalten. Chefkoch.de wollte seinen Nutzerinnen und Nutzern die Möglichkeit bieten, diese wertvollen Rezepte schnell und einfach zu analysieren und zu digitalisieren. Google Cloud-Funktionen für erweiterte Analysen und Machine Learning (ML) sollten dazu beitragen, dass diese Rezepte in digitaler Form unkompliziert geteilt und angesehen werden können.

Im Vorfeld hatte Chefkoch zunächst umfassende weltweite Marktforschung betrieben, um herauszufinden, welche neuen Funktionalitätsmerkmale für die Weiterentwicklung der Website am wichtigsten wären. Das Unternehmen identifizierte branchenspezifische Best Practices, analysierte verschiedene Geschäftsmodelle und die neuesten Trends in der Lebensmitteltechnologie. Danach untersuchte das Team, wer die Chefkoch-Website aus welchen Gründen verwendet. All diese Daten gingen in ein Kano-Modell ein, das verschiedene Funktionalitätsmerkmale in der Reihenfolge ihrer wahrscheinlichsten Relevanz priorisierte.

An der Spitze der so entstandenen Liste stand das personalisierbare Kochbuch, in dem die Chefkoch-Nutzer*innen ihre liebsten Rezepte speichern, sortieren und verwalten können. Zukünftig sollten sie hier jedes beliebige Rezept speichern können – auch solche, die bisher nur auf Papier vorhanden waren. „Die Herausforderung bestand darin, den Text – ob handschriftlich oder gedruckt – zu extrahieren und dann den Titel, die Zutatenliste und die Hinweise für die Zubereitung voneinander zu trennen“, erklärt Tim Adler, CTO von Chefkoch.

APIs lesen Rezepte

Das Team von Chefkoch testete verschiedene Tools zum Importieren von Texten. Im Mai 2021 fiel dann die Entscheidung, die ML-Dienste von Google Cloud sowie Google Cloud Functions zu nutzen. Letztere bieten skalierbare Functions as a Service (FaaS) mit einer Reihe von APIs, die es ermöglichen, Code ohne Serververwaltung auszuführen.

„Wir haben alle Softwareanbieter für die Erkennung von gescannten handschriftlichen Texten unter die Lupe genommen“, erzählt Adler weiter. „Das Angebot von Google überzeugte uns. Nicht nur weil die APIs einfach zu verwenden und gut dokumentiert sind, sondern auch wegen der überzeugenden Konzeptdemonstration, bei dem das Google Team unsere eigenen Testdaten verwendete.“

Das Team von Chefkoch beschloss, für die neue Lösung zum Lesen von Rezepten die Vision- und Natural Language-Dienste von Google Cloud zu nutzen. Diese funktionieren geräteübergreifend und lassen sich kostengünstig skalieren. Wie im Diagramm oben zu sehen, nutzt das Tool die optische Zeichenerkennung (OCR) der Cloud Vision API. Diese ist für das Erkennen von Texten in deutscher und englischer Sprache optimiert und ermöglicht das Extrahieren handschriftlicher oder gedruckter Vorlagen. Anschließend setzt die Lösung die Modelle 1 und 2 der AutoML Natural Language-Entitätsextraktion sowie die Cloud Natural Language API ein, um die verschiedenen Bereiche eines Rezepts zu identifizieren und voneinander zu trennen. Die so entstandene Darstellung eines Rezepts am Bildschirm sehen Sie unten.

Chefkoch und Google arbeiteten eng zusammen, um die Lösung zu optimieren. Zu Beginn erstellte das Team von Google eine Demo, um den Projektbeteiligten von Chefkoch zu erklären, wie die einzelnen Komponenten ineinandergreifen – etwa, wie ein Dataset strukturiert sein muss, um nach dem Modelltraining die gewünschten Ergebnisse weiter zu verbessern. Sie stellten eine lauffähige Demoversion einer voll funktionierenden API vor, die das Bild eines handschriftlichen oder gedruckten Rezepts verarbeitet und ein digitales Dokument ausgibt, in dem die verschiedenen Teile des Rezepts sauber extrahiert und voneinander getrennt sind.

Die neue Möglichkeit zum Digitalisieren von Offlinerezepten testet Chefkoch derzeit im Kochbuch. „Wir arbeiten daran, die Produktlösung zu verbessern, zu erweitern und produktionsreif zu machen“, erklärt dazu Adler.

Am Rezept feilen

Die Ergebnisse erster Tests sind ermutigend – das OCR-Feature erhält fast ausschließlich Bestnoten von den Nutzer*innen. Aufgrund des Feedbacks hat das Chefkoch Team bereits kleinere Änderungen am Training des Modells vorgenommen, um es besser an die Anforderungen der Zielgruppe anzupassen. Das Tool mit dem inoffiziellen Namen Handwritten Recipe Parser kann nun kontextabhängig Rechtschreibfehler erkennen, beispielsweise wenn in einem Rezept „Bären“ statt „Beeren“ steht.

Analog-zu-Digital-Angebot

Es gibt Pläne, den Handwritten Recipe Parser noch um weitere Funktionen zu ergänzen. Aktuell entwickeln die Mitarbeiter*innen von Chefkoch eine Funktion für das manuelle Bereitstellen von Rezepten. Auf diese Weise können Nutzer*innen eigene Rezeptbilder hochladen und den Titel, die Zutatenliste und die Zubereitungshinweise selbst hinzufügen. Auch für das Hinzufügen von Texten und handschriftlichen Notizen zu bestehenden Chefkoch-Rezepten ist in Planung.

Weitere Informationen zu Cloud AutoML und zur Vision API finden Sie auf unserer Website.

Wie der Einzelhandel mit Google Cloud neue Einkaufserlebnisse schafft

Thu, 28 Oct 2021 10:00:00 +0000

Auch im Einzel- und Großhandel sind Kundinnen und Kunden heutzutage kanalübergreifend unterwegs. Mal gehen sie lieber ins Geschäft, mal bestellen sie lieber online – je nach Laune, Situation, Produkt oder Wetter. Dabei wünschen sie sich vermehrt, dass Geschäfte ihre Vorlieben auch über Kanäle hinweg verstehen, um ihnen ein persönliches Einkaufserlebnis zu bieten.

Um in dieser sich stetig verändernden Konsumwelt zu bestehen, muss sich der stationäre Handel digitalisieren, was neue Herausforderungen mit sich bringt. Google Cloud arbeitet mit führenden Einzel- und Großhändlern zusammen, um mit datengestützten Branchenlösungen ihre individuellen Herausforderungen zu meistern und neue Marktchancen auszuschöpfen. In diesem Artikel verraten REWE Digital, die Coop-Gruppe und METRO, warum sie auf Google Cloud-Lösungen vertrauen.

REWE Digital: Mit Google Cloud zur Fulfillment-as-a-Service Plattform

Wer das rot-weiße Logo sieht, denkt an den nächsten Supermarkt – doch als eine der bekanntesten deutschen Marken im Lebensmittelhandel ist REWE auch Vorreiter beim Online-Handel. Um den Einzelhandel nachhaltig zu digitalisieren, gründete das Unternehmen 2013 die Innovationsschmiede REWE Digital. Hier entstehen Lösungen, mit denen REWE das Einkaufen im Digitalzeitalter noch einfacher macht.

Eine dieser Lösungen ist fulfillmenttools, eine modulare Fulfillment-Plattform, welche mit seinem Herzstück, einem Order-Management-System, Filialnetzwerke und E-Commerce-Angebote von Händlern aller Branchen verbindet, um Kundinnen und Kunden eine nahtlose Omnichannel-Einkaufserlebnisse zu gewährleisten. Kund*innen profitieren von höheren Liefergeschwindigkeiten, mehr Liefer- und Abhol-Optionen und optimalen Lagerbestandsmengen.

fulfillmenttools, das heute als REWE-zugehöriges Start-up operiert, profitiert bei der Entwicklung der Plattform von der bereits bestehenden Partnerschaft von REWE Digital mit Google Cloud und setzt bei der Implementierung der End-to-End-Lösung auf die Unterstützung von Integrationspartnern wie Deloitte. Heute bilden zwei Google Cloud-Tools das Rückgrat der Plattform: Cloud Functions und Firebase.

Durch die serverlose Architektur mit Cloud Functions muss sich das fulfillmenttools-Team nicht zwischen Wachstum und Start-up-Agilität entscheiden, da es Anwendungen in einer leistungsstarken Cloud entwickeln kann, ohne die Infrastruktur dabei selbst verwalten zu müssen. Firebase ermöglicht als Backend-as-a-Service-Lösung die kostengünstige Entwicklung dieser Anwendungen.

„Unsere Software-Entwickler*innen und Architekt*innen waren von Firebase schon immer fasziniert, weil es genau die Flexibilität bietet, zum Bau eigener Services und Lösungen benötigt werden,” erklärt Björn Dröschel, Mitbegründer und Managing Director of Product and Technology bei fulfillmenttools. „Weil wir es mit vielen Daten aus vielen unterschiedlichen Bereichen zu tun haben, war Firebase die richtige Antwort, um unsere Technologie für die Skalierung vorzubereiten.”

Mit einer benutzerfreundlichen End-to-End-Plattform für B2B-Kunden ist REWE heute gut aufgestellt, um in einer Branche, die sich durch den Digitalisierungsschub gerade stark verändert, auch in Zukunft innovative Prozesse aktiv mitzugestalten.

COOP-Gruppe: Bessere Einkaufserlebnisse durch eine gezielte Ansprache

Auch die Supermärkte der Schweizer Coop-Gruppe versorgen Kund*innen mit einem facettenreichen Angebot, aber auch Gastronomiebetriebe werden im großen Stil beliefert. Neben fast 2.500 stationären Verkaufsfilialen betreibt das Unternehmen dabei mittlerweile auch 22 E-Commerce-Websites.

Der Fokus liegt auf dem Einkaufserlebnis: Um in allen Vertriebskanälen agieren zu können, muss die Coop-Gruppe stets die richtigen Daten zur Hand haben. Dafür baute das Team gemeinsam mit Trakken einen Marketing-Hub mit Google BigQuery, der alle Datenpipelines des Unternehmens vereint.

Heute nutzt die Coop-Gruppe BigQuery, um Daten von allen Online- und Offline-Geschäften schnell zu analysieren, und Google Cloud Storage, um sie langfristig zu speichern. Mit Google Data Studio werden die Daten schließlich visualisiert. Koordiniert wird alles mit der Google Marketing Platform.

„Bisher mussten wir die Daten aus verschiedenen Quellen manuell konsolidieren, was sehr aufwendig war,” erklärt André Hellemeier, Head of Digital Analytics bei der Coop-Gruppe. „Mit BigQuery haben wir diesen Prozess im Marketing-Datenhub zu einer ‘Single Source of Truth’ optimiert. Mit diesen Daten können wir in allen unseren Geschäften immersive Kundenerlebnisse bieten.”

Mit dem neuen Marketing-Hub kann die Coop-Gruppe bisher unerschlossene Synergien nutzen und besseres Cross-Selling über Kanäle hinweg betreiben. Kauft jemand beispielsweise Fleisch im Online-Supermarkt, könnten beim nächsten Besuch einer Baumarkt-Website Produkte wie BBQ-Grills angezeigt werden. Mit dem Superpunkte-Loyalitätsprogramm werden dabei Offline- und Online-Kanäle verbunden.

In über 150 Jahren Firmengeschichte hat sich bei der Coop-Gruppe viel verändert, doch die Hingabe zu Kundinnen und Kunden hat die digitale Disruption nicht nur überdauert, sondern geht noch stärker daraus hervor: „Unser Ziel ist es, Kundinnen und Kunden in jeder Coop-Filiale besser zu bedienen und das Marketing in unserem großen Service-Netzwerk besser zu koordinieren”, erklärt Hellemeier. „Mit der Unterstützung von Google Cloud können wir alle Kundinnen und Kunden jederzeit über den richtigen Kanal mit der richtigen Botschaft erreichen.”

METRO: Mit Machine Learning zu zufriedeneren B2B-Kundinnen

Während es REWE- und Coop-Geschäfte in allen Formaten gibt, steckt in den METRO-Großmärkten die Größe bereits im Namen. Mit ca. 16 Millionen B2B-Kunden aus dem Bereich Hotel, Restaurant und Catering ist METRO eines der größten Großhandelsunternehmen der Welt.

Um die Kundenbedürfnisse dieser Unternehmen einzeln vorherzusagen, ist es essentiell die Kundendaten effektiv zu nutzen. Dafür investierte METRO zunächst in ein lokales Rechenzentrum, um Daten mit Machine Learning auszuwerten, erreichte aber schnell die Grenzen einer kaum skalierbaren Umgebung. Zur Verbesserung der Skalierbarkeit verschob METRO die Kundendaten mithilfe von freiheit.com technologies GmbH zu Google Cloud und migrierte die gesamte E-Commerce-Plattform zu Google Compute Engine-Instanzen.

„Durch eine Lift-and-Shift-Migration konnten wir die Infrastrukturkosten um 30–50% reduzieren,” erklärt Dr. Werner Rath, Unit Owner of IT Operations bei METRONOM. „Früher mussten wir jede Woche zehn VMs neu starten, heute meist noch nicht einmal eine. Die Anzahl der Ausfälle und instabilen Phasen ist um bis zu 80% gesunken und seit der Migration gab es keinerlei Notfälle.“

Um die Kundendaten in der Cloud besser zu nutzen, erstellte das METRO-Team einen Data Lake und eine Analytics-Lösung mit BigQuery. Daten, die von Läden und Anwendungen gestreamt werden, können mit APIs in Echtzeit gesammelt und analysiert werden. Visualisiert werden die Ergebnisse in Google Data Studio-Dashboards.

Dass immer mehr Teile des METRO-Konzerns an den Data Lake angeschlossen werden, zeigt sich in konkreten Verbesserungen im Kundenerlebnis. Betreiber kleiner Unternehmen können mithilfe der Technologie beispielsweise die Nachfrage vorhersagen und damit genauere Kaufentscheidungen treffen, Geld sparen und Müll reduzieren.

„Mit dem Data Lake können wir mehr für unsere Kund*innen tun“, sagt Sven Lipowski, Unit Owner of Customer Solutions bei Metro digital. „Durch die Verknüpfung von Datenpunkten können wir Hinweise wie Hygienevorschriften für bestimmte Lebensmittel oder Informationen zur Herkunft bereitstellen. Wir können sogar die örtliche Wettervorhersage einbinden, damit einem Laden an einem sonnigen Tag nicht das Eis ausgeht.“

Neue Einkaufserlebnisse mit Google Cloud

Ob Einzel- oder Großhandel: Die Zukunft ist Omnichannel. Unternehmen wie REWE Digital, METRO oder die Coop-Gruppe nutzen intelligente, datengestützte Google Cloud-Lösungen, um kanalübergreifende Einkaufserlebnisse für Kundinnen und Kunden weltweit zu schaffen und sich auf einem stark verändernden Markt für die Zukunft zu rüsten.

Inspiriert von den Erfolgsgeschichten? Treten Sie mit uns in Kontakt, um mit Google Cloud die digitalen Möglichkeiten für Ihr Unternehmen auszuschöpfen.

Kunden

Vom Chatbot zur Genomsequenzierung: Das Universitätsklinikum Freiburg auf dem Weg zum KI-nikum

Moderne Medizin braucht Spitzentechnologie

Spitzenmedizin unter Druck

Spitzenmedizin braucht Spitzentechnologie

Projekt "Modellvorhaben 64e": Genommedizin aus der Cloud

Im Gespräch: Dr. Lennart Jahnke und Prof. Dr. Dr. Melanie Börries erläutern die Cloud-Strategie des Uniklinikums Freiburg.

Der Impact: Von der Qualitätssicherung zur Qualität in Echtzeit

Warum Stillstand keine Option ist

Die Agent Factory: Wie Kärcher mit APIs die Grundlage für intelligente Automatisierung schafft

Wenn digitale Komplexität auf KI-Ambitionen trifft

Die Lösung: Eine Fertigungsstraße für KI-Agenten

Kontrolle ermöglicht Geschwindigkeit

Wenn Agenten miteinander sprechen

Crispe Workflows für knusprige Kekse: Wie Bahlsen mit Google Cloud seinen Smart Workplace kreiert

Eine Geschichte voller Tradition

Alte Arbeitsweisen aufbrechen

Frisch gebacken – mit Google Clouds Workspace zum Smart Workplace

Mehr Flexibilität und Produktivität dank Google Workspace

Auf Digitalisierungskurs: Bahlsen Smart Operations wird Realität

Die Deutsche Börse Group läutet die nächste Etappe ihrer wegweisenden Cloud-Journey ein

Vertrauen – eine zentrale Voraussetzung für Innovationen in der Infrastruktur

Auf dem Weg in die Zukunft des Finanzenwesens

Wie GovMarket mit digitaler Souveränität wirtschaftliche Chancen in Deutschland eröffnet

Wie Delivery Hero mit Vertex AI und GitHub Machine-Learning-Modelle gegen Gutscheinbetrug einsetzt

Technisches Setup

Überblick der Modell-Bereitstellung

CI/CD für ML

Details der Implementierung

Überblick der Infrastruktur

Ergebnisse

Machine Learning und Künstliche Intelligenz als grüne Daumen: Wie Infarm nachhaltiges Pflanzenwachstum mit geringem Ressourcenaufwand realisiert

Daten sind der „Dünger“ für Infarm

Biofeedback-Anwendung via Google Cloud für mehr Nachhaltigkeit

ucura: Vereinfachter Zugang zu individueller häuslicher Pflege über eine sichere, skalierbare Plattform

Schützt sensible Daten durch containerisierte Anwendungen

Pflegebedürftigen und deren Verwandten dabei helfen, die nötige Unterstützung zu erhalten

Eine schnelle, sichere und intuitive Plattform

Der Blick in die Zukunft – die ganzheitliche Pflegebetrachtung

Waldkliniken Eisenberg: Digitale Ressourcen-Optimierung mit Google Cloud & ML6

Klimaschutz leicht gemacht mit Moss und Google Cloud

Besserer Zugang zu Emissionsgutschriften im Kampf gegen den Klimawandel

Schnelle Markteinführung bei maximaler Sicherheit

Der Weg zu Netto-Null-Emissionen

Aktuelles auf dem Google Cloud Blog

3co erfindet das digitale Einkaufserlebnis neu – mit Augmented Reality auf Google Cloud

Die Lücke zwischen Vorstellung und Wirklichkeit schließen – mit Google Cloud

Aufbau des 3co KI-Stacks mit TensorFlow

Skalierung des 3D-Handels mit Google Cloud und Forschungskrediten

Die Zukunft der Daten: vereinheitlicht, flexibel, zugänglich

So modernisiert Twitter seine Datenaktivierung mit Google Cloud

Bessere Werbepartnerschaften und effizientere Datenextraktion mit BigQuery

Dataflow: Datenmodellierung für mehr Produktivität und Wertschöpfung

Zuverlässiger Support und Datenkompetenz von Google

Aktuelles auf dem Google Cloud Blog

Airbus gestaltet mit Google Workspace und Google Cloud die Zukunft der Arbeit

Ein neuer Ansatz: Security by Design

Leistungsstarkes Datenmanagement

In Verbindung bleiben während der Pandemie

Mehr als nur Datenschutz

Die Zukunft der Arbeit gestalten

Aktuelles auf dem Google Cloud Blog

Mit Google Workspace globale Herausforderungen gemeinsam meistern

Africa GreenTec bringt nachhaltige Energielösungen nach Afrika

Mercer International: 30 % weniger E-Mails, 30 % weniger Reisekosten

Roche: Google Workspace macht Krankheitsbekämpfung zur Teamsache

Google Workspace entdecken und kostenlos testen

EMEA Google Workspace Summit am 4. Mai

Virtuelle Teamarbeit mit Google Workspace: Erfolgsgeschichten aus aller Welt

Aufbau digitaler Hubs in EMEA

Skalierung von End-to-End-Produktivitätslösungen in APAC

Bessere Besprechungen in Lateinamerika

Gut vernetzt in Nordamerika

EMEA Google Workspace Summit am 4. Mai

FLYR Labs verhilft Fluggesellschaften mit KI und Machine Learning zu neuen Höhenflügen

Nachfrage und Preise im Griff

Differenzierung durch Machine Learning

Jeder Flug ist anders, jeder Kunde auch

Big Data löst Verkehrsprobleme

Aktuelles auf dem Google Cloud Blog I Ausgabe 5