Cloud Services RRZ

Der Weg in die Cloud.

Cloud-Dienste auf VMware-Basis für den Mittelstand.

Ob KMU oder Großkonzern: IT-Services nach Bedarf von externen Anbietern zu beziehen, dieser Trend ist in allen Branchengrößen auf dem Vormarsch. Die Gründe dafür:

  • Digitalisierung
  • Mobilität
  • rasche Marktveränderungen
  • flexibles Arbeiten

Anstatt teure IT-Systeme in Eigenregie zu betreiben gehen viele Unternehmen dazu über, IT-Systeme und Dienstleistungen aus der Cloud zu beziehen. Das spart nicht nur Kosten sondern ermöglicht auch Raum für neue Innovationen. Der Weg in die Cloud ist aber in der Praxis, insbesondere für mittelständische Unternehmen oft schwerer als gedacht.

Der Entscheidungsweg in die Cloud.

Entscheidungsweg in die Cloud

Das Raiffeisen Rechenzentrum bietet mit dem virtuellen Rechenzentrum ein zertifiziertes Service, das auf die Bedürfnisse des Mittelstands ausgerichtet ist und dennoch alle Vorteile von großen Lösungen bietet. Damit haben KMUs die Möglichkeit, die IT-Ressourcen passgenau einzusetzen.

Cloud-Strategie als Erfolgsfaktor

Wir lassen unsere Kunden auf dem Weg in die Cloud nicht alleine. Deshalb unterstützen wir Sie technische und organisatorische Voraussetzungen zu schaffen, aber auch den Einstieg in die Cloud sowie den laufenden Betrieb zu definieren. Dabei spielen folgende Faktoren eine wesentliche Rolle:

  • Sicherheit
  • rechtliche Herausforderungen und Compliance
  • Agilität der Services
  • Verfügbarkeit

Nur mit einer durchdachten Cloud-Strategie schaffen Sie es, entsprechenden Nutzen für Ihr Business zu generieren und Chancen optimal zu nutzen.

JETZT ANFRAGEN

Gerne unterhalten wir uns mit Ihnen über innovative Ideen, neueste Technologien oder konkrete Projekte.

Zertifizierte Qualität.

Seit Juni 2017 ist das Raiffeisen Rechenzentrum nun auch offizieller VMware-Partner. Der VMware Hybrid Cloud Powered Badge unterstreicht dabei die Qualität unserer bereitgestellten Cloud-Services. Diese Zertifizierung bietet unseren Kunden die Sicherheit, dass das RRZ in der Lage ist sämtlichen Anforderungen hinsichtlich Größe, Performance und Skalierung problemlos Rechnung zu tragen.

Weitere News zu ähnlichen Themen:
  • Mit KI von Leftshift One in die Zukunft.

    Künstliche Intelligenz: Kooperation Leftshift One mit RRZ

    Künstliche Intelligenz (KI): Mit Leftshift One in die Zukunft. Stefan Schmidhofer (Leftshift One) über Potentiale im Bereich KI. Künstliche Intelligenz durchdringt unsere Leben immer mehr. Wir erleben zwar einen großen Fokus auf Sprachsteuerung, autonomes Fahren und den Gesundheitsbereich. Doch die Einsatzgebiete sind denkbar endlos: Recommender-Systeme im Bereich eCommerce, Automatisierung in der Landwirtschaft, Predictive-Modelle im Maschinenbau oder Prozessoptimierung in der Produktion. Dabei sprechen wir von schwacher KI, die “nur” auf Basis von Statistik, Heuristiken und Mathematik agiert. Unter “Intelligenz” verstehen wir derzeit also, aus Daten Entscheidungen abzuleiten. Wann starke KI, also die Stufe von menschlichen intellektuellen Fähigkeiten wie etwa Empathie, realisiert wird, bleibt weiter Zukunftsmusik. Potential für Business-Lösungen mit Hilfe von KI. Fest steht, dass innerhalb der Europäischen Union und damit auch Österreich ein großes Potential für Business-Lösungen mit Hilfe von KI herrscht. Leftshift One erprobt über die Microservices ihrer AI-as-a-Service-Plattform G.A.I.A. bereits Lösungen in diversen Bereichen. So existieren erfolgreiche Proof-of-Concept-Cases für automatisiertes E-Mail-Verständnis und smarte digitale Assistenten in Human Resource-Prozessen. Auch für Banken existieren spannende Use Cases sowohl B2C als auch B2B. Die Einsatzmöglichkeiten reichen vom First Level Support über smarte digitale Vertriebsassistenten bis hin zu Risikoanalysen und Predictive-Modellen durch Backend-Assistenten. Stefan Schmidhofer, MA ist Gründer des Unternehmens Leftshift One. Das Unternehmen hat die AI-as-a-Service Plattform G.A.I.A entwickelt, mit der AI-Services entlang der Wertschöpfungskette erstellt werden können und so in den verschiedensten Bereichen Prozessoptimierungen erreicht werden können. Strategische Zusammenarbeit als perfekte Ergänzung. Das Raiffeisen Rechenzentrum unterstützt Startups und Scaleups mit einem umfangreichen Leistungsportfolio. Leftshift One kann im konkreten Fall auf die Expertise in fünf Bereichen zurückgreifen. Da wir bei Lösungen durch unsere AI-as-a-Service-Plattform auf Datensicherheit “by Design” praktizieren, sind nicht zuletzt die Angebote im Bereich Private Cloud essenziell. Auch ganz generell unterstützt das [...]

    Mehr erfahren
  • Data Analytics: Das kleine 1 x 1.

    Data Analytics FAQ

    Data Analytics: FAQ Das kleine 1 x 1. Das Schlagwort Data Analytics wird aktuell oft im Zusammenhang mit Digitalisierung und Big Data genannt. Aber was ist der Unterschied zwischen Business Analytics und Business Intelligence? Wir haben für Sie die wichtigsten Begriffe rund um Data Analytics zusammengefasst. Analytics Reifegradmodell von Gartner. Als Orientierungsmodell eignet sich das Analytics Reifegradmodell von Gartner. Dieses unterscheidet vier wesentliche Stufen im Bereich Analytics: Descriptive-, Diagnostic-, Predictive- und Prescriptive-Analytics. Was ist Descriptive Analytics? Bei der Descriptive Analytics werden Daten (meist manuell) extrahiert, um Antworten auf folgende Frage zu bekommen: "Was ist im Unternehmen passiert oder was passiert gerade?" Dabei handelt es sich um den klassischen Ansatz von Business Intelligence (BI), der mittels Charts, Graphen, Tabellen oder anderen Diagrammen dargestellt wird. Was ist Diagnostic Analytics? Diagnostic Analytics geht einen Schritt weiter als Descriptive Analytics und zielt auf folgende Frage ab: "Warum sind bestimmte Dinge im Unternehmen passiert?" Diagnostic Analytics gibt also Antworten auf die Fragen nach den Gründen, Auswirkungen, Wechselwirkungen oder Folgen von Ereignissen. Was ist Predictive Analytics? Predictive Analytics blickt im Gegensatz zu Descriptive und Diagnostic Analytics in die Zukunft. Ziel ist es aufgrund der Analyse von Daten zukünftige Ereignisse mittels Warscheinlichkeiten vorherzusagen und die Frage "Was wird warscheinlich passieren?" zu beantworten. Was ist Prescriptive Analytics? Prescriptive Analytics ist die komplexeste Ausprägung im Gartner Modell. Ziel hierbei ist es, bestimmte Handlungsempfehlungen zu erhalten, um bestimmte Ereignisse eintreten bzw. nicht eintreten zu lassen - also die Frage: "Wie müssen wir handeln, damit ein zukünftiges Ereignis eintritt bzw. nicht eintritt?" zu beantworten. FAQS Weitere Begriffe rund um das Thema [...]

    Mehr erfahren
  • Das neue Gold: Data Analytics verändert die Datenwelt.

    Data Analytics verändert die Datenwelt: News

    Das neue Gold: Data Analytics. Data Analytics verändert die Datenwelt. 2,5 Trillionen Bytes neuer digitaler Content täglich: Das entspricht einer Speicherkapazität von sage und schreibe 36 Millionen iPads. Big Data verändert die Sicht auf die Welt, eröffnet neue Geschäftsmodelle und beschleunigt Innovation und Wachstum. Das verändert auch die Situation für Unternehmen unweigerlich. So nutzen nicht nur mehr Technologieunternehmen Werkzeuge zur Datenanalyse, sondern Firmen jeder Größe quer durch alle Wirtschaftszweige setzen auf die intelligente Auswertung von Daten. Digitalisierung ist daher schon lange kein reines IT-Thema mehr, sondern zentrales Element jeder Unternehmensstrategie. Digitalisierung wird ein entscheidender Wohlstandsfaktor unserer Zukunft. Täglich entsteht 2,5 Trillionen Bytes neuer digitaler Content: Das entspricht einer Speicherkapazität von 36 Millionen iPads. Digitalisierung als entscheidender Wohlstandsfaktor unserer Zukunft. Dass Digitalisierung über den Wohlstand in unserer Zukunft entscheidet, meint auch Joachim Haindl-Grutsch, Geschäftsführer der Industriellenvereinigung Oberösterreich in einem Interview mit den Oberösterreichischen Nachrichten: „Das Match bei der Hardware hat Asien gewonnen, bei der Software die USA. Bei der Vernetzung von Maschinen, Smart Factories oder bei den Fahrzeugen sind wir noch vorne. Diesen Wettbewerb dürfen wir nicht verlieren." Von „Volume of Data“ zum „Value of Data“. Vorreiter wie Amazon, Google oder Facebook machen es vor, wie man vom „Volume of Data“ zum „Value of Data“ gelangt. Große Datenmengen bedeuten nicht automatisch wertvolle Informationen zu besitzen. Um die Potentiale von Data Analytics nutzen zu können, benötigt es laut Financial Brand neben Investment in skalierbare Technologien und Computing-Ressourcen vor allem ein neues Mindset: Bisherige Analyse-Skills werden um phsychologische, sprachwissenschaftliche, ethnologische und ethische Fähigkeiten erweitert. Das bedeutet Verhalten, Zusammenhänge, umwelttechnische und kulturelle Einflüsse werden einbezogen, um unterschiedliche Sichten zu erhalten und um so einen echten, für den Kunden relevanten Mehrwert zu [...]

    Mehr erfahren