Top 10 Software für Cloud-Workload-Automation & 7 Anwendungsfälle

Obwohl 71 % der Unternehmen Public-Cloud-Data-Warehouses betreiben, stellt die Integration fragmentierter Multi-Cloud-Umgebungen bei gleichzeitiger Kontrolle der Cloud-Kosten eine doppelte Herausforderung dar.¹ Cloud-Workload-Automation kann jedoch die Daten-Pipelines orchestrieren, die diese Plattformen versorgen, um sowohl Konnektivität als auch Ressourceneffizienz zu optimieren.

Erkunden Sie die Unterschiede zwischen Cloud- und Hybrid-Workload-Automation, die besten Tools und die Anwendungsfälle der Hybrid- & Cloud-Workload-Automation.

Was ist Cloud-Workload-Management?

Cloud-Workload-Management bezeichnet den Prozess des effizienten Bereitstellens, Überwachens, Skalierens und Optimierens von Anwendungen, Diensten oder Prozessen (d. h. Workloads), die in Cloud-Umgebungen ausgeführt werden. Ein Workload kann in diesem Kontext alles sein, von einem Microservice oder einer Webanwendung bis hin zu einem groß angelegten Datenverarbeitungsauftrag.

Schlüsselaspekte des Cloud-Workload-Managements:

1. Workload-Platzierung: Die Entscheidung, wo Workloads ausgeführt werden (z. B. Public vs. Private Cloud, bestimmte Regionen oder Availability Zones oder bestimmte Arten von Compute-Instanzen wie VMs, Container oder serverlose Funktionen).
2. Ressourcenoptimierung: Workloads mit der richtigen Menge und Art von Compute-, Arbeitsspeicher-, Speicher- und Netzwerkressourcen abgleichen, um Über- oder Unterbereitstellung zu vermeiden.
3. Autoscaling: Automatisches Erhöhen oder Verringern von Ressourcen basierend auf Nachfrage, Nutzungsmustern oder Leistungskennzahlen.
4. Monitoring & Observability: Verfolgen von Workload-Leistung, Verfügbarkeit, Kosten und Sicherheit mit Tools wie Prometheus, Grafana oder Cloud-nativen Überwachungssystemen (z. B. AWS CloudWatch, Azure Monitor).
5. Richtliniendurchsetzung: Anwenden von Governance-Richtlinien für das Workload-Verhalten, einschließlich Sicherheit, Compliance, Kostenkontrolle und Leistungs-SLAs.
6. Sicherheitsmanagement: Sicherstellen, dass Workloads isoliert, verschlüsselt und über Zugriffskontrollen, Firewalls und Schwachstellenmanagement geschützt sind.
7. Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Koordination: Verwalten von Workloads über mehrere Cloud-Anbieter hinweg oder zwischen Cloud- und On-Premise-Umgebungen, häufig mithilfe von Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes oder Infrastructure-as-Code-Tools.

Was ist der Unterschied zwischen Cloud- und Hybrid-Workload-Automation?

Cloud-Workload-Automation (CWA) ist für Cloud-Umgebungen wie Public, Private und Multi-Cloud-Setups konzipiert. Sie hilft, Aufgaben auf verschiedenen Cloud-Plattformen zu automatisieren. Diese Art der Automatisierung harmoniert gut mit der Flexibilität von Cloud-Ressourcen, d. h. sie kann sich gut an steigenden oder sinkenden Bedarf anpassen. CWA ist nützlich für Unternehmen, die vollständig in der Cloud sind oder in die Cloud migrieren. Sie überschneidet sich außerdem mit Cloud-Orchestrierung, die sich darauf konzentriert, mehrere Cloud-Dienste und Workflows zu koordinieren, damit sie effizient zusammenarbeiten.

Hybrid-Workload-Automation (HWA) befasst sich mit Cloud- und On-Premises-Umgebungen (z. B. einem Büro oder Rechenzentrum). Sie hilft, Aufgaben in beiden Bereichen zu verwalten, und verbindet traditionelle Rechenzentrumsarbeit mit Cloud-Diensten.

HWA ist für Unternehmen mit sowohl On-Premises-Systemen als auch Cloud-Diensten unerlässlich. Sie ist besonders nützlich, wenn einige Daten oder Programme aus Gründen wie Sicherheitsvorschriften, Leistung, Kosten oder Sicherheit lokal bleiben müssen, das Unternehmen aber auch Cloud-Technologie nutzt.

Diese Art der Automatisierung verbindet und organisiert Ressourcen und Aufgaben sowohl in traditionellen IT-Umgebungen als auch in Cloud-basierten Systemen. Weitere Informationen finden Sie unter den Top-Hybrid-Cloud-Job-Schedulern.

Top Software für Cloud-Workload-Automation

*Bewertungen basieren auf B2B-Nutzerbewertungen. Anbieter werden nach ihren Bewertungen eingestuft, mit Ausnahme von Abonnenten, deren Links in der obigen Tabelle enthalten sind.

Top 7 Anwendungsfälle für Cloud-Workload-Automation

1. Regulatorische Compliance

Die Nichteinhaltung der Compliance mit den Datenschutzbestimmungen kann zu Geldstrafen und Schäden am Ruf eines Unternehmens führen. Hybrid- und Cloud-Workload-Automation-Tools helfen Unternehmen, Daten zu speichern, zu klassifizieren und zu nutzen.

Regelmäßig geplante Aufgaben für Sicherheitsaudits, Compliance-Prüfungen und Updates können automatisiert werden, sodass diese kritischen Aktivitäten zuverlässig und ohne Ausfälle durchgeführt werden und so das Risiko von Sicherheitsverletzungen und Strafen bei Nichteinhaltung verringert wird.

Im Jahr 2025 führte die Europäische Kommission ein Cloud-Souveränitäts-Framework ein, das Cloud-Dienste nach digitaler Souveränität bewertet, und nutzte es, um einen öffentlichen Auftrag im Wert von 180 Millionen € zu vergeben. Solche Frameworks drängen regulierte Unternehmen dazu, zu automatisieren, wo Workloads ausgeführt werden, um sensible Daten in konformen oder souveränen Regionen zu halten, während andere Workloads an globale Ressourcen geleitet werden.²

Praxisbeispiel für Compliance

BlueBay Asset Management, ein Finanzinvestitionsunternehmen mit Sitz im Vereinigten Königreich, führte erfolgreich ActiveBatch Workload Automation ein, um die Job-Steuerung zu zentralisieren und die Systemleistung zu verbessern.

Die Lösung ermöglichte es ihnen, kritische Geschäftsprozesse wie Risikobewertung und Updates der Handelssoftware, SSRS-Berichte sowie IT-Betrieb und Infrastrukturmanagement zu automatisieren. BlueBay erzielte Kosteneinsparungen, verbesserte Compliance und mehr Transparenz in seinen Workflows.³

Data-Residency-Regeln verlangen, dass bestimmte Workloads in bestimmten Rechtsräumen bleiben. Im Jahr 2025 formalisierte die Europäische Kommission solche Anforderungen mit einem Cloud-Souveränitäts-Framework, das Cloud-Dienste nach digitaler Souveränität bewertet, und nutzte es, um einen öffentlichen Auftrag im Wert von 180 Millionen € zu vergeben, wodurch regulierte Sektoren wie Finanzdienstleistungen einen Standard für die automatisierte Platzierung erhielten.²

2. Cloud-Provisionierung

Wenn ein Unternehmen virtuelle Server nutzt, nimmt das manuelle Konfigurieren und Bereitstellen von Diensten viel Zeit in Anspruch. Dies kann zu geringer Leistung und hohen Kosten führen. Cloud-Automatisierungstools erstellen Vorlagen und geben vor, wie die Konfiguration virtueller Server erfolgen soll.

Praxisbeispiel für Cloud-Provisionierung

Ein führender US-Mobilfunkanbieter benötigte 5.5 Geschäftstage, um jeden virtuellen Server manuell bereitzustellen. Das Unternehmen automatisierte die Bereitstellung mit ServiceNow Cloud Management, sodass Teams standardisierte, vorkonfigurierte VMs aus einem Self-Service-Katalog bestellen können.

Ergebnisse:

• Zeit für die VM-Bereitstellung von etwa einer Woche auf unter eine Stunde verkürzt
• Über 5 Millionen US-Dollar jährliche OPEX-Einsparungen
• Mitarbeiter wurden von manueller Bereitstellung entlastet und können an anderen Automatisierungsprojekten arbeiten.⁴

3. Anwendungsbereitstellung

Hybrid- und Cloud-Automatisierung verkürzt Release-Zyklen und macht Deployments zuverlässiger, sodass sich das Entwicklungsteam auf die Entwicklung neuer Funktionen und die Verbesserung der Anwendung konzentrieren kann, statt Zeit mit repetitiven Deployment-Aufgaben zu verbringen.

HWA- und CWA-Tools reduzieren außerdem Fehler durch manuelle Eingriffe; Unternehmen können den Prozess effizienter, zuverlässiger und schneller gestalten, was zu schnelleren Releases, Kosteneinsparungen und höherer Anwendungsqualität führt.

Praxisbeispiel für Anwendungsbereitstellung

AXA Schweiz migrierte seine Anwendungen zu OpenShift auf Azure, aber diese containerisierten Anwendungen waren weiterhin auf Daten auf dem Mainframe angewiesen. Aus diesem Grund setzte das Versicherungsunternehmen Stonebranch UAC mit OpenShift ein, um containerbasierte Anwendungen bereitzustellen und den Datenfluss in seiner Hybrid-Umgebung zu orchestrieren.⁵

Ergebnisse:

• Container-Apps laufen auf OpenShift und werden zentral von UAC orchestriert.
• Das myAXA-Portal ermöglicht es Vertretern und Kunden, sicher auf Dokumente, Rechnungen und personenbezogene Daten zuzugreifen.
• AXA meldete eine schnellere Migration.

4. Überwachung, Problembehebung und Self-Healing

Hybrid- und Cloud-Automatisierungstools können verwendet werden, um eine automatisierte Überwachung von Anwendungen und Infrastruktur einzurichten. Cloud-Automatisierungstools können gezielt Daten zu verschiedenen Metriken wie CPU-Auslastung, Netzwerkverkehr, Speicherplatz und mehr über alle Ressourcen in der Cloud-Umgebung hinweg erfassen. Diese Daten können verwendet werden, um die Leistung und den Zustand von Anwendungen und Infrastruktur zu analysieren.

Automatisierte Überwachungssysteme können Echtzeit-Einblicke in den Betrieb des Systems bieten und ermöglichen es, Anomalien zu erkennen, sobald sie auftreten. Sie können basierend auf vordefinierten Bedingungen Warnmeldungen generieren und die verantwortlichen Teams sofort benachrichtigen, wenn ein Problem auftritt.

Im Hinblick auf die Problembehebung können Cloud-Automatisierungstools basierend auf bestimmten Bedingungen vordefinierte Aktionen ausführen. Wenn beispielsweise ein Server ausfällt, kann das Tool automatisch einen neuen Server starten, um die Dienstkontinuität sicherzustellen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Auswirkungen von Problemen minimiert werden und Dienste für die Nutzer verfügbar bleiben.

Mit Infrastructure as Code (IaC) können Sie außerdem einen versionskontrollierten „Soll-Zustand“ Ihrer Infrastruktur pflegen. Wenn Abweichungen von diesem Soll-Zustand erkannt werden, kann das System automatisch korrigiert werden, um diesen Zustand wiederherzustellen. Dies erleichtert die Aufrechterhaltung konsistenter Umgebungen und reduziert das Risiko von Konfigurationsdrift.

Automatisierte Problembehebung kann auch im Sicherheitskontext eingesetzt werden. Wenn eine potenzielle Sicherheitsbedrohung erkannt wird, kann das System sofort Maßnahmen ergreifen, z. B. ein kompromittiertes System isolieren oder einen erforderlichen Patch anwenden.

AWS Security Hub beispielsweise korreliert Sicherheitsergebnisse in einer Umgebung und kann diese Reaktionen automatisch auslösen; SentinelOne schloss sich 2025 als Launch-Partner an und integrierte sich über mehr als 20 AWS-Dienste hinweg, um Erkennung und Reaktion zu automatisieren.⁶

KI-Agenten erweitern die Automatisierung über die feste, regelbasierte Problembehebung hinaus. Diese Systeme antizipieren potenzielle Ausfälle und passen Abläufe wie Workload-Platzierung, Ressourcenzuweisung und Wiederherstellung basierend auf Echtzeitbedingungen mit begrenztem menschlichem Eingriff an.

Finden Sie heraus, welche Anbieter solche KI-Fähigkeiten in ihre Plattformen integrieren.

Praxisbeispiel für Problembehebung

Salling Group riskierte, dass falsche Warenbestände in die Filialen gelangten, als manuelle Prognosen und Nachschubplanung versagten. Sie ersetzten ihren alten Scheduler durch RunMyJobs, um Transparenz in der Lieferkette und Fehlerwarnungen zu erhalten.⁷

RMJ ergänzte 15 Überwachungs-Checkpoints mit Echtzeit-Dashboards und einer Problembehebung auf Job-Ebene, die Jobs selbstständig neu startet und Fehler meldet – ein Self-Healing-Element auf Workflow-Ebene, nicht auf Infrastrukturebene.

Ergebnisse:

• Schlechte Stammdaten werden sofort erkannt und auf Datenbankebene geprüft.
• Laufzeitanomalien lösen Warnungen aus; ein einstündiger Job, der drei Stunden läuft, wird anhand historischer Basiswerte erkannt.
• Der ausgelagerte 24/7-Scheduling-Support wurde größtenteils eingestellt, was Kosten senkt, da nicht technisches Personal den Betrieb intern durchführen kann.
• Die Genauigkeit von Prognose und Nachschub verbesserte sich durch konsistente End-to-End-Automatisierung.
• Mitarbeiter erkennen Probleme frühzeitig, mit weniger manuellem Aufwand und weniger Ausfallzeiten.

5. Scheduling und Ressourcenmanagement

Durch intelligente Scheduling-Funktionen stellt die Hybrid- & Cloud-Workload-Automation sicher, dass Aufgaben zu optimalen Zeiten und unter vordefinierten Bedingungen ausgeführt werden. Beispielsweise kann ein Unternehmen, das nachts große Datenmengen verarbeitet, diese Workloads außerhalb der Spitzenzeiten einplanen, um mithilfe von Workload-Automation oder Job-Scheduling-Software Kosten zu senken. Dies ähnelt einem Fertigungsprozess, bei dem Aufgaben basierend auf ihren Abhängigkeiten geplant werden, um den Durchsatz zu maximieren und Leerlaufzeiten zu minimieren.

Cloud-Kostenmanagement (FinOps) kann in das Scheduling und Ressourcenmanagement integriert werden. Automatisierung kann Ressourcen dynamisch skalieren, richtliniengesteuerte Orchestrierung durchsetzen und ungenutzte oder nicht ausgelastete Instanzen herunterfahren, um Verschwendung zu reduzieren und Cloud-Ausgaben zu senken.

Praxisbeispiel für Scheduling und Ressourcenmanagement

RS Components betrieb einen veralteten Job-Scheduler mit einer Latenz von einem ganzen Tag, der die Lieferkettenaufgaben bei der Expansion des Unternehmens nicht über Zeitzonen hinweg koordinieren konnte. RS Components verlagerte die gesamte End-to-End-Lieferkettenplanung auf RunMyJobs und nutzte eine wiederverwendbare Automatisierungsvorlage, die in jedem Land und jeder Zeitzone funktionierte.⁸

Ergebnisse:

• Positiver ROI innerhalb des ersten Jahres, danach Ausrollung in der gesamten Asien-Pazifik-Region.
• Der Order-to-Pack-Zyklus dauert jetzt unter 20 Minuten, Web-Bestellungen etwa 3 Minuten.
• Ging innerhalb einer knappen Frist von 3 Monaten nach einem 7-tägigen Pilotprojekt live.
• Holt das zuvor ausgelagerte Scheduling wieder ins Haus und senkt Kosten.

6. Verbesserung der Skalierbarkeit

Eine der Hauptanwendungen der Hybrid- & Cloud-Workload-Automation im Bereich Skalierbarkeit ist die Fähigkeit, Ressourcen dynamisch basierend auf der Echtzeitnachfrage zuzuweisen. Wenn ein Unternehmen schwankende oder unvorhersehbare Workloads hat, kann die manuelle Skalierung von Ressourcen langsam und ineffizient sein. Hybrid-Workload-Automation-Tools können Ressourcen je nach aktuellem Workload automatisch hoch- oder herunterskalieren.

Eines der besten Beispiele dafür, wie Hybrid- & Cloud-Workload-Automation die Effizienz beeinflussen kann, sind Ereignisse wie Black Friday oder Cyber Monday. E-Commerce-Unternehmen können diese Tools beispielsweise nutzen, um Ressourcen dynamisch hochzuskalieren, um die hohe Last zu bewältigen, und sie anschließend wieder herunterzuskalieren, wenn sich der normale Traffic wieder einstellt. Diese Flexibilität sichert ein gutes Kundenerlebnis bei gleichzeitiger Optimierung der Cloud-Ausgaben.

Praxisbeispiel für Skalierbarkeit

Aufgrund fehlender zentraler Verwaltung führte ACES ActiveBatch ein, um Tausende plattformübergreifende, ereignisgesteuerte Workflows zu orchestrieren. Dadurch können sie das Jobvolumen und den Durchsatz über Hybrid-Systeme hinweg skalieren – anders als beim elastischen Compute-Autoscaling.⁹

Ergebnisse:

• 60x schnellere Verarbeitung, von mehreren Stunden auf Minuten.
• Steigerung der täglichen Jobs von unter 100 auf Tausende pro Tag.
• Daten und Berichte werden jetzt zwischen On-Premises-Systemen, Cloud-Plattformen und Drittanbietern ausgetauscht.
• Ereignisgesteuerte Workflows verkürzen die Wartezeit zwischen Jobs und verbessern die Zuverlässigkeit.
• Backups und Archivierung sind automatisiert, wodurch manuelle Arbeit entfällt.
• So viel Zeit gespart, dass ACES wahrscheinlich auf eine zusätzliche Stelle verzichten konnte.

7. Automatisierung anderer manueller Aufgaben in der Cloud

Manuelle Aufgaben sind anfällig für menschliche Fehler und können zu erheblichen Verlusten für Unternehmen führen. Hybrid- und Cloud-Automatisierung ermöglicht es Unternehmen, manuelle und mühsame Aufgaben in einer Cloud-Umgebung zu automatisieren. HWA- und CWA-Tools kodifizieren Workloads in der Cloud und ermöglichen es dem Tool, sie in Zukunft zu wiederholen.

Hybrid- und Cloud-Automatisierung beseitigt fehleranfällige Praktiken und beschleunigt Workload-Prozesse. Basierend auf vordefinierten Geschäftsregeln können Cloud-Automatisierungstools Abweichungen erkennen (z. B. SLA-Verletzungen oder Überschreitungen von Kostenschwellen) und die Benutzer darüber benachrichtigen. Durch die Automatisierung von Workloads in der Cloud können Unternehmen ihre Workflows schnell, sicher und zuverlässig verwalten.

Teams nutzen KI-Coding-Assistenten, um diese Automatisierung selbst zu entwerfen, und generieren einen ersten Entwurf von Terraform- oder Ansible-Konfigurationen, den Ingenieure anschließend prüfen und anpassen, was Migrationen beschleunigt und den manuellen Aufwand für repetitives Skripting reduziert.

Praxisbeispiel für Cloud-Automatisierung

Netflix automatisierte einen wesentlichen Teil seiner DevOps-Prozesse in der Cloud und gewann Flexibilität bei der Veröffentlichung neuer Änderungen auf seiner Website.¹⁰ Falls es Probleme mit den Änderungen auf der Website gibt, kehren die Nutzer zu früheren Versionen zurück und können dank Cloud-Automatisierung ohne Unterbrechung weiterschauen.

Was sind die wichtigsten Vorteile der Cloud-Workload-Automation?

Laut McKinsey hilft die Automatisierung von Workflows bei Cloud-Diensten Unternehmen, flexibler zu werden, und erspart ihnen Zeit, Aufwand und Kosten für manuelle Aufgaben.¹¹.

• Skalierbarkeit und Leistungsoptimierung: Automatisierte Cloud-Umgebungen ermöglichen es Unternehmen, ihre Abläufe zu skalieren. Durch die Automatisierung von Ressourcenbereitstellung und Skalierung können sich Unternehmen schnell an schwankende Nachfrage anpassen, ohne manuell eingreifen zu müssen, was optimale Leistung in Spitzenzeiten sicherstellt und unnötige Kosten in Zeiten geringer Auslastung vermeidet.
• Erhöhte Zuverlässigkeit und weniger Ausfallzeiten: Automatisierung kann die Systemzuverlässigkeit verbessern, indem sie routinemäßige Wartung verwaltet und Failover-Prozesse orchestriert, wodurch menschliche Fehler reduziert werden. Automatisierte Prozesse unterstützen auch die Notfallwiederherstellung, indem sie Workloads und Daten über Regionen hinweg replizieren, um die Geschäftskontinuität im Fehlerfall sicherzustellen.
• Verbesserte Sicherheit und Compliance: Cloud-Automatisierung trägt dazu bei, Sicherheits- und Compliance-Richtlinien konsequent durchzusetzen. Mit automatisierten Schwachstellenscans, Konfigurationsmanagement und Zugriffskontrollen können Unternehmen die Einhaltung von Branchenvorschriften überwachen und Risiken minimieren, sodass sich Teams auf proaktive Sicherheitsverbesserungen statt auf reaktive Aufgaben konzentrieren können.
• Beschleunigte Markteinführung: Durch die Automatisierung der Bereitstellung und Verwaltung von Infrastruktur ermöglicht Cloud-Automatisierung DevOps- und CI/CD-Praktiken und verkürzt die Zeit, die benötigt wird, um neue Produkte oder Funktionen auf den Markt zu bringen. Schnellere, automatisierte Test- und Deployment-Zyklen ermöglichen schnelle Iteration und Innovation, sodass Unternehmen schneller auf Marktveränderungen reagieren können.
• Kosteneinsparungen und Ressourcenoptimierung: Automatisierung in der Cloud ermöglicht eine optimierte Ressourcenzuweisung und reduziert ungenutzte Ressourcen und Überbereitstellung. Das automatische Herunterfahren nicht wesentlicher Workloads und die Echtzeitanpassung von Ressourcen basierend auf der Nachfrage können zu erheblichen Kosteneinsparungen führen und zugleich einen klaren, zentralen Überblick über die Ressourcennutzung für bessere Budgetierung und Prognosen bieten.

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Weiterführende Informationen

Wenn Sie nach Cloud- oder Hybrid-Automatisierungslösungen suchen, sehen Sie sich die Artikel zu Workload-Automation-Tools und Job-Schedulern für die einzelnen Bereiche an:

• Für Unternehmens-Workloads: Top Hybrid-Cloud-Job-Scheduler
• Für Unternehmen, die auf SAP angewiesen sind: Top SAP-Job-Scheduling-Software
• Für kleine Unternehmen mit einfachem Automatisierungsbedarf: Top Open-Source-Job-Scheduler & WLA-Tools
• Für allgemeine Workload-Automation: Top 7+ Workload-Automation-Tools

FAQs

Diese Forschung zitieren

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
  title  = {{Top 10 Software für Cloud-Workload-Automation & 7 Anwendungsfälle}},
  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 20. August 2026}
}

Änderungsprotokoll

12 Aktualisierungen

20262025202420232022

1. 21. Jul

   Praxisbeispiele für Salling Group, RS Components und AXA Switzerland hinzugefügt.

2. 3. Jul

   AWS Security Hub- und SentinelOne-Beispiel im Abschnitt zur Sicherheitsbehebung hinzugefügt.

Referenzlinks

1.

2025 State of the Cloud Report | Flexera

2.

Sovereign Cloud Framework explained

3.

BlueBay Asset Management Improves Performance of SQL Environment by 30%

4.

Case Study: U.S. Wireless Carrier Cuts VM Delivery... - ServiceNow Community

5.

AXA Switzerland: Automation in a Hybrid IT Environment

6.

SentinelOne Debuts as Launch Partner for new AWS Security Hub at re:Inforce 2025 | SentinelOne

SentinelOne

7.

Salling Group Case Study

8.

Distributor Regains Control of End-to-End Supply Chain

9.

ACES Case Study: Productivity and Resource Savings with IT Automation

10.

Lower cloud costs without destroying value | McKinsey

McKinsey & Company

11.

Cloud-migration opportunity: Business value grows, but missteps abound | McKinsey

McKinsey & Company

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple.

Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]

Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Hazal Şimşek

Branchenanalystin

Folgen auf

Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Prozessintelligenz (einschließlich Process Mining) und Unternehmensautomatisierung (einschließlich IT-Automatisierung und Low-Code-/No-Code-Automatisierung).

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