BI- und Daten-Trends 2022

Verknüpft: Das neue Miteinander im Business

Entdecken Sie die 10 wichtigsten Trends und erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen diese für sich nutzen kann.

Wer heute erfolgreich sein will, muss mit anderen zusammenarbeiten. Nicht nur mit den bestehenden Partnern, sondern auch mit Lieferanten, Kunden und sogar mit Mitbewerbern. Welche Rolle spielen Daten und Analysen dabei? Wie stellen Sie sich auf, um Ihren Erfolg zu sichern? Lernen Sie die 10 wichtigsten Trends kennen und erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen von ihnen profitieren kann.

Collaboration Mining ist im Kommen.

Der Wechsel zur Arbeit im Homeoffice hat die Integration von BI in Arbeitsabläufe und Apps unverzichtbar gemacht. Das Zusammenarbeiten nachdem man Erkenntnisse gewonnen hat, ist jedoch nur eine Seite der Medaille. Alle müssen viel früher an einem Strang ziehen, am besten vom Anfang des Analyse-Workflows an. Ebenso wie wir beim Data Mining nach Mustern, Trends und Zusammenhängen suchen, müssen wir in Zukunft lernen, wie Collaboration Mining funktioniert.
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Das Dashboard ist tot. Lang lebe das Dashboard!

In letzter Zeit wird viel über das Ende des Dashboards geredet. Doch detaillierte Analysen in interaktiven Anwendungen bleiben uns erhalten. Wie sieht die Weiterentwicklung des Dashboards also aus? Kontext macht den Unterschied und AI sowie Alerting sorgen dafür. Außerdem wird Zusammenarbeit immer wichtiger: Das Dashboard wird zu einem Hub, der Erkenntnisse und dezentrale Daten katalogisiert.
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Transparente Datenherkunft ermöglicht erklärbare BI.

Analysten haben oft Schwierigkeiten, die Daten hinter ihren Ergebnissen zu erklären und durch Fragmentierung ist dieses Problem noch größer geworden. Doch heute gibt es immer mehr verteilte Architekturen mit erweiterten Metadaten, die einen „Stammbaum“ der Daten enthalten. In einer vernetzten Welt spielt die Datenherkunft eine entscheidende Rolle beim Aufbau von Vertrauen und „Erklärbarkeit“.
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Schnelle Einblicke rücken die Kosten in den Fokus.

Mit der direkten Abfrage von Cloud-Datenrepositorys verfügen die Anwender über ein leistungsfähiges Auswertungstool. Allerdings können so die Kosten für die Rechenleistung rasant in die Höhe schnellen. Die Geschwindigkeit, mit der Erkenntnisse gewonnen werden können, wird langfristig ebenso steigen, wie die damit verbundenen Ausgaben. Sie müssen sich daher überlegen. wie und wo sich welche Abfragen am besten und günstigsten ausführen lassen.
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Die Distributed Cloud setzt sich durch.

Spezialisierte Workloads haben ihren Grund: Die Verarbeitung kann an der Peripherie schneller sein. Compliance ist von entscheidender Bedeutung und Sicherheit ist wichtiger denn je. Eine verteilte Cloud-Infrastruktur ist vielleicht nicht so schön strukturiert, erweitert jedoch Ihre Möglichkeiten, verknüpfte Daten sicher und zuverlässig abzurufen und zu teilen.
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Erfahren Sie mehr über die BI-Trends 2022

Embedded Insights: Erkenntnisse lassen sich überall gewinnen.

Ein auf Zusammenarbeit basierendes Outside-in-Konzept für Innovation funktioniert nur, wenn Ihre Analysen für Partner, Kunden und Ihr Ökosystem zugänglich und in jedes Glied dieser Kette integriert sind. Wenn überall – gewissermaßen im Kleinen – Erkenntnisse im Kontext gewonnen werden können, stärkt dies das Vertrauen in das gesamte System.
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Anwendungsautomatisierung als Auslöser für Aktionen.

Die API Economy eröffnet Ihnen völlig neue Wege, sich im Rahmen gemeinsamer Initiativen mit Ihren Partnern zu vernetzen. Die rasche Verbreitung der App-Automatisierung sorgt zusätzlich dafür, dass die Programmierung dieser Verbindungen überflüssig wird, wodurch ein viel größerer Teilnehmerkreis die Vorteile dieser Möglichkeiten nutzen kann.
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Data Science und Analyse überschneiden sich und alle profitieren.

Data Science schien bisher nur etwas für wenige Eingeweihte zu sein. Doch wenn normale Anwender auf Prognose-Anwendungsfälle zugreifen können, die auch noch Erklärbarkeit und Governance enthalten, verschwimmen die Grenzen zwischen Data Science und Analysen und immer mehr Menschen können immer mehr erreichen.
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Sicherheit wird zur Top-Priorität.

Richtlinien und Vorschriften führen dazu, dass Datenmanagement, Datenschutz, Sicherheit sowie Identity and Access Management (IAM) miteinander verschmelzen. Je mehr APIs und Daten gemeinsam genutzt werden, desto wichtiger wird es, für Ausfallsicherheit zu sorgen. Während der Verknüpfung mit Ihren Partnern verschiebt sich der Fokus der Schutzmaßnahmen: von netten Extras zu unverzichtbaren Voraussetzungen bis hin zu lukrativen Chancen.
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Data Fabric, der Stoff der verteilte Daten zusammenhält.

Um in verteilten Umgebungen immer schneller auf Daten zugreifen zu können, braucht man ein integriertes Management, das Metadaten, Semantik, Echtzeit- und ereignisgesteuerte Datenbewegungen sowie Orchestrierung in der Datenpipeline nutzt. Wenn diese Funktionen in einer verteilten Architektur verbunden werden, spricht man von einer „Data Fabric“.
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