Die 10 wichtigsten Business-Intelligence-Trends 2019

Auf dem Weg zur postmodernen Analyse

In einer Welt, in der Wissen Macht bedeutet, brauchen wir postmoderne Analysen. Das sind Analysen, die die Datenhoheit dezentralisieren, eine hervorragende Performance bieten und von Anwendergruppen jeder Größenordnung problemlos genutzt werden können. 2019 wird das Jahr der postmodernen Analyse, denn die sich weiterentwickelnde Technologie macht allen Mitarbeitern und Unternehmen diese Art der Datenauswertung zugänglich. Die 10 Vorteile einer postmodernen Analyseplattform:

1

Multi-Cloud, Hybrid-Cloud und Edge Computing werden eins.

Führende IT-Teams migrieren ihre Daten zunehmend in die Cloud, doch zu starke Zentralisierung führt zu Abhängigkeit von Anbietern, Inflexibilität und höheren Risiken. Eine postmoderne Plattform ermöglicht Unternehmen, Daten zentral zu steuern und auf mehrere Clouds zu verteilen. Dabei können sie ein hybrides Kontinuums-Konzept nutzen, das Edge Computing mit einschließt.

2

Nicht nur Daten, sondern auch Workloads werden dezentralisiert.

Einer der aktuell wichtigsten heimlichen Megatrends ist der Siegeszug von Kubernetes, einem Softwaresystem zur Bereitstellung und Verwaltung von Container-Anwendungen für Microservices. Kubernetes kann lokal wie auch an der Netzwerk-Peripherie auf Daten zugreifen und diese verarbeiten. Dadurch lassen sich Informationen erfassen, die außerhalb der Reichweite moderner BI-Plattformen liegen. Softwareentwickler beeilen sich bereits diese Möglichkeiten zu übernehmen.

3

Die zentralisierte Datenhaltung wird durch eine einheitliche Sicht auf sämtliche Daten abgelöst.

2019 verliert die zentrale Speicherung von Daten an einem Ort an Bedeutung. Es geht vielmehr darum, eine einheitliche Sicht auf sämtliche Daten bereitzustellen. Einerseits werden Datenmodelle immer stärker standardisiert, andererseits verändert die Einführung von Unternehmens-Datenkatalogen die Spielregeln. Diese Kataloge sind über einen Hub verfügbar, bieten eine einheitliche Sicht auf die gesamte verteilte Datenlandschaft und schaffen das Erlebnis eines Daten-Marktplatzes.

4

In Prozesse eingebettete Analysen verändern die Prozesse.

In den kommenden fünf Jahren werden "intelligente" Anwendungen allgegenwärtig sein und Analysen werden Prozesse umgestalten. Neue Technologien wie Robotic Process Automation (RPA), intelligente Prozessautomatisierung und Process Mining werden digitale Spuren auswerten und Geschäftsabläufe weiter automatisieren, optimieren oder ändern.

5

Externe Innovation wird doppelt so schnell voranschreiten wie interne.

Jedes Unternehmen verfügt nur über eine bestimmte Anzahl an Menschen mit der Fähigkeit zur Innovation, doch in offenen Ökosystemen ist die Kreativität grenzenlos. Deshalb werden offene Plattformen allmählich die geschlossenen Systeme ablösen. 2019 wird der Markt deutlich signalisieren, dass offene APIs und Erweiterungen unverzichtbar sind, zumal da die Innovationsgeschwindigkeit offener Plattformen die von geschlossenen Systemen um den Faktor 2 übertreffen wird.

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6

Performance und Skalierbarkeit spielen wieder eine Rolle.

Wachsende Datenmengen, steigende Workloads und zunehmende Anwenderzahlen sind unvermeidliche Begleiterscheinungen der erfolgreichen Einführung von Analysen. Trotzdem gehen die meisten Self-Service-BI-Lösungen bei diesen Aufgaben in die Knie. In jüngster Zeit gab es mehrere Durchbrüche bei der Performanceverbesserung durch Indizierung, Caching und die fix und fertige Vorbereitung sehr großer, verteilter Datensets. Da Unternehmen aller Größenordnungen die Einführung von Hyperscale-Rechenzentren vorantreiben, wird Performance ein immer wichtigeres Auswahlkriterium.

7

Durch AI werde Analysen nicht weniger menschlich, sondern menschlicher.

AI wird viele der klassischen BI-Engpässe beseitigen, die dem Gewinn neuer Erkenntnisse im Wege stehen. Dadurch haben die Menschen mehr Zeit für das, was sie am besten können: beispielsweise komplexe Fragestellungen im Kontext betrachten oder nicht-lineare Zusammenhänge mithilfe von Intuition und Empathie herstellen. In den nächsten fünf Jahren wird AI, die zur Unterstützung der Menschen entwickelt wurde, viel größeren Einfluss haben als AI-Konzepte, die Menschen überflüssig machen wollen.

8

Technologien für Visualisierungen, Präsentationen und Dialoge werden miteinander verschmelzen.

In den letzten drei Jahren entstand das maschinell unterstützte Data Storytelling, bei dem Algorithmen Geschichten in natürlicher Sprache generieren. Die Möglichkeit, Informationen natürlichsprachig abzufragen und zu verarbeiten (häufig als „dialogorientierte Analyse“ bezeichnet) macht diesen Ansatz interaktiver und erleichtert seine Umsetzung. Im Laufe der Zeit werden Data Storytelling, dialogorientierte Analysen und Präsentationstechnologien immer weiter zusammenwachsen.

9

Datenkompetenz wird eine Leistungskennzahl.

Neue Methoden zum Messen der Datenkompetenz werden Unternehmen den zielgerechteren Ausbau der Fähigkeiten jeden Mitarbeiters ermöglichen. Gleichzeitig werden neue Tools zur Ermittlung der Gesamtdatenkompetenz dafür sorgen, Erfolge an den KPI-Vorgaben zu messen. Indem Datenkompetenz selbst zur einem Key Performance Indicator (KPI) wird, können CDOs und andere Führungskräfte diese Kennzahl wie eine strategische Initiative oder ein Alleinstellungsmerkmal steuern.

10

Aus Plattformen werden Systeme.

Postmoderne BI-Systeme werden zahlreiche menschliche und nicht-menschliche Beteiligte mit unterschiedlichen Rollen, Fähigkeiten und Zielen zusammenbringen. Digitale Dienstleistungen, Bots, intelligente Agenten, Erweiterungen und Algorithmen werden immer vielseitiger und ausgefeilter und lernen von den Menschen, um den Nutzen des Systems zu steigern. Offene, selbstlernende Systeme werden die postmoderne BI der Zukunft bestimmen. Sie sorgen für Datendemokratie und Analysen ohne Grenzen.

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