Die Top-BI-Trends 2019: Auf dem Weg zur postmodernen Analyse

The Dawn of Postmodern Analytics

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 jetzt gibt es die Technologie, die allen Mitarbeitern und Unternehmen diese Art der Datenauswertung ermöglicht. Postmoderne Analysen zeichnen sich durch diese 10 Vorteile aus:

1

Das neue Kontinuum: 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 Kontinuum-Konzept nutzen, das Edge Computing mit einschließt.

2

Nicht nur Daten, sondern auch Workloads werden dezentralisiert.

Einer der aktuell wichtigsten heimlichen Megatrends ist Kubernetes, ein 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. In der Softwareentwicklung werden diese Möglichkeiten bereits fleißig eingesetzt.

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. Stattdessen geht es 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 nächsten fünf Jahren sind "intelligente" Anwendungen allgegenwärtig und Analysen gestalten Geschäftsprozesse zunehmend um. 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 schreitet doppelt so schnell voran wie interne.

Jedes Unternehmen verfügt nur über eine beschränkte Anzahl an Menschen mit der Fähigkeit zur Innovation, doch in offenen Ökosystemen ist die Kreativität grenzenlos. Deshalb werden offene Plattformen allmählich die proprietären 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 übertrifft.

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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 dabei 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 jeder Größe die Einführung von Hyperscale-Rechenzentren vorantreiben, wird Performance ein immer wichtigeres Auswahlkriterium.

7

Durch AI werden 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 verschmelzen miteinander.

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 ermöglichen Unternehmen den gezielten Ausbau der Fähigkeiten jeden Mitarbeiters. Gleichzeitig sorgen neue Tools zur Ermittlung der Gesamtdatenkompetenz dafür, Erfolge zu messen und mit den KPI-Vorgaben zu vergleichen. Wenn Datenkompetenz selbst zum Key Performance Indicator (KPI) wird, können CDOs und andere Führungskräfte damit die Leistung wie eine strategische Initiative oder ein Alleinstellungsmerkmal steuern.

10

Aus Plattformen werden Systeme.

Postmoderne BI-Systeme bringen verschiedene menschliche und nicht-menschliche Beteiligte mit unterschiedlichen Rollen, Fähigkeiten und Zielen zusammen. Digitale Dienstleistungen, Bots, intelligente Agenten, Erweiterungen und Algorithmen werden immer vielseitiger und ausgefeilter und lernen von den Menschen, wie sie den Nutzen des Systems steigern können. Offene, selbstlernende Systeme werden die postmoderne BI der Zukunft bestimmen. Sie ermöglichen Datendemokratie und Analysen ohne Grenzen.

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