Die wichtigsten Daten- und Analysetrends von Gartner im Jahr 2020

Die jüngste weltweite Pandemie hat viele Organisationen verunsichert und anfällig gemacht. Daher ist es für Unternehmen von grundlegender Bedeutung, mit den Daten- und Analysetrends Schritt zu halten, um sich von der Krise zu erholen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Von der Krise zur Chance: Die Rolle von Daten und Analysen nimmt zu und wird immer strategischer und entscheidender. Die Gesellschaft im Allgemeinen wird immer digitaler, komplexer und globaler, der Wettbewerb nimmt zu und die Kunden werden immer emanzipierter. Massive Störungen, Krisen und der daraus resultierende wirtschaftliche Abschwung zwingen Unternehmen dazu, auf bisher unvorstellbare Anforderungen zu reagieren, um Ressourcen zu optimieren, Prozesse neu zu erfinden und Produkte, Geschäftsmodelle und sogar ihren eigentlichen Zweck neu zu überdenken.

Es liegt daher auf der Hand, dass Daten und Analysen von zentraler Bedeutung sind, wenn es darum geht, den Unternehmen den Weg aus den verheerenden Auswirkungen dieser Krisen zu weisen. Der Mangel an Vertrauen und Zugang zu Daten war jedoch noch nie eine größere Herausforderung.

Der Erfolg bei der Nutzung von Daten und Analysen im großen Maßstab für eine maximale Auswirkung auf das Geschäft hängt mehr denn je vom Aufbau einer Grundlage aus Vertrauen, Sicherheit, Governance und Verantwortlichkeit ab.

Hier sind die aktuellen Daten- und Analysetrends, die Ihrem Unternehmen zum Erfolg verhelfen:

1 - Der Einsatz neuer KI-Techniken

Bis Ende 2024 werden 75 % der Unternehmen von der Erprobung zur Operationalisierung von KI übergehen, was zu einer fünffachen Zunahme von Streaming und Analyseinfrastrukturen führen wird.

Im aktuellen Kontext liefern KI-Techniken wie Maschinelles Lernen, Optimierung und Verarbeitung natürlicher Sprache wichtige Erkenntnisse und Vorhersagen über die Ausbreitung des Virus sowie die Wirksamkeit und die Auswirkungen von Gegenmaßnahmen. Mit der zunehmenden kommerziellen Nutzung von KI entdecken Unternehmen neue und intelligentere TechnikenDazu gehören Bestärkendes Lernen und verteiltes Lernen, interpretierbare Systeme und effiziente Infrastrukturen, die ihre eigenen komplexen Geschäftssituationen bewältigen.

2 - Weniger Dashboards

Bis 2025 werden Datenberichte die am weitesten verbreitete Form der Nutzung von Analysen sein, und 75 % der Berichte werden automatisch mit Hilfe erweiterter Analysetechniken erstellt.

Heute wissen die Mitarbeiter in den Unternehmen nicht, welche Erkenntnisse sie nutzen sollen, weil Business intelligence für die meisten Nutzer nicht kontextbezogen, leicht interpretierbar oder umsetzbar sind. Visuelle Analysen und Erkundungen werden durch automatisierte und individuelle Erfahrungen in Form von dynamischen Datenberichten ersetzt. Infolge der Umstellung auf dynamischere, kontextbezogene Datenberichte wird der Anteil der Zeit, die mit vordefinierten Dashboards verbracht wird, zurückgehen.

3 - Entscheidungsintelligenz

Bis 2023 werden mehr als 33 % der großen Unternehmen über Analysten verfügen, die Decision Intelligence einschließlich Entscheidungsmodellierung betreiben.

Eine kurze Definition von Entscheidungsintelligenz ist, dass es sich um einen praktischen Bereich handelt, der eine breite Palette von Entscheidungsfindung umfasst und sie in alle kritischen Bereiche von Menschen, Prozessen und Technologien integriert. Es bietet einen Framework , der traditionelle und fortgeschrittene Disziplinen zusammenbringt um Entscheidungsmodelle und -prozesse im Kontext von Geschäftsergebnissen zu entwerfen, zu modellieren, auszuführen und zu überwachen.

Der Einsatz intelligenter Entscheidungsfindung wird Entscheidungsmanagement und Techniken wie deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analytik zusammenführen.

4 - Erweitertes Datenmanagement: Metadaten sind das neue Schwarz

Bis 2023 werden Unternehmen, die aktive Metadaten, Maschinelles Lernen und Data Fabrics nutzen, um Datenmanagement dynamisch zu verbinden, zu optimieren und zu automatisieren, die Zeit bis zur integrierten Datenbereitstellung um 30% reduzieren.

Die Kombination aus kolossalem Datenvolumen, Datenvertrauensproblemen und einer immer größer werdenden Vielfalt an Datenformaten steigert die Nachfrage nach automatisiertem Datenmanagement. Als Antwort darauf bietet die Möglichkeit, Metadaten zu nutzen, eine neue Lösung zur Erweiterung von Datenmanagement . Es ist kein Geheimnis, dass Unternehmen einfach wissen müssen, welche Daten sie haben, was sie bedeuten, wie sie einen Wert liefern und ob man ihnen vertrauen kann. Metadaten werden sich von einem passiven Zustand zu einem hochaktiven Nutzungszustand entwickeln. Die aktive Nutzung nutzt die Katalogisierung, die automatische Daten-Discovery durch die Interpretation von Anwendungsfällen und impliziert eine Taxonomie und Ontologie, die für das Datenmanagement entscheidend ist.

Mit Hilfe des erweiterten Datenkatalog können die Nutzer die Dateninventarisierung verbessern, indem sie die ansonsten mühsamen Aufgaben des Auffindens, Markierens, Kommentierens und Teilens von Metadaten erheblich erleichtern.

5 - Umzug in die Cloud

Bis 2022 werden öffentliche Cloud für 90 % der Daten- und Analyse-Innovationen unerlässlich sein.

In dem Maße, wie dasDatenmanagement seine Migration in die Cloud beschleunigt, werden auch die Daten- und Analysedisziplinen wachsen. Cloud ermöglichen ein flexibleres, flüssigeres und vielfältigeres Ökosystem, das Innovationen als Reaktion auf sich ändernde Geschäftsanforderungen beschleunigt, die in On-Premises nicht ohne weiteres verfügbar sind. Sie bieten auch Möglichkeiten zur Kostenoptimierung. Es ist zu erwarten, dass Angebote wie "Cloud first" Funktionen schließlich zu "Cloud only" Funktionen werden.

Gartner-Kunden können mehr in dem Bericht "Top 10 Trends in Data and Analytics, 2020" lesen.

Über Actian Corporation

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