Kommentar von Ales Zeman, Dell Software

Advanced Analytics macht Big Data nutzbar

| Autor / Redakteur: Ales Zeman / Nico Litzel

Der Autor: Ales Zeman ist Pre-Sales Manager bei Dell Software
Der Autor: Ales Zeman ist Pre-Sales Manager bei Dell Software (Bild: Dell Software)

Zu den zentralen Themen der IT gehören auch 2016 Advanced Analytics, moderne Analyseverfahren, die auf Grundlage massenhaft anfallender Daten – Stichwort Big Data – fundierte Vorhersagen erlauben, die wiederum die Basis für strategische Unternehmensentscheidungen bilden. Insofern stellen Advanced Analytics die konkrete Nutzanwendung von Big Data dar.

Folgende Trends zeichnen sich für 2016 in diesem Sektor ab:

Vor-Ort-Analyse: Vor allem in Verbindung mit dem Internet der Dinge (IoT) wird der Vor-Ort-Einsatz von Advanced Analytics mehr und mehr zur Normalität. Durch die Fortschritte der Technologie ist es nicht mehr nötig, Daten nur für die Auswertung an einer zentralen Stelle, etwa einem Data Warehouse, zu sammeln. Angesichts stark verteilter Endgeräte und eines explosiven Wachstums der IoT-Infra¬struk¬turen werden Unternehmen vielmehr verstärkt versuchen, Analysefunktionen immer mehr in Richtung der Datenquellen zu verschieben. Setzt man beispielsweise Advanced-Analytics-Modelle gleich dort ein, wo die Daten entstehen, spart man die Zeit und Bandbreite, die erforderlich wären, um die Daten zu übertragen, und man kann auf diese Weise viel schneller auf die Ergebnisse reagieren.

Citizen Data Scientist: Es gibt in Unternehmen eine neue Kategorie von Analyse-Nutzern, der sogenannte Citizen Data Scientist. Er ist ein nicht-technischer Alltags-Anwender, der in den Fachabteilungen verankert ist und der kurzfristig direkte Verbindungen zwischen Analyse-Ergebnissen und fachlichen Fragen herstellen kann. Anbieter von Advanced Analytics werden künftig nicht darum herum kommen, diese neue Kategorie von Anwendern mit einfach zugänglichen Verfahren, Modellen und Musterlösungen für Analysen zu unterstützen. Langfristig werden diese Anwender die treibende Kraft hinter einer innovativen Verwendung von Analysen sein und damit auch den Charakter dieser Technologie verändern.

Vertikale Märkte: Analytics wird vor allem in vertikalen Märkten mit mehr oder weniger geschlossenen Wertschöpfungsketten, wie zum Beispiel im Manufacturing, eine große Rolle spielen. Hier müssen nicht nur Prozesse zur Steuerung des Produktionslaufs exakt eingehalten, sondern auch die erreichten Ergebnisse genau validiert werden. Plattformen für Advanced Analytics können Informationen zur Optimierung der Prozesse sammeln, verarbeiten und bereitstellen. Unternehmen können auf dieser Basis die Einhaltung regulatorischer Anforderungen – auch für Aufsichtsorgane – nachweisbar do-kumentieren – ein sehr wichtiges Thema etwa in der Pharmaherstellung und neuerdings ja auch im Automobilsektor.

Innovationen: Eine wachsende Zahl von Innovationen im Bereich Kundenbeziehungen geht auf den Einsatz von Advanced Analytics zurück. Wenn Unternehmen besser Bescheid wissen über Anforderungen der Kunden, und wenn sie darüber hinaus in der Lage sind, das Verhalten und die Anforderungen ihrer Kunden in Grenzen vorherzusagen, dann können sie Produkte und Dienstleistungen optimal anbieten. So können zum Beispiel Service-Abteilungen mit Predictive Analytics vorausschauende Maßnahmen ergreifen: Man weiß, wann bei einem Kunden ein Service-Fall zu erwarten ist. Dieser Ansatz lässt sich dann auch mit dem IoT kombinieren, sodass auch Informationen, die die Systeme automatisch abgeben, in die Analysen eingehen.

Diese Trends unterstreichen, dass mit Advanced Analytics das Thema Big Data die Ebene der technischen Realisierung verlässt und sich auf der Business-Ebene einrichtet. Es wird für mehr und mehr Unternehmen künftig ein unverzichtbarer Bestandteil der Entscheidungsfindung sein.

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