Advanced-Analytics-Software Benutzerfreundlichkeit ist das wichtigste Kaufkriterium

Laut der „The Advanced Analytics Survey 19“ des Business Application Research Centers (BARC) ist die Benutzerfreundlichkeit das wichtigste Kaufkriterium für Unternehmen, die eine Advanced-Analytics-Lösung erwerben wollen.

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Demnach gaben 52 Prozent der für die Studie befragten Firmen an, dass die Benutzerfreundlichkeit für Data Scientists ein Grund für die Wahl der entsprechenden Software ist. Gleiches gilt hinsichtlich der Datenanalysten (51 Prozent). Weitere wichtige Faktoren für eine Kaufentscheidung sind die Abdeckung spezifischer Anforderungen (46 Prozent), eine codefreie Umgebung (39 Prozent) und überzeugende Performance (36 Prozent). Governance-Funktionen und -Konzepte spielen dagegen nur für einen kleinen Teil der Unternehmen (12 Prozent) eine Rolle.

„Die Anwender von Analytics-Software gehören zu einer heterogenen Gruppe: Von technisch orientierten Data Scientists und Machine Learning Engineers, die an Datenanalysen arbeiten, bis hin zu Business-Analysten, die sich mehr auf visuelle Analysen und Datenexploration konzentrieren. Die letztgenannte Gruppe, die visuelle Benutzeroberflächen dem Programmieren vorzieht, gewinnt zunehmend an Bedeutung“, erklärt Sebastian Derwisch, BARC-Analyst und Co-Autor der Studie. „Aus diesem Grund versuchen Softwarehersteller mittlerweile verstärkt, codefreie Benutzeroberflächen und Benutzerführung bereitzustellen, um Analysen für Anwender so zugänglich wie möglich zu machen“, verdeutlicht er.

Open vs. Closed Source

Im Vergleich der Vorteile von Open-Source- und kommerziellen Lösungen herrscht weitgehend Deckungsgleichheit. Es gibt aber einzelne Ausnahmen: So erreichen 48 Prozent der Anwender kommerzieller Software eine erhöhte Transparenz der Datennutzung, während dies nur bei 36 Prozent der Open-Source-Nutzer der Fall ist. Nutzer kommerzieller Produkte berichten zudem häufiger von verbesserter Mitarbeiterzufriedenheit. Zudem erzielt nur ein Drittel der Open-Source-Anwender eine höhere Kostensenkung. „Ein möglicher Grund wäre, dass der Betrieb und die Wartung von Open-Source-Software zusätzlichen Aufwand erfordern können. Eine weitere Erklärung könnte sein, dass Data Scientists mit Fachkenntnissen in Open-Source-Sprachen häufig fehlen und somit in der Anstellung mehr kosten“, meint Derwisch.

Allerdings hat Open Source auch in einigen Bereichen die Nase vorn: So bewerten 71 Prozent der entsprechenden Anwender die Funktionen ihres Produkts in den Bereichen Data Preparation, Visualisierung und Machine Learning als ausgezeichnet. Bei kommerzieller Software liegt dieser Anteil nur bei 35 Prozent. Dafür können die Closed-Source-Lösungen in Sachen Governance (69 Prozent) und Benutzerführung (79 Prozent) im Vergleich mit den quelloffenen Systemen (52 und 50 Prozent) punkten.

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