Kommentar von Lars Milde, Tableau

Top 10 der Business Intelligence Trends für das Jahr 2017

| Autor / Redakteur: Lars Milde / Nico Litzel

Der Autor: Lars Milde ist Senior Marketing Manager DACH & Eastern Europe bei Tableau
Der Autor: Lars Milde ist Senior Marketing Manager DACH & Eastern Europe bei Tableau (Bild: Tableau)

2016 lagen Self-Service-Analysen im Trend. Viele Unternehmen führten den modernen Business-Analytics-Ansatz ein, bei dem IT und Geschäftsbetrieb zusammenarbeiten, um die eigenen Daten optimal zu nutzen. Die IT begann, skalierbare und ausbaufähige Technologien zu nutzen, Geschäftsanwender teilten ihre Daten und arbeiteten gemeinsam daran.

Was kommt als nächstes? Wir haben Meinungen und Beobachtungen unserer Experten gesammelt, die hunderttausende Kunden weltweit bedienen. Hier unsere Prognosen:

1. Moderne BI wird der neue Normalzustand

2016 begannen die Unternehmen zur modernen BI zu wechseln. Analysen standen jetzt nicht mehr nur wenigen Fachleuten zur Verfügung, sondern vielen Mitarbeitern. Laut 2016 Business Intelligence Magic Quadrant von Gartner haben wir „den Wendepunkt eines mehr als zehn bis elf Jahre währenden Übergangs von IT-zentrierten Berichtsplattformen zu modernen BI- und Analyseplattformen überschritten“. Mit vertrauenswürdigen und skalierbaren Plattformen befähigen Organisationen sogar Nicht-Analysten zur Untersuchung regulierter Daten und zur Zusammenarbeit auf der Grundlage ihrer Erkenntnisse. 2017 wird die moderne BI in Unternehmen aller Größen oberste Priorität haben.

Weiterführendes Material: Modernize using the BI & Analytics Magic Quadrant

2. Kollaborative Analysen verlagern sich vom Rand zum Kern

Beim Thema Business Analytics sind viele Köpfe besser als einer. Dieses Jahr werden kollaborative Analysen die zentrale Rolle einnehmen, weil regulierte Daten leichter zugänglich werden und die Cloud-Technologie die Freigabe vereinfacht. Dies läutet das Ende einer Epoche ein, in der die Informationen nur in einer Richtung flossen. Die Zeiten, in denen Daten über statische PDFs oder PowerPoint-Präsentationen weitergegeben wurden, sind endgültig vorbei. Die Mitarbeiter werden interaktive Live-Arbeitsmappen und Datenquellen gemeinsam nutzen können und auf diese Weise Geschäftsentscheidungen unterstützen. Die Arbeit jedes einzelnen wird auf der des anderen aufbauen, sodass eigene Fragen beantwortet werden können. Sie werden die Cloud und andere Freigabefunktionen wie E-Mail-Benachrichtigungen und Abonnements nutzen, um in Kontakt zu bleiben. Und sie werden ihre Dashboards in andere Unternehmensanwendungen einbetten, um Interessierte dort zu erreichen, wo sie gerade sind. Unabhängig von ihrer Rolle werden Mitarbeiter befähigt, verschiedene Aufgaben wahrzunehmen, vom Aufnehmen der Daten in Dashboards über das Durchführen eigener Ad-hoc-Analysen bis zum Austausch ihrer Erkenntnisse mit anderen.

Weiterführendes Material: Tech 'democratization' seen fueling analytics boom

3. Alle Daten werden gleichberechtigt

2017 wird der Wert der Daten nicht mehr an Rangordnung oder Größe gebunden sein. Ganz gleich, ob wir über Big Data oder über eine Excel-Tabelle sprechen: Entscheidend wird sein, dass die Mitarbeiter schnell und einfach auf Daten zugreifen können und diese zusammen mit anderen Datentypen untersuchen können, um Business-Fragen zu beantworten und die Ergebnisse zu verbessern. Im Laufe des Jahres wird die BI sich zu einer Umgebung wandeln, in der die Mitarbeiter Daten aller Arten, Formen und Größen untersuchen und Erkenntnisse austauschen, um die Entscheidungsfindung zu beeinflussen. Geschäftsanwender müssen dann nicht mehr darüber nachdenken, ob die Daten in Hadoop, Redshift oder in einer Excel-Datei gespeichert sind. Sie erhalten eine 360-Grad-Sicht ihrer Analysen – egal, wie viele verschiedene Datenquellen sie haben.

Weiterführendes Material: 'Big data' is no longer enough: It's now all about 'fast data'

4. Self-Service wird auf die Datenvorbereitung ausgeweitet

Während Self-Service bei der Datenuntersuchung zum Standard geworden ist, blieb die Datenvorbereitung in der Hand der IT und von Datenexperten. Dies wird sich 2017 ändern. „Der Trend zu Benutzerfreundlichkeit und Agilität, der die Märkte für BI und Analysen umgewälzt hat, erreicht nun auch die Datenintegration“, schreibt Gartner. Allgemeine Datenvorbereitungsaufgaben wie syntaktische Analyse, JSON- und HTML-Importe sowie datenbankübergreifende Verknüpfungen werden nicht mehr an Spezialisten delegiert. In der nahen Zukunft werden auch Nicht-Analysten in der Lage sein, diese Aufgaben als Teil ihres Analyse-Flows zu übernehmen. Das wirft neue Überlegungen im Zusammenhang mit Data Governance auf, aber erfolgreiche IT-Gruppen ergreifen diese Gelegenheit bereits. Die IT kann den Übergang zur Self-Service-Datenvorbereitung anleiten und gewährleisten, dass die Daten für die ganze Organisation verfügbar sind und die Mitarbeiter in einem sicheren Datenumfeld arbeiten.

Weiterführendes Material: Self-service data prep is the next big thing for BI

5. Analysen sind überall – dank integrierter BI

Analysen funktionieren am besten, wenn sie auf natürliche Weise in den Workflow integriert sind. Künftig werden Unternehmen ihre Analysen immer mehr dorthin verlagern, wo die Mitarbeiter aktiv sind - häufig in den Kontext anderer Geschäftsanwendungen wie Salesforce, anstatt in eine eigenständige Anwendung. 2017 werden Analysen allgegenwärtig sein und alle Geschäftsprozesse bereichern. Und sie werden immer häufig in den Händen von Mitarbeitern liegen, die vorher nie Daten genutzt haben – etwa Ladenangestellte, Callcenter-Mitarbeiter und Lkw-Fahrer. Eingebettete BI wird die Reichweite der Analysen ausdehnen, sodass den Mitarbeitern diese Entwicklung möglicherweise gar nicht bewusst wird – ähnlich wie bei der prädiktiven Analyse, die einen Film über Netflix oder Musik auf Pandora empfiehlt.

Weiterführendes Material: Embedded BI tools need to be put in their proper place

6. Die IT wird zum Datenhelden

Jahrzehntelang waren IT-Abteilungen im endlosen Unterfangen verstrickt, Berichte zu erstellen, um Datenanfragen vom Geschäftsbetrieb zu beantworten. Jetzt ist endlich die IT an der Reihe, diesen Zyklus aufzubrechen und vom Produzenten zum Befähiger zu werden. Die IT steht am Ruder dieses Wandels zu Self-Service-Analysen im großen Stil. In Hochleistungsorganisationen arbeiten Analyseteams laut Gartner „als Vertrauenspartner mit dem Geschäftsbetrieb“. Die IT stellt die Flexibilität und Agilität bereit, die der Geschäftsbetrieb benötigt, um zu innovieren, sorgt für Governance und Datensicherheit. Die IT befähigt das Unternehmen, datenorientierte Entscheidungen mit der vom Markt geforderten Geschwindigkeit zu fällen. So wird sie zum Datenhelden, der dazu beiträgt, die Zukunft des Unternehmens zu gestalten.

Weiterführendes Material: Gartner makes it official: The age of self-service is upon us

7. Die Mitarbeiter arbeiten auf natürlichere Weise mit Daten

Der Einblick in unsere Daten hat schon einen langen Weg hinter sich. Der technologische Fortschritt hat Scripting und Pivottabellen durch intuitive Drag-and-Drop-Schnittstellen ersetzt. Dieses Jahr wird sich die Datenschnittstelle noch natürlicher anfühlen, dank der Verbesserungen in Bereichen wie der Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache. Auf natürlicher Sprache basierende Schnittstellen sind neu im BI-Werkzeugkasten. Sie können Daten, Grafiken und Dashboards noch leichter zugänglich machen, indem sie den Mitarbeitern die Möglichkeit geben, über natürlichen Text und natürliche Sprache mit Daten zu interagieren. Dies ist die „nächste Phase in der Entwicklung von der standardmäßigen Berichterstellung zum Geschichtenerzählen“, so Gartner. Auf diesem Gebiet gibt es zwar eine gesunde Skepsis, aber wir können uns auf spannende Neuerungen gefasst machen.

Weiterführendes Material: Natural language generation: A revolution in business insight

8. Der Übergang zur Cloud beschleunigt sich

Da Unternehmen ihre Daten in die Cloud verlagern, wird es nicht lange dauern, bis die Analysen ebenfalls in der Cloud stattfinden. 2017 wird der Datenschwerpunkt die Unternehmen dazu bewegen, ihre Analysen dort bereitzustellen, wo sich die Daten befinden. Cloud-Data-Warehouses wie Amazon Redshift werden weiterhin sehr beliebte Datenstandorte sein, was Cloud-Analysen allgegenwärtig machen wird. Hybrid-Architektur von cloudbasierten und lokalen Lösungen wird es zwar auch weiterhin geben, Cloud-Analysen sind jedoch die schnellere und besser skalierbare Lösung.

Weiterführendes Material: Data gravity pulls to the cloud

9. Advanced Analytics wird leichter zugänglich

Die Geschäftsanwender werden immer datenversierter und Advanced Analytics sind heute leichter zugänglich. 2017 wird Advanced Analytics nicht mehr nur Datenwissenschaftlern und Experten vorbehalten sein, sondern sich zum Standard der Geschäftsanwender entwickeln, die bereits heute leistungsstarke Analysefunktionen wie k-means-Clustering und –Prognosen nutzen. Im nächsten Jahre werden sie ihre Analysefähigkeiten noch erweitern.

Weiterführendes Material: 2016 Advanced and Predictive Analytics Market Study

10. Datenkompetenz wird zu einer grundlegenden Fähigkeit für die Zukunft

Laut LinkedIn zählte Business Intelligence 2016 zu einer der wichtigsten Einstellungsvoraussetzungen. Im kommenden Jahr werden Datenanalysen eine obligatorische Kernkompetenz für Fachleute aller Bereiche sein. Ähnlich wie der Umgang mit Microsoft Word, Excel und PowerPoint wird die Analysekompetenz zur Heftklammer für den Arbeitsplatz. Um diesem Bedarf gerecht zu werden, nehmen immer mehr Gymnasien und Hochschulen Analysen und Datenprogramme in ihre Programme auf. Im Trend liegen intuitive BI-Plattformen, die auf allen Ebenen Entscheidungsgrundlagen bilden.

Weiterführendes Material: Step aside, coding: Time for analytical thinking in big data

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