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Aktuelle Business Intelligence Trends: Daten als Grundpfeiler der Unternehmenssteuerung

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Business Intelligence Trends Datenmanagement

Daten sind und werden mehr und mehr zu einer der wichtigsten Säule, wenn nicht sogar Grundpfeiler der Unternehmenssteuerung. Die effektive und effiziente Nutzung von Daten zur Analyse spielen eine zentrale Rolle in der unternehmerischen Entscheidungsfindung. Sei es, um Muster und Anomalien zu erkennen und frühzeitig darauf reagieren zu können oder, um Hypothesen aufzustellen und diese zu validieren. Selbst die Ressourcenplanung kann datengestützt effizienter erfolgen, da die Rechenmodelle zur Nachfrageprognose dadurch genauer werden.

Dabei ist die Innovationsgeschwindigkeit im Bereich Data Analytics bzw. Business Intelligence (BI) – wie auch in vielen anderen Bereichen unseres Lebens – sehr hoch.

Im Folgenden zeigen wir Ihnen eine Auswahl an Themen und Trends welche die Branche und damit einhergehend auch Unternehmen, die sich mit Daten und deren Analysen beschäftigen, bewegt.

 1. Cloud & Software as a Service (SaaS)

An der Cloud kommt heute so gut wie keiner vorbei. Die Nutzung von Clouddiensten, sei es zur Kommunikation über Video-Calls, der Speicherung von Daten oder der Bereitstellung ganzer Geschäftsanwendungen wie ERP-Systeme hat erhebliche Vorteile. Das hatte sich im Jahr 2020 im Zusammenhang mit der Corona-Pandemie nochmals deutlicher gezeigt. Wie sonst hätten Unternehmen ihren Geschäftsbetrieb sowie die notwendige Kommunikation aufrechterhalten und gleichzeitig zur Bekämpfung des Coronavirus mit Home-Office Regelungen reagieren können.

SaaS ist eine schnittstellengesteuerte Software, die fast überall einsetzbar ist und ein Teilbereich des Cloud Computing darstellt. Die Software sowie die IT-Infrastruktur liegen bei einem externen Dienstleister und werden vom Kunden als Dienstleistung genutzt. Der Zugriff erfolgt über den Webbrowser, es ist also ein internetfähiger Computer sowie eine Internetanbindung erforderlich. Wartungen und Updates werden automatisch vom Dienstleister ausgeführt, so dass kein zusätzlicher Aufwand beim Nutzer entsteht. Vor allem hinsichtlich der Innovationsgeschwindigkeit von BI Technologien und Methoden bietet die Nutzung von SaaS den entscheidenden Vorteil zeitnah auf diese Technologien zugreifen zu können – ohne aufwendige IT-Projekte.

2. Augmented Analytics & Datenstories

Ähnlich wie bei der Herstellung von physischen Produkten unterliegt auch die Aufbereitung von Daten zu Analysezwecken einem Wertschöpfungsprozess. Hierbei werden Daten bereinigt und transformiert, um diese dann für Auswertungen zur Verfügung zu stellen. Damit man den vollen Wert aus Daten schöpfen kann, benötigt es Zeit und Expertise. Die Automatisierung macht dabei auch nicht vor dem Bereich der Datenanalysen halt. Augmented Analytics beschreibt dabei die Nutzung von BI-Anwendungen welche die zuvor oft „händische“ Datenaufbereitung zu großen Teilen übernehmen. Durch Nutzung von beispielsweise Machine Learning (ML) können in diesem Prozess auch bisher unentdeckte Trends erkannt und sichtbar gemacht werden.

Da bisher unbekannte Datentrends und -muster in vordefinierten Dashboards in der Regel nur schwer dargestellt werden können, eröffnet sich durch die Nutzung von Augmented Analytics und weiteren Analyse-Technologien und Methoden, wie beispielsweise der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), auch die Möglichkeit der verbesserten Datenbereitstellung. Weg von vorgefertigten Dashboards hin zu einer Datenstory die sich anhand des Nutzers – sprich seiner Rolle, Position und dem relevanten Geschäftskontext – dynamisch erstellt und diesem bereitgestellt wird. So kann sichergestellt werden, dass neue Erkenntnisse auch wirklich beim Anwender ankommen.

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3. Schnellere und verantwortungsvollere Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist schon länger in aller Munde. Stück für Stück findet KI Einzug in Software Produkte und Unternehmen. Gartner schätzt, dass bis Ende 2024 dreiviertel der Unternehmen KI operativ nutzen werden.

KI wird in der Regel genutzt, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. So kann KI eingesetzt werden, um bspw. die Nachfrageentwicklung der eigenen Produkten zu prognostizieren um wiederum Einkauf, Produktion und Distribution an diese anzupassen. Die Aussicht auf Effizienzgewinne stellen dabei einen klaren Vorteil hinsichtlich des Einsatzes von KI dar. Mit neuen Chips (Hardware) und der Möglichkeit Rechenmodelle mit höherer Komplexität zu nutzen, entwickelt sich auch KI stetig weiter.

4. Entscheidungsintelligenz

Laut Gartner werden bis 2023 rund 33 Prozent der großen Unternehmen Analysten beschäftigen, die Decision Intelligence (engl. für Entscheidungsintelligenz) anwenden. Decision Intelligence vereint Data Science mit Sozial- und Managementwissenschaften sowie der Entscheidungstheorie, um die Entscheidungsfindung in Unternehmen zu verbessern. Dabei werden Ursache-Wirkungsketten mit einem strukturierten Ansatz unter Zuhilfenahme von beispielsweise maschinellem Lernen untersucht. Durch die Anwendung von Decision Intelligence können Best-Practices der Entscheidungsfindung innerhalb einer Organisation abgeleitet werden.

5. Nutzung von alternativen Daten

Unter alternativen Daten versteht man im Kontext von Geschäftsbezogenen Analysen u.a. Unternehmens- und Branchenfremde Daten, Geodaten, Sentimentdaten aber auch unstrukturierte Daten in Audio oder Textform. Diese können Daten- und Rechenmodelle nützlich ergänzen, auch wenn sie auf den ersten Blick in keiner relevanten Verbindung zum Geschäftsmodell stehen. Der entscheidende Vorteil: Muster, Trends, Anomalien können so ggf. schneller erkannt werden und als eine weitere Komponente zur Entscheidungsfindung oder Forecasting genutzt werden. Möglich wird das vor allem durch ausgereiftere Analyse-Technologien und niedrigere Kosten bei der Anwendung komplexer Rechenmodelle.

6. Datenqualitätsmanagement

Die Relevanz von Daten zur Geschäftssteuerung ist unumstritten. Der bereits unter Punkt 2 erwähnte Wertschöpfungsprozess der Datenverarbeitung rückt eine weitere Perspektive in den Vordergrund die in jedem Prozess zur Wertschöpfung unumgänglich ist: Qualitätsmanagement von Daten.

Datenqualität kann je nach Verwendung und Nutzung unterschiedliche Aspekte beinhalten. Allgemein kann man sagen, dass sich Datenqualität u.a. an Verfügbarkeit, Umfang, Konsistenz, Vergleichbarkeit und Aktualität misst.

Die Komplexität des Datenqualitätsmanagements nimmt aufgrund einer Vielzahl an Änderungen hinsichtlich des „Wie und Wo“ Daten erzeugt werden oder des „Wie“ und für „Was“ sie verarbeitet bzw. verwendet werden, stetig zu. Schlecht verwaltete Daten können dabei zu Betriebsstörungen, ungenauen Analysen und verpassten Verkaufschancen führen.

Fazit: Es zeigt sich, dass die Bandbreite an Entwicklungen im BI-Bereich groß ist. Es betrifft neben der Art der Anwendungsbereitstellung und der Nutzung von neuen, verbesserten Analyse-Technologien und Methoden, auch bereits bekannte Prozesse wie beispielsweise die Qualitätssicherung. Im Mittelpunkt all dieser Entwicklungen steht das Wissen um den Wert den Daten mit sich bringen, wenn sie für Analysen genutzt werden können.

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