Daten- und Analysetrends 2024: Was steht bevor?

Zweifellos haben Datenanalyse und Big Data in den letzten Jahren zu einer Revolution in der Marketinglandschaft geführt und die Art und Weise, wie Unternehmen Informationen für ihre Kampagnen nutzen, grundlegend verändert.

Die großen Akteure im Werbebereich haben eines gemeinsam: Sie vertrauen auf diese Tools. Folglich können Datenanalyse und Big Data heute als Grundlage für die Erzielung und Aufrechterhaltung von Wachstum angesehen werden. Neugierig auf die Trends bei Daten und Analysen für 2024? Entdecken Sie sie unten und nutzen Sie sie, um Ihre Marketingstrategien zu maximieren!

Echtzeit-Big-Data-Einblicke: Stream-Verarbeitung nutzen

Big Data im Marketing

Unter Big Data im Marketing versteht man die Erfassung großer Datenmengen in Echtzeit und die anschließende Analyse, um Einblicke in die Interessen und das Verhalten der Verbraucher zu gewinnen. Dieser Prozess zielt darauf ab, effektivere Strategien zu formulieren, die zu besseren Ergebnissen führen.

Bis vor Kurzem verfügten viele Unternehmen nicht über Tools, um alle generierten Daten in Echtzeit zu erfassen, was zu fehlerhaften Analysen und veralteten Strategien führte. Tatsächlich erfassten Unternehmen im Jahr 2020 nur 56 % der von ihnen generierten Daten und nutzten von diesem Prozentsatz nur 57 %.

Im Jahr 2024 wird sich das ändern. Dank des technologischen Fortschritts wird sowohl die Erfassung als auch die Verarbeitung von Daten für die meisten Unternehmen möglich sein. Das bedeutet, dass dank neuer, besser zugänglicher Big-Data-Tools mehr Informationen schneller erfasst und analysiert werden können.

Automatisierung und Analyse mit KI und maschinellem Lernen

Immer mehr Unternehmen nutzen sowohl KI als auch maschinelles Lernen, um Daten zu analysieren und so schneller als je zuvor mit weniger Aufwand wertvolle Informationen zu erhalten.

Tatsächlich geschieht dies nicht nur im Bereich Marketing. Im medizinischen Bereich beispielsweise haben künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen es Ärzten ermöglicht, statt zwischen 4 und 24 Stunden mit der Analyse eines 30-minütigen Videos über die neuronale Aktivität eines Patienten zu verbringen, dies mithilfe von Programmen in weniger als einer halben Stunde zu tun mit Algorithmen, die auf maschinellem Lernen basieren.

Zurück zum Marketingbereich: Die Informationsverarbeitung kann mithilfe von KI um bis zu 70 % und die Datenerfassung um bis zu 64 % automatisiert werden. Dies führt zu einer größeren Agilität bei der Erstellung von Strategien und einer deutlich kürzeren Reaktionszeit auf Trends. Dies bedeutet auch, dass Unternehmen die Zeit, die sie durch Automatisierungen der Datenerfassung und -verarbeitung gewonnen haben, für andere Themen nutzen können, die ihnen bei der Erreichung ihrer Ziele helfen.

Skalierbares, kosteneffizientes Management: Das Potenzial von Data as a Service

Data as a Service (DaaS) nutzt cloudbasierte Tools zur Erfassung, Analyse und Verwaltung von Daten. Was DaaS als einen der faszinierendsten Daten- und Analysetrends des Jahres 2024 auszeichnet, ist seine Kosteneffizienz. Es ermöglicht Unternehmen jeder Größe, die Vorteile von Big Data zu nutzen, ohne hohe Investitionen in Speicherplattformen oder proprietäre Lösungen zu tätigen. DaaS demokratisiert die Datenanalyse und macht sie für Fachleute in verschiedenen Rollen in jedem Unternehmen zugänglich – eine Verschiebung von der früheren Exklusivität zu Ingenieuren oder Datenwissenschaftlern in hochrangigen Unternehmen.

Plattformen wie Google und Microsoft bieten DaaS-Tools an, und zahlreiche aufstrebende Organisationen bedienen unterschiedliche Branchen. Bemerkenswert ist, dass 40 % der IT-Experten DaaS zur Datenspeicherung und -sicherung nutzen, während erhebliche 90 % der Unternehmensleiter der Demokratisierung von Daten Priorität einräumen.

Data Lakes für optimierten Speicher

Data Lakes sind Repositories, in denen große Mengen an Rohinformationen gespeichert werden und die Unternehmen und Datenwissenschaftlern einen schnellen Zugriff für die Durchführung von Analysen ermöglichen. Es wird erwartet, dass Data Lakes im Jahr 2024 ein wichtiger Daten- und Analysetrend sein werden. Sie zeichnen sich durch die Speicherung unstrukturierter Daten aus und bieten im Vergleich zu Data Warehouses Flexibilität für verschiedene Datentypen.

Das Aufkommen von Data Lakehouses wird voraussichtlich erhebliche Auswirkungen haben, indem die Stärken von Data Lakes (Flexibilität) und Data Warehouses (Datenverwaltungskapazität) kombiniert werden. Diese Integration erweist sich als hervorragende Möglichkeit, Daten nahtlos zu nutzen, ohne durch verschiedene Systeme navigieren zu müssen.

Während erwartet wird, dass Data Lakes im Jahr 2024 im Trend liegen, ist es erwähnenswert, dass dieses Konzept noch relativ neu ist und sich die Technologie noch in einem frühen Entwicklungsstadium befindet. Die Einblicke, die wir im Jahr 2024 sehen, werden wahrscheinlich den Grundstein für einen florierenden Markt im Jahr 2026 oder 2028 legen.

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Übergang in der Big Data Governance

Unter Data Governance versteht man alles, was mit den Richtlinien und Verfahren zusammenhängt, die den ordnungsgemäßen Umgang mit Daten gewährleisten sollen. Im Jahr 2024 ist mit einem deutlichen Wandel in allen Bereichen des Datenschutzes zu rechnen. Es ist nicht nur das Jahr, in dem Cookies von Drittanbietern endgültig verschwinden werden, sondern es besteht auch die Erwartung, dass 75 % der Weltbevölkerung ihre persönlichen Daten durch Datenschutzgesetze schützen werden, was einen deutlichen Anstieg gegenüber den 10 % im Jahr 2011 darstellt 2020.

Während Big Data derzeit in gewissem Umfang reguliert ist, wird erwartet, dass es im Jahr 2024 spezifischere Vorschriften dafür geben wird. Als Unternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, wachsam zu bleiben und die Einhaltung dieser sich weiterentwickelnden Vorschriften sicherzustellen.

Industrie 4.0: Nutzung von Technologie für verbesserte Dateneinblicke

Industrie 4.0, auch bekannt als die vierte industrielle Revolution, ein von Klaus Schwab geprägter Begriff, entstand im frühen 21. Jahrhundert. Es zeichnet sich unter anderem durch die Integration von Robotik, Internet der Dinge (IoT), KI, Automatisierung, Cloud Computing und Datenaustausch in verschiedene Prozesse aus.

Während die Datenanalyse im Laufe der Geschichte von grundlegender Bedeutung war, hat sie mit dem Aufkommen der Industrie 4.0-Technologie eine neue Ebene erreicht und wertvolle Möglichkeiten für den Bereich Marketing eröffnet.

In den letzten Jahren haben wir die Auswirkungen der oben genannten Elemente auf das Marketing beobachtet. Im Jahr 2024 gehen wir davon aus, dass Unternehmen die Technologie der Vierten Industriellen Revolution für die Datenanalyse und das Marketing stärker nutzen werden.

Verstärkter Einsatz von DataOps

DataOps ist eine Reihe von Datenmanagementtechniken und -praktiken, die darauf abzielen, die Integration, Automatisierung und Kommunikation der Datenflüsse einer Organisation zu verbessern, um sie profitabler und schneller zu machen.

Was DataOps in den Datenerfassungs- und -analyseprozess (und seinen gesamten Lebenszyklus) einbringt, ist Agilität und Geschwindigkeit. Aus diesem Grund haben viele Unternehmen aus den unterschiedlichsten Branchen begonnen, in diese Praktiken und Techniken zu investieren.

Ein weiterer Vorteil von DataOps besteht darin, dass es mehrere Disziplinen abdeckt und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams, die für Daten verantwortlich sind, fördert.

Datenzentrierte KI

Datenzentrierte KI stellt eine neuartige Form der Technologie der künstlichen Intelligenz dar, deren Kernaugenmerk auf dem Verstehen, Entscheiden und Nutzen von Daten liegt. Im Gegensatz zu seinem Vorgänger, der sich häufig auf Heuristiken und Regeln konzentrierte, minimiert die datenzentrierte KI die Fehlerwahrscheinlichkeit bei der Anwendung auf neue Datensätze durch die Integration von Big-Data-Analysen und Techniken des maschinellen Lernens.

Da datenzentrierte KI direkt aus Daten lernt und sich nicht ausschließlich auf Algorithmen verlässt, erhöht sie die Genauigkeit der Entscheidungsfindung und führt zu präziseren Ergebnissen. Bemerkenswert ist, dass diese neuere Version der KI auch eine größere Skalierbarkeit aufweist. Daher ist er ein herausragender Daten- und Analysetrend für das Jahr 2024. Obwohl er sich allmählich abzeichnet, markiert er den Beginn eines Trends, den im Laufe der Zeit wahrscheinlich mehr Unternehmen in ihre Strategien integrieren werden.

Cloud-Datenökosysteme

Cloud-Datenökosysteme oder -Plattformen beziehen sich auf Rechenzentren in der Cloud, die über das Internet zugänglich sind und Datenspeicher und Server umfassen. Im Rahmen der digitalen Transformationswelle integrieren immer mehr Unternehmen diese Ökosysteme, was einen bemerkenswerten Daten- und Analysetrend für das Jahr 2024 markiert. Die Migration Ihres Datenökosystems und Ihrer Geschäftsdaten in die Cloud ermöglicht nicht nur den Zugriff von überall und zu jeder Zeit, sondern auch Außerdem fördert es eine stärkere Demokratisierung, da es im Vergleich zu physischer Hardware kostengünstiger ist.

Im Jahr 2024 wird erwartet, dass 50 % der neuen Cloud-implementierten Systeme auf diesen Ökosystemen basieren werden. Über die genannten Vorteile hinaus bieten Cloud-Datenplattformen Skalierbarkeit, passen sich den Anforderungen der Datenanalyse an und können an Veränderungen der Unternehmensziele und der Arbeitsbelastung angepasst werden.

Edge-KI

Edge AI umfasst die Verwendung von KI-Modellen auf Geräten wie Mobiltelefonen, Kameras oder Smartwatches und ermöglicht so eine Datenverarbeitung in Echtzeit, ohne auf einen Internetserver angewiesen zu sein. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, neue Muster und Trends zu erkennen, was zur Formulierung effektiverer Strategien führt.

Die zahlreichen Vorteile von Edge AI gewinnen zunehmend an Anerkennung und positionieren sie als einen der überzeugendsten Daten- und Analysetrends für 2024. Besonders hervorzuheben sind die kaum wahrnehmbare Latenz und der reduzierte Bandbreitenbedarf. Darüber hinaus bietet Edge AI im Vergleich zu Cloud AI eine höhere Datensicherheit, da der Großteil der Datenverarbeitung lokal erfolgt, was eine unmittelbarere Reaktion gewährleistet. Schließlich erstreckt sich seine Anwendbarkeit auf entfernte Umgebungen ohne Internetzugang.