5 wichtige Business-Intelligence-Trends für 2018
Veröffentlicht: 2022-05-07Das Jahr 2017 neigt sich dem Ende zu, und überall suchen Geschäftsinhaber nach dem „nächsten großen Ding“ im Bereich Business Intelligence, das ihnen helfen wird, die Konkurrenz im Jahr 2018 zu schlagen.
Im kommenden Jahr wird es neue Technologien geben, die bessere und schnellere Dateneinblicke liefern können, neue Einsatzmöglichkeiten für ältere BI-Tools und eine Änderung der Analysestrategie für Datenverarbeiter überall.
Möchten Sie wissen, was es Neues, Entwickelndes und Altes in der Business-Intelligence-Welt gibt? Werfen Sie einen Blick auf die fünf Business-Intelligence-Trends für 2018, die wir unten hervorgehoben haben.
1. Der Aufstieg von Augmented Analytics
Was ist es?
Stellen Sie sich vor, Sie könnten eine verbale Anfrage an Ihre Datenanalysesoftware senden und erhalten nicht nur relevante Daten, sondern wertvolle, strategieverändernde Empfehlungen.
Augmented Analytics ist die Kombination mehrerer Datenprozesse, die Ihnen letztendlich eine einfache, umsetzbare, datengesteuerte Antwort liefern könnten.
Zu diesen Prozessen gehören:
- Erweiterte Datenaufbereitung
- Augmented Data Discovery (ehemals Smart Data Discovery)*
- Augmented Data Science und maschinelles Lernen
*Forschung nur für Kunden von Gartner verfügbar
Warum spielt es eine Rolle?
Laut David Cleary, VP von Gartner, ist „Augmented Analytics ein besonders strategisch wachsender Bereich, der maschinelles Lernen zur Automatisierung der Datenaufbereitung, Entdeckung und Weitergabe von Erkenntnissen für ein breites Spektrum von Geschäftsanwendern, Betriebsmitarbeitern und Citizen Data Scientists einsetzt.“
Augmented Analytics verschafft Ihrem Analytics-Team Zeit. Traditionell ressourcenintensive und zeitintensive Analysen können durch den Einsatz von maschinellem Lernen und durch die Verarbeitung natürlicher Sprache vermittelter Analysen erheblich reduziert werden.
Achten Sie auf große Datensätze, die von Citizen Data Scientists mit Augmented Analytics in die Knie gezwungen werden, um mit bisher unerreichter Geschwindigkeit zu Schlussfolgerungen zu gelangen. Wenn Sie wettbewerbsfähig bleiben wollen, müssen Sie Ihre Daten schneller nutzen als Ihre Konkurrenten, und Augmented Analytics wird das Werkzeug sein, das Sie dafür brauchen. Fragen Sie Ihren aktuellen BI-Softwareanbieter, wie er mit Augmented Analytics umgehen wird, und wenn er keine Antwort hat, ist es möglicherweise an der Zeit, zu wechseln.
2. Künstliche Intelligenz nutzt sprunghaft
Was ist es?
Nein, wir sprechen hier nicht von einem allwissenden Roboter, der Ihnen die Antworten auf die brennendsten Fragen des Lebens geben kann.
Künstliche Intelligenz (KI) gibt es schon seit einiger Zeit und ist in letzter Zeit zu einem Schlagwort geworden, mit dem Menschen bei Geschäftstreffen um sich werfen.
Für Business Intelligence bedeutet KI eine Reihe eng definierter Computerprozesse, die dabei helfen, Daten mit Blick auf eine bestimmte Aufgabe zu erweitern. Etwas fälschlicherweise mit Robotern in Verbindung gebracht, bietet KI eine Lernmaschine, die (hoffentlich) wie ein Mensch denkt und dabei hilft, einige Geheimnisse der Geschäftsdaten zu lüften.
Warum spielt es eine Rolle?
Ihre Konkurrenten beschäftigen sich bereits mit KI und übernehmen sie in ihre Analyseprogramme.
„Eine aktuelle Gartner-Umfrage hat gezeigt, dass 59 % der Unternehmen immer noch Informationen sammeln, um ihre KI-Strategien aufzubauen, während der Rest bereits Fortschritte bei der Pilotierung oder Einführung von KI-Lösungen gemacht hat“, sagt Cleary von Gartner.
Erstens eine Zunahme der Einführung von KI-Technologie in allen Unternehmensgrößen. Zweitens eine Zunahme der Anzahl von App/KI-Integrationen, die die Bewältigung von BI-Problemen erleichtern.
3. Mehr Wolken, weniger Gefahr
Was ist es?
Inzwischen sollte jeder in der Technologiebranche „die Cloud“ kennen – was sich auf Ihre Daten bezieht, die auf dem Server eines anderen gespeichert sind.
Warum spielt es eine Rolle?
Die Nutzung der Cloud bereitet Business-Intelligence-Experten seit Jahren Sorgen, wenn man bedenkt, welche potenziellen Cybersicherheitsrisiken Offsite-Cloud-Speicher mit sich bringen. Die gute Nachricht ist, dass wir 2018 einige Änderungen an den typischen Cloud-Architekturen sehen werden, die zu weniger Cybersicherheitsrisiken führen werden, indem Datenspeicherung sowohl vor Ort als auch extern bereitgestellt wird. Sie können auswählen, welche Daten Sie in die Cloud stellen und welche proprietären oder sensiblen Daten Sie auf den Servern Ihres Unternehmens behalten möchten.
Ein zusätzlicher Bonus bei der Implementierung von Cloud-Datenspeicherung ist die Steigerung der Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Flexibilität. Da die Cloud zu einer praktikableren Methode zum Speichern großer, proprietärer Datensätze wird, werden Business-Intelligence-Experten in der Lage sein, clevere Geschäftsstrategien schneller bereitzustellen.
Weit verbreitete Einführung von hybriden Cloud-Architekturen, die das Beste aus beiden Welten bieten: einige Daten in der Cloud und einige direkt auf Ihren Servern vor Ort. Auf diese Weise können Sie Ihre proprietären Daten intern behalten und gleichzeitig die Cloud für Ihre alltäglichen Datenaufgaben nutzen.
4. Mehr Datenvisualisierungsfunktionen bedeuten, dass eine korrekte Datenanalyse wichtiger als zuvor sein wird
Was ist es?
Datenvisualisierungen sind viel mehr als schöne Bilder, sie sind Darstellungen von Informationen, die komplexe Daten zusammenfassen und einem Zielpublikum erklären.
Warum spielt es eine Rolle?
Viele Menschen können Daten gut aussehen lassen. Nur wenige können Ihnen sagen, was Daten bedeuten.
Noch weniger können klare und prägnante Visualisierungen erstellen, die die richtige Botschaft aus ihren Daten vermitteln.
„Was ich oft sehe, sind Menschen, die in Visualisierungswerkzeugen geschult sind, nicht in Analysen“, sagt Johnny Lee, Principal und nationaler Praxisleiter für forensische Technologie bei Grant Thornton LLP. „Was das erzeugt, ist ein ungerechtfertigtes Vertrauen in die zugrunde liegenden Daten und [der] Glaube, dass die einzige ‚Analyse‘, die für solche Daten erforderlich ist, darin besteht, sie zu verschönern.“
Betrachten Sie die folgende Visualisierung:
Laut Bild deutet die Wachstumsrate auf ein massives Wachstum für Unternehmen X hin.
Betrachten Sie die Wachstumsrate, wie sie über einen veränderten Bereich dargestellt wird:
Die Daten sind in beiden Fällen genau gleich, aber eine Verzerrung der y-Achse kann zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen über das Dargestellte führen.
Im Jahr 2018 werden immer mehr Business-Tools Datenvisualisierungen bereitstellen.
Wieso den? Anspruchsvolle Geschäftsinhaber möchten einen einfachen Einblick in ihre Daten.
Lassen Sie sich nicht vom Vorhandensein einer Datenvisualisierungsfunktion täuschen. Hübsche Diagramme und Grafiken können nicht als Ersatz für eine schlaue Analyse der harten Daten dienen.
Abgesehen davon sind nicht alle Datenvisualisierungen schlecht. Bei einem kürzlich gehaltenen Vortrag fasste Edward Tufte, emeritierter Professor an der Yale University und Pionier auf dem Gebiet der Datenvisualisierung, zusammen, wie man eine gute Datenvisualisierung erstellt; „Tun Sie alles Erforderliche, um Ihre Botschaft zu vermitteln.“ Das bedeutet, dass Sie sich von langweiligen Balkendiagrammen, Liniendiagrammen und dem bösen Tortendiagramm fernhalten, anstatt Grafiken zu erstellen, die Ihrem Publikum nicht nur die richtige Botschaft vermitteln, sondern es ihnen auch ermöglichen auch mit Ihnen interagieren. Für Benutzer von BI-Software ist es wichtig, sich anzusehen, was die Grafiken und Diagramme Ihnen wirklich über Ihre Daten sagen. Lassen Sie sich nicht von einem hübschen Bild täuschen.
5. Moderne und zugängliche Business Intelligence
Was ist es?
Wenn Sie an Business Intelligence denken, stellen Sie sich dann eine Gruppe von Datenwissenschaftlern, SQL-Experten und Systemanalysten vor, die in ihren Kabinen sitzen und die Daten zur Vorlage bringen?
Werfen Sie diese Visualisierung 2018 (und darüber hinaus) vollständig aus dem Kopf, da Business Intelligence hochgradig automatisiert und daher von Citizen Data Scientists leichter verwendet werden kann.
Moderne Business Intelligence bedeutet weniger Spezialisierung, mehr Automatisierung und insgesamt einen uneingeschränkten Ansatz für die Datenanalyse.
Warum spielt es eine Rolle?
Moderne Business Intelligence wird optimierte automatisierte Prozesse schaffen, um den Geschäftsdaten auf den Grund zu gehen. Dies bedeutet eine Steigerung der Produktivität und folglich eine Zunahme der Anzahl von Aktionen, die sich auf die Daten beziehen.
„Data-Science-Produkte für Citizen Data Scientists benutzerfreundlicher zu machen, wird die Reichweite der Anbieter im gesamten Unternehmen erhöhen und dazu beitragen, die Qualifikationslücke zu schließen“, sagt Alexander Linden, Research Vice President bei Gartner. „Der Schlüssel zur Einfachheit ist die Automatisierung von Aufgaben, die sich wiederholen, manuell intensiv sind und keine tiefgreifenden Data-Science-Kenntnisse erfordern.“
Gartner prognostiziert, dass bis 2020 40 % der Data-Science-Aufgaben automatisiert sein werden, und 2018 können Sie mit dem Beginn dieses Trends rechnen. Kommt die angesehene Berufsbezeichnung Data Scientist mit moderner Business Intelligence aus der Mode? Wahrscheinlich nicht bis 2018. Aber laut Linden werden bis 2020 „weniger Datenwissenschaftler benötigt, um die gleiche Menge an Arbeit zu leisten, aber jedes fortgeschrittene Datenwissenschaftsprojekt wird immer noch mindestens ein oder zwei Datenwissenschaftler erfordern.“
Data Scientists schärfen besser andere Fähigkeiten in ihrem Lebenslauf, um relevant zu bleiben.
Was wird Ihrer Meinung nach im Jahr 2018 im Bereich Business Intelligence passieren?
Es sieht so aus, als würde 2018 ein Jahr voller Business-Intelligence-Innovationen und der weiteren Verfeinerung einiger bereits bestehender Technologien werden.
Was halten Sie von diesen Vorhersagen? Gibt es einen Trend, der dieser Liste hinzugefügt werden sollte? Lassen Sie es mich in den Kommentaren unten wissen, oder lassen Sie uns diese Trends auf dem Twitter-Konto von Capterra Business Intelligence @CapterraBI weiter diskutieren.