Die 10 Toptrends zu „Data & Analytics“ in 2021

VonSaskia Wozniakam12. April 2021

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Was sind die relevanten Trends im Bereich „Data & Analytics“ für 2021? Diese Frage hat sich das internationale Marktforschungsunternehmen Gartner gestellt und veröffentlichte dazu die zehn wichtigsten Technologien im Bereich Daten & Analysen für 2021. Unternehmen sollen mit diesen datengetriebenen Technologien besser auf Veränderungen, Unsicherheiten und Chancen reagieren können. Denn die Geschwindigkeit, mit der die COVID-19-Pandemie die Unternehmen in Mitleidenschaft gezogen hat, zwingt Führungskräfte dazu, Tools und Prozesse einzusetzen, um die wichtigsten Technologietrends im Segment von „Data & Analytics“ zu identifizieren und diejenigen zu priorisieren, die den größten potenziellen Einfluss auf ihren Wettbewerbsvorteil haben. Während viele Startups bereits auf diesen Zug aufgesprungen sind, haben etablierte Unternehmen oft noch Nachholbedarf. Der Digital Hub Cologne zeigt die zehn wichtigsten Entwicklungen für den Mittelstand.

Optimierte KI- und ML-Systeme

Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind immer noch ein bedeutender Teil, wenn es um aktuelle und zukunftsorientierte Technologien geht. Die Lösungen werden immer intelligenter, weniger datenintensiv, ethisch unbedenklicher. Unternehmen können in Zukunft in viel kürzerer Zeit, lernende Algorithmen und interpretationsfähige Systeme bereitstellen. Die „time to value“ nimmt ab, wodurch die positive Auswirkung auf das Geschäft zunimmt.

Kombinierte Daten & Analytics

Die offenen, containerisierten Analytics-Architekturen führen zu einer besseren und kombinierbaren Analytics-Funktion: „Composable Data and Analytics“. Komponenten aus Daten-, Analyse- und KI-Lösungen werden zusammengeführt, um in kurzer Zeit flexible und benutzerfreundliche Anwendungen zu erstellen. So wird es für Führungskräfte einfacher, Erkenntnisse mit Aktionen zu verknüpfen. Mit der Verlagerung des Datenschwerpunkts in die Cloud, gibt es agilere Lösungen Analyseanwendungen zu erstellen, die durch Cloud-Marktplätze, Low-Code- und No-Code-Lösungen ermöglicht werden.

„Data Fabric“ als Grundlage

D&A-Führungskräfte nutzen zunehmend die „Data Fabric“, um in Zeiten von Digitalisierung und emanzipierten Verbrauchern ein höheres Maß an Vielfalt, Distribution, Umfang und Komplexität ihrer Datenbestände zu erreichen. Dabei setzt die Data Fabric auf Analysen, um kontinuierlich „Data Pipelines“ zu überwachen. Zudem werden durch die durchgehende Analyse der Datenbestände Integrations- und Entwicklungszeiten um 30 Prozent und die Wartungsdauer um 70 Prozent reduziert.

Von Big zu Small und Wide Data

Die geschäftlichen Veränderungen auf Grund der Covid-19-Pandemie führt dazu, dass Machine-Learning- und KI-Modelle, die auf großen Mengen historischer Daten basierten, an Relevanz verloren haben. Gleichzeitig brauchen Mensch und Maschine aber ein zielgenaues Datenfundament, um komplexe und anspruchsvolle Entscheidungen zu treffen. Hier bieten sich vor allem Analysetechniken an, die vorhandene Daten effizient nutzen. Wide Data ermöglicht hierbei die Analyse und Nutzung von Synergien einer Vielzahl von strukturierten und unstrukturierten Datenquellen, während Small Data auch aus wenigen Daten noch nutzbringende Erkenntnisse generiert.

XOps

Analytics- und KI-Projekte scheitern insbesondere daran, dass die Operationalisierung im Anschluss nicht ernst genommen wird. XOps-Ansätze sorgen hierbei unter anderem für Reproduzierbarkeit, Nachvollziehbarkeit, Integrität und Integrierbarkeit von Analytics- und KI-Assets. XOps – einschließlich DataOps, MLOps, ModelOps und PlatformOps – sollen mithilfe von DevOps-Best-Practices für Effizienz und Skaleneffekte sorgen, um Zuverlässigkeit, Wiederverwendbarkeit und Wiederholbarkeit zu gewährleisten. Gleichzeitig hilft XOps den Technologieeinsatz und die Prozesse effizient aufzustellen und eine weitgehende Automatisierung vorzubereiten.

Data & Analytics als Kernfunktion

Daten und Analysen sind nicht länger Nebentätigkeiten, sondern entwickeln sich zu einer Kerngeschäftsfunktion. Sie entwickeln sich zu einem gemeinsamen Asset, das auf Geschäftsergebnisse ausgerichtet ist. Zudem brechen immer mehr D&A-Silos dank einer besseren Zusammenarbeit von zentralen und verbundenen Teams auf.

Engineering Decision Intelligence

Dieser Trend bezieht sich nicht nur auf einzelne Entscheidungen, sondern auf den systematischen Umgang mit Geschäftsentscheidungen. Es entstehen dabei Geschäftsprozesse und ganze Netzwerke aus Entscheidungen und deren Konsequenzen. Da Entscheidungen zunehmend automatisiert getroffen werden, können D&A-Führungskräfte mittels Engineering Decision Intelligence unter anderem für höhere Treffsicherheit und Transparenz der Vorgänge sorgen.

Graphen verbinden alles

Graph-Technologien sollen bis 2025 in 80 Prozent aller Daten- und Analyseinnovationen zum Einsatz kommen und schnelle Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen ermöglichen. Die Technologie stellt Beziehungen zwischen Personen, Orten, Dingen, Ereignissen und Standorten über verschiedene Daten-Assets dar. Graphen erleichtern damit die Beantwortung komplexer Fragestellungen, die Kontextbewusstsein und ein Verständnis für Verbindungen und Eigenschaften über mehrere Instanzen hinweg benötigen.

Aufstieg des „Augmented Consumer“

Die meisten Geschäftsanwender nutzen heute voreingestellte Dashboards und manuelle Datenexploration, was zu falschen Schlussfolgerungen und fehlerhaften Entscheidungen führen kann. Laut den Marktforschenden wird dieser Vorgang verstärkt durch automatisierte, mobile und dynamische Insights ersetzt, die direkt auf die Bedürfnisse der Benutzer zugeschnitten sind.

Data & Analytics am Edge

Daten, Analytics und artverwandte Technologien finden sich zunehmend in Edge-Computing-Umgebungen, die sie näher an physische Assets und aus den klassischen IT-Umgebungen herausbringen. Bis 2023 sollen über die Hälfte der Hauptaufgaben von D&A-Führungskräften auf Daten aus Edge-Umgebungen beruhen. Diese Prognose würde eine Reihe an Vorteilen mit sich bringen: Größere Flexibilität und Sicherheit im Datenmanagement, die Unterstützung von Echtzeit-Analysen sowie den Einsatz autonomer Systeme.

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