Der Stand von Business Intelligence und Advanced Analytics

Ein datengetriebener Trendreport über die Transformation von BI sowie die Rolle von Automatisierung und KI als Treiber für Veränderungen in Geschäftsprozessen, Entscheidungsfindung und Arbeitskultur.

Business Intelligence und Advanced Analytics für die datengetriebene Entscheidungsfindung

Unternehmen „schwimmen“ in einem ständig wachsenden Meer von internen und externen Daten. Der Report bietet einen Überblick über die neuesten Trends im Bereich Business Intelligence (BI) und Advanced Analytics, die es Entscheidungsträgern ermöglichen, tiefere Einblicke in Daten zu gewinnen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und letztendlich die Rentabilität des Unternehmens zu erhöhen. Die Studie wurde mit Hilfe der SONAR-Trendplattform von Reply durchgeführt und gibt einen Überblick über relevante Trends, deren Verbreitung in Fachmedienartikeln, Massenmedien, Patentanträgen und wissenschaftlichen Veröffentlichungen analysiert wurde.

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Trend-Hype-Cycle für BI & Advanced Analytics

BI und Advanced Analytics

Heute

Wir leben in einer Welt allgegenwärtiger, unstrukturierter Daten unterschiedlichen Formats. Unternehmen beschäftigen sich mit der Frage, wie sie die Datenflut steuern und verwalten können, um sie für sich nutzbar zu machen. Der technologische Wandel hin zu Cloud Infrastrukturen ermöglicht heute eine skalierbare Ressourcennutzung und mehr "Out-of-the-Box"-Lösungen, die als Service zur Verfügung stehen. Die gesammelten Daten werden in verschiedenen Anwendungen und Formaten analysiert und verwendet - von mobilen Lösungen bis hin zu Dashboards. Immer leistungsfähigere Modelle und Algorithmen verarbeiten riesige Datenmengen in (fast) Echtzeit. Die Grundlage zur Umsetzung von Maßnahmen entsteht durch die Datenvisualisierung, die Nutzer dabei unterstützt, aus Daten gewonnene Erkenntnisse in Entscheidungsprozesse einfließen zu lassen.

Morgen

Wir werden in einer Welt der Hyper-Automatisierung leben und Einschränkungen bei der Verarbeitung und Auswertung von Daten überwinden, die durch die zunehmende Komplexität der Daten entstehen. Daten werden durch Advanced Analytics und neue methodische Ansätze noch stärker in den Entscheidungsfindungsprozess integriert. Proaktive Warnmeldungen und aus Daten gewonnene Erkenntnisse finden den richtigen Entscheidungsträger - nicht umgekehrt. Mit der zunehmenden Digitalisierung von Geschäftsprozessen und der gewonnenen Fähigkeit, die wachsende Datenflut zu bändigen, wird die präskriptive Analytik stärker Fuß fassen. Automatisierte und KI-basierte Systeme werden die Ergebnisse direkt in Ausgabesysteme einspeisen und Entscheidungen auf Grundlage der Analyseinformationen mit weniger menschlichem Eingreifen treffen.

ASPEKTE der Entwicklung von Business Intelligence

Nach Analyse der aktuellen BI-Trends im Hinblick auf Geschäftsfunktion und Anwendernutzen, wurde SONAR eingesetzt, um deren Verbreitung und Reifegrad innerhalb des Expertendiskurses zu bewerten. Die Verknüpfung des Innovationspotenzials mit den Anforderungen der Nutzer führt zu einem neuen Verständnis der wichtigsten Themenbereiche, die die Entwicklung von BI und Advanced Analytics in den kommenden Jahren prägen werden.

SELF-SERVICE BI

Aspekt Nr. 1

SELF-SERVICE BI

Die Entwicklung von BI zu integrierten Self-Service Analyselösungen

Self-Service BI ist in den Bereichen Sales und Marketing, Customer Engagement, Fraud und Security, Risk und Compliance, vorausschauende Wartung, Betriebsmanagement und Supply Chain Management weit verbreitet.
Technisch gesehen entwickeln sich die Tools und Plattformen in Richtung grafischer Nutzeroberflächen (GUI), die es Anwendern ermöglichen, Analysen und Berichte ohne Programmierkenntnisse selbst zu erstellen. Das Datenmanagement ist nach wie vor entscheidend für einen reibungslosen Betrieb auf Unternehmensseite. Die derzeit wichtigsten Bereiche sind Datenkompetenz und Datenvertrauen, um durch BI gewonnene Erkenntnisse für relevante Entscheidungen zu nutzen.

Wichtige Trends

Low/No-Code Development • Bot & Voice-Assisted BI • Data-as-a-Service • Dashboards • Intelligent Business Alerts • Decision Automation • Agile BI • Automated Report Generation • Collaborative BI

Fortschreitende Digitalisierung in Geschäftsbereichen

Immer mehr Bereiche der geschäftlichen Interaktion werden digital und damit messbar. Dies erhöht die Komplexität, mit der BI-Lösungen konfrontiert sind, und treibt deren kontinuierliche Weiterentwicklung voran. Branchen-, organisations- und abteilungsübergreifend sind die Anforderungen an die Kombination von fundiertem betriebswirtschaftlichem Fachwissen und modernsten BI-Fähigkeiten immens.

BI-Schnittstellen zur Bewältigung des explosionsartigen Datenwachstums

Die Datenquellen und -formate werden immer vielfältiger. KI-Lösungen helfen dabei, Video-, Audio-, komplexe Text- und Sprachdaten sowie Emotionen zu entschlüsseln und zu verarbeiten. Die Tiefe und Qualität von Analysen, die so ermöglicht werden, erfordern BI-Schnittstellen und Funktionen zur Integration von Advanced Analytics-Lösungen.

Data Automation zur Vereinfachung der Benutzerinteraktion

Um eine reibungslose Benutzerinteraktion zu ermöglichen, wird die Datenverwaltung zunehmend automatisiert. Dateneingabe über API, Automatisierung der ETL-Prozesse und automatisierte Qualitätssicherung (durch Machine Learning zur Erkennung fehlerhafter Datenmuster) finden verstärkt Anwendung.

Cloud-Verarbeitung & Performance

Aspekt Nr. 2

Cloud-Verarbeitung & Performance

Moderne IT-Infrastruktur als Enabler zur Steigerung der Performance und Transformation von BI durch Automatisierung und KI-Integration

Das Hauptunterscheidungsmerkmal in allen BI-Anwendungsbereichen wird in der Fähigkeit liegen, exponentiell steigende Datenvolumina, komplexe Advanced Analytics-Berechnungen und verschiedene Datenformate dynamisch zu verarbeiten. Das High Performance Computing wird zukünftig durch KI für Anwendungsplanung sowie Lastausgleich über dynamische Algorithmen ressourcenschonender. Eine zusätzliche Leistungssteigerung lässt sich durch eine verteilte und parallele Verarbeitung ermöglichen, welche die Vorteile des Zusammenspiels von Edge- und Cloud-Systemen nutzt.

Wichtige Trends

Cloud Data Platform and Warehousing • Distributed & Parallel Processing • In-Memory Processing • Cloud Migration & Deployment • Big Data Processing & Infrastructure

Chip-Leistung, Breitband & Mobilfunk

Leistungsstarke, auf Nanotechnologie basierende Chips ermöglichen kleinere, intelligentere Endgeräte, die skalierbare, hochleistungsfähige Cloud-Infrastrukturen integrieren und die Aufgabenverarbeitung durch KI-gestützte Modelle optimieren. Die 5G-Technologie erlaubt eine intelligente Verbindung zwischen verschiedenen Verarbeitungsinfrastrukturen sowie die Erfassung von IoT-Daten "on the edge". Dies erhöht die Kapazität der in Echtzeit übertragbaren Streaming-Daten und ermöglicht so neue Anwendungsfälle.

Auswirkungen von BI und Advanced Analytics auf Systemarchitektur und Hardware-Integration

Eine präzise Integration und Abstimmung von Hardware und Software ermöglicht eine signifikante Leistungssteigerung. Die Software für die Verarbeitung großer Datenmengen wird auf die jeweilige Hardwareumgebung zugeschnitten. Ein intelligentes Scheduling und Balancing hilft dabei, die Softwareanforderungen auf die entsprechenden Hardwarekapazitäten zu verteilen.

Bedarf an Flexibilität und kosteneffizienter Leistung

Gemeinsam genutzte Datenverarbeitungsressourcen in der Cloud sind nicht nur effizient, sie erfüllen auch den schnell wachsenden Bedarf vieler Unternehmen an bedarfsgerechte Rechenleistung zu flexiblen Konditionen. Die Cloud-Industrie ist durch die gemeinsame Nutzung von Prozessoren und Infrastrukturen oder Serverstandorten einer der einflussreichsten Teile der Sharing Economy. Sie ermöglicht den raschen technologischen Fortschritt, den wir heute und in Zukunft erleben.

Auswirkungen von BI und Advanced Analytics

Aspekt Nr. 3

Auswirkungen von BI und Advanced Analytics

Verständnis von BI als Treiber für Veränderungen in Geschäftsprozessen, Entscheidungsfindung und Arbeitskultur

Moderne Business Intelligence-Lösungen bieten effektive Möglichkeiten, Daten in Aktionen umzuwandeln. Unternehmen können sich schneller auf die Gewinnung relevanter Erkenntnisse konzentrieren, anstatt viel Zeit mit der Datenanalyse und der Erstellung von Berichten zu verbringen. So sind sie in der Lage, strategisch zu planen und unterschiedliche Szenarien durchzuspielen, anstatt dem Markt reaktiv „hinterherzulaufen“.

Themenfelder in denen BI einen hohen Beitrag leistet

Marketing Brand & CRM • Innovation Management • Data Analytics • Automotive • Retail • Sustainability • Startups • Investment • Digital Lifestyle & Digitalisation

Schnellerer Weg zu Insights

Moderne BI-Lösungen, die in der Cloud laufen, gewährleisten eine schnellere Verarbeitung vieler Daten und die Automatisierung von Advanced Analytics-Prozessen.

Den Zugang zu Informationen demokratisieren

BI-Lösungen sollten in allen Abteilungen genutzt werden und eine einfache Interaktion mit den Daten (Dashboards, Chatbots usw.) ermöglichen, um „Bauchgefühl-Entscheidungen“ auf allen Hierarchieebenen zu reduzieren.

Automatisierte Entscheidungsfindung

Daten sollten in Entscheidungsprozesse einfließen, um die Genauigkeit von Entscheidungen durch Automatisierung zu verbessern.

Beherrschbare Komplexität

Eine ganzheitliche Betrachtung der Abläufe erlaubt ein Benchmarking der Ergebnisse im Vergleich zur Gesamtorganisation und den Märkten.

Marktdynamik kennen und vorhersehen

Trends und saisonale Veränderungen im Blick zu behalten und Kundenbedürfnisse frühzeitig zu erkennen, ermöglicht mit Branchenveränderungen Schritt zu halten.

Transparente Geschäftsabläufe

Ein tieferes Prozessverständnis aus gewonnenen Daten verbessert die Kontrolle über Geschäftsprozesse.

Wie Sie Ihr Unternehmen mit BI und Advanced Analytics zukunftssicher machen

Die Zukunft mag derzeit noch unklar erscheinen. Business Intelligence hilft jedoch dabei, nachhaltige Perspektiven und Wettbewerbsvorteile zu entwickeln. Künftige BI-Trends sind daher ein unerlässlicher Bestandteil für die Weiterentwicklung von Unternehmen.

Hygiene-Protokoll

Der Wertbeitrag von BI ist nur so gut wie die Qualität und Aussagekraft der Daten.

In einer Welt, in der Daten ausgetauscht, angepasst und modelliert werden, ist die Wahrung der Datenintegrität grundlegend für den Betrieb hochleistungsfähiger BI Systeme - sowohl aus Hygiene- als auch aus Governance-Sicht.

Zugänglichkeit von Erkenntnissen

Ermöglicht Ihre BI den Anwendern Kreativität?

Nicht jeder ist ein Datenanalytiker. Allerdings ist die Verfügbarkeit von Daten als Grundlage für strategische Entscheidungen eine Voraussetzung für Wachstum. Der Zugang zu Erkenntnissen für Mitarbeiter aus allen Unternehmensbereichen ist unerlässlich, um eine heterogene Gruppe von Entscheidungsträgern in die Lage zu versetzen, über strategische Geschäftsanforderungen nachzudenken.

Performance ist unabdingbar

Ist Ihre Infrastruktur auf das Wachstum der Daten und die Komplexität der Verarbeitung abgestimmt?

Immer mehr Daten müssen in kürzerer Zeit mit immer komplexeren Berechnungen verarbeitet werden. Die Verarbeitungsleistung wird bestimmt an den Schnittstellen von Hardware, Software und Datentechnik. BI-Lösungen müssen die zunehmenden Anforderungen bewältigen, die durch Advanced Analytics, Machine Learning und komplexe Datenformate entstehen.

Ganzheitliche Lösungen

Ermöglichen Ihre durch BI gewonnenen Einblicke eine zukunftsorientierte integrative Modellierung?

Der wahre Wert von BI-Tools liegt in den Erkenntnissen, die sie liefern. Gute BI-Strategien zeichnen sich dadurch aus, dass Daten nicht nur gesammelt, analysiert und interpretiert werden, sondern auch effektiv in Entscheidungsprozesse einfließen.

Replys Expertise in Big Data & Analytics

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