Die 8 wichtigsten Datenanalyse-Trends: Erkenntnisse in die Tat umsetzen

Das Jahr neigt sich dem Ende zu, weltbekannte Beratungsunternehmen und Technikbegeisterte beenden das Jahr 2022 mit ihrer Sichtweise auf zukünftige Datenanalysetrends. Nach dem Beispiel der Daten- und Analysetrends von Gartner möchten wir Ihnen einige umsetzbare Erkenntnisse aus der Datenanalyse liefern. Im Gegensatz zu anderen Bewertungen haben wir uns jedoch entschieden, uns auf kurzfristig verfügbare Trends in der Datenanalysebranche zu konzentrieren und nicht auf einige weit hergeholte Versprechungen.

Datenanalysen bieten Unternehmen die Möglichkeit, wertvolle Geschäftseinblicke zu gewinnen und mit vollem Einsatz darauf zu reagieren, was die Business-Intelligence-Beratung so wichtig wie eh und je macht. Die Technologie entwickelt sich weiter, ebenso wie die Möglichkeiten für Unternehmen, die Daten auf neue und innovative Weise nutzen. Um diese Möglichkeiten effektiv nutzen zu können, ist es unerlässlich, über die neuesten Zukunftstrends in der Big-Data-Analyse auf dem Laufenden zu bleiben.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie sich verschiedene Trends in der Datenanalyse auf die Geschäftslandschaft als Ganzes auswirken werden, und herausfinden, wie Unternehmen Datenanalysetrends folgen können, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Datenanalysetrends, die Ihrem Unternehmen einen Mehrwert bringen

Hier sind die 8 wichtigsten Datenanalysetrends, die den Wettbewerb zwischen Unternehmen prägen werden.

1. Mehr Benutzern die Möglichkeit geben, datengesteuerte Erkenntnisse zu generieren

Die Datensysteme von Organisationen sind oft nach Top-down-Standards organisiert, wodurch die C-Suite und die Hauptentscheidungsträger der Organisation effektiv bevorzugt werden, wenn es um den Datenzugriff und die Nutzung von Business-Intelligence-Tools geht.

Die Nutzung von Datenanalysediensten ist jedoch nicht mehr die Aufgabe einiger weniger ausgewählter Personen. Während Unternehmen versuchen, das Potenzial ihrer Daten zu nutzen, beginnen sie zu erkennen, dass mehr Benutzer täglich evidenzbasierte Entscheidungen treffen müssen.

Nehmen wir als Beispiel die Elektronikfertigungsindustrie. Während die Entwicklung eines neuen Produkts stark von der Verfügbarkeit und den Spezifikationen bestimmter Materialien abhängt, fehlen vielen Ingenieuren in Fertigungsunternehmen die Mittel, um auf solche Daten zuzugreifen, und vor allem die Werkzeuge, um sie zu verstehen. Mit einem stärker demokratisierten Ansatz für den Datenzugriff werden Ingenieure Self-Service-Analysetools verwenden, um die Entscheidungsfindung zu optimieren und zu beschleunigen, indem sie Liefer- und Beschaffungsdaten schnell analysieren.

Mehr Benutzern Zugriff auf Daten zu gewähren, ist nur ein Teil der aktuellen Trends in der Datenanalyse. Erkenntnisse klar und prägnant zu präsentieren, ist ebenso wichtig wie die Demokratisierung von Daten. Was Informationen sofort umsetzbar macht, ist eine ansprechende und verständliche Datenvisualisierung. Mit den verfügbaren Datenvisualisierungstools können alle Benutzer, unabhängig von ihrem technischen Hintergrund, komplexe Datensätze verstehen und datenbasierte Entscheidungen mit Zuversicht treffen.

2. Weiterentwicklung von Open-Source-Lösungen

Die Gründe für die unvermeidliche Verbreitung von Open-Source-Software als aufkommender Trend in der Datenanalyse sind im kommerziellen Sinne möglicherweise nicht sofort ersichtlich. Dennoch kommt seine zunehmende Akzeptanz weiterhin sowohl Benutzern als auch Anbietern und dem Bereich der Datenanalyse insgesamt zugute. Ganz einfach ausgedrückt: Je mehr Menschen Open-Source-Datenanalyselösungen verwenden, desto wertvoller werden diese Tools.

Durch die Verbreitung des Zugangs zu einer unendlichen Anzahl von Datenwissenschaftlern, die einen gemeinsamen Drang nach Neugier und Erforschung teilen, bleiben R und Python auf dem Laufenden über die neuesten Trends in der Datenanalyse. Wie eine universelle Sprache fördert Open Source Innovation und Zusammenarbeit und aktiviert die kollektive Intelligenz.

Im übertragenen Sinne wird Open-Source-BI-Software weiter an Popularität gewinnen, da sie eine deutlich kostengünstigere Möglichkeit bietet, hochgradig anpassbare Analyselösungen ohne Qualitätseinbußen zu erstellen. Open-Source-BI-Tools ermöglichen es Unternehmen, Anbieterbindung und Lizenzgebühren zu vermeiden, die Interoperabilität zu verbessern und schnell effizient mit Daten umzugehen.

3. Verfeinerung der Algorithmen der Datenverarbeitung und -analyse

Auch wenn es trivial klingen mag, zielen die neuesten Data-Analytics-Trends darauf ab, Data-Analytics-Modelle präziser zu machen. Durch strenges Training und eine ganze Reihe von Datenbereinigungen können moderne maschinelle Lernmodelle eine nie zuvor gesehene Vorhersagegenauigkeit erreichen.

Wenn es jedoch um die Anwendung von KI und Datenanalyse geht, gibt es einen entscheidenden Unterschied zwischen einem vorerst genauen Prognosesystem und einem Prognosesystem, das im Laufe der Zeit genau bleiben kann.

Da sich Kundenerwartungen, Geschäftsentwicklungen und Marktbedingungen ständig ändern, lässt die Vorhersagegenauigkeit eines einmal trainierten KI-Modells mit der Zeit zwangsläufig nach. Die einzige Möglichkeit für KI-Modelle, in der sich ständig verändernden Geschäftslandschaft auf dem Laufenden zu bleiben, besteht darin, kontinuierlich aus einem nie endenden Strom neuer Daten zu lernen.

In den kommenden Jahren werden wir die Evolution von KI-Systemen erleben. Anstatt sich darauf zu verlassen, dass Menschen sich an neue Umstände anpassen, werden autarke KI-Systeme ihre Lernmethoden autonom an Veränderungen in der realen Welt anpassen. Wichtig ist, dass die adaptive KI auch dazu beiträgt, eine Hyperpersonalisierung zu erreichen.

4. Nahtlose Integration von Data-Analytics-Lösungen in den Workflow

Unternehmen aus allen Branchen erkennen den Wert von Embedded Analytics, um fundiertere Entscheidungen zu ermöglichen und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Eingebettete Analyselösungen ermöglichen es Unternehmen, Datenanalysen direkt in bestehende Anwendungen zu integrieren und so ein einheitliches Benutzererlebnis zu schaffen, das die Entscheidungsgeschwindigkeit, Genauigkeit und Agilität erheblich verbessern kann.

Der Zugriff auf Datenanalysen direkt in der Anwendung ermöglicht es den Benutzern, sich bei ihren späteren Entscheidungen auf Daten zu verlassen. Mit eingebetteten Analysen können beispielsweise Lehrer an weiterführenden Schulen die Stärken jedes Schülers erkennen und sehen, wie effektiv frühere Unterrichtsmethoden bei einer bestimmten Gruppe von Schülern waren, um die Unterrichtspläne unter Berücksichtigung der einzigartigen Eigenschaften der Schüler anzupassen. Das Durchsuchen dieser Datenskala in einem separaten System ist umständlich und zeitaufwändig, was Benutzer häufig davon abhält, Datenanalysen durchzuführen.

Durch den sofortigen Zugriff auf Daten genau dort, wo sie benötigt werden, treffen Benutzer wichtige Entscheidungen schneller, reduzieren Fehler und werden stärker ermutigt, sich bei der Ausführung alltäglicher Aufgaben auf Daten zu verlassen. Dieser Markttrend der Datenanalyse ist besonders wertvoll für datengesteuerte Organisationen, die Daten schnell sammeln, im Kontext analysieren und Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeit-Einblicken treffen müssen.

5. Intuitivere Funktionalität von Big-Data-Analysesystemen

Aufgrund der rasanten Fortschritte im Cloud Computing und der exponentiell wachsenden Datenmengen ist die Analyse von Big Data sowohl wichtiger als auch wirtschaftlich machbar geworden. Big Data wurde oft als eine immens komplizierte Kunst wahrgenommen, die nur Datenwissenschaftlern zugänglich ist, und dies wird sich in den kommenden Jahren ändern.

Aktuelle Big-Data-Analytics-Trends hängen davon ab, die Benutzeroberfläche von Big-Data-Analytics-Systemen intuitiver und benutzerfreundlicher für Personen ohne technischen Hintergrund zu machen. Dies wird die Zeit zwischen der Analyse von Daten und der Ableitung von Erkenntnissen verkürzen, was in einer modernen Geschäftslandschaft von entscheidender Bedeutung ist. Derzeit überdenken Unternehmen, die Big-Data-Analyselösungen anbieten, ihre Schnittstellen neu, um den Bedürfnissen eines breiteren Benutzerkreises gerecht zu werden.

In der Vergangenheit erforderte beispielsweise die Einrichtung eines robusten ETL-Systems in Qlik View von den Benutzern solide Skriptkenntnisse. Mit der Veröffentlichung von Qlik Sense ist die Erstellung eines ETL-Systems dank der intuitiven visuellen Benutzeroberfläche für Benutzer aller Erfahrungsstufen möglich geworden.

6. Rückkehr zu den Wurzeln: kleine und breite Daten

Die Auswirkungen von Big Data auf die Geschäftslandschaft können nicht hoch genug eingeschätzt werden. Beispielsweise ist für einen digitalen Finanzaustausch die Verfolgung von Millionen von Kundendatenströmen in Echtzeit und das Verständnis ihrer Muster eine wesentliche Quelle für Wettbewerbsvorteile. Da der Hype-Zug um Big Data jedoch an Fahrt verliert, beginnen Unternehmen zu erkennen, dass nicht jeder Daten in einem so großen Umfang analysieren muss, um geschäftskritische Entscheidungen zu treffen.

Big Data ermöglicht es Unternehmen, weitreichende Trends zu verstehen, die oft die allgemeinen Tendenzen ihrer jeweiligen Branche widerspiegeln. Es ist umfangreich und variabel und erfordert die Analyse eines bestimmten Stapels statistischer Modellierungstechniken. Kleine und breite Daten hingegen sind nützlicher, um Erkenntnisse aus kleinen individuellen Datensätzen zu gewinnen, die nützlich sind, um spezifischere und kurzfristigere Geschäftsprobleme zu lösen.

Kleine Daten befinden sich normalerweise innerhalb einer einzelnen Organisation und sind für Menschen leichter zu verstehen und zu visualisieren. Wir erwarten, dass sich in den kommenden Jahren mehr Organisationen auf kleinere, kontextualisierte Datensätze konzentrieren werden, die ihnen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

7. Einfacherer Datenverbrauch

Das exponentielle Wachstum von Big Data zwingt Unternehmen auch dazu, ihren Ansatz zur Datenverwaltung zu überdenken. Herkömmliche Datenverwaltungsmethoden reichen nicht mehr aus, um die ererbte Komplexität der Orchestrierung von Datenströmen zu bewältigen. Die Verwendung veralteter Data-Governance-Praktiken führt zu Datensilos, gefährdeter Datensicherheit und verlangsamt die Entscheidungsfindung insgesamt.

Data Fabric ist eine Möglichkeit für Unternehmen, eine umfassende Ansicht ihrer Daten zu erstellen und diese im gesamten Unternehmen zugänglicher, zuverlässiger und sicherer zu machen. Beispielsweise optimieren durchdachte Data-Fabric-Architekturen die Datenbewegung im gesamten Unternehmen, indem sie nur die Metadaten beziehen, die für die Datenvirtualisierung benötigt werden. Letzteres könnte irgendwann als Ersatz für einen umfangreichen ETL-Prozess dienen, da es den Zugriff auf Daten in Echtzeit ermöglicht, ohne sie verschieben oder replizieren zu müssen.

Data Fabric verbindet verschiedene Arten von verteilten Datenquellen und ermöglicht die Schaffung einer einzigen, einheitlichen Schnittstelle, über die auf alle relevanten Daten zugegriffen werden kann. Es bietet Benutzern einen vollständigen Einblick in ihren gesamten Datenstapel und vereinfacht den Prozess der Kombination und Aggregation wertvoller Erkenntnisse.

8. Datenverarbeitung mit höheren Geschwindigkeiten und Volumen

Edge Computing hat sich zu einem bedeutenden Datenanalysetrend entwickelt, der Unternehmen mehr Agilität und Flexibilität bietet. Indem die Verarbeitungs- und Rechenleistung näher an den Punkt der Datenerfassung herangeführt wird, ermöglicht Edge Computing eine schnellere Datenanalyse und reduziert die Latenzzeiten bei gleichzeitiger Verbesserung der Skalierbarkeit.

Edge Computing ist besonders nützlich, wenn es um Echtzeit-IoT-Anwendungen geht; wobei Analysen auf dem Gerät selbst statt auf einem entfernten Server durchgeführt werden. Daher ermöglicht Edge Computing Unternehmen, die Bandbreitenkosten zu senken und die Sicherheit für ihre Datenanalyseprozesse zu verbessern.

Darüber hinaus erleichtert Edge-Computing Unternehmen die Erstellung verteilter Anwendungen über mehrere Geräte oder Plattformen hinweg, indem die Datenverarbeitung und -analyse an die Edge-Knoten geleitet wird. Für die Zukunft erwarten wir einen verstärkten Fokus auf Edge-basierte Analysen und Verarbeitung, da immer mehr Unternehmen diese Technologie nutzen möchten.

Wie können Sie zukünftige Trends in der Big-Data-Analyse für Ihre aktuellen Anforderungen nutzen?

Da die Datenanalyse immer ausgefeilter wird, ist das Verständnis und die Verfolgung aktueller Trends in der Datenanalyse von entscheidender Bedeutung, um die Vorteile für Unternehmen zu erschließen. Das Handeln auf diese Trends erfordert jedoch umfassendes technisches Know-how, strategische Planung und ein tiefes Verständnis der Feinheiten des Datenmanagements.

Bei *instinctools sind wir bestrebt, unseren Kunden dabei zu helfen, ihr Geschäft zukunftssicher zu machen, indem wir die Leistungsfähigkeit der Datenanalyse auf neue und innovative Weise nutzen. Unsere Berater können Ihnen mit Ressourcen, Erkenntnissen und Strategien zum Entwerfen einer robusten Analysearchitektur helfen, gleich loszulegen.

Nutzen Sie Trends in der Datenanalyse, um Innovationen schneller umzusetzen und Änderungen effizient zu bewältigen

Die Akzeptanz des Wandels in der Datenanalyse bietet Unternehmen neue Möglichkeiten, um inmitten der zunehmend volatilen Geschäftslandschaft wettbewerbsfähig zu bleiben. Wenn wir das Gesamtbild betrachten, dreht sich der allgemeine Vektor der zukünftigen Trends in der Datenanalyse darum, die Zeit zu verkürzen, die erforderlich ist, um Erkenntnisse in Maßnahmen umzusetzen. Die Generierung datengesteuerter Erkenntnisse ist jetzt für jedermann zugänglich. Um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, ist es entscheidend, Erkenntnisse für den richtigen Benutzer zur richtigen Zeit sofort umsetzbar zu machen.

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