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Welche Datenanalyse Trends prägen Unternehmen in 2020?

Eine Gesamtentwicklung im Jahr 2019, die sich voraussichtlich bis weit in das Jahr 2020 hinein fortsetzen wird, ist der Fokus auf ausgereifte Data-Governance-Umgebungen und Cloud-Integrationen. Anstatt kurzfristige Ziele wie Kostensenkung und Effizienzsteigerung bei Einzelprojekten zu verfolgen, konzentrieren sich nun Unternehmen auf übergreifende, standardisierte und nachhaltige Analysebereiche. Lassen Sie uns einen Blick auf einige der übergreifenden Datenanalyse Trends werfen, die die Analytik-Landschaft im Jahr 2020 bestimmen:

Erweiterte Datenanalyse

Strategien zur Verbesserung der Insights-Generierung werden weiterhin an Bedeutung gewinnen. Als Platzhalterbegriff für Erkenntnisträger wie KI, Machine-Learning (ML) und Natural-Language-Processing (NLP) wird die erweiterte Datenanalyse sowohl bei den Innovationsbemühungen als auch bei der Implementierung bestehender Modelle deutlich mehr Beachtung finden.

Anstatt durch große Mengen an quantitativen Daten zu „bohren“, können Systeme erweiterte Datenanalysen nutzen und KI-generierte Vorschläge anwenden, um Entscheidungsfindungen zu optimieren. Durch Augmented Analytics wird eine Reihe von Prozessen im Zusammenhang mit der Datenaufbereitung, ML, KI-Entwicklung und -Verwaltung automatisiert. Dies verbessert die Benutzerfreundlichkeit von Datenanalyseplattformen.

Gartner geht davon aus, dass Augmented Analytics bis 2020 den Großteil der Käufe von Analytics- und Business Intelligence-Lösungen ausmachen wird. Erwarten Sie daher, dass dies zu einem gemeinsamen Merkmal datenbezogener Prozesse wird. Darüber hinaus wird erhofft, dass diese Tendenz zu weiteren Fortschritten im erweiterten Datenmanagement führen kann.

Kontinuierliche Intelligenz

Eine weitere Prognose von Gartner ist, dass bis 2022 über 50 % der wichtigsten Geschäftssysteme kontinuierliche Intelligenz (CI) implementieren werden. CI verwendet Echtzeit-Kontextdaten, um die automatisierte Entscheidungsfindung zu verbessern. CI ermöglicht die Generierung kontinuierlicher, hochfrequenter, intuitiver Erkenntnisse aus allen Daten durch die Integration von Echtzeit-Analytik im Betrieb.

Bei der Verarbeitung von aktuellen und historischen Daten kann CI schnell auf Ereignisse reagieren und präskriptive Lösungen anbieten. CI verwendet unter anderem erweiterte Analytik, ML oder Event-Stream-Processing, um eine nahtlose Entscheidungsautomatisierung zu ermöglichen. So kann kontinuierliche Intelligenz Unternehmen bei der Entscheidungsfindung in Echtzeit unterstützen.

Digitale Zwillinge

Die Verarbeitung von Massen eingehender Daten, insbesondere von IoT-Daten, ist für Unternehmen, die im Rahmen traditioneller Data-Warehousing-Lösungen oder Business-Intelligence (BI)-Tools arbeiten, zu einer echten Herausforderung geworden. Um diese Datenmengen nutzbar zu machen, müssen die Daten in eine Datenplattform mit einer automatisierten Datenintegrationslösung integriert werden, die Datenbereinigung, Datenhistorisierung und Versionierung umfasst.

Laut führenden IT-Forschungsfirmen wird es im Jahr 2020 weltweit schätzungsweise 20 Milliarden vernetzte Sensoren und Endpunkte geben. Das bedeutet, dass Milliarden von Dingen bis dahin ihre digitalen Zwillinge haben werden.

Ein digitaler Zwilling ist die digitale Nachbildung oder Darstellung einer „realen“ Einheit. Diese wird von den Echtzeitdaten der Sensoren erzeugt und befindet sich in einem virtuellen Repository. Digitale Zwillinge existieren in den Zwischenräumen unserer physischen Realität und des virtuellen Bereichs, wobei die nahtlose Übertragung von Daten es diesen beiden Welten ermöglicht, ineinander überzugehen. Mit der verbesserten Fähigkeit, Daten zu sammeln und zu visualisieren sowie Analysen zur Erreichung von Geschäftszielen anzuwenden, werden sich digitale Zwillinge in den kommenden Jahren voraussichtlich weiterentwickeln.

Daten-Storytelling

Data Storytelling und Datenvisualisierung werden immer anspruchsvoller, aber auch zugänglicher, da Unternehmen ihre Data-Warehouses in die Cloud verlagern. Mit der Notwendigkeit, Muster zu erkennen und Werte aus Daten zu extrahieren oder unterschiedliche Daten zu kombinieren, um Einblicke zu gewinnen, stehen Unternehmen auch vor der Herausforderung, kontinuierlich Datenstories zu generieren, die vollständig, überzeugend und gut kontextualisiert sind.

Eine Vielzahl von Cloud-basierten Datenintegrationsplattformen bieten eine End-to-End-Datenlösung, bei der die Datenvisualisierung sofort erfolgt. Ein ganzheitlicher Datenansatz ermöglicht es einer Reihe von nicht spezialisierten Mitarbeitern, auf die Daten zuzugreifen, geschäftsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen und mit diesen Daten wirkungsvolle Geschichten zu erzählen.

DataOps

Ein neues Konzept, DataOps erfasst eine Reihe von DevOps und agilen Ansätzen für den Datenanalysezyklus, von der Datenerfassung über die Datentransformation bis hin zum Reporting. DataOps richtet sich an Data Scientists, Dateningenieure und Analysten, die Daten analysieren und Modelle erstellen wollen. So werden eine bessere Datenqualität und eine schnellere, optimierte Analyse angestrebt.

Mit immer mehr eingehenden Daten reichen klassische Data Warehousing-Lösungen möglicherweise nicht aus. Es kommt die Notwendigkeit einer kontinuierlichen, automatisierten und qualitativ konsistenten Datenintegration ins Spiel. DataOps überwacht die Datenpipeline mit Hilfe der statistischen Prozesskontrolle, um diese konsistente Qualität zu gewährleisten.

Hybrid Deployment

Big Data Analytics erzeugt riesige Datenmengen, die im Hinblick auf die Entscheidungsfindung verarbeitet werden müssen. Um diese Datenmengen zu bewältigen, prüfen viele Unternehmen die Möglichkeit der hybriden Lösungsansätze. Hierbei werden die Daten in lokalen Rechenzentren gespeichert, während die Cloud für Analysen genutzt wird oder umgekehrt. So müssen Unternehmen nicht mehr ihre bestehende interne Hard- und Software verwerfen, nur um in die Cloud zu migrieren. Sie können einfach beide Welten optimal nutzen.

Eine weitere Tendenz zu größeren Unternehmen ist die Nutzung von zunehmend diversifizierten Cloud-Portfolios. Dies führt zu einem florierenden Markt für Cloud-Portfoliomanagement-Tools. Diese helfen Unternehmen, den Überblick über verschiedene Cloud-Services und -Anbieter zu behalten.

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