Werden Datenmanagement und Analytik integriert, können Unternehmen Informationen besser nutzen, argumentiert der Softwareanbieter Information Builders. Business Intelligence unterstütze bald die Konvergenz von Blockchain- und Big-Data-Zugriffen und steigere damit die Transparenz von Analysen.
Für Data Analytics setzen Unternehmen eine Vielzahl von Technologien ein, die ihnen Zugang zu den unterschiedlichsten Datenquellen für den internen und externen Gebrauch verschaffen. Datenbasierte Dienstleistungen durch Embedded Analytics steigern die Wertschöpfung und erschließen das Potenzial von Data Analytics. Information Builders, ein Anbieter von Lösungen für Business Intelligence, Analytics-, Datenintegritäts- und Datenqualitätsmanagement, nennt fünf Trends für die kommenden zwölf Monate.
1. Umfassende unternehmensweite Analytik
Die Nachfrage aus den Fachabteilungen nach einem effizienteren Datenmanagement und einer Data Value Chain für entscheidungsrelevante Informationen steigt weiter an. Wichtig werden hohe Datenqualität, Stammdatenmanagement und andere datenzentrierte Funktionen. Erfolgreiche Unternehmen kombinieren diese Komponenten in einer abteilungsübergreifenden und skalierbaren Analytics-Strategie.
2. Es stehen immer mehr Daten für Analysen bereit
Eine höhere Effizienz in der Fertigung, Connected Vehicles und Smart Cities sind typische Anwendungsszenarien für das Internet der Dinge und verbreiten sich in den Unternehmen und im Alltag. Durch den zunehmenden Einsatz von intelligenten Wearables, beispielsweise im Gesundheitswesen oder für den persönlichen Gebrauch, entstehen Ökosysteme, die Verbrauchern und Dienstleistern Erkenntnisse über Zuverlässigkeit, Sicherheit und Gesundheit liefern.
3. Konvergenz von Technologien
Künstliche Intelligenz, Predictive Analytics, das Internet der Dinge und Blockchain erfordern eine verlässliche Datenerfassung und zielgerichtete Auswertung. Durch die Konvergenz dieser Technologien entstehen neue Möglichkeiten. Unternehmen analysieren damit immer größere Datenmengen und schaffen eine Grundlage, um weiteren Benutzergruppen innerhalb sowie außerhalb der eigenen Organisation entscheidungsrelevante Einblicke zu liefern.
4. Ausbau von Embedded Analytics
Embedded Analytics nutzen Unternehmen künftig in allen Abteilungen auf breiter Ebene – sowohl intern als Erweiterung der Transparenz von Geschäftsprozessen als auch dazu, die Interaktionen mit Kunden, Lieferanten und Geschäftspartnern zu verbessern. Darüber hinaus richtet sich der Einsatz von Embedded Analytics an der Konvergenz anderer Schlüsseltechnologien für Datenanalysen aus. Unternehmen nutzen Künstliche Intelligenz und Machine Learning, um ihre Prozesse zu optimieren.
5. Verbesserter Datenschutz und höhere Datensicherheit
Die Datenschutzgrundverordnung war die erste von vielen Maßnahmen, um höhere Anforderungen an die Datensicherheit, den Datenschutz, die Speicherung und die Nutzung persönlicher und vertraulicher Daten umzusetzen. Regierungen und Unternehmen werden künftig stärker gefordert sein, persönliche und vertrauliche Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen.
„Die zunehmende Menge und Komplexität der Daten erscheint nur auf den ersten Blick als ein Hindernis, wenn Unternehmen über Analytics ihre Wertschöpfung steigern wollen“, berichtet Peter Walker, Vice President Nordeuropa bei Information Builders. „In Wahrheit identifizieren Unternehmen mit Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Embedded Analytics neue Geschäftsfelder und steigern ihre Wettbewerbsfähigkeit. Jürgen Frisch
