Datenanalyse hat sich in den vergangenen Jahren zu einem wichtigen Treiber für Wettbewerbsvorteile entwickelt. Angesichts ihrer entscheidenden Bedeutung ist es für Unternehmen unerlässlich, über die wichtigsten Trends im Bereich der Datenanalyse und darüber informiert zu bleiben, wie diese Trends verschiedene verwandte Technologien beeinflussen.
Zu diesen verwandten Technologien gehören Cloud Computing, das Wachstum von Software für künstliche Intelligenz, maschinellem Lernen sowie Edge Computing, neben mehreren anderen. Sehen wir uns einige der wichtigsten Trends an, die die Zukunft der Datenanalyse prägen.
6 Datentrends, die den Fortschritt vorantreiben
Das Wachstum von AIOps
Das Wachstum von AIOps verläuft parallel zu dem der Datenanalyse. Der Grund: AIOps adressiert das größte Problem, mit dem sich die Datenanalyse künftig konfrontiert sieht – die Datenflut.
Mit der Entwicklung von 5G und dem Internet der Dinge (IoT) sowie umfassenderen Analysen von Verbrauchern und Nutzern müssen IT-Teams viel zu große Datenmengen verarbeiten, als dass herkömmliche Methoden damit umgehen könnten. AIOps trägt diesem Umstand Rechnung und bewegt sich hin zu einem ganzheitlichen Ansatz für die Datenanalyse. Es ist zu erwarten, dass AIOps die Abkehr von Datensilos beschleunigen wird.
Der Aufstieg von AIOps wird zahlreiche Vorteile dafür bringen, wie Unternehmen Daten und Analysen nutzen. Ein wesentlicher Vorteil des AIOps-Wachstums besteht darin, Alarmmüdigkeit zu verhindern. Da AIOps riesige Datenmengen berücksichtigt, können Softwarelösungen, die AIOps als Kerntechnologie nutzen, Warnmeldungen filtern, indem sie erkennen, welche Ereignisse wesentlich und dringend sind und welche weniger wichtige Ausreißer darstellen.
Demokratisierung von Daten
Die Demokratisierung von Daten bezeichnet die Praxis, Daten in allen Abteilungen eines Unternehmens zugänglich zu machen – nicht nur in der Führungsebene und im IT-Team. Die Demokratisierung von Daten bildet den Kern der digitalen Transformation.
Die Idee, Daten unabhängig von den eigenen technischen Kenntnissen verstehen und darauf zugreifen zu können, kann neue Self-Service-Tools für die Datenanalyse hervorbringen. Das zeigt sich bereits bei Low-Code-Lösungen.
Auf die Demokratisierung von Daten können wir uns auf mehrere Vorteile freuen:
- Kundenabsichten. Da die Demokratisierung von Daten es mehreren Abteilungen ermöglicht, Datensätze zu analysieren und zu nutzen, wird das Verständnis eines Unternehmens für die Kundenabsichten vielfältiger.
- Effizienz. Die Demokratisierung von Daten wird den breiten Einsatz effizienter Tools wie KI-Analysen und Cybersicherheitssoftware fördern. Auf einer tieferen Ebene werden Mitarbeiter die Daten, auf die sie zugreifen können, wirklich verstehen, was Missverständnisse in der abteilungsübergreifenden Kommunikation minimiert.
- Kundenservice. Da die Demokratisierung von Daten ein vielfältigeres Bild der Kundenabsichten sowie eine höhere Effizienz ermöglicht, verbessert sich das Kundenerlebnis für viele Unternehmen ganz automatisch. Ein Beispiel dafür ist, dass das Helpdesk-Team Zugriff auf bevorzugte Kontaktinformationen und frühere Einkaufsdaten hat. So lässt sich der Kundenservice individueller gestalten.
Low-Code-Lösungen
Wie bereits erwähnt, sind Low-Code-Lösungen auf dem Vormarsch. Ein wesentlicher Grund dafür ist das Wachstum der Demokratisierung von Daten und die branchenweite Akzeptanz der Datenanalyse insgesamt. Dieser Aufstieg von Lösungen, die eine benutzerfreundliche Datenanalyse ermöglichen, kann für Unternehmen weitreichende Veränderungen bewirken.
Einer der größten Vorteile des Aufstiegs von Low-Code-Lösungen ist der verbesserte Zugang zur Analyse von Customer Journeys. Low-Code-Lösungen ermöglichen es auch anderen Abteilungen als den Entwicklungs- und IT-Teams, Daten zu analysieren. Dieser Zugang für weitere Abteilungen stärkt nicht nur die Unternehmenskultur und ermöglicht detailliertere Analysen, sondern verbessert auch die Kompetenzen der Mitarbeiter insgesamt.
Datenintegration
Mit der bevorstehenden weiteren Demokratisierung von Daten ist außerdem damit zu rechnen, dass der gesamte Prozess der Datenbeschaffung einfacher wird.
Dies dürfte vor allem durch eine stärkere Datenintegration in Softwarelösungen geschehen, die Mitarbeiter bereits verwenden. Statt die Datenanalyse in eigenen Programmen abzukapseln, können Erkenntnisse direkt in Anwendungen und Oberflächen erscheinen, mit denen Unternehmen bereits arbeiten.
Datenintegration geht ebenfalls Hand in Hand mit höherer Effizienz. Nutzer können relevante Daten und Informationen direkt erhalten, ohne die Software wechseln zu müssen. Dadurch entfallen potenzielle Bedienfehler, die entstehen können, wenn Mitarbeiter Daten erst suchen müssen.
Small Data und Wide Data
Die Idee von Small Data und Wide Data hat sich als Gegenstück zu Big Data entwickelt. Dieser Trend steht für eine neue Art, über Datensätze nachzudenken und sie zu analysieren.
Wide Data ermöglicht Analysen aus einer Vielzahl unstrukturierter und strukturierter Quellen. Diese große Vielfalt ermöglicht ein besseres Verständnis des Kontexts, was zu besseren oder einzigartigeren Lösungen führen kann. Small Data wird aus Datenmodellen mit geringeren Datenmengen gewonnen, liefert aber dennoch einzigartige Erkenntnisse.
Zusammengenommen ermöglichen Small Data und Wide Data neue, aufschlussreiche kontextuelle Perspektiven für die Datenanalyse.
Datenanalyse im Mittelpunkt
Schließlich ist damit zu rechnen, dass die Datenanalyse zunehmend in den Mittelpunkt der Geschäftsprozesse rückt. Unternehmen betrachteten die Datenanalyse traditionell als sekundäre Funktion. Der Wandel hin zur Datenanalyse als führendem Bestandteil der Geschäftsprozesse wird durch den Wettbewerbsvorsprung angetrieben, den Analysen bieten, sowie durch die heutige technische Infrastruktur, die eine schnellere Verarbeitung unterstützt.
Einer der wichtigsten Vorteile dieser stärkeren Nutzung von Analysen ist die größere Agilität und Reaktionsfähigkeit von Unternehmen. Skalierbarkeit und höhere Umsätze werden sicherlich zu den Folgen gehören, wenn die Datenanalyse in den Mittelpunkt der Geschäftsprozesse rückt.