Data Governance und Predictive Analytics legen zu

Der souveräne unternehmensübergreifende Umgang mit Daten sowie das intelligente Indizieren von Informationen in Big-Data-Umgebungen gehört laut Qlik zu den Top 5 der Business-Intelligence-Trends 2019.

Die Integration künstlicher Intelligenz in Analytics-Anwendungen sowie Data Governance – also die Verfügbarkeit, Anwenderfreundlichkeit, Integrität und Sicherheit von Daten – das sind nach einer Prognose des Analytics-Spezialisten Qlik die beiden Top-Trends für das kommende Jahr.

Einen Aufschwung erlebt das Einbinden künstlicher Intelligenz (KI) in Analytics-Anwendungen. Dieser Aussage stimmen auch über 70 Prozent der Befragten in Deutschland zu. „Auch künftig wird es nicht darum gehen, automatisierte Entscheidungs-Maschinen zu bauen, die unabhängig von menschlicher Einsicht agieren“, so Robert Schmitz, Area Vice President Southern Europe & Russia bei Qlik. „Im Vordergrund steht vielmehr das Bestreben, mithilfe kognitiver Systeme schnell, vollständig und unter Einbeziehung aller Datenquellen optimale, datenbasierte Entscheidungs-Grundlagen zu schaffen.“ Helfen könnten hierbei KI-basierte Visualisierungs-Empfehlungen oder Vorschläge zur sinnvollen Kombination von Datenquellen. „Mitarbeiter in Organisationen aller Art und Größe werden so von aufwändigen und fehleranfälligen Prozessen entlastet und in der intuitiven Erforschung unterschiedlichster Datenquellen bestärkt“, so Schmitz.

Überwinden von Infrastrukturgrenzen und mobile Verfügbarkeit

Das Thema Data Governance kommt in Deutschland mit 63,4 Prozent der Nennungen auf Platz zwei der Hitliste der Business-Intelligence-Trends für 2019. Neben Verfügbarkeit und Benutzerfreundlichkeit legen Analytik-Profis vor allem Wert auf Qualität, Integrität und Sicherheit von Daten. „Diese Bedürfnisse müssen auch über Infrastrukturgrenzen hinweg adressiert werden“, erläutert Qlik-Manager Schmitz. Auch in hybriden und Cloud-Umgebungen seien Datenqualität, rollenbasierte Zugriffsrechte sowie die sichere und komfortable Datenanbindung – ob in der Cloud oder On Premise – entscheidend für immer mehr Geschäftsprozesse über Abteilungen oder Standorte hinweg. Das bedeutet laut Schmitz auch uneingeschränkte mobile Verfügbarkeit von relevanten Datensets und Analytics-Apps bei zentral gemanagter Governance.

Die Themen Predictive Analytics, Data Literacy und Big Data Indexing vervollständigen die Top-5-Hitliste für 2019. Dieser Aussage schließen sich auch 63 Prozent, 57,7 Prozent beziehungsweise 49,3 Prozent der Befragten aus Deutschland an. „Die Vielfalt an Predictive-Analytics-Anwendungen wächst rasant“, erläutert Schmitz. „Gerade im Internet der Dinge, wo es um Geräte- und Produktionssteuerung auf der Grundlage von Maschinen- und Sensordaten, von Umgebungsdaten und Wartungsintervallen geht, hilft eine datenbasierte Predictive Maintenance, kostenintensive Stillstands-Zeiten oder unerwartete, wartungsbedingte Ausfälle zu reduzieren.“

Ganzheitliches, organisationsübergreifendes Datenverständnis

Auch das Thema Data Literacy – also der souveräne Umgang findet sich in den Top 5 Trends für die deutsche Analytics Economy. „Daten allein haben noch keinen Wert“, erklärt Qlik-Manager Schmitz. „Erst wenn Kompetenzen, Werkzeuge und Motivation hinzukommen, führt die Analyse zu Verständnis und zeigt Handlungsoptionen auf.“

Viele Unternehmen sind hier laut bereits auf einem guten Weg, allerdings besteht noch Verbesserungsbedarf: „Weltweit hätten 63 Prozent der befragten Unternehmen laut dem jüngsten Data Literacy Index gern mehr Mitarbeiter mit echter Datenkompetenz. Allerdings bieten derzeit lediglich 34 Prozent der Unternehmen Schulungen zur Verbesserung der Datenkenntnisse an.“

Big Data Indexing beschreibt das intelligente Indizieren relevanter Ausschnitte aus großen und größten Datenbeständen. „Werden auf der Basis von Metadaten relevante Informationen hervorgehoben und in eine Analytics-Anwendung geladen, können Performanz und Skalierbarkeit der In-Memory-Technologie auch bei großen und größten Datensets steigen“, erläutert Schmitz. „Somit werden auch bei einem enormen Datenaufkommen Echtzeit-Analysen möglich.“ Jürgen Frisch

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