Noch vor einigen Jahren analysierte ich am CERN Daten im Petabyte-Bereich, die wir an den Experimenten des Large Hadron Collider einsammelten. Dazu war vor allem viel Arbeit in der Kommandozeile notwenig. R, Python, Gnuplot und SQL gehörten zu meinem Alltag. Dann habe ich Tableau kennengelernt und habe auf den Großteil meiner Skripte verzichten können. Meine Analysen waren fortan interaktiv, und die Datenstrategie hat sich grundlegend geändert.
Nicht nur in der Forschung hat sich hier viel getan. Auch Business Intelligence hat in den vergangenen Jahren tiefgreifende Änderungen erfahren. Standen 2015 noch Cloud Analytics, Data Science und die Anbindung von Big Data im Vordergrund, so sind 2016 eindeutig Self-Service-Analysen in den Fokus gerückt. Mehr Unternehmen gewähren ihren Mitarbeitern Zugriff auf ihre Daten. Mehr Menschen verstehen Daten als wichtiges Hilfsmittel zur Erfüllung ihrer Aufgaben.
Welche BI & Analytics Trends dürfen 2017 in keiner Datenstrategie fehlen?
1. Jeder kann die „moderne BI“ nutzen
Moderne BI ist ein Modell der Business Intelligence, das Daten für mehr Mitarbeiter in den verschiedensten Rollen zugänglich macht. Dieser Aspekt wird auch im 2016 BI Magic Quadrant von Gartner erwähnt. Dort steht, dass wir „die entscheidende Wende eines mehr als 10 bis 11 Jahre währenden Übergangs von IT-zentrierten Berichtsplattformen zu modernen BI- und Analyseplattformen überschritten“ haben. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen die möglicherweise Terabytes oder mehr Daten haben und sicherstellen müssen, dass die Anwender ihre Analysen mit bereinigten und von der IT genehmigten Datenbeständen durchführen.
2. Analysen werden kollaborativer
Bei der Zusammenarbeit werden wir 2017 eine Veränderung beobachten. Anstatt statische Berichte weiterzuleiten werden die Anwender interaktive Arbeitsmappen und Datenquellen gemeinsam nutzen, die als Grundlage für ihre Geschäftsentscheidungen dienen. Stellen Sie sich beispielsweise vor, dass Sie in einer wöchentlichen Geschäftsbesprechung ein interaktives Dashboard aufrufen, um KPIs zu prüfen. Es wird auch durchaus üblich sein, in diesen Dashboards direkt vom Browser oder dem iPad aus Analysen durchzuführen.
3. Alle Daten werden gleichberechtigt
2017 wird der Wert der Daten nicht mehr an Rangordnung oder Größe gebunden sein. Das Laden einer Datenbank mit Milliarden Zeilen sollte genauso vonstatten gehen wie das Laden einer Excel-Tabelle mit 150 Zeilen von Ihrem Desktop. Von Bedeutung wird sein, dass die Mitarbeiter schnell und einfach auf Daten zugreifen können und sie zusammen mit anderen Datentypen untersuchen können.
4. Selfservice wird auf die Datenvorbereitung ausgeweitet
Der Trend zu Benutzerfreundlichkeit und Agilität, der die Märkte für BI und Analysen umgewälzt hat, erreicht nun die Datenvorbereitung. Das bedeutet, dass gängige Aufgaben wie syntaktische Analyse, JSON- und HTML-Importe und die Durcharbeitung der Daten nicht mehr an Spezialisten delegiert wird. Stattdessen werden Nicht-Analysten in der Lage sein, diese Aufgaben als Teil ihres Analyse-Flows zu übernehmen.
5. Arbeiten mit Daten, ohne es zu wissen
Es ist nicht überraschend, dass Analytics am besten funktioniert, wenn es ein natürlicher Teil des Workflows ist. 2017 werden Analysen allgegenwärtig sein werden und sämtliche Geschäftsprozesse bereichern. Embedded BI wird die Reichweite der Analysen derart vergrößern, dass diese Entwicklung möglicherweise gar nicht bewusst wahrgenommen wird. Ähnlich ist es bereits bei der prädiktiven Analyse, die auf Netflix einen Film empfiehlt. Das sind die Ergebnisse von Analysen. Die meisten Menschen sind sich dessen gar nicht bewusst.
6. Die IT wird zum Datenhelden
Seit Jahrzehnten haben IT-Abteilungen damit zu kämpfen, endlos Berichte zu erstellen, um Anfragen vom Geschäftsbetrieb zu beantworten. Dieser Zyklus wird jetzt unterbrochen. IT-Abteilungen produzieren nicht mehr, sondern unterstützen und sorgen für Governance, Datensicherheit und Compliance. Die IT befähigt das Unternehmen, datenorientierte Entscheidungen mit der vom Markt geforderten Schnelligkeit zu treffen. So wird die IT gewissermaßen zum Datenhelden.
7. Die Mitarbeiter arbeiten auf natürlichere Weise mit Daten
SQL zu schreiben ist kein sehr natürlicher Weg, um mit Daten zu arbeiten. 2017 wird die Benutzeroberfläche für die Arbeit mit Daten noch natürlicher wird, und zwar durch natürliche Sprache. Analyse mit natürlicher Sprache bedeutet, dass Datenfragen mit gängigen Wörtern formuliert werden. So können Daten, Grafiken und Dashboards noch leichter zugänglich gemacht werden, indem Sie den Mitarbeitern die Möglichkeit geben, auf neue Art und Weise mit Daten zu interagieren.
8. Der Übergang zur Cloud beschleunigt sich
Datenschwerkraft ist die Idee, dass wir die Analysen dort ausführen wollen, wo sich die Daten befinden. Wenn Ihre Daten also in der Cloud gespeichert sind, wollen wir auch die Analysen dort ausführen. 2017 werden Daten in der Cloud genug „Schwerkraft“ entwickeln, um Unternehmen dazu zu bewegen, ihre Analysen dort bereitzustellen, wo sich die Daten befinden. Cloud-Data-Warehouses wie Amazon Redshift werden sehr beliebte Datenstandorte bleiben und in der Folge werden Cloud-Analysen allgegenwärtig sein.
9. Advanced Analytics wird leichter zugänglich
Nicht jeder Anwender kann R oder Python programmieren. Insbesondere Geschäftsanwender werden sich diese Kenntnisse auch nicht aneignen wollen und vermeiden Analysefunktionen, die solche Skriptsprachen erfordern. 2017 werden Advanced Analytics (ausgefeilte, leistungsstarke Analysefunktionen) zugänglicher und für Geschäftsanwender für den täglichen Einsatz verfügbar sein.
10. Daten- und Analysekompetenz steht im Mittelpunkt
Es gibt keinen Beruf, der heute ohne Daten auskommt. Das bedeutet, dass Daten- und Analysekompetenz immer wichtiger werden wird – unabhängig von der Rolle und der Position im Unternehmen. Seit zwei aufeinanderfolgenden Jahren wurde diese Kompetenz als die wichtigste Einstellungsvoraussetzung bei LinkedIn aufgeführt. Am Arbeitsplatz werden intuitive Analytics-Plattformen eingeführt, die auf allen Ebenen Entscheidungsgrundlagen bereitstellen. Aber die Fähigkeiten der Mitarbeiter bilden das Fundament diese zu nutzen.
Dieser Beitrag ist der dritter Teil der Datenstrategie-Serie:
Teil 1: Die Notwendigkeit einer modernen Datenstrategie im Zuge der digitalen Transformation
Teil 2: Steigern smarte Erkenntnisse den Business Impact?
Teil 3: 10 BI & Analytics Trends, die in keiner Datenstrategie fehlen dürfen
Teil 4: Wie unterstützen Analysen Ihre Entscheidungsfindung?
Teil 5: Erstickt Innovation zwischen Berichtswesen und Data Discovery?
Möchten Sie mehr zu den neuesten Trends im Bereich Business Intelligence und Business Analytics erfahren? Dann freue ich mich Sie auf unserem Live-Webinar am 21. Februar 2017 begrüßen zu dürfen.
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— DATAvangelist (@DATAvangelist) February 13, 2017
Update 22 Feb 2017: Sie haben das Webinar verpasst? Dann können Sie hier die Aufzeichnung ansehen:
