Zu Jahresbeginn tun Analysten gern das, was sie sonst ihren Predictive Analytics Tools überlassen:
Die Daten bzw. Entwicklungen der letzten Monate in den Blick fassen und extrapolieren, welche Trends wohl die kommende Zeit bestimmen werden. Wir tun das natürlich auch und möchten Ihnen hier unsere Recherchen und Prognosen für 2023/24 vorstellen:
Die Top 3 Trends, an denen kein Schweizer Unternehmen vorbeikommen wird, wie auch weitere wichtige Themen für bestimmte Zielgruppen – kleine und mittlere Unternehmen, für IT-Experten und für Software-Anbieter.
Top-Trends 1/3: Datenqualität – Datenkultur – Data Governance
Der wichtigste Trend und zugleich ein Dauerbrenner im Bereich Analytics ist der Themenkomplex Datenqualität – Datenkultur – Data Governance. Das bestätigt auch der BARC BI & Analytics-Trendmonitor: Über die letzten fünf Jahre waren alle drei Begriffe stets unter den Top 5. Und das zu Recht:
- Management von Stammdaten / Datenqualität. Hier gilt nach wie vor der bekannte Spruch: Garbage in, garbage out. Oder vornehmer gesagt: Ist die Qualität der Stammdaten mangelhaft, kann auch der beste Data Analyst bzw. die beste Analytics-Software wenig ausrichten. Umso schwerer wiegt es, dass die Datenqualität in sämtlichen Umfragen und Studien, quer über alle Branchen und unabhängig von der Unternehmensgrösse, als stetes Problem benannt wird. Immerhin zeigt der aktuelle BARC-Trendmonitor dieses Thema bei Managern in der DACH-Region auf Platz 1 – ein erster Schritt zu konkreten Verbesserungen? Datengetriebenes Handeln braucht eine verlässliche, konsistente Datenbasis – und um eine solche zu schaffen, braucht es klar definierte Rollen und Verantwortlichkeiten, fest etablierte Prozesse zur Qualitätssicherung und ein konsequentes Monitoring der Datenqualität, basierend auf einem allgemeinen Bewusstsein über die negativen Auswirkungen mangelnder Datenqualität. Womit wir gleich beim nächsten Punkt wären…
- Leider immer noch ein Vorreiter-Thema, das bislang vor allem in Grossunternehmen und in der Telekommunikations-Branche Beachtung findet. Ziel ist die stete Ausweitung der bisherigen Arbeit mit Daten zu einem konsequent datengetriebenen Unternehmen, in dem Daten die Haupttreiber erfolgsrelevanter Entscheidungen, effizienter Prozesse und Wettbewerbsvorteile sind. Und das erfordert nicht nur die Investition in Technologien, sondern auch die Schaffung entsprechender Prozesse und eines allgemeinen Bewusstseins.
- Data Governance. Auch dies nach wie vor leider ein Vorreiter-Thema, das hauptsächlich in grossen Unternehmen im Telekommunikations-, Finanz- und Gesundheitswesen eine Rolle spielt. Auch hier geht es nicht um einmalige Investitionen, sondern es braucht langfristige Managemententscheidungen darüber, wie man mit Daten arbeiten will – von der Verwaltung über das Monitoring bis hin zu Datensicherheit & Datenschutz. Im Vergleich zu Nordamerika oder Grossbritannien steht für diese Thema in der DACH-Region jedoch bislang weniger stark im Fokus.
Die Experten von bigdata-insider.de prognostizieren hier einen zunehmenden Einsatz von KI/ML-Funktionen in jeder Schicht des Data Fabric – von der Dateneingabe über Datenverarbeitung und Orchestrierung bis hin zur Data Governance. Ziel ist es, die zunehmende Komplexität des Datenmanagements besser zu bewältigen und Datenexperten von administrativen Routineaufgaben zu entlasten.
Top-Trends 2/3: Demokratisierung der Datennutzung
Auch beim zweiten Heyde-Trend für 2023 handelt es sich um einen Dauerbrenner: Der Themenkomplex Datenerkundung/Visualisierung – Self-Service Analytics besetzte 2019 Platz 2 und 3 des BARC-Trendmonitors und liegt bis heute in den Top 5. So gilt es nämlich nicht nur, den Datenschatz Ihres Unternehmens zu heben, sondern ihn auch möglichst vielen Mitarbeitern zugänglich zu machen! Das bedeutet aus technischer Sicht:
- Datenerkundung/Visualisierung. Ein Thema, das branchenübergreifend und unabhängig von der Unternehmensgrösse im Foku steht, wenn auch mit sichtlicher Differenz von BI-Klassenbesten und Nachzüglern. Hier sind Analytics-Lösungen gefragt, endlose Datentabellen in anschauliche Charts umzusetzen und damit Analysten wie Fachanwendern das selbstständige Arbeiten mit den Daten zu ermöglichen, insbesondere die Erkennung von Mustern, Clustern, Trend oder Ausreissern.
- Self-Service Analytics. In vielen Unternehmen schon etablierter Standard (daher wohl auch bei Softwareanbietern stärker im Fokus als bei Business-Usern & Consultants, lt. BARC), aber immer noch stark nachgefragtes Thema. Bemerkenswert ist hier der Shift von abteilungsspezifischen Lösungen zur unternehmensweiten Demokratisierung des Datenzugriffs, die Fachanwendern Möglichkeit gibt, eigene Inhalte zu schaffen und zu teilen.
Nach Einschätzung des Heyde-Teams erreicht dieser Trend nun auch den Bereich der Predictive Analytics: Die Vorhersage geschäftsrelevanter Entwicklung anhand von Prognosemodellen stellt Unternehmen bislang vor enorme Herausforderungen.
Grund hierfür ist der hohe Aufwand für das Trainieren und Validieren verschiedener Maschinenlern-Algorithmen, die Ermittlung des jeweils besten Modells und dessen Überwachung und Wartung im laufenden Betrieb.
Nun aber scheinen mehrere Anbieter ihr lang angekündigtes Versprechen einzulösen und Predictive-Analytics-Plattformen mit ausgereifter Low- oder No-Code-Funktionalität bereitzustellen, die nicht nur Data Scientists, sondern zunehmend auch Fachanwendern die Arbeit mit Prognosemodellen ermöglichen.
Top-Trends 3/3: Agile BI-Entwicklung
Agile Development ist nach unserer Einschätzung ein kleinerer, aber gerade für die Schweiz interessanter Trend, der viele Unternehmen im Jahr 2023 beschäftigen wird bzw. sollte. „Agil“ steht hier für einen kundenzentrierten Ansatz, der verlässliche Datenprodukte und -dienstleistungen für dynamische Geschäftsanforderungen gewährleistet. Ob Dashboards oder Reports – hier ist eine enge Zusammenarbeit von Fach- und IT-Experten gefragt. Dabei schafft der DevOps-Ansatz technische Best Practices und eine Kultur, die automatisierte kontinuierliche Bereitstellungsprozesse implementiert und schnelle Anpassungen ermöglicht.
Im BARC-Trendmonitor erscheint Agile Development noch als Vorreiter-Thema, das gerade im Transport- und Finanzsektor auf die Agenda rückt, wobei Frankreich und die DACH-Region im globalen Vergleich hier die Nase vorn haben. Möglicherweise eine Chance gerade für Ihr Unternehmen?
Das sagt Qlik zu den Trends 2023
KMU-Trends: Das bewegt die Manager kleiner und mittlerer Unternehmen.
BI & Analytics sind längst nicht mehr nur ein Thema für Grossunternehmen, sondern auch und vielleicht gerade für mittelständische Unternehmen ein wichtiges Instrument, um geschäftsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen und sich am Markt zu behaupten. Allerdings gibt es erhebliche Unterschiede, was die Anforderungen an und Ressourcen für BI-Lösungen angeht – und das spiegelt sich natürlich auch in den Trends. Diese Themen stehen 2023 gerade bei KMU im Fokus:
- integrierte PM- & BI-Plattformen – zur optimalen Integration von Reporting-Prozessen, Planungen und Prognosen; seit Jahren einer der stabilsten und wichtigsten Trends am Markt, der auch von immer mehr Anbietern bedient wird.
- Datenaufbereitung durch Fachanwender – je kleiner die IT-Abteilung, umso wichtiger ist die Einbindung der Fachanwender in das Profiling sowie die Bereinigung, Strukturierung und Anreicherung von Rohdaten für Analytics-Zwecke.
- Echtzeit-Analytics – neue Daten aus Transaktionssystemen werden den Entscheidern sofort zur Verfügung gestellt, um schnellere Analysen & schnelleres Reporting zu ermöglichen.
- Alerts & Trigger – aufbauend auf Echtzeit-Datenströmen erhalten die Nutzer Hinweise auf relevante Entwicklungen; hier geht der Trend von vordefinierten Parametern hin zu KI-gestützter Trend-/Anomalieerkennung sowie vom blossen Signal zum Auslösen automatisierter Prozesse.
Tech-Trends: Diese Themen sind für IT-Experten interessant
Aus IT-Sicht gibt es mehrere, zum Teil auch gegenläufige Trends, die 2023 an Bedeutung gewinnen:
- Data Warehouse Modernisierung – viele der unzähligen, implementierten Systeme sind in die Jahre gekommen, und erweisen sich als zu komplex und/oder zu teuer für agile Entwicklung und moderne Anforderungen.
- Data Catalogs – ein Thema, das über die letzten fünf Jahre stetig an Bedeutung gewonnen hat, und vor allem in den USA und Grossbritannien sehr prominent ist; Ziel ist die systematische Anreicherung der Daten mit Metadaten, die das Auffinden und Verstehen der Daten zu erleichtern – eine organisatorische Herausforderung für jedes Unternehmen!
- Analytics-Teams/Data Labs – ein absolutes Vorreiter-Thema derjenigen Unternehmen, die ambitionierte Data Science-Projekte vorantreiben; mit der Schaffung einer separaten Organisationseinheit entsteht ein innovativer DesignThink- und Experimentier-Raum für die ersten Schritte solcher Projekte.
- Cloud für Daten & Analytics – ein weiteres Thema, das über die letzten 5 Jahre immer wichtiger geworden ist und nun verstärkt auch kleinere und mittlere Unternehmen beschäftigt; lt. BARC-Trendmonitor lag die Cloud-Adoption-Rate bei Projekten der letzten 2 Jahre bereits bei 50 %, dürfte künftig aber weiter steigen, da auch viele ältere Daten- & Analytics-Installationen modernisiert werden müssen.
- Gerade für internationale Unternehmen gewinnen Multi-Cloud-Architekturen an Bedeutung: Diese ermöglichen eine Verwaltung der Datenbestände über mehrere regionale Cloud Service Provider (CSP) hinweg und vermeiden so die Entstehung regionaler Datensilos. Angesichts der wachsenden Cloud-Investitionen liegt zudem vielerorts ein stärkerer Fokus auf Kosten/Nutzen-Rechnungen und der Umsetzung von FinOps-Praktiken.
- Ergänzend bzw. gegenläufig zum Cloud-Trend wächst aber auch die Bedeutung des Edge Computing: Gerade die COVID-19-Pandemie hat den Wechsel von On-Premise Rechenzentren in die Cloud enorm beschleunigt, doch angesichts der neuen und wachsenden Arbeitslasten stossen immer mehr Unternehmen an technische Grenzen. Gerade bei Data-Science-Projekte und KI-Anwendungen mit grossen Datenvolumen & hohen Anforderungen an Datensouveränität geht daher der Trend zu lokalen Edge-Systemen am „Rand“ des Netzwerks, die unabhängig von Internetverfügbarkeit und Bandbreiten für weniger Latenz und mehr Performance & Zuverlässigkeit sorgen.
- Zero-Trust-Sicherheitskonzepte – noch vor fünf Jahren ein Nischenthema, das auch im aktuellen BARC-Trendmonitor noch keine Erwähnung findet, mittlerweile aber zunehmend Verbreitung erfährt. Hier geht es nicht um Einzelmassnahmen, sondern ein ganzes Set an Lösungen & Methoden (bspw. network segmentation, conditional access…), das jeden einzelnen Bereich des Netzwerks absichert, statt nur einen äusseren Schutzwall zu ziehen und sich auf diesen zu verlassen.
- Data Fabric und Data Mesh – beide Modelle für dezentrale Datenarchitekturen werden 2023 verstärkt im Fokus stehen, um den Zugriff, die Verwaltung & Bereitstellung von Daten weiter zu vereinfachen. Eine prägnante Beschreibung dieser beiden Ansätze stammt von bigdata-insider.de: „Data Fabric ist ein zusammensetzbaren Stapel von Technologien für die Datenverwaltung, Data Mesh eine Prozessausrichtung für verteilte Teams, die Unternehmensdaten nach eigenem Ermessen verwalten wollen.“
- Einsparungen bei Infrastrukturkosten – angesichts der wirtschaftspolitischen Entwicklungen der letzten Monate gewinnt das Thema Kosten an Bedeutung, und zwar nicht nur – wie oben angemerkt – in Bezug auf die Cloud. Damit wird der lange gepflegte „Rip-and-Replace“-Ansatz zunehmend obsolet und Unternehmen suchen verstärkt nach moderneren Methoden, um Investitionskosten zu senken und Unterbrechungen des IT-Betriebs zu minimieren.
Vendor-Trends: Das wird 2023 für Software-Anbieter wichtig
- Embedded BI and Analytics – mit der Einbettung von BI-Funktionen in Geschäftsanwendungen erhalten die Nutzer direkt im Prozess neue Erkenntnisse – und zwar genau dort, wo Informationen benötigt und Entscheidungen getroffen werden müssen. Ein Thema, das auch in vielen KMU zunehmend auf die Agenda rückt!
- Advanced Analytics/Maschinenlernen/KI – gerade im Finanzsektor ein starkes Thema. Smarte Algorithmen, die Muster und Abhängigkeiten erkennen, werden nicht mehr nur zur Generierung von Erkenntnissen und Vorhersagen genutzt. Ziel ist vielmehr die vollständige KI-gestützte Automatisierung bestimmter Entscheidungsprozesse. Dabei können sich Unternehmen auf immer mehr speziell für ML/KI-Lösungen optimierte Hardware- und Cloud-Services stützen.
- Je mehr Aufgaben an die KI übertragen werden, desto wichtiger wird, das Thema ethische KI. Ob Kreditvergabe, Content Moderation oder die Vermittlung von Patienten an medizinisches Fachpersonal – hier braucht es algorithmische Transparenz, Fairness & Gleichbehandlung, nicht nur, aber auch mit Blick auf gesetzliche Vorgaben wie bspw. den in der Vorschlagsphase befindlichen EU AI Act. Diese Herausforderung sollten Unternehmen aktiv angehen und entsprechende Richtlinien, Peer-Review-Rahmenwerke oder KI-Ethikausschüsse etablieren.
Last but not least
Mit Augmented Analytics, Mobile BI und Entscheidungsautomatisierung werden im BARC-Trendmonitor noch drei weitere Themen genannt, die jedoch bislang nur in bestimmten Branchen bzw. für spezielle Anwendungsfälle von Bedeutung sind und damit nicht im breiten Fokus stehen.
- Augmented Analytics – ein weiterer Schritt zur Demokratisierung der Daten, hier werden menschliche Intuition und Analysefähigkeiten durch die leistungsstarke Mustererkennung der KI unterstützt, von automatisierten Erkenntnissen bis hin zum Natural Language Processing.
- Mobile BI – die Möglichkeit, auch auf Smartphone und Tablet wichtige Daten aufrufen und abfragen zu können, kann operative Prozesse unterstützen; zu Beginn der 2010er wurde Mobile BI als heisses Thema gehandelt, doch die tatsächliche Nutzung blieb weit hinter den Erwartungen zurück.
- Entscheidungsautomatisierung – bislang vor allem im Finanzsektor (Betrugserkennung), Onlinehandel (dynamische Preisgestaltung) sowie Service/Produktion/Logistik (Bestellungsterminierung) etabliert; zunehmend auch für KMU interessant, die agil am Markt agieren wollen und binnen kurzer Zeit immer mehr Entscheidungen zu treffen haben.
