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Mehr als nur Analysen: Die wichtigsten BI und Data Trends im Jahr 2020

Mehr als nur Analysen: Die wichtigsten BI und Data Trends im Jahr 2020

Die Bedeutung von Daten ist in den vergangenen Jahren in allen Lebensbereichen rasant angestiegen –…

     29. Jan. 2020

Die Bedeutung von Daten ist in den vergangenen Jahren in allen Lebensbereichen rasant angestiegen – insbesondere in der Business Welt. Dieser Trend setzt sich auch im Jahr 2020 weiter fort. Damit bleiben unter anderem eine datengetriebene Unternehmenskultur und die Analysefähigkeiten von Fachanwendern, beispielsweise auch durch Self Service BI, wichtige Themen.

Welche weiteren Entwicklungen dieses Jahr den Business Intelligence Bereich beherrschen werden, zeigen die folgenden wichtigen BI und Data Trends für 2020.

Datenkompetenz als immer wichtigerer Faktor

Daten nehmen besonders in der Geschäftswelt und der Informationstechnologie eine zunehmend bedeutende Rolle ein. Durch verschiedene Aspekte, beispielsweise die ansteigende Verbreitung von Cloud-Lösungen, sind den Speicherkapazitäten in modernen Unternehmen kaum noch Grenzen gesetzt sind – der lange Zeit verbreitete Begriff „Big Data“ wandelt sich immer mehr zum Ausdruck „Wide Data“. Weil Datenformate also immer vielfältiger und fragmentierter werden, brauchen wir auch neue Optionen für die Bewältigung der Datenmengen, die nicht mehr nur „Big”, sondern auch „Wide” sind. Neben den hierfür geeigneten Datenbanken, Technologien und Analysewerkzeugen bedarf es zum Stemmen dieser neuen Herausforderung vor allem auch kompetenter Mitarbeiter, die in der Lage sind, effizient mit den breit gefächerten Daten umzugehen. Abhilfe soll hier laut einiger Prognosen in Zukunft unter anderem Datenkompetenz als Serviceleistung schaffen – also eine Mischung aus Analysesoftware, Schulung und Support „as a Service”.

Modernisierung von Datenarchitektur und Interaktionsmöglichkeiten

Die Daten in Unternehmen stammen aus immer mehr unterschiedlichen Datenquellen und sind zunehmend weiter verteilt. Eine große Herausforderung besteht somit auch darin, alle Informationen zu inventarisieren und zusammenzuführen. Geschieht dies nicht, besteht die Gefahr, dass die Daten in Vergessenheit geraten und veralten und die Datenqualität entsprechend abnimmt. Data Catalogs, die für eine bessere Übersichtlichkeit und Transparenz der vorhandenen Daten sorgen und den Zugriff regeln, erfreuen sich hierbei immer größerer Beliebtheit. Eine neue, vielversprechende Lösung sind dabei auch Metadatenkataloge, die von Machine Learning unterstützt werden. Maschinelles Lernen und Augmented Intelligence werden laut Experten generell in Zukunft vermehrt Einfluss in der Datenanalyse haben – z.B. in Form immersiver Interaktionstechniken wie Sprach- oder gar Gedankensteuerung.

Data Governance auf dem Vormarsch

Ein stetig wachsendes Spektrum an Datenquellen birgt zwangsläufig auch viele Risiken. Daten können dabei zwar immer schneller maschinell generiert, genauso einfach aber auch manipuliert werden – neben der weiterhin hohen Relevanz von Datenqualität wird das Thema „Data Governance“ somit immer wichtiger. Entsprechende Richtlinien und Vorgehensweisen zur Gewährleistung von Datenqualität und -sicherheit und zur Einhaltung rechtlicher Vorgaben werden auch in den kommenden Jahren aufgrund der immer weiterwachsenden Datenmengen und -quellen weiterhin an Bedeutung gewinnen.

Neben den aufgeführten Trends zeichnen sich für die Zukunft noch weitere Entwicklungen und beliebte Themen in der Data und BI Welt ab. So wird beispielsweise die Erweiterung von Data Management und Analytics (z.B. durch DataOps oder Advanced Analytics) weiterhin ein wichtiger Bereich bleiben, genauso wie die Nutzung von Daten in Prozessen (z.B. durch Embedded Analytics).

Ein Artikle von
Stephanie Regener
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