Business Intelligence
Top-Ten: Die BI-Trends 2015
16.07.2015
Florian Maier beschäftigt sich mit diversen Themen rund um Technologie und Management.
Ohne Business-Intelligence-Lösung geht im Zeitalter der Digitalisierung nichts mehr. Umso wichtiger ist es für Unternehmen, über die künftigen BI-Trends auf dem Laufenden zu sein.
Das US-Unternehmen Tableau Software ist spezialisiert auf Business-Intelligence- und Datenvisualisierungs-Lösungen. Die Damen und Herren sollten also wissen wovon sie sprechen, wenn sie die Top-Ten der Business-Intelligence-Trends für das Jahr 2015 präsentieren.
Foto: Patrick Brassat / shutterstock.com
Wachstum durch Daten: Die Business-Intelligence-Trends
Das Feld der Business Intelligence wird sich laut Tableau im Jahr 2015 vor allem in den Bereichen Data- und Cloud-Analytics, Mobility Management und Social Enterprise transformieren. Als eine der maßgeblichen Triebfedern hinter dieser Entwicklung sieht Tableau die Consumerization der IT.
- Business Intelligence 2015: Die Top-Trends
Getrieben von der fortschreitenden Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft - beziehungsweise deren Datenhunger - boomt der Markt für Business-Intelligence-(BI) und Big Data-Software. Durch die ständige Verfügbarkeit von Geschäftsdaten können Unternehmen potenzielle Chancen und Risiken frühzeitig erkennen und Geschäftsprozesse optimieren. Die BI- und Datenvisualisierungs-Experten von Tableau haben die Top Ten der Business-Intelligence-Trends für das Jahr 2015 zusammengefasst. - 1. Transformation der Unternehmensführung
Ähnlich wie sich die BI-Landschaft zu einem "Daten-Selbstbedienungsladen" gewandelt hat, muss sich auch die Führung eines Unternehmens transformieren. "Konzepte" wie das Wegsperren sämtlicher Geschäftsdaten funktionieren nicht mehr - ebensowenig wie die ganzheitliche Vermeidung jeglichen Prozessmanagements. Unternehmen und Organisationen werden 2015 herausfinden, was Unternehmensführung in einer Welt der "SB-Analytics" heißt. - 2. Social Intelligence
Im Jahr 2014 haben die ersten Unternehmen damit begonnen, ihre in sozialen Netzwerken generierten Daten ernsthaft zu analysieren. Die positiven Auswirkungen ihres Tuns dürften sie bereits 2015 spüren. Denn Unterhaltungen in sozialen Netzwerken zu analysieren, verschafft Unternehmen sowohl einen Überblick über aufkeimende Trends, als auch darüber was ihre Kundschaft gerade beschäftigt. Damit öffnet die Nutzung von Social Intelligence die Tür für eine responsive Produktoptimierung. - 3. Analytics für Alle
Heutzutage kann ein Datenanalyst Manager, Führungskraft oder auch Sales Manager sein. Neue Technologien ermöglichen eine einfach und schnelle Einsicht in Daten jeglicher Art. Gleichzeitig geben heutige, browser-basierte BI-Lösungen schnelle Antworten auf wichtige Geschäftsfragen. Unternehmen die sich diesen strategischen Vorteil zu Nutze machen, werden ihre "Alltags-Analysten" mit Tools und Trainings weiterbilden. - 4. Community Management
Die Consumerization der IT ist längst keine Theorie mehr, sondern alltägliche Praxis. Menschen nutzen Produkte die Ihnen gefallen - das gilt auch für Analytics-Software. Unternehmen deren Produkte Menschen inspirieren, werden mit florierenden Communities belohnt. Dies wirkt sich wiederum positiv auf zukünftige potenzielle Kunden aus, denn gerade auf überfüllten Marktplätzen und App Stores kann eine gesunde Community zukünftigen Kunden Anhaltspunkte über Produkt-Qualität und Kundenzufriedenheit liefern. - 5. Integration
Über die letzten zehn Jahre hat sich im Bereich Daten ein massiver Innovationsschub vollzogen, der für einen Plattform-Mix quer durch alle Bereiche gesorgt hat - egal ob es nun um Storage, Analytics oder Business Applikationen geht. Das Zeitalter der Server-Monolithen ist dennoch endgültig vorbei. In vielen Unternehmen verliert man allerdings langsam aber sicher die Geduld bei der Masse an Logins, die für das Datenmanagement inzwischen benötigt werden. Schnelle Integrationslösungen mit einfachen Benutzeroberflächen werden 2015 zum neuen Standard. - 6. Cloud Analytics
Im Jahr 2015 wird das Thema Cloud Analytics den Sprung in den Mainstream schaffen. Bisher wurden Cloud Analytics in erster Linie für Daten von Cloud-Applikationen benutzt. Nun werden sich Unternehmen für die Cloud enstcheiden, wenn es Sinn für ihr Geschäft macht - nicht nur, weil die Daten eben da sind. - 7. Data Conversations
Heutzutage sind Daten interaktiv genug, um zur Gesprächsgrundlage zu werden. Echzeit-Analyse-Tools ermöglichen nicht nur die Schnellanalyse von Daten, sondern auch die Kombination mit anderen Datensätzen. Das ist wiederum unabdingbar, um neue Geschäfts-Perspektiven aufzuzeigen. Data Conversations werden 2015 dafür sorgen, dass Unternehmen mehr Nutzen aus ihren Daten ziehen. - 8. Datengetriebener Journalismus
Daten nehmen innerhalb der journalistischen Berichterstattung eine immer bedeutendere Rolle ein. Unternehmen werden deshalb nicht umhin kommen, Data Analytics in ihre Presse-Datenbanken zu integrieren. Dieser Trend wird von der öffentlichen Sphäre in die unternehmerische "herüberschwappen" und dafür sorgen, dass Firmen mit Nachholbedarf beim Thema Analytics endlich aufholen. - 9. Mobile Devices
Auch wenn Angestellte immer weniger Zeit am Schreibtisch verbringen: das bedeutet nicht, dass sie mit weniger Daten versorgt werden sollten. Im Gegenteil: der Datenhunger ist größer denn je. Mobile Lösungen gibt es bereits seit Jahren, doch erst jetzt erreichen diese einen Reifegrad, der effizientes, mobiles Arbeiten mit Daten ermöglicht. Der Mobile-Boom hat zudem dafür gesorgt, dass die Software-Lösungen in punkto Usability deutlich intuitiver geworden sind. - 10. Smart Analytics / Predictive Analytics
Die Fortschritte bei der Usability von Data-Analytics-Software befähigen Business-Nutzer zu einer vorausschauenden Geschäftsanalyse - ohne einen Experten zu Rate ziehen zu müssen. Das bedeutet: Predictive Analytics wird 2015 dank deutlich geringerer Zugangsbeschränkungen zum Thema für viele Unternehmen.
Für Unternehmen dürfte diese Entwicklung viele neue Wachstumschancen eröffnen: Die Analyse von Geschäftsdaten nimmt wesentlich weniger Zeit in Anspruch als noch vor einigen Jahren, gleichzeitig sind für viele Software-Lösungen keine Expertenkenntnisse mehr erforderlich.
- Big Data: Neue Berufsbilder
In den teilweise euphorischen Einschätzungen von Markforschern und IT-Unternehmen ist immer wieder die Rede von neuen Berufsbildern, die Big Data mit sich bringen soll. Dazu zählen unter anderem folgende Tätigkeiten: - Data Scientist
Er legt fest, welche Analyseformen sich am besten dazu eignen, um die gewünschten Erkenntnisse zu erzielen und welche Rohdaten dafür erforderlich sind. Solche Fachleute benötigen solide Kenntnisse in Bereichen wie Statistik und Mathematik. Hinzu kommen Fachkenntnisse über die Branche, in der ein Unternehmen beziehungsweise tätig ist und über IT-Technologien wie Datenbanken, Netzwerktechniken, Programmierung und Business Intelligence-Applikationen. Ebenso gefordert sind Verhandlungsgeschick und emotionale Kompetenz, wenn es um die Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen geht. - Data Artist oder Data Visualizer
Sie sind die "Künstler" unter den Big-Data-Experten. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, die Auswertungen so zu präsentieren, dass sie für Business-Verantwortliche verständlich sind. Die Fachleute setzen zu diesem Zweck Daten in Grafiken und Diagramme um. - Data Architect
Sie erstellen Datenmodelle und legen fest, wann welche Analyse-Tools Verwendung finden und welche Datenquellen genutzt werden sollen. Auch sie benötigen ein umfassendes Know-how auf Gebieten wie Datenbanken, Datenanalyse und Business Intelligence. - Daten-Ingenieur
Diese Aufgabe ist stark auf die IT-Infrastruktur ausgerichtet. Der Dateningenieur ist das Big-Data-Analysesystem zuständig, also die Hard- und Software sowie Netzwerkkomponenten, die für das Sammeln und Auswerten von Daten benötigt werden. Eine vergleichbare Funktion haben System- und Netzwerkverwalter im IT-Bereich. - Information Broker
Er kann mehrere Rollen spielen, etwa die eines Datenhändlers, der Kunden Informationen zur Verfügung stellt, oder die eines Inhouse-Experten, der Datenbestände von unterschiedlichen Quellen innerhalb und außerhalb des Unternehmens beschafft. Außerdem soll er Ideen entwickeln, wie sich diese Daten nutzbringend verwenden lassen. - Data Change Agents
Diese Fachleute haben eine eher "politische" Funktion. Sie sollen bestehende Prozesse im Unternehmen analysieren und anpassen, sodass sie mit Big-Data-Initiativen kompatibel sind. Nur dann lässt sich aus solchen Projekten der größtmögliche Nutzen ziehen. Wichtig sind daher ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, Verständnis für Unternehmensprozesse sowie Kenntnisse im Bereich Qualitätssicherung und Qualitätsmanagement (Six Sigma, ISO 9000).