Das letzte Jahr wurde weltweit von Covid-19 bestimmt. Die Pandemie hat auch die Welt der Daten stark beeinflusst. Denn die Digitalisierung wurde rasant beschleunigt – Verbraucher strömten vermehrt ins Internet und Kollegen konnten sich plötzlich nur noch per Video besprechen und sehen. So hat das vergangene Jahr auch offengelegt, dass in vielen Unternehmen die kritischen Grundlagen für eine Datenstrategie häufig noch fehlen oder noch nicht ausgereift sind. Und auch der Blick auf ungenaue und inkonsistente Daten wurde in vielen Unternehmen frei. 2021 sollten sich Unternehmen also voll auf Maßnahmen konzentrieren, die hier Abhilfe schaffen. Im Folgenden zeige ich Ihnen Trends, die Sie im Bereich Datenanalyse unterstützen. Denn gerade in Zeiten der Unsicherheit liefern Daten und deren Analyse wichtige Erkenntnisse, um gezielt und fundiert Entscheidungen zu treffen.
KI ist gekommen, um zu bleiben
Es klingt langsam nach einer Wiederholung. Doch gut Ding will Weile haben. Und so verhält es sich auch mit dem ersten Trend: Künstliche Intelligenz (KI). Schon seit Jahren im Gespräch und heiß diskutiert ist sie ständig präsent, aber dennoch in der Praxis häufig immer noch nicht eingesetzt, geschweige denn gewinnbringend verwendet. Doch es gibt mittlerweile Anwendungsfälle, die das Potenzial der Künstlichen Intelligenz für Umsatzsteigerung, Kostensenkung und die Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit belegen. So planen beispielsweise im Maschinen- und Anlagenbau fertigende Unternehmen bereits durch die Unterstützung von Machine Learning die Wiederbeschaffungszeiten von Bauteilen besser und vermeiden so Produktionsstillstände.
Außerdem blieben laut Gartner trotz der globalen Auswirkungen von Covid-19 47 Prozent der Investitionen in KI seit Beginn der Pandemie unverändert und 30 Prozent der Unternehmen planen sogar, diese Investitionen zu erhöhen. Nur 16 Prozent der befragten Unternehmen haben ihre KI-Investitionen vorübergehend ausgesetzt, und nur 7 Prozent haben sie reduziert. Gartner prognostiziert außerdem, dass 75 Prozent der Unternehmen bis Ende 2024 von der Pilotierung zur Operationalisierung ihrer KI-Projekte übergehen werden, was zu einem 5-fachen Anstieg der Streaming-Daten- und Analyse-Infrastrukturen führen soll. Diese Disruptionen im Bereich KI werden Lernalgorithmen wie Reinforcement Learning, interpretierbares Lernen wie Explainable AI und effiziente Infrastrukturen wie Edge Computing ermöglichen.
Data-Warehouse-Modernisierung – Datenmanagement automatisieren
Datenmanagement ist die Grundlage für alle erfolgreichen Data-Analytics- und Data-Science-Anwendungen. Und so mussten auch gerade in Zeiten der Pandemie viele Unternehmen feststellen, dass diese Grundlagen oft noch nicht stabil sind. Denn die Daten sind oft noch nicht „Ready for Analytics“ und Analysen können nicht schnell und korrekt abgerufen werden.
Anwendungen wie Data-Warehouse-Automation helfen, den gesamten Prozess der Datenextraktion, -transformation und das Laden der Daten zu beschleunigen, zu automatisieren und die Daten an der richtigen Stelle in Echtzeit zur Verfügung zu stellen.
Eine “data-driven Culture” ist notwendig
Ein weiterer wichtiger Einflussfaktor für erfolgreiche Datenlösungen ist eine data-driven Culture im Unternehmen. Data Literacy oder Datenkompetenz umfassen das Verständnis für die Bedeutung von Daten, einschließlich der Fähigkeit, Grafiken und Diagramme zu lesen und Schlussfolgerungen aus Daten zu ziehen. Und der Mangel an genau dieser beschriebenen Datenkompetenz ist laut der Gartner Annual Chief Data Officer Survey das zweitgrößte interne Hindernis für den Erfolg eines Chief Data Officer.
Da Daten und deren Analyse zunehmend zu einem organisatorischen Vermögenswert werden, müssen Mitarbeiter zumindest eine grundlegende Fähigkeit zur Kommunikation und zum Verständnis von Gesprächen über Daten besitzen. Die Fähigkeit, „Daten zu sprechen“, wird zu einem ausschlaggebenden Bestandteil der meisten alltäglichen Aufgaben. Unternehmen und deren Management müssen also stetig daran arbeiten, Mitarbeiter zu befähigen, mit Daten umzugehen und zu arbeiten, um datengetriebene Entscheidungen treffen zu können. Ein wichtiger Faktor ist dabei auch das Data Government, welches Strategien und Regelungen für die Speicherung, Analyse und Bereitstellung der unternehmensrelevanten Daten beinhaltet.
Die Cloud hebt ab
Wir sind es inzwischen gewohnt, unsere Daten in der Cloud abzuspeichern. Doch auch für die Datenspeicherung in Unternehmen wird Ihre Nutzung voraussichtlich weiter zunehmen. Denn um die stetig wachsenden Datenmengen optimal zu speichern und sinnvoll anwenden zu können, kann ein Data Warehouse in der Cloud verschiedene Vorteile gegenüber Server-basierten Data Warehouses bieten, da Kosten und Aufwand in der Cloud oft reduziert werden können. Bei einer Cloud-Lösung bleiben lediglich die Kosten für Lizenzen, Speicherplatz und Backups. Außerdem bietet die Cloud eine einfache Skalierbarkeit und integrierte Backup-Mechanismen. Der Trend, Dienstleistungen wie die Speicherung der Daten als Software-as-a-Service auszulagern, bietet in den meisten Fällen eine sehr schlanke und effiziente Lösung für Unternehmen.
Fazit
2020 war kein einfaches Jahr für viele Unternehmen und noch immer bleibt die Ungewissheit, wie es weitergeht und welche Herausforderungen auf Unternehmen in verschiedenen Branchen zukommen. Daten und deren Analyse helfen, wichtige Entscheidungen kennzahlenbasiert zu unterstützen. So entstehen auch in diesem Jahr neue Trends, die sich im Laufe des Jahres beweisen müssen. Ich bin gespannt, welche Anwendungen und Technologien 2021 im Bereich Datenanalyse ihren Nutzen und Erfolg zeigen werden.
Ihnen einen guten Start ins neue Jahr!
