Thought Leadership
Es ist gar nicht so leicht, mit der sich schnell ändernden BI-Landschaft Schritt zu halten – bei den vielen Trends ist es schwer, den Überblick zu behalten. Doch welche Entwicklungen sind wirklich zukunftsweisend und welche beinhalten nur heiße Luft? Um das Potential Ihrer Daten auszuschöpfen, sollten Sie diese fünf BI-Trends für das kommende Jahr auf dem Radar haben.
Fakt oder Fake: Wie sicher sind Menschen im Umgang mit Daten?
Eine kürzlich durchgeführte Studie unter 5.000 Arbeitnehmern in Europa zeigt: Nicht einmal jeder Fünfte weiß, was er mit Daten anfangen soll. Nur 17 Prozent der befragten Arbeitnehmer fühlen sich demnach in der Lage, tatsächlich verfügbare Daten zu lesen, mit ihnen zu arbeiten, sie zu analysieren und datenbasiert zu argumentieren. Wie kann das möglich sein in einer Zeit, in der wir tagtäglich mit Daten arbeiten? Aber die Umfrage zeigt auch: der Wunsch nach Datenkompetenz ist groß. 2018 wird also vor allem eines bringen: mehr Datenkompetenz. Unternehmen werden immer mehr versuchen, ihre Mitarbeiter im Umgang mit Daten zu schulen und ihnen ein sicheres Gefühl beim Umgang mit Daten auf den Weg zu geben. Die Vorteile liegen auf der Hand: weiß man, wie man Daten auf ihre Wertigkeit oder Relevanz betrachtet, kann man nicht nur Fake von Fakten unterscheiden. Man kann die Erkenntnisse aus geballten Informationen auch nutzen, seine tägliche Arbeit besser, effizienter und fehlerfreier auszuführen.
Self-Service BI – trotz wachsender Datenmenge
Eine Voraussetzung für die Datenkompetenz ist auch die Möglichkeit, mit den Daten zu spielen, selbst Auswertungen zu machen und mit Datenvisualisierungen zu arbeiten – unabhängig von der Größe der Datenbasis. Denn ein BI-Tool, das mögliche Zusammenhänge der Daten selbständig erkennt, lässt auch einen Daten-Laien zum Hobby Data Scientist werden. Alle in den Speicher geladenen Daten werden indiziert, Datenbeziehungen automatisch erkannt und Aggregationen korrekt (und in Echtzeit) in der richtigen Tabelle berechnet. Dahinter steckt eine komplexe Technologie, die es Anwendern ermöglicht, sich direkt mit den Ergebnissen zu beschäftigen, statt sich mit Doppelzählungen, falschen Aggregationen oder verwirrenden Ergebnissen zu quälen. Zudem können bereits ausgeschlossene Werte jederzeit per Mausklick zur Analyse hinzugefügt und so Alternativen angezeigt werden.
So waren die Self-Service Möglichkeiten, die BI-Anbieter ihren Kunden zur Verfügung stellen, auch ein wichtiges Kriterium im kürzlich durchgeführten BI Survey 2017 von BARC Research.
Datenpools analysieren, aber nicht bewegen: Leave data where it is
Heute ist nahezu jedes Gerät eine mögliche Datenquelle. Ob die Armbanduhr oder der Fernseher – alles ist vernetzt und produziert Daten. Resultat sind unzählige Datenformate, die es zu analysieren gilt. Gartner bestätigt: Bis 2019 werden sich 75% der Analytics-Lösungen mit 10 oder mehr externen Datenquellen – sei es von Partnern oder Drittanbietern – befassen. Die meisten BI-Lösungen sind hier noch weit hinterher, denn sie können oft nicht alle Datenformate in eine Analyse integrieren – eine Herausforderung, der es sich zu stellen gilt. Denn eine gute Analyse lebt von einer umfassenden Datenbasis – ob diese aus Quelle A oder X stammt, sollte dabei keine Hürde darstellen. Und so ist das Ziel mit „Leave Data where it is“ klar: berechtigte Anwender sollen in Echtzeit Zugang zu allen relevanten Daten haben.
Wenn Mensch und Maschine zusammen arbeiten: Augmented Intelligence
Intelligente Systeme von heute können in kürzester Zeit ein Vielfaches an Informationen verarbeiten, als es ein Mensch jemals könnte. Dank Machine Learning „erinnern“ sich die Systeme nicht nur, sondern lernen aus den Ergebnissen. Es entsteht ein fundierter Erfahrungsschatz, der rein auf nachweisbaren Daten basiert. Aber es gibt auch Grenzen: Denn wenn ein Mensch aufgrund seiner Erfahrungen, Erlebnisse und Vorstellungskraft womöglich Bedenken bei einer Entscheidung hat, lässt sich dies technologisch nicht vollständig nachbauen. Auch Geistesblitze oder die Schaffung wirklicher Innovationen sind mit Künstlicher Intelligenz nichtmöglich. Der Grund ist ganz einfach: Einer Maschine ist es nicht möglich, die individuelle Persönlichkeit des abwägenden Menschen „zu trainieren“.
Es braucht also beides: Mensch und Maschine, um zu wirklich guten Ergebnissen zu kommen. Und so gilt: Augmented Intelligence ersetzt den Menschen nicht, sondern unterstützt ihn. Und je komplexer und umfänglicher die Datengrundlage, desto mehr bringt die Maschine ihre Stärken ein und unterstützt die Entscheider mit Analysen und Hinweisen.
Dynamische Datenexploration: Big Data fernab von Vorsystemen erleben
Wer heutzutage dem Wettbewerb eine Nasenlänge voraus sein will, muss in anderen Dimensionen denken. Denn branchenspezifische Trends lassen sich mithilfe von Daten ermitteln, aber können nur entdeckt werden, wenn Datensätze immer wieder neu und sinnhaft kombiniert werden. Statische Berichte reichen daher kaum aus, um Trends rechtzeitig vor der Konkurrenz zu entdecken oder Risiken zu benennen, bevor sie gefährlich werden können. Eine fortschrittliche Analyseplattform ermöglicht es Geschäftsanwendern, sinnvolle und neue Korrelationen in ihren Daten zu sehen. Mit Advanced Analytics werden Erkenntnisse gewonnen, die sich wirklich auf das Unternehmen auswirken – sei es in Bezug auf zukünftige Ereignisse, Kundenwünsche oder Marktentwicklungen.
Es gibt also Bewegung in der BI-Branche 2018 und darüber hinaus. Aber alle Neuerungen und Trends in Business Intelligence bringen Unternehmen nicht viel, solange es Mitarbeitern an Datenkompetenz mangelt. Denn erst wenn der Fokus darauf liegt, nicht nur möglichst viele Daten auszuwerten, sondern auch Mitarbeiter dazu zu befähigen, mit Daten umzugehen, lässt sich das Potenzial von Data Analytics auch wirklich auszuschöpfen.
Robert Schmitz verantwortet als Director Sales D/A/CH von Qlik den Vertrieb in Deutschland, Österreich und der Schweiz.
Schmitz blickt auf eine langjährige Management- und Channel-Erfahrung in der IT-Branche zurück. Vor seinem Wechsel zu Qlik 2011 arbeitete er bei der Avaya Deutschland GmbH – zuerst als Director Channel & Alliances Germany, später als Director Channel Group D/A/CH. Schmitz gehörte hier auch der Geschäftsführung des Unternehmens an.
Eine weitere Station in seiner beruflichen Laufbahn war die Position als Director Sales, Business Units, bei der CA Computer Associates GmbH. Hier verantwortete Schmitz den Vertrieb in Deutschland und Osteuropa. Davor sammelte Schmitz bei der Novell GmbH in insgesamt acht Jahren Erfahrungen in unterschiedlichen Positionen: Zuletzt als Director Channel & Alliance Sales, Germany, Austria, Switzerland. Weitere Stationen seiner Karriere umfassen SonicWALL sowie die ELSA GmbH, wo er seine berufliche Laufbahn startete.
