Die meisten Branchen haben aufgrund der Pandemie in den letzten zwei Jahren enorme Veränderungen erlebt, die neue und sich ständig weiterentwickelnde Daten hervorgebracht haben, die Unternehmen verstehen müssen. Aus diesem Grund sind Datenanalysetools wichtiger denn je, da sie Unternehmen dabei unterstützen können, sich ändernde Geschäftsmuster zu analysieren, und einen aufschlussreichen Einblick in vergangene, gegenwärtige und zukünftige Leistungen bieten.
In der Tat, nach IDC, werden die weltweiten Ausgaben für Big-Data- und Business-Analytics-Lösungen im Jahr 10 um über 2021 % gestiegen sein und über 215 Milliarden US-Dollar erreichen. Diese Fortschritte wurden in allen Branchen gesehen – von Banken, Fertigung und professionellen Dienstleistungen (die 33 2021 % der Big Data-Ausgaben ausmachten) bis hin zu Prozessfertigung, Telekommunikation und Regierungsbehörden (die in diesem Jahr zusammen 47 Milliarden US-Dollar für Big Data ausgegeben haben). Und diese Zahlen zeigen keine Anzeichen einer Verlangsamung, zumal Unternehmen weiterhin mit den durch die Pandemie verursachten Dominoeffekten zu kämpfen haben.
Angesichts der Tatsache, dass mehr Daten erstellt werden als je zuvor sowie anhaltende Geschäftsunterbrechungen durch die Pandemie, sind hier drei Trends, die wir im Jahr 2022 erwarten können, wenn Unternehmen bestrebt sind, mehr analytische Erkenntnisse zu nutzen, um ihre Geschäftsergebnisse zu verbessern und ihre Wettbewerbsvorteile auszubauen.
Um eine datengetriebene Organisation zu werden, ist unternehmensweite Datenkompetenz erforderlich: Verbraucher sind heute an Freiform-Suchoberflächen, nahtlose Transaktionen durch Antippen eines Bildschirms und kontextbezogene, personalisierte Informationen gewöhnt, die ihnen rund um die Uhr angezeigt werden. Diese Erwartung geht über alltägliche Transaktionen hinaus und hat gezeigt, wie sich Analysetools weiterentwickeln, um komplexe Datenanalysen zu vereinfachen und zu steigern Datenkompetenz. Geschäftsanwender möchten in der Lage sein, vorhandene Daten nahtlos und schnell zu analysieren, ohne sich auf Data Scientists und BI-Analysten verlassen zu müssen. Unternehmen benötigen Tools, die die Datenanalyse demokratisieren, damit jeder Mitarbeiter – auch weniger technische – innerhalb weniger Augenblicke fundiertere und umfassendere Entscheidungen treffen kann.
Auch diese Tools werden zunehmend an Bedeutung gewinnen Mangel an Datenwissenschaftlern geht weiter. Dieser Mangel hat organisatorische Herausforderungen mit sich gebracht, da vorhandene Datenteams möglicherweise nicht über die Bandbreite verfügen, um bestimmte Datenkampagnen zu erhalten, zu analysieren und darüber zu berichten. Durch die Demokratisierung der Datenanalyse und die Implementierung von Tools, auf die jeder innerhalb einer Organisation zugreifen kann, können Organisationen die begrenzten Ressourcen ausgleichen, mit denen sie konfrontiert sind.
Weiter zu diesem Punkt, Datenseen wird auch für Geschäftsanwender zugänglicher, da sie traditionell auf fortgeschrittene Datenanalyseteams und Datenwissenschaftler für maschinelles Lernen beschränkt waren. Während Geschäftsteams Daten traditionell in relationalen Datenbanken und Cloud-Data Warehouses visualisiert haben, wird der Zugriff auf Data Lakes das volle Potenzial moderner und robuster Datenanalysetools freisetzen und unternehmensweite Datenkompetenz durchsetzen.
Der moderne Datenstapel wird sich weiterentwickeln: Die Annahme des moderner Datenstack wurde durch eine Reihe von Faktoren vorangetrieben – zum Beispiel die Verlagerung in die Cloud, der Aufstieg von maschinellem Lernen und KI sowie die unbegrenzte Verfügbarkeit von Speicher und Computerleistung. Während sich Unternehmen traditionell auf die Speicherebene des Datenstapels konzentriert haben, wird die Analyseebene im Jahr 2022 immer wichtiger. Damit werden Unternehmen nach Tools suchen, die es ihnen ermöglichen, Daten direkt in ihren bevorzugten Data Warehouses oder Lakes zu analysieren und unnötige, zeitintensive Datenvorbereitung und -transformation, um schnellere und bessere Einblicke zu erhalten.
Neben dem sich ständig weiterentwickelnden Datenstapel werden wir im Jahr 2022 auch die Konvergenz von Data Warehouses und Data Lakes sehen, sodass Unternehmen von der Verwaltung ihrer Datenbestände an einem Ort profitieren können. Die Vorteile dieser Konvergenz sind zweierlei. Erstens unterstützt es die unternehmensweite Datenkompetenz, da Geschäftsteams Zugang zu Data Lakes für eine fortschrittlichere und effizientere Analyse erhalten. Zweitens veranlasst es Analyseanbieter, mit beiden Seiten zusammenzuarbeiten, um die Fähigkeiten der Endbenutzer zu verbessern, was besonders wichtig ist, da Unternehmen weiterhin von On-Premise-Daten zu Cloud-Data-Warehouse-zentrierten Architekturen wechseln.
Organisationen werden mehr Hub-and-Spoke-Modelle einführen: Im Jahr 2021 haben viele Organisationen ihre Bürostruktur neu konfiguriert, um sich an die Auswirkungen der Pandemie auf die Arbeitsumgebung anzupassen. Einige ließen Mitarbeiter persönlich ins Büro zurückkehren, während andere sich dafür entschieden, vollständig remote zu bleiben oder ein hybrides Hub-and-Spoke-Modell einführten.
Dieses Hub-and-Spoke-Modell ist auch auf die Dateninfrastruktur anwendbar, und wir werden 2022 weitere dieser Modelle auftauchen sehen. Durch die Einführung eines Hub-and-Spoke-Modells können IT-Teams ihre Hochburg zur Zentralisierung von Daten stärken, aber auch eine Dezentralisierung ermöglichen Analytics-Teams, um geregelte Daten und Metriken für eine Vielzahl von Anwendungsfällen abzuarbeiten. Der Vorteil besteht darin, dass Daten an einem zentralen Ort gespeichert werden können, aber auch für alle innerhalb einer Organisation für ihre eigenen einzigartigen Anwendungen zugänglich sind. Dieses Modell ermöglicht auch, dass Governance- und Compliance-Vorschriften bestehen bleiben.
2021 war sicherlich ein Jahr des Wachstums für die Datenanalyse, da Unternehmen zunehmend ihren Wert darin sehen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Ein Großteil dieser Bereitstellung wurde jedoch auf einzelne Teams verteilt und hat Organisationen daran gehindert, wirklich datengesteuert zu werden. Um dieses Ziel im Jahr 2022 zu erreichen, müssen sich Unternehmensleiter darauf konzentrieren, die Datenkompetenz zu erhöhen, moderne und demokratisierte Tools zu identifizieren und flexiblere Infrastrukturen zu schaffen, die es ermöglichen, dass Daten für alle und für verschiedene Anwendungsfälle nützlich sind. Die Datenanalyse hat 2022 eine glänzende Zukunft und es wird spannend sein zu sehen, wie sie sich weiter entwickelt.
Quelle: https://www.dataversity.net/three-ways-data-analytics-will-progress-in-2022-and-beyond/
