Die fünf wichtigsten BI- und Data-Analytics-Trends für 2021

SaaS und Shared Data beflügeln vor allem die datengesteuerte Zusammenarbeit und die digitale Transformation von Unternehmen.

Illustration: Absmeier Geralt

Der Data-Analytics-Spezialist Qlik hat mit Blick auf das Jahr 2021 BI- und Analytics-Trends identifiziert, die einiges an neuen Tech-Trends enthalten – aber auch Learnings aus dem Corona-Jahr 2020. Laut Qlik wird die Analytics Economy vor allem geprägt sein durch SaaS, Shared Data, Up-to-date- und Business-ready Data, Alternative Data und Collaboration.

 

SaaS ist das »neue Normal«

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2020 hat die verstärkte Nutzung von Cloud-Anbietern und Online-Services bei vielen Unternehmen entscheidend dazu beigetragen, dass sie ihren Betrieb in virtuellen Umgebungen – auch trotz Corona – aufrechterhalten konnten. Das hat dazu geführt, dass die Firmen ihre Zögerlichkeit bezüglich SaaS, PaaS und sonstiger »as-a-Service«-Leistungen überwunden haben. Organisationen, die lange Zeit Vorbehalte gegenüber SaaS-Angeboten hatten, haben sich 2020 überzeugen lassen und ihr Business entsprechend aufgestellt. Mit vielen positiven Nebeneffekten: Beispielsweise profitieren Unternehmen nun von zusätzlicher Skalierbarkeit und Flexibilität. Das Innovationstempo rund um die Nutzung von Daten und Analysen hat zugenommen. Zusätzlich bieten SaaS-Angebote unmittelbaren Zugang zu neuen Technologien, die Transformationsprozesse wie Augmented Analytics erleichtern.

 

Shared Data,  Visualisierung und Storytelling: datenbasierte Arbeit für alle

2020 ist der Einsatz von Daten und Datenvisualisierungen in den Nachrichten nicht zuletzt aufgrund der Corona-Pandemie sprunghaft angestiegen. Eine breite Öffentlichkeit befasst sich plötzlich mit Daten aus Quellen wie dem Robert-Koch-Institut. Diese Entwicklung wird viele Menschen veranlassen, sich um mehr Datenkompetenz zu bemühen und auch in Zukunft datenbasiert ihre Umgebung, ihren Alltag und ihre Herausforderungen im Job zu meistern. Fragen nach Datenherkunft, Datenqualität, Transparenz und dem Einbinden zusätzlicher Datensätze werden dabei ebenso eine Rolle spielen wie Fragen nach Datenmodellen, Datenkatalogen und Datenverfügbarkeit – etwa über Data Marketplaces.

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Immer up to date: Echtzeitinformationen und geschäftsbereite Daten wichtiger denn je

Seit Beginn der Pandemie steigt die Nachfrage nach Echtzeitinformationen und aktuellen Daten. Routine-Betrachtungen wie beispielsweise vierteljährliche Geschäftsprognosen werden volatiler, komplizierter und unbeständiger. Aktuelle Alerts, Datenaktualisierungen und Prognosen werden auch in Zukunft öfter benötigt werden. Makroökonomisch sind 2020 einige Lieferketten eingeknickt, beispielsweise mussten sich Krankenhäuser intensiv um Schutzausrüstungen bemühen, Verbraucher horteten unter anderem Toilettenpapier. Interessant dabei: Bei Schutzausrüstungen konnte offenbar nur mit Verzögerung auf einen tatsächlichen Mangel reagiert werden, während beim Toilettenpapier lediglich eine »vermutete Knappheit« den Markt irritierte. Solche und ähnliche Nachfragespitzen lassen sich datenbasiert in Zukunft besser abfangen und handhaben.

 

Alternative Data: Erheben, Bereitstellen und Synthese neuer und zusätzlicher Daten

Um wie viel früher hätte sich Corona entdecken, einschätzen und vielleicht auch besser eindämmen lassen? Auswertungen zusätzlicher, beziehungsweise alternativer Daten, die auf den ersten Blick vielleicht wenig mit einer Fragestellung zu tun haben, können überraschende Einblicke liefern. Beispiel Corona: Verkehrsdaten in der Umgebung von Krankenhäusern in Wuhan und die Stichwort-Suche von Internetnutzern in dieser Gegend nach bestimmten Symptomen legen den Schluss nahe, dass das Virus schon Ende 2019 grassierte. Solche Datenkombinationen können künftig nicht nur im Rückblick, sondern vor allem auch im Ausblick auf gesellschaftliche Herausforderungen wichtige Handlungsimpulse liefern. Audiomaterial, Bildinformationen, Sensor- und Umgebungsdaten: Zahlreiche Datenquellen werden verstärkt dabei helfen, Auffälligkeiten, Anomalien oder mögliche Bedrohungen noch präziser zu erkennen – und diese früher entsprechend zu handhaben.

 

Collaboration: Gemeinsam das Beste aus der Daten-Wertschöpfungskette holen

Im Jahr 2020 haben Webkonferenzen, Remote-Zusammenarbeit und Online-Lernen eine neue Dimension erreicht. Das Zusammenwachsen von Datenmanagement und Datenanalyse hat neue Chancen für Schnittstellen zwischen den Komponenten der Datenpipeline geschaffen. Das bietet die Gelegenheit, Analysen durch Synthesen und Synergieeffekte zu ergänzen und aktive Metadaten, Business-Logiken und Kataloge als verbindende Elemente zu nutzen. So werden die Zusammenarbeit, Innovation und Diskussion zu den Möglichkeiten von Daten noch fokussierter.

»Unsere Welt verändert sich in rasantem Tempo, und Disruptionen treten immer häufiger auf. Daher sollten Unternehmen jetzt den großen digitalen Umbruch einleiten«, so Wolfgang Kobek, SVP EMEA bei Qlik. »Dazu gehört es, Möglichkeiten auszubauen, um schneller zu reagieren, Warnsignale klarer zu erkennen und Handlungsalternativen zu entwickeln. Kurzfristig ist der Umstieg von physischen zu digitalen Geschäftsprozessen eine Frage des Überlebens. Er bietet aber auch die Chance für eine kreative Erneuerung und ist ein großer Schritt in die Zukunft.«

 

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