10 Trends im Business Analytics Umfeld

Die Digitale Transformation schreitet weiter voran und das nicht nur für die Big Player. Auch der Mittelstand und kleine Unternehmen sehen sich mit der Herausforderung konfrontiert, digitale Trends zu verfolgen und zu adaptieren. Jedoch ist es nicht immer einfach, Trends in einem sich schnell wandelnden Umfeld zu erkennen, zu verstehen und umzusetzen. In diesem Zuge stellen sich Unternehmen immer wieder die folgenden Fragen: Ist es notwendig alle Trends mitzumachen? Wie gehe ich an ein so schnell wandelndes technologisches Umfeld heran? Kostet mich das nicht enorm viel und benötige ich nicht eine Menge neuer Tools? In diesem Artikel widmen wir uns genau diesen Fragestellungen. Zusätzlich greifen wir aktuelle Trends auf und erläutern relevante Begriffe.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">1</span><h2 class="c-blog_head" id="1. Business Analytics - Wo stehen Unternehmen?">Business Analytics - Wo stehen Unternehmen?</h2></div>

Immer mehr Unternehmen verstehen die Relevanz dafür, ein Teil der digitalen Transformation zu sein. Sie wollen sich verändern. Diese Veränderung findet in vielen Unternehmen bereits seit einiger Zeit statt. Nun zeigt sich an vielen Stellen, dass eine Transformation kein einmaliger Schritt ist, sondern stattdessen kontinuierlich fortgeführt werden muss. Dadurch offenbart sich die eigentliche Komplexität der Thematik. Rechen- und Speichersysteme stoßen mit der Zeit an ihre Grenzen, da immer mehr Daten zur Verfügung stehen. Immer mehr neue Tools überschwemmen den Markt und zusätzlich spricht alle Welt von der Cloud. Auf der einen Seite zeigt sich dadurch, dass der manuelle Aufwand für die Pflege, Instandhaltung und Weiterentwicklung solcher Systeme von mittleren oder kleinen Unternehmen kaum mehr zu tragen ist. Auf der anderen Seite sollen Tools den Aufwand reduzieren und somit Entlastung schaffen. Bei der Menge an angebotenen Tools fehlt jedoch häufig schlichtweg das Know-How, um diese zu nutzen. Das Resultat ist schlussendlich, dass die Übersicht über die eigene Datenlandschaft und Systemstruktur nicht mehr gegeben ist. Im Folgenden wollen wir mit diesen verwirrenden Strukturen aufbrechen und einen Überblick über relevante Trends aus unserer Sicht geben.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">2</span><h2 class="c-blog_head" id="2. Business Analytics vs. Business Intelligence">Business Analytics vs. Business Intelligence</h2></div>

Wir beschäftigen uns tagtäglich mit Business Analytics und Business Intelligence. Beide Begriffe erscheinen auf den ersten Blick sehr ähnlich und nicht jeder kennt den Unterschied. Um Trends im Business Analytics Umfeld zu nutzen, sollte jedoch ein klares Verständnis hierfür bestehen.

Business Intelligence

In wenige Worte gefasst beschäftigt sich Business Intelligence mit der Vergangenheit und Gegenwart. Zumeist liegen hierfür strukturierte Daten in Form eines Data Warehouse vor.

Business Analytics

Business Analytics greift genau dort an, wo Business Intelligence an seine Grenzen kommt: Die Zukunft! Hierbei werden Vorhersagen getroffen, um fundierte Entscheidungen im Unternehmensumfeld tätigen zu können. Im Rahmen von Business Analytics werden dementsprechend häufig Methoden der Künstlichen Intelligenz bzw. Machine Learning genutzt.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">3</span><h2 class="c-blog_head" id="3. Aktuelle Trends im Business Analytics Umfeld">Aktuelle Trends im Business Analytics Umfeld</h2></div>

Zentrale Trends in Business Analytics überschneiden sich in vielen Fällen mit Business Intelligence. In diesem Abschnitt gehen wir auf Trends ein, die unserer Meinung nach in naher Zukunft kaum noch aus dem Analytics-Umfeld wegzudenken sind. Dabei handelt es sich um:

• Cloud-basierte Analytics
• KI-basierte Analytics
• Data Governance
• Modulare Anwendungen
• Ad-Hoc Prototyping und Collaborative Business Intelligence & Analytics
• Umfassende Simulationsszenarien
• Open Source & Pay per Use
• Skalierbarkeit & wandelnde Datenstrukturen
• Responsible AI
• Predictive Analytics

Die meisten dieser Begriffe sind uns allen grob bekannt. Nun wollen wir darauf eingehen, was sich genau dahinter verbirgt und welche Vorteile diese Trends mit sich bringen sollen.  

Cloud-basierte Analytics

Cloud Computing im Allgemeinen ist die Bereitstellung geteilter Computer Ressourcen über das Internet, beispielsweise in Form von Servern, Datenspeichern oder Applikationen. Der Markt des Cloud Computing ist sehr stark umkämpft. Es gibt nicht die eine Cloud, sondern viele verschiedene Anbieter, die alle mit ihren Vorteilen locken. Jeder davon hat den großen Vorteil, dass komplexe Aufgabe direkt durch den Anbieter übernommen werden. Denkt man beispielsweise an die Bereitstellung eines Kubernetes Clusters, ist dies für die meisten IT-Beauftragten on Premise mit großem Aufwand verbunden. In der Cloud hingegen lässt sich ebendies mit nur wenigen Klicks bewerkstelligen. Außerdem zahlt man nicht für die einmalige Bereitstellung, sondern vielmehr für die tatsächliche Nutzung. Als Resultat der geringen Komplexität und Einstiegskosten werden auch weiterhin immer mehr Prozesse in die Cloud verlagert und immer mehr Applikationen als Software-as-a-Service (SaaS) angeboten.

KI-basierte Analytics

KI-basierte Analytics bezieht sich auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) bei der Datenanalyse. Dabei werden Algorithmen eingesetzt, um Muster und Trends in den Daten zu identifizieren, die von Menschen möglicherweise nicht erkannt werden können.

KI-basierte Analytics kann verschiedene Formen annehmen, wie z.B. Vorhersage-Analyse, Cluster-Analyse und Entscheidungsunterstützung. Diese Technologie ermöglicht es Unternehmen, schneller und genauer Entscheidungen zu treffen, indem sie komplexe Datenmuster automatisch erkennen und analysieren.

Durch die Nutzung von KI-basierten Analytics können Unternehmen auch in Echtzeit auf Änderungen und Entwicklungen reagieren. Die Algorithmen können schnell auf neue Daten zugreifen und diese in ihre Analyse einbeziehen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Data Governance

Data Governance umfasst die Erstellung von Richtlinien und Verfahren für die Datennutzung, die Überwachung der Datennutzung, die Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien sowie die Identifizierung und Behebung von Datenqualitätsproblemen.

Die Implementierung von Data Governance ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten effektiver zu nutzen und bessere Entscheidungen zu treffen, da sie sicherstellen können, dass ihre Daten zuverlässig und akkurat sind. Es hilft auch, Risiken im Zusammenhang mit Datenschutz und Compliance zu minimieren.

Ein Beispiel für die Anwendung von Data Governance ist die Identifizierung und Behebung von Datenqualitätsproblemen. Data Governance stellt sicher, dass es klare Richtlinien für die Dateneingabe und -verwaltung gibt, was dazu beiträgt, dass Daten korrekt und vollständig erfasst werden. Wenn ein Datenqualitätsproblem identifiziert wird, kann Data Governance helfen, das Problem zu beheben, indem klare Verfahren für die Problembehandlung und Korrekturmaßnahmen bereitgestellt werden.

Modulare Anwendungen

Egal ob in der Produktion, Softwareentwicklung oder digitale Geschäftszweige: die Forderung nach einem modularen Aufbau der Struktur wird immer größer. Einzelne Bestandteile müssen austauschbar sein. Diese Entwicklung hat den Vorteil, dass die jeweiligen Elemente unabhängig voneinander agieren. Dies wird im Business Analytics Umfeld beispielsweise mit Hilfe von Embedded Analytics umgesetzt. Unternehmen verlassen sich immer mehr auf Dashboards und Reports. Diese lassen sich unkompliziert in bestehende Produkte integrieren und sind zudem unabhängig vom Endgerät. So können Dashboards beispielsweise auf einem mobilen Endgerät, PC oder Tablet unabhängig vom Betriebssystem dargestellt werden. Durch die flexible Integration in das eigene Produkt, erspart man sich die aufwändige Software-Erstellung. Aufgrund der einfachen Austauschbarkeit verkürzen sich so Entwicklungszeiten. Dies ermöglicht wiederum die Möglichkeit, iterativ und ohne großen Aufwand Prototypen zu erstellen, dem sogenannten Ad-Hoc Prototyping.

Ad-Hoc Prototyping und Collaborative Business Intelligence & Analytics

Lange Iterationen in der Entwicklung gehören der Vergangenheit an. Dashboards, Reports, Data Warehouses und jegliche weitere Software lassen sich heutzutage in kurzen Sprints veröffentlichen. Dies kann beispielsweise mehrmals täglich geschehen ohne großen zusätzlichen Aufwand. Dadurch lassen sich nach nur kurzen Entwicklungszeiten erste Prototypen entwickeln. Ebenfalls neue Funktionalitäten müssen nicht monatelang abgenommen werden, sondern lassen sich direkt in Form eines Prototyps in der laufenden Entwicklung testen. Natürlich ist dies ebenfalls bedingt dadurch, dass die Entwicklung nicht mehr die Komplexität aufweist, wie dies noch vor einiger Zeit der Fall war. Der Entwickler benötigt nicht zwingendermaßen tiefgehende Programmierkenntnisse. Dadurch eröffnet sich das Feld der Business Analytics für viele Menschen und bietet einen kollaborativen Charakter im Rahmen von Business Intelligence und Business Analytics.

Umfassende Simulationsszenarien

Eng verknüpft mit dem kollaborativen Ansatz sind Simulationsszenarien. Schon lange nicht mehr agieren nur Datenanalyst*innen mit Daten. Ein Großteil aller Entscheidungen in einem Unternehmen basieren auf einer fundierten Datengrundlage. Beispielsweise haben CFO’s großes Interesse daran, ihr Unternehmen anhand von Fakten finanziell auszurichten. Bei komplexen Systemen ist dies jedoch nicht einfach. Um allen Stakeholdern einen umfassenden Einblick in ihr System zu gewährleisten, bieten sich immer häufiger Simulationsszenarien an. Eine Simulation dient dazu, ein komplexes System vereinfacht auf eine anschauliche Art darzustellen. Dies ermöglicht einem breiten Nutzerkreis, aus vorhandenen Daten Informationen zu generieren und zu verwenden. So dient beispielsweise eine ausführliche Simulationsumgebung als Steuerungsmedium oder Entscheidungsfindungsplattform, wie z.B. für den CFO: Er kann aus bereits erhobenen Daten, die Kosten, Liquidität und sogar das eigene Unternehmenswachstum mit geringem Aufwand eigenständig simulieren. Somit kann dieser seine eigenen Entscheidungen validieren.

Open Source und Pay per Use

Aktuelle Sorge vieler Unternehmen ist es, dass der Einstieg in Business Analytics hohe Anschaffungskosten mit sich bringt. Das muss jedoch nicht unbedingt zutreffen. Viele Neuentwicklung im Business Analytics Umfeld basieren auf Open Source Lösungen. Dies führt direkt zu sinkenden Kosten, weil keine teuren Zusatztools angeschafft werden müssen. Einer der großen Vorteile von Open Source Lösungen ist, dass es zumeist eine breite Community gibt, die bei Fragen oder Herausforderungen in der Regel unterstützen kann. Entscheidet man sich jedoch gegen eine Open Source Lösung und für eine Ready-To-Use Lösung, bedeutet dies jedoch nicht direkt hohe Lizenzkosten, denn ein weiterer Trend im Business Analytics Umfeld sind Pay-per-Use Lösungen. Hier fallen Kosten lediglich zu dem Zeitpunkt an, zu dem sie genutzt werden. Dies basiert häufig auf einer stündlichen Basis. Wird das Produkt nicht mehr benötigt, muss man sich nicht mehr Gedanken über fortlaufende Kosten machen. Vielmehr schlummert das Produkt, bis es wieder genutzt wird.

Skalierbarkeit & wandelnde Datenstrukturen

Fragt man Menschen aus dem Business Analytics und Data Science Umfeld welche Daten sie benötigen, erhält man mit großer Wahrscheinlichkeit die Antwort, dass mehr Daten benötigt werden. In den letzten Jahren ist das Thema Big Data zum allgemeinen Gesprächsthema unter Fachleuten geworden. Durch die breite Aufzeichnung liegen einem immer mehr Daten vor. Dennoch stößt man immer wieder auf Situationen, bei denen nicht genügend Informationen vorhanden sind. Daher ist ein weiterer Trend, konträr zum Big Data Gedanken, dass Modelle entwickelt werden, bei denen eine viel geringere Anzahl an Daten vorliegen müssen. Diese Art von Daten wird als Small und Wide Data bezeichnet. Zusätzlich kommt hinzu, dass Daten nicht nur in Tabellen abgespeichert vorliegen, sondern völlig unterschiedliche Datentypen aufweisen können. Beispielsweise lassen sich wichtige Informationen aus Bildern (z.B. Autonomes Fahren) oder Tonaufnahmen (z.B. Natural Language Processing) auslesen. Wie sich hier bereits erkennen lässt, müssen sich Business Analysten darauf einstellen, mit völlig unterschiedlichen Datenstrukturen und -typen konfrontiert zu werden. Im Rahmen dieser Thematik kommt auch immer wieder der Begriff der Skalierbarkeit ins Spiel. Aufgrund der unterschiedlichen Größe und Art der Daten, die ein System auszuwerten hat, müssen Systeme flexibel ausgelegt sein, um den jeweiligen Anforderungen gerecht zu werden. Bei großen und aufwändigen Aufgaben werden viele Ressourcen benötigt. Bei einer geringen Komplexität soll das System jedoch nicht unausgelastet sein, denn dies würde zu Stillstandskosten führen. Dementsprechend werden Systeme in Zukunft skalierbar sowie flexibel auf unterschiedliche Umstände reagieren müssen.

Responsible AI

Bedeutende Bestandteile von Business Analytics sind Künstliche Intelligenz und Data Science. Algorithmen erstellen Prognosen auf Basis von Daten bzw. ihren vergangenen Erfahrungen. An dieser Stelle ist es wichtig zu verstehen, dass Algorithmen nicht eigenhändig Entscheidungen treffen, sondern lediglich aufgrund ihrer Datenbasis. Hier kann es schnell passieren, dass sich Unwahrheiten oder voreingenommene Informationen einschleichen, die die Realität verzerren. Dies sollte dringlichst vermieden werden. Dementsprechend prägt der Begriff Responsible AI das Feld der Business Analytics. Algorithmen sollen daher verständlich, erklärbar, ethisch vertretbar und effizient sein. Diese Aufgabe ist sicherlich nicht immer einfach umzusetzen, jedoch zeichnet genau dies ein erfolgreiches Business Analytics Vorgehen aus.

Predictive Analytics

Predictive Analytics bezieht sich auf die Verwendung von Daten, statistischen Algorithmen und maschinellem Lernen, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. Es ist ein Analyseprozess, der historische Daten verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen.

Mit Predictive Analytics können Unternehmen Vorhersagen treffen und Prozesse optimieren, um bessere Entscheidungen zu treffen und mögliche Probleme zu vermeiden. Es kann in verschiedenen Branchen eingesetzt werden, wie zum Beispiel im Marketing, im Gesundheitswesen, in der Versicherung und im Einzelhandel.