Top Data und Analytics Trends

In den letzten Jahren haben Unternehmen Data Analytics zunehmend als Lösungsansatz für die Optimierung von Kosten, der Steigerung von Umsätzen, der Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit und der Förderung von Innovationen erkannt. Infolgedessen hat sich die Technologie ständig weiterentwickelt und verbessert. Datenanalysemethoden und -tools, die noch vor einem Jahr gang und gäbe waren, können jederzeit veraltet sein. Um die unendlichen Möglichkeiten zu nutzen, die Data Analytics-Initiativen bieten, müssen Unternehmen mit der sich ständig verändernden Data Analytics-Landschaft und den Big Data- und Data Science-Trends Schritt halten, um für alle Veränderungen gerüstet zu sein. In diesem Artikel beleuchten wir einige wichtige Data- und Analytics-Trends, damit Sie immer top informiert sind.

Die wichtigsten Data und Analytics Trends zusammengefasst

1. Datenmanagement-Prozesse werden weiter verbessert

Unternehmen, die aktive Metadaten, ML (Machine Learning) und Data Fabrics nutzen, um Datenmanagementprozesse zu verbinden und zu optimieren, haben es bereits geschafft, die Datenlieferzeiten erheblich zu reduzieren. Die gute Nachricht ist: Mit der KI-Technologie haben Unternehmen die Möglichkeit, fortschrittliche Trends zu erforschen, um ihre Datenmanagementprozesse durch die automatische Überwachung und die automatische Erkennung von Metadaten weiter zu verbessern. Dies kann durch einen Prozess ermöglicht werden, der als "Data Fabric" bezeichnet wird. Dieser Prozess nutzt die kontinuierliche Analyse bestehender Metadatenbestände, um den Entwurf und die Bereitstellung wiederverwendbarer Datenkomponenten zu unterstützen, unabhängig von der Architektur oder der Bereitstellungsplattform.

2. Edge-Daten und -Analysen werden zum Mainstream

Angesichts der enormen Datenmengen, die Technologien wie das Internet der Dinge (IoT) generieren, geht es nicht mehr darum, dass Unternehmen entscheiden, welche Art von Daten sie am „Edge“ verarbeiten wollen. Vielmehr liegt der Schwerpunkt jetzt auf der Verarbeitung von Daten innerhalb des datenerzeugenden Geräts oder in der Nähe der IT-Infrastruktur, um die Datenlatenz zu reduzieren und die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit zu erhöhen.

Die Datenverarbeitung am Netzwerk-Edge bietet Unternehmen die Möglichkeit, Daten auf kostengünstige Weise zu speichern und mehr verwertbare Erkenntnisse aus IoT-Daten zu gewinnen. Dies führt direkt zu Einsparungen, die sich aus der Realisierung von Betriebseffizienz, der Entwicklung neuer Einnahmequellen und einer differenzierten Kundenerfahrung ergeben.

3. Bedeutung von Data Engineering für nachhaltige ML-Initiativen

Die Ausstattung der Entwicklungsteams mit den besten Tools und die Schaffung einer einheitlichen und hochflexiblen Datenschicht stellt für die meisten Unternehmen nach wie vor eine operative Herausforderung dar. Daher rückt das Data Engineering immer mehr in den Mittelpunkt und verändert die Art und Weise, wie Daten gesammelt, verarbeitet und letztlich genutzt werden.

Nicht alle KI/ML-Projekte, die auf Unternehmensebene durchgeführt werden, sind erfolgreich, was hauptsächlich auf den Mangel an genauen Daten zurückzuführen ist. Trotz großzügiger Investitionen in Datenanalyse-Initiativen scheitern viele Unternehmen daran, diese zu verwirklichen. Außerdem verbringen Unternehmen viel Zeit damit, die Daten aufzubereiten, bevor sie für die Entscheidungsmodellierung oder Analyse verwendet werden können. Genau hier setzt das Data Engineering an. Es hilft Unternehmen, saubere und genaue Daten zu gewinnen, auf die sie sich für ihre KI/ML-Initiativen verlassen können.

4. Die Cloud bleibt konstant

Es wird erwartet, dass Cloud-basierte KI-Aktivitäten bis 2023 um das Fünffache ansteigen werden, was KI in den kommenden Jahren zu einer der wichtigsten Cloud-basierten Arbeitslasten macht. Dieser Trend war bereits in der Zeit vor der COVID-Krise zu beobachten, wurde jedoch durch die Pandemie noch beschleunigt.

Cloud Data Warehouses und Data Lakes haben sich schnell zu den bevorzugten Datenspeicheroptionen für die Erfassung und Verarbeitung großer Datenmengen zur Durchführung von KI/ML-Projekten entwickelt. Diese Datenspeicheroptionen bieten Unternehmen heute die Freiheit, plötzliche Lastspitzen zu bewältigen, ohne dass sie eine physische Rechen- und Speicherinfrastruktur bereitstellen müssen.

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5. Verstärkte Personalisierung für den Kunden

Die zunehmende Digitalisierung hat dazu geführt, dass immer mehr Daten generiert werden, die bei systematischer Verarbeitung unweigerlich zu mehr Erkenntnissen führen.

Als Ergebnis der sich entwickelnden Trends in der Datenwissenschaft sehen wir außerdem, dass immer mehr Unternehmen ihren Kunden hochgradig personalisierte Angebote und Dienstleistungen zur Verfügung stellen. Das ermöglicht die Sammlung kontextbezogener Verbrauchererkenntnisse, welche wiederum eine verstärkte Personalisierung ermöglichen.

6. Das Aufkommen der intelligenten, verantwortungsvollen und skalierbaren KI

KI und ML spielen bereits eine entscheidende Rolle im aktuellen Geschäftsumfeld, indem sie Unternehmen zum Beispiel dabei helfen, die Ausbreitung der Pandemie zu modellieren und die besten Möglichkeiten zu ihrer Bekämpfung zu verstehen. Andere KI-Technologien wie Distributed Learning und Reinforcement Learning helfen Unternehmen bei der Entwicklung hochflexibler und anpassungsfähiger Systeme zur Verwaltung komplexer Geschäftsszenarien.

Künftig werden großzügige Investitionen in neue Chip-Architekturen, die nahtlos auf Edge-Geräten eingesetzt werden können, KI, ML-Workloads und Berechnungen weiter beschleunigen. Dies wird die Abhängigkeit von zentralisierten Systemen mit hohen Bandbreitenanforderungen deutlich verringern.

7. Decision-Intelligence wird allgegenwärtig werden

In Zukunft werden immer mehr Unternehmen Data Analysts beschäftigen, die Decision-Intelligence-Techniken wie die Entscheidungsmodellierung anwenden. Decision-Intelligence ist ein aufstrebender Bereich, der mehrere Entscheidungsfindungsmethoden mit komplexen adaptiven Anwendungen umfasst. Es handelt sich im Wesentlichen um ein Framework, das herkömmliche Entscheidungsmodellierungsansätze mit modernen Technologien wie KI und ML kombiniert. Dies ermöglicht es auch nicht-technischen Nutzenden, mit komplexer Entscheidungslogik zu arbeiten, ohne dass Programmierer:innen eingreifen müssen.

Fazit zu den Data und Analytics Trends

Daten sind heute mehr denn je die Verbündeten für alle Unternehmen und Branchen. In Zukunft werden Unternehmen noch stärker versuchen, die Kluft zwischen den geschäftlichen Anforderungen und der Datenanalyse zu überbrücken. Handlungsrelevante Erkenntnisse werden unweigerlich im Mittelpunkt stehen, und deshalb werden Investitionen in neue und leistungsfähigere KI/ML-Plattformen und Visualisierungstechniken, die Analysen leicht konsumierbar machen, weiter an Dynamik gewinnen. Deshalb ist es so wichtig, die aktuellen Data und Analytics Trends im Auge zu behalten.

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