Die Zukunft naht… und zwar schnell! Zumindest ist es so, wenn wir heute über technologische Fortschritte reden. Business Intelligence (BI) ist da keine Ausnahme. Die Einführung von BI liegt für die meisten von uns nicht so lange zurück oder befindet sich noch in der Umsetzung –und das Thema entwickelt sich rasant weiter. Das rasche Fortschreiten ist zum Großteil auf den immens großen unternehmerischen Wert den BI liefert zurückzuführen. Da mehr und mehr wegweisende Benutzer- und Erfolgsgeschichten erscheinen, entstehen auch neue Ideen für Verbesserungen, Innovationen und analytische Funktionen der nächsten Ebene.
Self-Service BI
Traditionell betrachteten die meisten Firmen Business Intelligence als ein zentrales Datenlager, auf das nur wenige IT-Experten Zugriff hatten. Um Informationen oder Auswertungen von den Daten zu sammeln, musste man dies in der Vergangenheit von diesen IT-Experten gesondert anfordern. Dieser einst übliche Prozess ist mittlerweile überholt und liefert einfach nicht die Leistungsfähigkeit, die konkurrenzfähige Firmen heute verlangen.
Mit den Möglichkeiten der neuen BI-Tools haben Firmen ihre Flexibilität verbessert, indem sie die Unabhängigkeit der Benutzer von IT-Abteilungen erhöht haben. Konkret können Geschäftsanwender eine Menge Analysen und Auswertungen mit Self-Service BI durchführen, ohne auf ein IT-Team angewiesen zu sein. Self-Service BI liefert die Fähigkeit, zutreffende Aufgaben genau wie zugewiesen für jede Rolle durchzuführen.
Dieser Trend gewinnt so viel am Boden, daß Gartner prognostiziert, dass die Menge der von den Citizen Data Scientist produzierten erweiterten Analysen , die Menge der Daten von Datenwissenschaftlern bis 2019 übertreffen wird. (Citizen Data Scientist sind Geschäftsanwender, die eigene BI Ergebnisse ohne Hilfe der IT produzieren können).
Zugänglichkeit Self-Service BI
Wenn wir den Gedanken an Self-Service BI verfolgen, dann bedeutet BI auch Zugänglichkeit. Firmen werden nicht nur die technischen Möglichkeiten brauchen, den Geschäftsanwendern Self-Service BI anzubieten, sie müssen auch Zugriffe und Berechtigungen pro Benutzer und Aufgabe sorgfältig zuweisen. Entscheidend ist es, den entsprechenden Zugriff für diejenigen zur Verfügung zu stellen, die es benötigen; umgekehrt ist es ebenso wichtig den selben Zugriff für diejenigen zu verweigern, die es nicht benötigen. Daher ist der Einsatz von Self-Service-BI eng mit dem Schwerpunkt Sicherheit verknüpft.
Datenermittlung und Visualisierungen
Datenvisualisierungen sind Darstellungen von Informationen, die komplexe Daten zusammenfassen und erläutern. Wirksame Visualisierungen benötigen viel mehr als nur die Erstellung von eindrucksvollen Grafiken. Sie müssen so gestaltet werden, dass sie eine Geschichte erzählen und ausschlaggebende Punkte vermitteln können. Sind Datenanalytiker die einzigen, die Ihnen diese Grafiken erklären können, wurde die Absicht hinter den Visualisierungen leider nicht erreicht.
Firmeninhaber brauchen wirksamere Methoden, so dass Entscheidungsträger die Daten aufnehmen und entsprechend bearbeiten können. Die nächste Ebene der BI-Tools wird klare und genaue Visualisierungen ermöglichen, die korrekte Information und Botschaften der Daten übermitteln, so dass jeder diese verstehen kann.
Automatisierung und erweiterte Analytik
Gartner prognostiziert, dass bis 2020 40% der datenwissenschaftlichen Aufgaben automatisiert werden. Der Anfang dieses Trends dürfen wir bereits in 2018 erwarten. Die erweiterte Analytik ist die Kombination von mehreren automatisierten Schritten, die klare und umsetzbare Antworten liefern. Die Betonung hier liegt auf ´Antworten´, nicht auf ´Daten´. Fortschritte in BI-Tools werden Ergebnisse bringen, die bedeutende Anregungen und Strategieänderungen beinhalten.
Möchten Sie wettbewerbsfähig bleiben, müssen Sie Ihre Daten schneller und wirksamer als Ihre Konkurrenz einsetzen. Mit der erweiterten Analytik werden Sie dieses Ziel am besten realisieren.
Datenqualität
Die Datenqualität wird seit 2002 als eins der Top drei Probleme für BI-Softwarenutzer genannt. Natürlich liegt folgendes nahe: sind die Kerndaten mit denen Sie arbeiten nicht zuverlässig, werden Sie davon keine vertrauenswürdigen Ergebnisse erzielen können.
Das Ziel ist daher die Daten von verschiedenen Applikationen oder Datensilos zusammenzubringen und in ein nutzbares System zusammenzutragen, ohne die Gültigkeit der Ursprungsdaten zu beeinträchtigen. Denn mit dem Anstieg der Bekanntheit und dem Einsatz von BI ist die Bedeutung von Datenqualität kritischer denn je.
Fazit:
Diese Fortschritte in BI werden schnell kommen. In der Ära der Digitalisierung werden datengesteuerte Firmen wesentliche Vorteile gegenüber ihrer Konkurrenz aufweisen können.
Wie sind Ihre Erfahrungen? Hinterlassen Sie gerne einen Kommentar unter diesem Beitrag.
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