Das Jahr 2023 ist ein guter Zeitpunkt, um die größten Datenanalyse- und BI-Trends für dieses neue Jahr zu erkunden. Dieser Artikel befasst sich mit den 12 wichtigsten Trends in Datenanalyse und BI, die gemeinsam die Sektoren Bildung, Gesundheitswesen, Wirtschaft und Umwelt leiten.
In einem datenorientierten Geschäftsökosystem verändern Daten und Analysen gemeinsam die Geschäftswelt, und alle aufkommenden Datenanalyse- und BI-Trends scheinen darauf hinzudeuten, dass sich die globale Geschäftswelt schnell in Richtung Datenzentrierung entwickelt. Alle 12 Trends weisen darauf hin, dass Unternehmen schnell datenzentriert werden, um in der globalen Geschäftslandschaft wettbewerbsfähig und erfolgreich zu bleiben.
Im Jahr 2023 werden Daten Unternehmen in die Lage versetzen, überlegene Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, Abläufe für Kosteneinsparungen zu rationalisieren und die Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden zu verstehen. Bis 2030, die weltweiten Datenanalysemarkt wird weiterhin mit einer CAGR von fast 30 % wachsen und über 329,8 Milliarden US-Dollar erreichen. Diese Prognose zeigt, dass jedes Unternehmen den maximalen Nutzen aus Daten ziehen muss.
Datenanalysetrends für 2023 prognostiziert
Gartner erinnerte die Leser daran, aufmerksam zu bleiben 12 Daten- und Analysetrends im Jahr . Ausgehend davon sind hier die wichtigsten Datenanalyse- und BI-Trends, die auch 2023 dominieren werden:
- Die zunehmende Akzeptanz von Cloud-Plattformen für Aktivitäten in Rechenzentren von Unternehmen ermöglicht die Überwachung und Analyse von Daten in Echtzeit. Die Cloud-Plattform bietet mehrere Vorteile gegenüber internen Rechenzentren: Skalierbarkeit, reduzierte Betriebskosten, eine größere Auswahl an Analyse- und BI-Ressourcen und kein internes Datenmanagement. Hybrid Clouds sind mit ihren skalierbaren, sicheren und kostengünstigen Lösungen sogar noch besser. Nach Gärtnerwerden bis 2025 50 % der Geschäftsdaten außerhalb des Rechenzentrums erstellt und verarbeitet.
- Die wachsende Popularität von Data Fabric als bevorzugt Architektur der Datenanalyse wird 2023 in größerem Umfang fortgesetzt. Data Fabric integriert nicht nur alle verteilten Datenpunkte nahtlos, sondern ermöglicht auch automatisierte Datenmanagementprozesse von der Datenerfassung bis zur Datenanalyse.
- Dank an Cloud-basierte Data-as-a-Service (DaaS) können Daten von innerhalb und außerhalb des Unternehmens für erweiterte BI-Aufgaben kombiniert werden. Data-as-a-Service (DaaS) ist eine Technologie, die Benutzer dazu anregt, digitale Assets über das Internet zu nutzen und darauf zuzugreifen. Die Verwendung von DaaS für Big-Data-Analysen würde die Aufgabe der Überprüfung von Unternehmensdaten für Analysten rationalisieren und gleichzeitig den Datenaustausch zwischen Abteilungen und Branchen erleichtern.
- Augmented Analytics ermöglicht ausgefeilte Tools, Data-Science-Aufgaben wie Datenerfassung, Datenaufbereitung, Datenbereinigung und automatisierte Analysen zu replizieren, die ursprünglich von menschlichen Experten durchgeführt wurden. Augmented Analytics verwendet maschinelles Lernen (ML) und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um den Datenanalyseprozess zu automatisieren. Daher ermöglichen fortschrittliche Datentechnologien Unternehmen, Daten viel schneller zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen als manuelle Prozesse, wodurch sie ihre Arbeit immer besser machen. Dieser Trend wird in den nächsten Jahren wahrscheinlich verschiedene Entwicklungen erfahren, die eine wichtige Rolle beim Aufstieg von BI-Plattformen spielen werden.
- Erweitertes Datenmanagement hilft Unternehmen, Daten viel schneller zu sammeln, zu bereinigen und zu analysieren und Ergebnisse zu melden, während Datenverwaltungsaufgaben für menschliche Mitarbeiter vereinfacht werden.
- Anpassbare KI bringt durch kontinuierliches Echtzeit-Feedback zu Daten und Tools neue und bessere Datenanalysemethoden hervor. Anpassbare KI wird Datenanalyse und BI bald zu wirklich demokratischen Aktivitäten machen – indem sie manuelle Arbeit reduziert, genaue Vorhersagen liefert und alle Geschäftsmitarbeiter in die Lage versetzt, schnelle Entscheidungen zu treffen, unabhängig von ihrer Rolle oder ihren technischen Fähigkeiten.
- Edge Computing (Datenverarbeitung an den Rändern des Netzwerks, am nächsten zu den Datenquellen) ist ein Technologieansatz, der in den letzten zehn Jahren in Unternehmenskreisen immer beliebter wurde. IDC prognostiziert, dass bis 2023 50 % der neuen IT-Praktiken am Edge stattfinden werden. Da Echtzeitanalysen aufgrund von IoT-Geräten immer beliebter werden, kann es 2023 zu einem plötzlichen Anstieg des Edge-Computing kommen, der Datenanalysen und KI sehr nahe am Ursprung der Daten ermöglicht.
- Der Aufstieg von „People Analytics“ im Jahr 2023 wird HR-Führungskräften dabei helfen, Mitarbeiterdaten in Erkenntnisse für strategische Einstellungsentscheidungen umzuwandeln – etwas, das für Organisationen aller Art immer wichtiger wird. Im Jahr 2023 werden sich Unternehmen zunehmend auf People Analytics konzentrieren, um bessere Mitarbeitererlebnisse zu schaffen und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Die letzte Idee besteht darin, Mitarbeiterdaten zu erfassen, um ihre Erwartungen zu erfüllen, ohne ihre Privatsphäre zu gefährden.
- Energieeffizienzanalysen sind das neue Schlagwort in der Welt der globalen Geschäftsanalysen, in denen Energiemanagementsoftware und KI Entwickler in die Lage versetzen, gemeinsam nachhaltige Technologien zu entwickeln, die wiederum neue Geschäftsmöglichkeiten für Führungskräfte schaffen.
BI-Trends für 2023 prognostiziert
Die 2023 BI-Trends wird eine Kombination aus einigen Trends für und einigen aufregenden Möglichkeiten sein, die sich aufgrund von Fortschritten in der Datentechnologie eröffnen. Obwohl das Datenqualitätsmanagement ganz oben auf den meisten Listen für 2023 steht, sind Datendemokratisierung, Echtzeit-BI, Data Governance und Data Discovery auch allgemeine Trends, die auf allen Listen zu finden sind:
- BI und Datenvisualisierung: Da die Datenvisualisierung in der Welt der Big-Data-Analyse enorm an Bedeutung gewinnt, ist jetzt die Zeit gekommen, in der globale Unternehmen hochentwickelte Dashboards und intelligente Grafiktools zum Anzeigen, Teilen und Präsentieren wichtiger Informationen benötigen.
- Datenqualitätsmanagement: 2023 Datenqualitätsmanagement bedeutet die Kombination einer DQM-Strategie mit einer starken, unternehmensweiten Datenkultur. Dieser Ansatz wird sich weiterhin auf Cloud-Technologien für das Datenmanagement, fortschrittliche KI/ML-Modelle für das Datenqualitätsmanagement, den Aufbau von Vertrauensarchitekturen und andere Data-Governance-Frameworks konzentrieren.
- Self-Service-Business-Intelligence: Self-Service-BI hat Power Tools in die Hände gewöhnlicher Geschäftsanwender gelegt und ihnen vertraut, dass sie ihre eigenen Trends, Erkenntnisse und Gewinnmöglichkeiten entdecken. Jetzt können Unternehmen aller Formen und Größen groß träumen und ihre Mitarbeiter dazu befähigen, Citizen Data Scientists oder Business Analysts zu werden. Die Cloud-Plattform bietet einen zusätzlichen Vorteil für die Self-Service-BI-Praxis, da die meisten der fortschrittlichen technologischen Fähigkeiten „as-a-Service“-Modelle über die Cloud angeboten werden.
Wie geht es mit Data Analytics und BI weiter?
Im Jahr 2023 wird Edge Computing diese Geschäftsvorteile bringen: mehr Echtzeitanalysen, beschleunigte Analysen und umfangreichere Big-Data-Analysen. Enterprise BI wandelt sich sukzessive zu einem Revenue Center. Seien Sie im Jahr 2023 nicht überrascht, wenn Sie feststellen, dass mindestens ein Drittel der großen Unternehmen BI als Dienstleistung praktizieren. Schließlich wird die Verarbeitung natürlicher Sprache bei der Verfolgung von Wettbewerbsmarktinformationen an Bedeutung gewinnen.
Bild verwendet unter Lizenz von Shutterstock.com
