Welche Themen rund um Daten, Business Intelligence und Analytics werden 2022 besonders gefragt sein? In seiner jährlichen Studie hat das europaweit führende Analystenhaus für Unternehmenssoftware BARC (Business Application Research Center) einmal mehr die „Data, BI & Analytics Trends“ ermittelt. Was bei den Ergebnissen auffällt: Auf den vorderen Platzierungen gibt es im Vergleich zu den Vorjahren nur geringe Verschiebungen. Wir stellen die Top 5 genauer vor.
Der Unternehmenserfolg hängt maßgeblich davon ab, dass die richtigen Entscheidungen getroffen werden. Und die Voraussetzung für richtige Entscheidungen sind wiederum konsistente Daten, welche als verlässliche Entscheidungsgrundlage herangezogen werden können. Vieles steht und fällt mit den Stammdaten und ihrer Qualität. Sie bieten die Struktur, um Daten zu verstehen und zu nutzen. Erst durch Stammdaten erhalten Transaktionsdaten, IoT-Daten und Clickstreams ihre Bedeutung und ihren Kontext. Harmonisierte Stammdaten tragen erheblich zu einem einheitlichen Verständnis von Daten und dem Zusammenspiel der Unternehmensbereiche bei, da sie eine konsistente Berichterstattung und datengetriebene Abläufe ermöglichen. Die Digitalisierung macht aus Daten zunehmend einen Produktionsfaktor. Dementsprechend steigt der Bedarf, hochwertige Daten zu generieren und flexibel zu nutzen – nicht zuletzt für neue Dienstleistungen und Produkte.
Die Wichtigkeit von sauberen Daten mit hoher Qualität ist ebenso unbestritten wie die fatalen Auswirkungen von geringer Datenqualität. Dennoch stellt es viele Unternehmen weiterhin vor enorme Herausforderungen, ein einheitliches Stammdaten-Management zu realisieren, die Datenqualität zu steigern und das erreichte Niveau dauerhaft aufrechtzuerhalten. Wie groß der Handlungsbedarf ist, zeigt die Tatsache, dass das Stammdaten- und Datenqualitäts-Management zum fünften Mal in Folge auf Platz 1 der „Data, BI & Analytics Trends“ von BARC steht.
Idealerweise erfolgt die Datennutzung in Unternehmen heutzutage nicht projektorientiert, sondern ist deutlich breiter und flächendeckender angelegt. Datengetrieben ist ein Unternehmen, wenn es so viele Entscheidungen wie möglich innerhalb der eigenen Organisation auf der Grundlage von Daten trifft. Die Voraussetzung für ein datengetriebenes Unternehmen ist, dass möglichst viele Daten für möglichst viele Mitarbeiter verfügbar sind. In diesem Zusammenhang fällt häufig der Begriff „Informationsdemokratie“. Die besondere Herausforderung dabei: Damit der Wandel zum datengetriebenen Unternehmen gelingt, darf er sich nicht nur auf der Ebene einzelner Prozesse oder Mitarbeiter vollziehen, sondern muss in der Unternehmenskultur verankert werden.
Quantitative und qualitative Daten gleichermaßen sollen die Entscheidungsprozesse verbessern und sowohl die operative als auch die strategische Entscheidungsfindung unterstützen. Das Ziel ist es, die Mitarbeiter zu befähigen, Daten aktiv zu nutzen und auf diese Weise Verbesserungen in ihrer täglichen Arbeit zu erreichen. Daraus resultieren erfolgreiche Entscheidungen, effektive und effiziente Prozesse sowie neue Wettbewerbsvorteile.
Data Governance bietet eine übergreifende Sicht auf die Datenpflege im Unternehmen – unabhängig von den einzelnen Systemen, in denen die verschiedenen Daten Anwendung finden. Dafür gilt es, eine zentrale Stelle innerhalb der Organisation zu schaffen.
Als Steuerungsmechanismus legt Data Governance fest, wie die Geschäftsstrategie in Daten und Analysen umzusetzen ist, und benennt die erforderlichen Richtlinien und Rahmenbedingungen für die Verwaltung, die Überwachung und den Schutz der Unternehmensdaten unter Berücksichtigung von Menschen, Prozessen und Technologien. Dadurch werden Unternehmen in die Lage versetzt, aus ihren Daten Nutzen zu ziehen. Hinter der Einführung von Data Governance muss eine klare Entscheidung des Managements stehen, wie und zu welchen Zwecken Daten im Unternehmen genutzt werden sollen.
Bei Data Discovery geht es darum, aus der Vielzahl an vorhandenen Daten relevante Gesetzmäßigkeiten, Muster, Entwicklungen und Tendenzen auf möglichst effiziente Weise zu ermitteln. In diesem Zusammenhang ist es relevant, dass die Anwender auf Daten aus zahlreichen Quellsystemen zugreifen sowie die Daten vor der Auswertung bereinigen und anreichern können. Anhand von visuellen Analysen oder geführten erweiterten Analysen werden die Datensätze untersucht.
Data Discovery ermöglicht eine skalierbare Datenermittlung auf der Basis einer geregelten Plattform, sodass Anwender gegenseitig Zugriff auf die jeweiligen Daten haben und daraus unternehmensweit zuverlässige Ergebnisse hervorgehen. Bei der Datenermittlung wird die erweiterte Analytik immer wichtiger. Indem sie automatisierte Erkenntnisse generiert sowie auf verborgene Muster und Abweichungen hinweist, steigt die Qualität der Analyseergebnisse.
Self-Services spielen bei der Analyse und Visualisierung von Daten nach wie vor eine zentrale Rolle. Mithilfe von intuitiv zu bedienenden Tools sind Anwender in der Lage, benötigte Informationen eigenständig zusammenzustellen und aufzubereiten, sodass sie ihren Vorgesetzten solide Fakten als Entscheidungsgrundlage liefern können. Was sich jedoch wandelt, ist das Ziel, das mit der Bereitstellung von Self-Service-Funktionalitäten verbunden wird: Unternehmen haben nicht mehr nur den Anspruch, dass die Anwender ihre abteilungsspezifischen Anforderungen besser erfüllen, sondern sehen in den Self-Services auch einen Weg, um den Datenzugang zu demokratisieren (siehe Trend #2), Analysen effizient zu erstellen und konsistente Ergebnisse sicherzustellen.
Die Zunahme an BI-Self-Services soll aber nicht bedeuten, dass die Anwender aus den Fachbereichen überhaupt nicht mehr auf ausgewiesene IT-, Analyse- und BI-Experten angewiesen sind. Diese nehmen auch weiterhin eine Schlüsselrolle ein, wenn es darum geht, erfolgreiche Analytik- und BI Umgebungen zu unterstützen, zu optimieren und zu überwachen.
Die Digitalisierung verstärkt noch einmal die Wichtigkeit einer leistungsstarken Pflege, Analyse und Visualisierung von Daten in den Unternehmen. Denn Daten und Analysen sind der elementare Kern, um Prozesse und Geschäftsmodelle digitalisieren zu können. In der Praxis haben Unternehmen immer wieder mit unzureichender Datenqualität zu kämpfen. Vor diesem Hintergrund stellt beispielsweise die Förderung einer datengetriebenen Kultur einen entscheidenden Faktor, damit Unternehmen ihr volles Datenpotenzial ausschöpfen können.
Die ermittelten „Data, BI & Analytics Trends“ vereinen organisatorische und technologische Aspekte. Sie bilden ein solides Fundament, damit Unternehmen ihr Datenhandling und ihre Datenanalyse nachhaltig verbessern. „Das Gesamtbild zeigt, dass sich Unternehmen auf die grundlegenden Aspekte der Nutzung und des Managements ihrer Daten konzentrieren (…)“, sagt Dr. Carsten Bange, CEO und Gründer von BARC zu den Ergebnissen. „Unternehmen gehen den Ursachen ihrer Herausforderungen auf den Grund (…) und arbeiten am Aufbau einer ganzheitlichen datengetriebenen Unternehmenskultur.“