BI-Trends 2014/2015
BI-Trends 2014/2015
Das in den 1990er Jahren aufgekommene Segment der Business-Intelligence-Software befindet sich stärker im Wandel denn je. Die Branche ist geprägt von ständigen Innovationen und Neuerungen, womit auf die sich ständig verändernden Anforderungen der Unternehmen und Anwender reagiert wird. Die Auswertung von Massendaten nach Möglichkeit in Echtzeit sowie Voraussagen über zukünftige Geschäftsentwicklungen stehen zunehmend im Fokus vieler Unternehmen.
Diesem Trend tragen die BI-Anbieter Rechnung, indem sie sich auf zukunftsträchtige Bereiche wie Big Data, Mobile-BI-Software sowie neue Technologien und Architekturen wie In-Memory-Computing konzentrieren. Auch das Thema Predictive Analytics steht im Mittelpunkt des Interesses, da es Unterstützung im Hinblick auf das Erkennen von Kundenwünschen und -verhalten in der Zukunft bietet. Letztendlich entwickelt sich der BI-Software-Markt auch immer weiter in Richtung Self-Services, wobei den einzelnen Anwendern mehr Selbstständigkeit im Umgang mit der Datenerhebung und -auswertung gewährt wird.
BI-Trend Predictive Analytics – Der Blick in die Zukunft
Das Thema Predictive Analytics ist derzeit wichtigster Trend im BI-Bereich. Unternehmen möchten ihren Blick soweit wie möglich in die Zukunft richten, um aus den gewonnenen Informationen einen konkreten Handlungsbedarf abzuleiten. Die reine vergangenheitsbezogene Analyse reicht oft nicht mehr aus. Aufgrund dessen integrieren viele BI-Anbieter sogenannte Predictive-Analytics-Module in ihre Software. Diese bestehen aus komplexen mathematischen Algorithmen und erlauben es, plausible Annahmen für zukünftige Entwicklungen zu treffen. Entscheider in den Unternehmen wollen nach Möglichkeit Prognosen für zukünftige Marktentwicklungen, Absatzchancen und andere betriebswirtschaftliche Kennzahlen treffen. Predictive Analytics erleichtert beispielsweise die Ressourcen- und Personalplanung in einem Unternehmen. Im Einzelhandel kann so aus einer Kombination von Erfahrungswerten und aktuellen Wetterdaten genaue Voraussagen zum wahrscheinlichen Kundenaufkommen getroffen werden. Softwareanbieter werben damit, dass Sie selbst Voraussagen über das konkrete Kaufverhalten von Kunden durch sogenannte Customer Insights gewinnen können. Predictive-Analytics-Module etablieren sich darüber hinaus auch bei der Auswertung von Daten aus Social-Media-Kanälen, dem sogenannten „Social Listening“.
Herausforderung Big Data
Das Phänomen wachsender Datenmengen, -quellen sowie -strukturen bei gleichzeitiger Überforderung klassischer BI-Strukturen wird mit dem Begriff Big Data beschrieben und ist ein ungebrochener BI-Trend der letzten Jahre. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, diese immense Datenflut zu kanalisieren und daraus die interessanten und relevanten Informationen herauszufiltern. Es wird dabei vermehrt auf Datenquellen zurückgegriffen, welche nicht aus dem Unternehmen stammen und in einer klassischen relationalen Datenbank abgelegt sind. Vielmehr werden zunehmend unstrukturierte Daten in die Analyse mit einbezogen. Zu diesem Zweck entwickeln BI-Anbieter neue Instrumente, die aus dem Chaos die relevanten Informationen identifizieren und den Entscheidern in den Unternehmen in strukturierter Form bereitstellen.
Mobile BI – Nachfrage wächst rasant
Durch die starke Verbreitung von mobilen Endgeräten, vor allem bei Entscheidungsträgern, ist die Nachfrage nach mobiler BI-Software deutlich gestiegen. Diverse Anbieter haben diesen BI-Trend erkannt und reagieren darauf, indem sie ihre Business-Intelligence-Lösungen um eine mobile Version erweitern. Besonders stark ist die Verbreitung von mobilen Frontends, welche die Darstellung von Reports und Dashboards auf Tablets und Smartphones ermöglichen. In diesem Zusammenhang ist auch das Verwenden eigener mobiler Geräte im Unternehmen, bekannt als „Bring your own device (BYOD), zu erwähnen. Hier gilt es vor allem darum, juristische und datensicherheitstechnische Aspekte ausreichend zu beachten.
BI Self Services – mehr Selbstständigkeit
Ein weiterer wichtiger Trend sind BI-Self-Services. Die jeweiligen Fachabteilungen waren in der Vergangenheit oft auf die Mitarbeit der IT-Abteilung angewiesen, wenn es um gezielte Informationsbeschaffung und komplexere Auswertungen ging. Mit den BI-Self-Service-Tools soll diese Abhängigkeit deutlich verringert werden. Anwender werden durch leicht zu bedienende Data-Mining-Tools in die Lage versetzt, selbstständig Analysen und Reports zu erstellen. Self Services verschaffen damit dem Thema Business Intelligence insgesamt eine größere Akzeptanz, da die Mitarbeiter autark in ihrer IT-Landschaft agieren und den Nutzen der BI-Software direkter erfahren können. Die IT-Abteilungen wiederum werden von Routineaufgaben befreit.
In-Memory-Computing – Große Datenmengen schnell verarbeiten
Die Softwareanbieter reagieren auf die aktuellen BI-Trends und gewachsenen Anforderungen mit neuen Technologien und Architekturen ihrer Lösungen. Erwähnenswert ist besonders das In-Memory-Computing. Durch die ständig steigende Prozessor- und Speicherleistung können mehr Daten denn je verarbeitet werden. Leistungsbegrenzungen bestehen jedoch bei den Festplatten aufgrund der relativ langsamen Zugriffszeiten. Die In-Memory-Technologie schafft hier Abhilfe, indem ganze Datenbanken in den Hauptspeicher geladen werden. Es muss dabei nicht bei jeder neuen Abfrage erneut auf die Festplatte zugegriffen werden, was die Analyse wesentlich größerer Datenmengen möglich macht, als beim Einsatz relationaler Datenbanken. Vor allem das Thema Big Data gewinnt damit an Praxistauglichkeit. Als erster großer Anbieter hat SAP mit der Lösung HANA reagiert, welches die In-Memory-Technologie einsetzt. Oracle hat mit der neuen Version seiner Datenbank gleichgezogen und setzt nun ebenfalls auf In-Memory-Computing.
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