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24. März 2024Die wachsende Bedeutung von KI und ML in BI
25. Juni 2024Die Top Business Intelligence Trends 2024: Was Sie wissen müssen
Die Welt der Business Intelligence (BI) entwickelt sich ständig und immer schneller weiter, und auch 2024 wird auch keine Ausnahme sein. Wir haben uns die die wichtigsten Trends einmal genauer angesehen und im bekannten Klartext für Sie aufbereitet. So bleiben Sie wettbewerbsfähig und nutzen das volle Potenzial Ihrer Daten.
Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML)
Die Integration von KI und ML in BI-Tools nimmt rasant zu. Diese Technologien ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen effizient zu analysieren, Muster zu erkennen und fundierte Vorhersagen zu treffen.
Augmented Analytics
KI automatisiert die Datenanalyse und generiert Erkenntnisse, die bisher nur von Datenwissenschaftlern erzielt werden konnten.
Praxisbeispiel: Ein Einzelhandelsunternehmen nutzt Augmented Analytics, um Verkaufstrends vorherzusagen und Bestände entsprechend zu optimieren, was zu einer Reduzierung von Lagerkosten führt.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP /NLQ)
Ermöglicht es Benutzern, komplexe Datenabfragen durch einfache Spracheingaben zu stellen.
Praxisbeispiel: Ein Vertriebsleiter kann mithilfe von NLP und NLQ einfach fragen: „Wie waren unsere Verkaufszahlen im letzten Quartal?“ und sofort eine detaillierte Analyse erhalten.
Prädiktive Analytik
Bietet Vorhersagen über zukünftige Trends und Ereignisse, um proaktive Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Praxisbeispiel: Ein Finanzdienstleister verwendet prädiktive Analytik, um Kreditrisiken zu bewerten und geeignete Maßnahmen zur Risikominimierung zu ergreifen.
Datensicherheit und Data Governance
Mit der wachsenden Menge an Daten und strengen Regulierungen wie der DSGVO wird Datensicherheit immer wichtiger.
Data Governance
Etabliert Richtlinien und Rahmenbedingungen für den sicheren und verantwortungsvollen Umgang mit Daten.
Praxisbeispiel: Ein Pharmaunternehmen implementiert strenge Data-Governance-Richtlinien, um sicherzustellen, dass alle klinischen Daten korrekt und konform mit regulatorischen Anforderungen sind.
Datenqualitätsmanagement
Sichert die Integrität und Genauigkeit der Daten für verlässliche Analysen.
Praxisbeispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen setzt Datenqualitätsmanagement-Tools ein, um sicherzustellen, dass Kundendaten korrekt sind, was die Personalisierung von Marketingkampagnen verbessert.
Sicherheit bei KI-Einsatz
Stellt sicher, dass KI-Systeme ethisch und sicher eingesetzt werden.
Praxisbeispiel: Eine Bank entwickelt Sicherheitsprotokolle, um sicherzustellen, dass KI-gestützte Betrugserkennungssysteme keine unberechtigten Transaktionen blockieren.
Cloud-BI und Embedded Analytics
Cloud-basierte BI-Lösungen und die Integration von Analysefunktionen in Geschäftsanwendungen sind auf dem Vormarsch.
Cloud-BI
Bietet Vorteile wie Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und ortsunabhängigen Zugriff.
Praxisbeispiel: Ein globales Fertigungsunternehmen verwendet Cloud-BI, um Echtzeit-Daten von verschiedenen Standorten zu sammeln und zentral zu analysieren.
Embedded Analytics
Integriert BI-Funktionen direkt in tägliche Arbeitsprozesse und Anwendungen, um nahtlose Dateneinsichten zu ermöglichen.
Praxisbeispiel: Ein Softwareunternehmen integriert Analytics in seine CRM-Software, sodass Vertriebsmitarbeiter direkt aus dem CRM heraus auf Verkaufsdaten zugreifen können.
Kollaborative Analyse und Data Storytelling
Fördern die Zusammenarbeit und Kommunikation von Dateninsights innerhalb von Teams.
Praxisbeispiel: Ein Marketingteam nutzt kollaborative Analyse-Tools, um gemeinsam Kampagnenergebnisse zu bewerten und Data Storytelling zu nutzen, um ihre Erkenntnisse effektiv zu präsentieren.
Self-Service BI und Data Literacy
Self-Service-Analysen ermöglichen es auch nicht-technischen Benutzern, eigenständig Daten zu analysieren, was eine starke Datenkompetenz (Data Literacy) voraussetzt.
Benutzerfreundliche Self-Service-Tools
Erlauben es Geschäftsanwendern, ohne technische Expertise komplexe Analysen durchzuführen.
Praxisbeispiel: Ein kleines Unternehmen nutzt Self-Service-BI-Tools, um Umsatzdaten zu analysieren und schnell Berichte für Investoren zu erstellen.
Data Literacy Schulungen
Fördern das Verständnis und die Nutzung von Daten in Unternehmen.
Praxisbeispiel: Ein Großunternehmen führt regelmäßige Schulungen durch, um sicherzustellen, dass Mitarbeiter die grundlegenden Datenanalysetechniken verstehen und anwenden können.
Governance und Konsistenz
Stellen sicher, dass die von verschiedenen Benutzern generierten Datenanalysen konsistent und zuverlässig sind.
Praxisbeispiel: Ein multinationaler Konzern implementiert Governance-Richtlinien, um sicherzustellen, dass alle Abteilungen dieselben Datenquellen und Metriken verwenden.
Fazit
Die Zukunft der Business Intelligence wird immer mehr durch die Automatisierung von KI, strenge Datensicherheitsmaßnahmen, Cloud-Innovationen und benutzerfreundliche Self-Service-Tools geprägt. Diese Trends helfen Unternehmen, den maximalen Wert aus ihren Daten zu schöpfen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Doch sei auch Vorsicht geboten.
Nicht alles, was das Marketing der Großen verspricht, wird auch in der Realität gehalten. Der Einstieg ist oftmals leicht und kostengünstig, doch was dann kommt ist häufig kosten- und arbeitsintensiv. Daher empfehlen wir dringend noch vor dem eigentlichen Projektbeginn den Austausch mit „Leuten, die sich auskennen“.
Wir sind solche Leute und beraten unsere Kunden offen und ehrlich und sind am Puls der Zeit. Wir bewerten „den heißen Scheiß“ sachlich, neutral und wirtschaftlich und helfen unseren Kunden im Wirrwarr des Marketinggeschreis den rechten BI-Pfad zu finden bzw. den Weg im Blick zu behalten. Als kompetenter Sparringspartner finden wir gemeinsam die passende BI-Lösung und begleiten unsere Kunden weit über den Projektabschluss hinaus.