Intuitiver Informationszugriff sicherstellen
Information Builders: Prognostische Analytik und KI erschließen neue Potenziale
Predictive Analytics sowie Technologien aus den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) unterstützen Mitarbeiter dabei, besser fundierte Entscheidungen zu treffen
Embedded Analytics, Prognostische Analytik und die zunehmende Nutzung von KI-Technologien: Nach Meinung von Information Builders sind dies 2018 die wichtigsten Trends beim Einsatz von Business-Intelligence-Anwendungen in Unternehmen. In einem dynamischen Wirtschaftsumfeld mit sich immer schneller ändernden Anforderungen spielen Business-Intelligence-Applikationen eine essenzielle Rolle: sie liefern fundierte Grundlagen für bessere Entscheidungen. Unternehmen schaffen damit die Basis für eine hohe Flexibilität. Information Builders, ein führender Anbieter von Business-Intelligence (BI)-, Analytics-, Datenintegritäts- und Datenqualitätslösungen, gibt einen Ausblick auf die wichtigsten Entwicklungstendenzen im BI-Sektor für das neue Jahr.
1. Embedded Analytics fördert Verbreitung von BI in den Unternehmen.
Unternehmen werden sich verstärkt darauf konzentrieren, mehr Nutzern in den Fachabteilungen Informationen für fundierte Entscheidungen bereitzustellen. Die richtigen Informationen zur richtigen Zeit auszuliefern, ist ein bekanntes Mantra, das bislang aber nur ansatzweise umgesetzt wurde. Die Vorreiter unter den Unternehmen haben mit Self-Service-BI-Anwendungen Wettbewerbsvorteile erreicht und gleichzeitig ihren Supportbedarf und den Verwaltungsaufwand gesenkt. Durch die Einbettung maßgeschneiderter Analysefunktionen in Self-Service-BI-Applikationen lässt sich ein intuitiver Informationszugriff sicherstellen.
2. Prognostische Analytik ersetzt vage Prophezeiungen.
Entscheider in allen Fachabteilungen eines Unternehmens benötigen geeignete Werkzeuge, mit deren Hilfe sie auf Basis der Auswertung aktueller Daten zukünftige Ereignisse prognostizieren können. Eine Lösung dafür bietet die prognostische Analytik (Predictive Analytics); sie ersetzt die ansonsten noch gängigen vagen Prophezeiungen aufgrund einer Intuition. Predictive Analytics stellt statistische Verfahren bereit, die alle relevanten Faktoren bewerten und daraus geeignete Prognosemodelle erstellen. Gleichzeitig ist damit der Weg bereitet für den Einsatz von KI-Technologien.
3. KI wird zum Turbo für Predictive Analytics.
Predictive Analytics sowie Technologien aus den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) unterstützen Mitarbeiter dabei, besser fundierte Entscheidungen zu treffen. KI und ML können Menschen nicht ersetzen, aber sie sind in der Lage, spezielle Aufgaben zu übernehmen, wie Anomalien oder Muster in großen Datenmengen zu entdecken, und bewirken damit eine Entlastung der Mitarbeiter. Kombiniert miteinander können Predictive Analytics und KI sowie ML ihre Leistungskraft bei der Auswertung großer Datenmengen in kurzer Zeit optimal entfalten und Handlungsempfehlungen entwickeln.
4. Datenmonetarisierung gewinnt an Bedeutung.
Die Datenmengen in den Unternehmen wachsen unaufhörlich. Entscheidend ist, die Informationen konsequent zur Optimierung vorhandener Geschäftsprozesse und Entwicklung neuer Geschäftsmodelle zu nutzen. Das Thema Datenmonetarisierung wird daher immer wichtiger, das heißt, die Daten werden verstärkt zur Steigerung der Wertschöpfung eingesetzt. Unternehmen können im Rahmen der Datenmonetarisierung Kosten sparen, neue Umsatzquellen identifizieren und Innovationen vorantreiben. Das technische Fundament der Datenmonetarisierung liefern leistungsstarke BI-Technologien, eine effiziente Integration von Daten und eine hohe Datenqualität.
5. Das Internet of Things nimmt weiter an Fahrt auf.
Durch die Vielzahl intelligenter IoT-Geräte, sei es in der Fertigungsindustrie, in der Logistik und Supply Chain, im Gesundheitswesen und in Smart Cities, steigt die Notwendigkeit, Daten mit dafür geeigneten BI-Applikationen zu analysieren und zu kontextualisieren, um Entscheidungen und Geschäftsprozesse zu optimieren. Unternehmen sollten daher ausgehend von ihren geschäftlichen Anforderungen die für sie wichtigsten IoT-Technologien identifizieren, IT-Architekturen erstellen, Qualifikationslücken identifizieren und bei Bedarf Fachkräfte rekrutieren.
"Strategisch eingesetzt hat BI enorme Auswirkungen in allen Fachabteilungen eines Unternehmens", sagt Nathan Jagoda, Country Manager Germany bei Information Builders. "Die konsequente Nutzung von Kunden-, Produktions- und Vertriebsdaten, Daten aus IoT-Anwendungsszenarien, externen Marktinformationen und den relevanten Daten aus den sozialen Medien führt zu besseren Einblicken und hilft, neue Geschäftspotenziale zu erschließen und die Wertschöpfung zu steigern."
(Information Builders: ra)
eingetragen: 03.02.18
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