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Data Governance und Künstliche Intelligenz in Business Intelligence-Anwendungen gehören zu den Top-Trends der Analytics Economy, zeigt eine Umfrage von Qlik. Es gehe aber nicht darum, automatisierte Entscheidungs-Maschinen zu bauen, sondern um effektive Entscheidungsassistenten, die Führungskräfte im Unternehmen unterstützen. Darüber hinaus hat Qlik vier weitere Trends identifiziert.
Trends in Analytics-Economy: Diese fünf Top-Themen stehen im Fokus
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Data Governance und Künstliche Intelligenz in Business Intelligence-Anwendungen gehören zu den Top-Trends der Analytics Economy, zeigt eine Umfrage von Qlik. Es gehe aber nicht darum, automatisierte Entscheidungs-Maschinen zu bauen, sondern um effektive Entscheidungsassistenten, die Führungskräfte im Unternehmen unterstützen. Darüber hinaus hat Qlik vier weitere Trends identifiziert.
Die Integration von KI-Engines in Analytics-Anwendungen sowie Data Governance – also die Verfügbarkeit, Anwenderfreundlichkeit, Integrität und Sicherheit von Daten – sind die beiden Top-Trends für die Analytics-Economy im kommenden Jahr. Das teilte der Data-Analytics-Spezialist Qlik auf Basis einer Umfrage mit.
KI & Data Governance
Wichtigster Trend für 2019 sei die Einbindung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Analytics-Anwendungen. „Allerdings geht es auch künftig nicht darum, automatisierte Entscheidungs-Maschinen zu bauen, die unabhängig von menschlicher Einsicht agieren“, so Robert Schmitz, Area Vice President Southern Europe & Russia bei Qlik. „Im Vordergrund steht vielmehr, mithilfe kognitiver Systeme schnell, vollständig und unter Einbeziehung aller Datenquellen optimale, datenbasierte Entscheidungs-Grundlagen zu schaffen.“
Genauso weit vorn steht Data Governance. Verfügbarkeit und Benutzerfreundlichkeit, vor allem Qualität, Integrität und Sicherheit von Daten ist den BI-Spezialisten wichtig. Damit seien es vor allem Cloud-Umgebungen und deren Organisation, die entscheidend für immer mehr Geschäftsprozesse sein würde. „Das bedeutet auch uneingeschränkte mobile Verfügbarkeit von relevanten Datensets und Analytics-Apps bei zentral gemanagter Governance“, so Schmitz.
Predictive Analytics, Data Literacy, Big Data Indexing
„Gerade in IoT-Umgebungen, wo es um Geräte- und Produktionssteuerung auf der Grundlage von Maschinen- und Sensordaten, von Umgebungsdaten und Wartungsintervallen geht, hilft datenbasierte Predictive Maintenance, kostenintensive Stillstands-Zeiten oder unerwartete, wartungsbedingte Ausfälle zu reduzieren.“, so Schmitz. Allerdings hätten Daten allein noch keinen Wert, weshalb es Data Literacy brauche. Also Kompetenzen und Werkzeuge, um auf der Grundlage der immer weiter wachsenden Datenbestände zur Analyse der Daten und damit zu datenbasierten Handlungsoptionen zu kommen.
Big Data Indexing meint hingegen die intelligente Indizierung relevanter Datenausschnitte aus großen und größten Datenbeständen. „Wenn auf der Basis von Metadaten relevante Informationen hervorgehoben und in eine Analytics-Anwendung geladen werden, können Performanz und Skalierbarkeit der In-Memory-Technologie auch bei großen und größten Datensets ansetzen, was den kritischen Faktor Zeit positiv beeinflusst – und unter anderem Echtzeit-Analysen auch bei einem enormen Datenaufkommen gewährleisten kann“, so Robert Schmitz. (qlik/iovolution)
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