In einer neuen Studie zu Business Intelligence- und Daten-Trends 2022 untersucht Qlik die Märkte von heute – angesichts globaler Herausforderungen und digitaler Transformation. Eine Konstante: Daten steuern die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen. Dabei erkennt die Studie zehn Trends, die ein neues Datenumfeld bestimmen.

Daten-Trends 2022: digitale Verknüpfung und Datenkooperation

Beitrag teilen

In einer neuen Studie zu Business Intelligence- und Daten-Trends 2022 untersucht Qlik die Märkte von heute – angesichts globaler Herausforderungen und digitaler Transformation. Eine Konstante: Daten steuern die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen. Dabei erkennt die Studie zehn Trends, die ein neues Datenumfeld bestimmen.

Im Projekt „Verknüpft: Das neue Miteinander im Business“ analysieren Qlik die Business Intelligence- und Daten-Trends für das Jahr 2022. Der Grundgedanke: Unter neuen Marktdynamiken müssen alle Prozesse und Menschen verknüpft sein. Moderne Herausforderungen wie Corona-Pandemie, Klimawandel und wirtschaftliche Ungerechtigkeit sind global verbreitet – und erfordern deswegen kollektive Lösungen. Dieses Paradigma dürfte auch in Anbetracht des Ukraine-Krieges gelten, obgleich zum Zeitpunkt der Studie er nicht einmal absehbar.
 
Im neuen Umfeld werden spezialisierte Netzwerke zur Datensammlung sowie branchenübergreifende Lieferkette geschaffen: Eine stärkere Verknüpfung mit den Stakeholdern ist dabei zentral. Hier ist digitale Innovation erforderlich – insbesondere mit Blick auf Daten. Diese sorgen für eine verknüpfte Wertschöpfungskette, die das Unternehmen resilient macht. Zentral ist: Interne sowie externe Zusammenarbeit muss gesteigert werden.

Datenkooperation fordert Transparenz

Für gemeinsames Arbeiten gilt: Collaboration-Mining nimmt zu. Die Zusammenarbeit muss nämlich bei der Datengenerierung anfangen. Die Auswertung von Daten durch Data-Mining soll künftig durch „Collaboration-Mining“ ersetzt werden. Dadurch wird unter anderem das Vertrauen bei den Stakeholdern gestärkt. Zudem ist das Dashboard ein umstrittenes Thema: Zwecks Zusammenarbeit soll dies sich zunehmend zu einem Analyse-Hub weiterentwickeln. Maschinelle, prozessuale und kollaborative Intelligenz sollen dort zusammenwirken – und Datenerzeuger und -nutzer verknüpft werden.
 
Für gelungene BI-Prozesse ist eine transparente Datenherkunft zentral. Data Observability – Datenmanagement mit Datenherkunft, Auswirkungsanalyse und Governance – wird Voraussetzung. Eine klare Herkunft soll für Vertrauen und Erklärbarkeit im gemeinsamen Arbeiten sorgen. Durch moderne Plattformen können riesige Datenmengen ausgearbeitet werden: Dabei steigen aber auch die Kosten. Verschiedene Abfragen können dabei kostengünstigere Lösungen bieten. Neben den Kosten wird Sicherheit zur Priorität: Datenmanagement, Datenschutz, Sicherheit sowie Identity and Access Management (IAM) verschmelzen miteinander für mehr Interoperabilität.

Fünf Merkmale einer neuen Datenlandschaft

Bei einer neuen Datenkooperation sollen einige Mittel zur Norm werden. Darunter zahlen Distributed Cloud und Embedded Insights. Diese sollen zu einem IT-Infrastruktursystem beitragen, das sowohl die Kosten- als auch die Leistungs- und Governance-Anforderungen unterschiedlicher Workloads erfüllt. Distributed und Hybrid Clouds können dabei Hardware lokal bereitstellen, Abweichungen in der Cloud-Wertschöpfungskette ausgleichen und verschiedene Cloud-Hyperscaler implementieren. Dadurch lassen sich miteinander verknüpfte Daten sicher und zuverlässig abrufen und teilen. Zudem soll Embedded Analytics auf allen Mikroebenen relevant werden.
 
In der neuen Datenlandschaft gilt Anwendungsautomatisierung als Auslöser für Aktionen. Statt Konkurrenz setzt man auf Kooperation: Sogar Mitbewerber können in gemeinsame Initiativen einbezogen werden. Dabei muss die Anwendung angepasst werden. Aktionen, die direkt durch datengesteuerte Meilensteine im Workflow ausgelöst werden, sollen automatisch aufgesetzt werden können. Zudem überschneiden sich Data Science und Analyse: Um breitere Nutzergruppen erreichen zu können, machen anwenderfreundlichen Technologien den Unterschied. Eine Verschmelzung von Data Science und Analyse kann diesem Zweck dienen.
 
Letztendlich ist Data Mesh zentraler Bedeutung. Integriertes Management für Metadaten, Semantik, Echtzeit- und ereignisgesteuerte Datenübertragungen sowie Orchestrierung in der Datenpipeline schafft eine sogenannte „Data Fabric“. Dieser „Stoff“, der dezentrale Daten zusammenhält, wird am besten durch „Data Mesh“ gesteuert. Dabei werden dezentrale Daten wie Produkte behandelt, die Eigentum der jeweiligen Bereiche sind. Daten und Analyseergebnisse werden dadurch verknüpft. Diese neue Architektur sorgt für schnelleres Onboarding von Kunden und Lieferanten, verbessertes Bestandsmanagement und globale Konsistenz.(qlik/futureorg/iovolution)

Beitrag teilen

Wer oder was ist die Iodata GmbH?

Die digitale Transformation der Wirtschaft, die auch unter dem Begriff Industrie 4.0 diskutiert wird, ist ein Megatrend, der alle Arbeits- und Lebensbereiche durchdringt und sie verändert. Sie betrifft das Bildungssystem genauso wie das Gesundheitswesen, die Kommunen ebenso wie den Handel und selbstverständlich auch die industrielle Hochtechnologie, die das Herzstück des deutschen Standorts bildet. Umso wichtiger ist es, diese vielfältigen und dynamischen Entwicklungen der digitalen Transformation übersichtlich darzustellen und verständlich zu erklären. Wie wichtig dies ist, kennen wir aus unserer täglichen Arbeit bei der Iodata GmbH. Als Daten-Spezialisten strukturieren, analysieren und visualisieren wir Unternehmensdaten, damit das Management begründete und fundierte Entscheidungen treffen kann. Um die vielfältigen Entwicklungen der Digitalisierung zu beschreiben und zu verstehen, müssen ergänzend zu den quantitativen Daten auch qualitative Indikatoren beachtet werden. Denn heute blicken wir auf dem Fundament von Business Intelligence auf neue Herausforderungen: Smart Data, künstliche Intelligenz, autonome Fertigungsbetriebe, vernetzte Fabriken, Mensch-Roboter-Kollaborationen, predictive analytics, Internet der Dinge oder virtuelle Realitäten, um nur einige Highlights zu nennen. Iovolution.de ist daher nicht nur ein Online-Magazin, das sich an Entscheider aus Wirtschaft, Verbände, Politik und Wissenschaft wendet. Es ist eine Erweiterung des Angebots der Iodata GmbH: ein Instrument zur Trend- und Innovationsbeobachtung.

Wer oder was ist Qlik?

Qlik unterstützt Unternehmen auf der ganzen Welt, schneller zu reagieren und intelligenter zu arbeiten. Mit unserer End-to-End-Lösung können Sie das Potential Ihrer Daten maximal ausschöpfen und die Grundlagen für eine erfolgreiche Zukunft legen. Unsere Plattform ist die einzige auf dem Markt, die Ihnen uneingeschränkte Auswertungen ermöglicht, bei denen Sie sich ganz von Ihrer Neugier leiten lassen können. Unabhängig von seinem Kenntnisstand kann jeder echte Entdeckungen machen und zu konkreten geschäftlichen Ergebnissen und Veränderungen beitragen. Bei Qlik geht es um viel mehr als um Datenanalysen. Es geht darum, Menschen zu ermöglichen, die Erkenntnisse zu gewinnen, die echten Wandel vorantreiben. Dass wir beispielsweise Gesundheitssysteme beim Aufdecken von Abweichungen in der Versorgung unterstützen, damit sie Patienten erfolgreicher behandeln können. Einzelhändlern helfen, ihre Lieferketten transparenter zu machen und für einen ungehinderten Warenfluss zu sorgen. Oder durch Nutzung von Daten unseren Beitrag zur Bewältigung großer sozialer Probleme wie den Klimawandel zu leisten. Mit anderen Worten: Es geht uns darum, etwas zu bewirken. 

(C) iovolution.de - iodata GmbH 2020 in Zusammenarbeit mit futureorg Institut - Forschung und Kommunikation für KMU

Verwendung von Cookies

Um die Website optimal zu gestalten und fortlaufend weiterentwickeln zu können, verwenden wir Cookies. Durch die weitere Nutzung der Website stimmen Sie der Verwendung von Cookies zu.