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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
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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)
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