Die Pandemie hat die digitale Transformation von Unternehmen beschleunigt, die wiederum mehr Daten erzeugt. Richtig verwaltet und genutzt, sind Daten für Unternehmen eine Goldgrube, um fundiertere Entscheidungen zu treffen. Aufgrund der schieren Datenmenge wird die Datenanalyse jedoch zunehmend unübersichtlich, sodass immer ausgefeiltere Tools und Methoden für Analyse und Auswertung erforderlich sind. Diese Realität spiegelt sich in Prognosen wider, nach denen der globale Markt für Datenanalysen bis 2028 etwas mehr als 25 Milliarden US-Dollar erreichen wird.
Da sich das Jahr 2021 dem Ende zuneigt und die Pandemie die digitale Transformation weiter vorantreibt, stellt sich die Frage: Welche Trends können wir für 2022 erwarten? Wir stellen hier einige der wichtigsten Trends vor, erläutern ihre Bedeutung und zeigen, welche Auswirkungen sie auf die wachsende Datenwirtschaft haben könnten.
Was ist Datenanalyse?
Um Datenanalyse kurz zu definieren und von der Datenanalyse im engeren Sinne abzugrenzen: Datenanalyse umfasst die Erfassung, Organisation und Speicherung, Segmentierung, sowie die Visualisierung von Daten, um sie für geschäftliche Anwendungen verständlich und nutzbar zu machen.
Datenanalyse sollte nicht mit der Auswertung von Daten verwechselt werden. Die Datenauswertung ist nur ein Teil der Datenanalyse, nämlich die Aufbereitung von Daten, um ihnen Bedeutung zu verleihen. Aufbereitung bedeutet in diesem Zusammenhang, Daten zu erfassen, zu bereinigen, zu formatieren und zu organisieren, um daraus Erkenntnisse abzuleiten.
Datenanalyse-Trends für 2022
Edge Computing
Die Edge-Computing-Branche wird voraussichtlich bis 2026 auf mehr als 87 Milliarden US-Dollar wachsen. Da Hersteller, Energieunternehmen und andere Branchen die Nachfrage nach Edge Computing vorantreiben, werden Rechenzentren stärker dezentralisiert, um Datenkonsumenten buchstäblich dort zu erreichen, wo sie sich befinden. Edge Computing bringt die Datenanalysetechnologie näher an die physische Anlage und ihr Netzwerk, was zu höherer Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit führt. Konkret reduziert Edge Computing die Latenz, erhöht die Verarbeitungsgeschwindigkeit und ermöglicht mehr Echtzeitfunktionen für das Netzwerk des Kunden.
Dell ist mit seinen mikromodularen Rechenzentren (MMDCs) ein Beispiel für einen Vorreiter im Bereich Edge Computing. Google bietet eine Cloud-IoT-Edge-Plattform, die seine Cloud-Dienste auf Edge-Geräte bringt.
Rechnen Sie damit, dass weitere Unternehmen Edge Computing zumindest in Kombination mit Cloud-Computing-Diensten einsetzen werden, um größtmögliche Vielseitigkeit zu erzielen.
Lesen Sie auch: Mikro-Rechenzentren entwickeln das Edge Computing weiter
Self-Service-Analysen
Da der Bedarf an Data Scientists und Data Engineers schneller wächst, als diese ausgebildet werden und offene Stellen besetzen können, hat die Technologie entsprechend reagiert. Der Zugriff auf und die Analyse von Daten erfordern heute kein hohes Maß an technischem Fachwissen mehr. Der Markt für Datenanalysen bietet inzwischen Low-Code-/No-Code-Tools, mit denen jeder Abfragen erstellen, Berichte generieren und Datenvisualisierungen entwickeln kann. Self-Service-Analysen sind häufig Bestandteil einer umfassenderen Business-Intelligence-Plattform (BI) und ermöglichen es wichtigen Stakeholdern, schneller fundiertere Entscheidungen zu treffen, ohne dafür unbedingt die IT-Abteilung oder Datenanalysten konsultieren zu müssen. Dieser Trend wird Beschäftigte in unterschiedlichen Positionen und Rollen weiterhin dazu befähigen, sich an der Datenanalyse zu beteiligen.
Lesen Sie auch: Daten-Demokratisierung: Zentrale Strategien für Ihr Unternehmen
Der Aufstieg der Blockchain in der Datenwissenschaft
Blockchain-Technologie, die vor allem aus den Bereichen Finanztechnologie (Fintech) und Gesundheitswesen bekannt ist, hält Einzug in die IT-Branche und erleichtert die Verwaltung großer Datenbestände in einem dezentralen digitalen Hauptbuch. Da die Genauigkeit von Daten immer wichtiger wird, leistet Blockchain hierzu einen Beitrag, indem sie Daten nachverfolgt und validiert. Im Wesentlichen protokolliert sie eine lückenlose Historie digitaler Transaktionen und Vermögenswerte. Blockchain übernimmt die Datenaufbereitung auf dezentrale Weise und macht ein zentrales Team von Datenanalysten überflüssig, wodurch Entscheidungen schneller getroffen werden können.
Lesen Sie auch: Die wichtigsten Blockchain-as-a-Service-(BaaS-)Anbieter für 2021
Erweiterte BI-Analysen mit KI, ML und AutoML
KI-/ML-Tools werden in Business-Intelligence-Plattformen immer häufiger eingesetzt, um deren Funktionen zu erweitern. Untersuchungen von Beroe, Inc. zufolge wird der globale Markt für Business Intelligence bis 2022 voraussichtlich 30,9 Milliarden US-Dollar erreichen. Gründe dafür sind unter anderem die Nachfrage nach Data as a Service und nach Self-Service-BI-Funktionen.
AutoML beschleunigt Geschäftsentscheidungen, indem es Prozesse automatisiert, die Daten für Analysen vorbereiten, etwa die Datenbereinigung und die Entwicklung von Trainingsmodellen. AutoML macht Daten daher nicht nur schneller für die Gewinnung von Erkenntnissen nutzbar, sondern verringert auch den Bedarf, die stark gefragten Data Scientists zu finden und einzustellen.
KI-/ML-Tools in BI-Plattformen messen, interpretieren und prognostizieren die Ergebnisse von Entscheidungen und lernen daraus, indem sie Entscheidungsparameter nach Bedarf anpassen. Führende Unternehmen wenden KI-/ML-Algorithmen auf große Datenmengen zu Märkten, Kunden, Anwendungen und mehr an, um prädiktive Analysen durchzuführen.
Maschinen übernehmen immer mehr Funktionen, die Menschen entweder nicht ausführen können oder nicht mehr ausführen müssen, und werden Geschäftsentscheidungen auch 2022 weiter prägen. Wir können außerdem erwarten, dass dieser Trend zu mehr Synergie zwischen Unternehmensführung, IT und Datenanalysten führt, damit Daten auf strategische Initiativen und die Zielsetzung ausgerichtet werden.
Saubere, umweltfreundlichere KI in Rechenzentren
Angesichts der CO₂-Emissionen von Rechenzentren und der von ihnen erzeugten Energiemenge wird das Interesse an der „Modelleffizienz“ zunehmen. Damit sind einfache, effiziente KI-Modelle gemeint, mit denen sich komplexe Probleme unter Einsatz geringerer Ressourcen lösen lassen. Das bedeutet, dass KI-Modelle nicht unbedingt über ebenso viele Schichten in ihrem neuronalen Netzwerk verfügen müssen. Bayessche KI-Modelle können komplexe Probleme mit weniger Daten, Rechenleistung und Trainingsaufwand lösen.
Lesen Sie auch: Nachhaltigkeit in Rechenzentren: 5 Schritte zum umweltfreundlichen Rechenzentrum
Datenanalyse mit kleinen und breiten Datenmengen
Small Data umfasst einen engeren Informationsbereich, liefert aber dennoch genügend Daten, um Muster zu messen und zu interpretieren. Im Gegensatz zu großen Datensätzen, die Erkenntnisse zu unternehmensweiten Kennzahlen liefern und komplexere Fragen beantworten, bietet „Small Data“ wichtige Einblicke etwa in das Kundenverhalten. Dafür müssen Marketingverantwortliche nicht unbedingt riesige Datenmengen erfassen. Stattdessen ermöglichen kleine Datenpakete aus unterschiedlichen Datenquellen – sowohl strukturierten als auch unstrukturierten – schrittweise und zeitnahe Verbesserungen an einem Produkt oder einer Dienstleistung. Kleine Datenpakete liefern zudem genügend Informationen, um die Stimmung der Kunden zu verstehen und Interaktionen mit ihnen zu personalisieren.
Von DataOps zu XOps
XOps ist einer der wichtigsten Datenanalyse-Trends, die es 2022 zu beobachten gilt, und umfasst DataOps, ModelOps, AIOps und PlatformOps. XOps überträgt Best Practices aus dem DevOps-Bereich auf Datenanalysen und maschinelles Lernen beziehungsweise Modellierung, um Zuverlässigkeit, Wiederholbarkeit und Wiederverwendbarkeit zu steigern und Duplikate zu reduzieren. Als leistungsstarke Kombination von IT-Disziplinen ermöglicht XOps nahtlose und effiziente Datenanalysen, die strategische Entscheidungen und Geschäftsziele vorantreiben.
Daten-Fabrics
Eine Folge der heutigen digitalen Transformation ist ein komplexes, vernetztes Ökosystem aus verschiedenen Geräten, Anwendungen sowie Arten und Formaten von Dateninfrastrukturen. Eine Lösung zu finden, die diese Bestandteile miteinander verbindet, war lange eine Herausforderung, bis die Daten-Fabric-Architektur aufkam, die diese unterschiedlichen, geografisch verteilten Bestandteile nahtlos miteinander verknüpft.
Im kommenden Jahr werden voraussichtlich mehr Unternehmen die Daten-Fabric-Architektur als Ansatz für das Datenmanagement einsetzen. Sie ermöglicht unternehmensweite Datenanalysen und automatisiert die dahinterliegenden Prozesse, etwa Datenerkennung und -exploration, Datenerfassung, Datenintegration und Datenaufbereitung. Dadurch verkürzen Unternehmen ihre Produktentwicklungszyklen und sparen Zeit und Geld.
Datenanalyse ist zu einem unverzichtbaren Bestandteil geschäftlicher Funktionen geworden und wird es bleiben. Die hier aufgeführten Trends zeigen eine zunehmende Demokratisierung, Automatisierung, Vereinfachung und Synergie darin, wie Unternehmen im neuen Jahr Daten erfassen, verwalten, analysieren und nutzen werden. Welche dieser Trends wird Ihr Unternehmen übernehmen?
Als Nächstes lesen: Die beste Data-Mining-Software und -Tools 2022