Die 6 wichtigsten Trends im Bereich Business Intelligence und Analytics für 2020

Der erste Trend, den wir ansprechen möchten, ist die Kombination menschlicher Fähigkeiten mit maschineller Intelligenz – Augmented Analytics. Dieser Trend wird den Analytics-Bereich in den kommenden Jahren maßgeblich prägen. Immer mehr Menschen erkennen das Potenzial von Technologien wie ML, NLP und KI. Laut dem halbjährlich erscheinenden „Worldwide Cognitive and Artificial Intelligence Systems Spending Guide“ von IDC werden sich die weltweiten Ausgaben für KI-Systeme bis 2022 auf 77,6 Milliarden US-Dollar verdoppeln.

Auch wenn es eine gewisse Skepsis gegenüber dem Einsatz von KI gibt, werden Unternehmen angesichts der Datenflut, der sie ausgesetzt sind, Technologien wie maschinelles Lernen und KI benötigen, um den Prozess der Aufdeckung wichtiger Trends und der Erstellung von Vorhersagen zu beschleunigen.

Doch das ist noch nicht alles. Zumindest vorerst benötigen Organisationen menschliches Fachwissen, um diese Erkenntnisse in die Praxis umzusetzen. Deshalb ist ein erweiterter Ansatz erforderlich.

Erweiterte Analysen versprechen, einige der größten Herausforderungen zu bewältigen, vor denen Unternehmen heute stehen – allen voran die „Nutzerakzeptanz“.erweiterte AnalytikAnwender im Geschäftsbetrieb können in einem Bruchteil der bisher benötigten Zeit umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, und zwar weitgehend unabhängig von Business-Analysten oder Data Scientists. Dies wird die Benutzerfreundlichkeit von BI- und Analyseplattformen für Anwender aller Abteilungen deutlich verbessern und sich positiv auf den ROI dieser Investitionen auswirken.

Angesichts der zunehmenden Geschwindigkeit unserer Umgebung ist es für Unternehmen naheliegend, auf vorkonfigurierte Analyselösungen zurückzugreifen, die den Bedürfnissen einzelner Abteilungen gerecht werden. Die Implementierung von Analyseprojekten erfordert jedoch einen enormen Aufwand an Sorgfalt – von der Planung von Systemausfallzeiten über die Zusammenstellung eines Teams bis hin zur schrittweisen Einführung. Ein reibungsloser Ablauf ist kaum möglich, weshalb Unternehmen viel Zeit investieren.die richtige Analysestrategie formulieren.

Eine vorkonfigurierte Anwendung, die erprobt ist und das gewünschte Ergebnis ohne jeglichen Aufwand und Unsicherheit garantiert, ist für agile Organisationen heutzutage von großem Wert.

Ein schnell wachsendes Start-up-Unternehmen wünschte sich eine ständige Kontrolle seiner Finanzen und wollte seinen Abteilungsleitern einen umfassenden Überblick über ihre Leistung ermöglichen. Allerdings wollte es weder viel Zeit noch Kapital in ein Analysesystem investieren. Daher beschaffte es sichCFO Cockpit – unsere sofort einsatzbereite Analyselösungdas all ihre Bedürfnisse erfüllte, ohne dass sie sich um Beschaffung oder Wartung sorgen mussten.

Das Business Application Research Centre hat bereits die Bedeutung einer guten Datenermittlung/-visualisierung hervorgehoben.right analytics dashboardDies führt zu einer breiteren Akzeptanz aufgrund verbesserter Benutzerfreundlichkeit und kürzerer Zeit bis zum Erkenntnisgewinn. Zudem erweitert es die Möglichkeiten eines echten Self-Service-BI-Tools, indem es umständliche Filterprozesse und die Notwendigkeit von Unterstützung bei der Gewinnung von Erkenntnissen für Entscheidungsträger überflüssig macht.

Gemäß der Gestalttheorie können diese 6 Visualisierungsprinzipien die Fähigkeit verbessern, aus visuellen Darstellungen sinnvolle Informationen zu extrahieren.

Tief verwurzelte menschliche Verhaltensweisen ermöglichen es uns, visuell präsentierte Informationen schnell zu verstehen und zu behalten. Das Hauptziel einesBI-PlattformZiel ist es, Informationen verständlich aufzubereiten, und dafür gibt es keinen besseren Weg als ein gut strukturiertes und gestaltetes Dashboard. Bei der Erstellung eines Dashboards sollten Sie außerdem folgende Faktoren berücksichtigen:

Optimiert für Personas – die das Dashboard nutzen werden.

Identifizierung der KPIs – der erste Bildschirm zeigt die wichtigsten.

Vermeiden Sie eine Informationsüberflutung – dies könnte zu Komplikationen für den Endnutzer führen.

Echtzeitdaten aktivieren – automatische Aktualisierung zur Anzeige der exakten Informationen

Minimale Nachladezeit – um die Aufmerksamkeit der Nutzer zu erhalten

Da Benutzerfreundlichkeit und Akzeptanz bei BI- und Analyseprojekten eine große Herausforderung darstellen, bieten Analyse-Chatbots, die auf Nutzeranfragen antworten, hier großes Potenzial. Diese Bots nutzen maschinelles Lernen und trainieren sich mit zunehmender Interaktion selbstständig. So lernen sie kontinuierlich dazu und liefern mit weniger Aufwand bessere Erkenntnisse. Neben der Unterstützung der Nutzer fördern sie auch die Zusammenarbeit durch die Bildung von Communities und Gruppen, die die Nutzer benachrichtigen und zu höherer Effizienz führen.

Ein BI-System erfordert von Entscheidungsträgern, Filter zu setzen, Dashboards zu analysieren und daraus handlungsrelevante Informationen abzuleiten. Jeder ausgelassene Schritt kann zu einer potenziell schlechten Geschäftsentscheidung führen. Ein Chatbot bietet in solchen Fällen eine sichere Lösung.

Ein Analyse-Chatbot wie – Chaplin AI– Informationen direkt an die Nutzer bringen. Es bietet Vorteile wie die Integration mit gewohnten Anwendungen (Apps), die nahtlose Verarbeitung von Anfragen in natürlicher Sprache, die Integration in mobile Apps und eine robuste und sichere Umgebung.

Ein weiterer Trend, von dem wir erwarten, dass er sich im Jahr 2020 weiter verbreiten wird, ist die Integration von Analysefunktionen in den natürlichen Arbeitsablauf der Nutzer, was genau das ist, wasEingebettete AnalytikDas tut es. Es macht das Wechseln zwischen verschiedenen Bildschirmen überflüssig, um auf Analysen oder Leistungsberichte zuzugreifen. Es erleichtert sogar die Aufmerksamkeit von Entscheidungsträgern durch das Einblenden von Warnmeldungen und Benachrichtigungen bei bestimmten KPI-basierten Ergebnissen.

Die zunehmende geografische Verteilung von Teams, die wachsende Akzeptanz von Remote-Arbeit und die steigende Nutzung von Cloud-Lösungen haben bereits die Grundlage für eingebettete Analysen geschaffen. Das Potenzial eingebetteter Analysen ist enorm, da sie die Entscheidungsfindung verbessern, Kosten senken und die Kundenzufriedenheit steigern.

Im Einklang mit diesem Trend sehen wir SaaS-Angebote mit integrierter Intelligenz, und 2020 wird diese Entwicklung voraussichtlich weiter vorantreiben. Die folgende Abbildung verdeutlicht, wie die Bedeutung von Business Intelligence (BI) zu einem Muss für jede Anwendung und somit zu einem Schlüsselelement in der Benutzerumgebung werden wird:

Quelle: Eckerson Group

„Gartner prognostiziert, dass bis 2020 mehr als 40 Prozent der Aufgaben im Bereich Data Science automatisiert sein werden.“

Führungskräfte in Unternehmen wissen um die Bedeutung datenbasierter Entscheidungsfindung. Das letzte Jahrzehnt hat deren Notwendigkeit in Unternehmen immer deutlicher gemacht, und das nächste Jahrzehnt verspricht, diese Fortschritte zu festigen. Automatisierung wird ein Grundstein für Unternehmen sein, die den nächsten Schritt in der technologischen Entwicklung gehen wollen. Wir werden erleben, wie sich Data Scientists verstärkt auf die Entwicklung von ML- und KI-Funktionen konzentrieren.

Die Automatisierung von Aktivitäten zur Datenerfassung aus unterschiedlichen Systemen, deren Analyse und die Erstellung von Berichten über BI-Plattformen würde letztendlich die Self-Service-Funktionen für Geschäftsanwender freisetzen.

Eine Kultur datengestützter Entscheidungsfindung:

Wir sprechen seit mindestens zwei Jahrzehnten über seine Bedeutung; mittlerweile ist es eine Grundvoraussetzung für jedes Unternehmen. Wir hoffen, dass Business Intelligence (BI) in den nächsten Jahren den Weg zu ausgereifteren Geschäftsstrategien ebnen und Unternehmen so maximalen Mehrwert für alle Beteiligten schaffen wird.

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