Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Die letzten Jahre werden als die Zeit in die Geschichte eingehen, in der sich die Normalität innerhalb weniger Wochen komplett veränderte. Als die Pandemie die Welt erfasste, wurden Regierungen und Unternehmen unvorbereitet getroffen, und viele erlitten massive Einbußen bei Gewinn und Glaubwürdigkeit. Die Reaktionsfähigkeit variierte je nach Unternehmen und Branche, und einige brauchten lange, um sich an die neue wirtschaftliche Realität anzupassen.
Die Pandemie hat verdeutlicht, wie wichtig es für Unternehmen ist, im heutigen Wettbewerbsumfeld schnell und flexibel zu agieren. Digitale Investitionen waren erneut ein wesentlicher Bestandteil der Geschäftsstrategie, um widerstandsfähig zu bleiben und sich zu erholen. Datenanalyse und digitale Investitionen sind angesichts des Trends zum Homeoffice und der zunehmenden Bedeutung von Big Data und Datenanalyse wichtiger denn je.
In einer zunehmend vernetzten Welt leben wir zweifellos in einer VUCA-Welt, in der ein unangenehmes Ereignis in einem Teil der Erde sich rasch zu einer Krise ähnlichen oder gar größeren Ausmaßes in weit entfernten Regionen ausweiten kann. Wie die Covid-19-Krise einmal mehr verdeutlicht hat, ist die digitale Transformation für Unternehmen keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit.
Die Branche ist voller Begeisterung für die Möglichkeiten von Enterprise Data Lakes, Big Data, Machine Learning und vielem mehr. Unternehmen haben im letzten Jahrzehnt aktiv in fortschrittliche Analysetechnologien investiert. Allerdings konnten nicht alle investierten Unternehmen einen zufriedenstellenden ROI erzielen.Viele Business-Intelligence-Initiativen scheiternDie Einführung dieser Technologien hat sich in vielen Fällen nicht wirklich durchgesetzt, was die Diskussionen in den Führungsetagen gedämpft hat. Dennoch bergen die Technologien erhebliches Potenzial und können im heutigen turbulenten Markt einen massiven Wettbewerbsvorteil verschaffen, sofern sie erfolgreich und mit der richtigen Strategie implementiert werden. Agile und junge Unternehmen, die diese Technologien genutzt haben, sind in beispiellosem Ausmaß gewachsen und haben Marktanteile von großen, etablierten Unternehmen erobert.
Verwechseln Sie dies nicht mit Augmented Reality. Gartner definiert Augmented Analytics als „den Einsatz von Basistechnologien wie maschinellem Lernen und KI zur Unterstützung der Datenaufbereitung, der Erkenntnisgewinnung und der Erkenntniserklärung, um die Art und Weise zu erweitern, wie Menschen Daten in Analyse- und BI-Plattformen erkunden und analysieren“.
Business Intelligence für Unternehmen entwickelt sich stetig weiter, sowohl hinsichtlich ihrer Komplexität als auch ihrer Fähigkeit, noch größere Datenmengen zu verarbeiten. Gleichzeitig ermöglicht sie es auch technisch nicht versierten Nutzern, aussagekräftige Analysen selbst durchzuführen. Der Einsatz von Augmented Analytics gewinnt daher zunehmend an Bedeutung. Eine solche Augmented-Analytics-Funktion wird beispielsweise von folgenden Anbietern angeboten:Qlik mit Insight Advisor
Erweiterte Analysen bergen das Potenzial, jede Wertschöpfungskette im Datenanalyseprozess von Unternehmen zu beeinflussen – von der Datenaufbereitung über die Erkenntnisgewinnung bis hin zur Weitergabe. Durch die Integration von Künstlicher Intelligenz in all diese Schritte wird die Mensch-Maschine-Kollaboration verbessert und ein echtes Self-Service-Paradigma geschaffen. X-Analytics
Das Technologie-Forschungsunternehmen Gartner prägte den Begriff X-Analytics. X steht hierbei für jegliches Rohdatenformat – Tabellen, Videos, Texte, Audiodateien usw. Angesichts der weltweiten Auswirkungen der Covid-19-Pandemie und der damit einhergehenden Herausforderung für Unternehmen, Notfall- und Wiederherstellungspläne zu entwickeln, gewann X-Analytics für Unternehmen jeder Größe an Bedeutung, um innovative Lösungen zu finden.Business-Intelligence-Lösungenund hat sich daher zu einem wichtigen Trend in der Datenanalyse entwickelt.
Der Aufstieg von SaaS-Plattformen wieAzurblauSnowflake hat es Unternehmen jeder Größe ermöglicht, fortschrittliche und Streaming-Analytics-Workflows schnell und kostengünstig zu implementieren. Diese Vorteile werden die zunehmende Verbreitung von X-Analytics-Anwendungsfällen in Unternehmen weiter vorantreiben.
Okay, Ihnen ist wahrscheinlich bereits bewusst, dass Cloud Computing nicht die Zukunft ist. Es ist jetzt Realität! Die Covid-19-Krise hat die Bedeutung flexibler und schneller Cloud-basierter Anwendungen und Infrastrukturen nochmals unterstrichen. Laut einer IDC-Umfrage haben 64 % der indischen Unternehmen ihre Cloud-Investitionen aufgrund der Pandemie beschleunigt. Gartner prognostiziert zudem, dass bis 2022 90 % aller IT-Workloads von Unternehmen in der Cloud laufen werden.Cloud computingist eine Selbstverständlichkeit.
Im vergangenen Jahr kam es jedoch auch vermehrt zu großflächigen Datenpannen und weltweit zu verschärften Datenschutzbestimmungen. Unternehmen können daher nicht alle ihre Workloads in öffentliche Rechenzentren verlagern, insbesondere solche, die potenziell sensible Daten verarbeiten. Hybrid-Cloud-Modelle gewinnen daher zunehmend an Bedeutung und zählen zu den wichtigsten Trends für Unternehmen im Jahr 2022.
Hybrid-Cloud-Computing bietet Unternehmen die Vorteile von Public- und Private-Cloud-Lösungen: Sie können Datenanalyseanwendungen in einer sicheren Umgebung hosten und gleichzeitig die enormen Kostenvorteile und die kurze Markteinführungszeit der Public Cloud nutzen. Hybrid-Cloud-Computing ist somit ein innovativer Bereich, der Prozesse im Jahr 2022 grundlegend verändern wird.
Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt zunehmend an Bedeutung, da immer mehr KI-Systeme produktiv eingesetzt werden. Haupttreiber dieser Entwicklung sind ein wachsender Pool an Fachkräften und technologische Fortschritte. Gartner prognostiziert, dass bis 2024 75 % der Unternehmen von Pilotprojekten im Bereich KI zu deren operativer Umsetzung übergehen werden. Dies wird mit verstärkten Investitionen in die Infrastruktur einhergehen, um die für KI-Anwendungsfälle typischen Big Data und Streaming-Daten zu speichern und zu verarbeiten.
Mit zunehmender Verbreitung von KI werden die Anforderungen an erklärbare KI immer lauter. Erklärbare KI trägt dazu bei, die Blackbox der KI aufzulösen, indem sie den menschlichen Anwendern Einblicke in das fortschrittliche Datenanalyse-Entscheidungsmodell gewährt, das zur finalen Entscheidung führt. Angesichts der Vielzahl unterschiedlicher Modelle im Produktivbetrieb ist AIOps unerlässlich, um die Modelle für Data Scientists effizient und effizient zu gestalten.Plattformen wie DataRobotLösungen, die die Modellentwicklung, den Einsatz und den Betrieb von ML/KI-Systemen vereinfachen, werden in Anwendungsfällen von KI in Unternehmen immer beliebter werden.
Quantencomputing gehört zu den wichtigsten Trends in der Datenanalyse – nicht wegen des Geschäftsvolumens, das es 2022 generieren wird, sondern wegen der immensen Möglichkeiten, die es Unternehmen eröffnet, die es in ihren Anwendungsfällen einsetzen können. Der grundlegende Baustein der traditionellen Datenverarbeitung ist das Bit, das einen von zwei Werten speichern kann: 0 oder 1. Quantencomputing überwindet diese grundlegende Einschränkung. Das Qubit (das binäre Äquivalent in der Quantenwelt) kann 0, 1 oder beliebige überlagerte Zustände des Qubits speichern.
Zugegeben, diese Technologie, die unseren Alltag durchdringt, da sie das grundlegende Prinzip der Halbleiterentwicklung darstellt und Naturphänomene mit erstaunlicher Genauigkeit beschreibt, ist in der Computerwelt noch nicht flächendeckend kommerzialisiert. Doch zukunftsorientierte Organisationen gehen bereits die ersten Schritte und nutzen Quantencomputing, um Probleme von unvorstellbarem Ausmaß für herkömmliche Computer zu lösen.
Einige Bereiche, in denen Quantencomputing zur Entwicklung hocheffizienter Anwendungsfälle eingesetzt werden kann, sind: die Lösung komplexer logistischer Optimierungsprobleme,AbsatzprognoseFlugsicherung, Medikamentensimulationen und personalisierte Medikamente, Optimierung finanzieller Risiken, hyperzielgerichtetes Marketing und vieles mehr.
Quantencomputing birgt ein enormes Potenzial zur Lösung hochkomplexer Geschäftsprobleme, die mit aktuellen Datenanalysetechnologien schwer zu bewältigen sind. Unternehmen, die frühzeitig auf diese Technologie setzen und sie erfolgreich implementieren, können sich dadurch massive Wettbewerbsvorteile sichern. Firmen wie Honeywell, Splunk, AWS, Microsoft und Google führen bereits Pilotprojekte zu Quantencomputing-Anwendungen für Unternehmen durch.
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Blockchain wird üblicherweise nicht mit Datenanalyse in Verbindung gebracht, doch diese Annahme ist falsch. Die Blockchain-Technologie bietet erhebliche Vorteile hinsichtlich Effizienzsteigerung und Produktivitätssteigerung bei Datenanalyse-Workloads für Unternehmen. Im Wesentlichen handelt es sich bei der Blockchain um ein verteiltes und dezentrales digitales Registersystem, das so konzipiert ist, dass jede Transaktion unveränderlich nachverfolgt und gespeichert werden kann. Die Speicherung von Informationen in einer Blockchain erfolgt daher hocheffizient und sicher und gewährleistet Transparenz innerhalb eines komplexen Netzwerks von Datennutzern.
Somit ermöglicht die Blockchain die Durchführung folgender Aktionen:Big-Data-AnalysenBei Datenpunkten, die nicht vereinheitlicht oder zentralisiert und an einen anderen Ort übertragen werden müssen, steigt das Risiko für die Datensicherheit. Blockchain gewährleistet daher eine höhere Datenintegrität, indem sie die vollständige Nachverfolgung von Daten vom Eingang bis zum Ausgang ermöglicht und so für höhere Datenqualität und Vertrauenswürdigkeit sorgt. Zudem ermöglicht Blockchain die präzise Echtzeit-Verfolgung von Datenänderungen. Sie hat das Potenzial, die Arbeitsabläufe in den Bereichen Datenmanagement, Katalogisierung und Datenherkunft grundlegend zu verändern und völlig neue Datenarchitekturen zu schaffen.
Während sich die Wirtschaft im Jahr 2022 weiter erholt, bleiben digitale Innovationen der Schlüssel zu einer erfolgreichen Zukunft. Diese zukunftsweisenden Technologiebereiche werden entscheidend für die Gewinner und Verlierer der nächsten Generation in der Geschäftswelt sein. Wer frühzeitig wichtige Trends nutzt, wird Geschäftsprozesse neu definieren und die Wettbewerbslandschaft im Laufe des nächsten Jahrzehnts grundlegend verändern – und damit den Gewinn und das Wachstum von Unternehmen enorm steigern.
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