Die 8 wichtigsten Trends in der Business Intelligence Es besteht kein Zweifel daran, dass Business Intelligence (BI) derzeit in den meisten Unternehmen ein Trendthema ist. BI hat sich bereits einen Namen gemacht und den Entscheidungsprozess revolutioniert und steht derzeit im Vordergrund. Wir haben eine Liste der 8 wichtigsten Trends zusammengestellt, die die Business Intelligence im Jahr 2026 prägen werden.

Viele Funktionen von BI, wie schnellere Berichterstellung, genaue Analysen, Zeitersparnis und Betriebseffizienz, machen es zur wertvollsten Investition für Ihr Unternehmen.

Werfen wir also einen Blick auf einige wichtige Statistiken zur Nutzung von BI in Unternehmen.

• Der weltweite Markt für Business Intelligence wird voraussichtlich von 24,05 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 auf 43,03 Milliarden US-Dollar im Jahr 2028 wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 8,7 % im Jahr 2028 entspricht.
• Laut Allied Market Research wird der weltweite Markt für mobile BI bis 2027 ein Volumen von 15.990 Millionen US-Dollar erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 21,6 % entspricht.
• Der Markt für Business Intelligence- und Analysesoftware zusammen wird bis 2020 voraussichtlich auf 26,78 Milliarden US-Dollar wachsen.
• Eine Ende letzten Jahres von Gartner durchgeführte Umfrage zeigt, dass 87 % der Unternehmen einen geringen Reifegrad in Bezug auf Business Intelligence und Analysen aufweisen.

Nachdem wir uns die Fakten angesehen haben, wollen wir nun einen Blick auf einige der neuesten Trends im Bereich Business Intelligence werfen.

Top-Trends in der Business Intelligence

Das Verhalten Ihrer Kunden analysieren, um den Erfolg zu steigern

„Kundenanalyse“ und „Kundenerfahrung“ sind zwei der wichtigsten Trends im Bereich Business Intelligence.

Vom ersten Kauf bis zur letzten Aktion werden Produkte oder Dienstleistungen berücksichtigt, um die Erwartungen der Kunden zu erfüllen.

Die voll funktionsfähige Nutzung von Vorhersagen zum Verbraucherverhalten ist ein erwarteter Trend in der Business Intelligence.

Von der Emotionserkennung über die Sprachanalyse und die Analyse der Customer Journey bis hin zur Analyse des Customer Engagement Center (CEC) werden die Daten aus all diesen Analyseberichten zu einem wesentlichen Bestandteil der Business Intelligence.

Daten, eine neue Ware in der Business Intelligence

Benutzerdaten sind die wertvollsten und am strengsten gesicherten Informationen, die ein Unternehmen gemäß bestimmten Normen und Vorschriften speichern kann.

Einige der weltweit führenden Marken, die ausschließlich mit Benutzerdaten arbeiten, haben jedoch begonnen, damit Geld zu verdienen.

Unternehmen wie Google und Facebook verkaufen unsere Daten an Dritte, die an unseren persönlichen Informationen (Alter, Geschlecht, demografische Daten usw.) und unserem Verhalten gegenüber verschiedenen Segmenten interessiert sind.

Damit sie Prognosen zu unserem Surf- und Kaufverhalten erstellen konnten.

Nun denken Sie bestimmt, dass dies eine illegale Praxis oder ethisch verwerflich ist.

Aber glauben Sie mir, der regulierte Datenhandel ist ein Berufszweig, der in naher Zukunft definitiv einen Aufschwung erleben könnte.

Big Data benötigt Metadaten

Das Jahr 2020 wird als ein wichtiges Jahr für Big Data angesehen werden. Denn Daten nehmen täglich in Bezug auf ihr Volumen, ihre Geschwindigkeit und ihre Vielfalt zu.

Die Verwendung von Metadaten wird ebenfalls gefragt sein, um Rohdaten zu pflegen und sinnvoll zu machen.

Automatisierung ist der nächste Freund von Unternehmern

Ein Bericht von Gartner hat ergeben, dass bis 2026 mehr als 40 % der Aufgaben im Bereich Data Science von Maschinen, Robotern oder Nicht-Menschen ausgeführt werden. Das mag für Sie und mich keine Überraschung sein, da wir alle beobachten können, wie sich diese Entwicklung in unserer heutigen Welt vollzieht.

Jeder bekannte Anbieter versucht sein Bestes, um seine Prozesse von der Anfangsphase bis zur Masseneinführung zu automatisieren.

In gewisser Weise haben sie damit Recht, da menschliche Arbeitskraft teuer ist und sie sich bei einigen komplexen Aufgaben auf Zeitersparnis konzentrieren müssen und viel mehr Aufwand betreiben müssen.

Maschinen können hier hilfreich sein.

Nun können Maschinen zwar manchmal teuer sein, aber aufgrund ihrer höheren Produktivität können sie dennoch die klügere Wahl sein.

Der Unterschied zwischen den beiden liegt in ihrer Analysefähigkeit. Die Nachfrage nach Analysen steigt auf dem Markt, und leider gibt es nicht genügend qualifizierte Fachkräfte, die die Lücke zwischen Realität und Erwartung schließen können.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) – Damit Computersysteme Daten verstehen können

Die Verarbeitung natürlicher Sprache vereint Informatik, Informationstechnik, künstliche Intelligenz und Linguistik, um Computersystemen dabei zu helfen, die Bedeutung der menschlichen Sprache mit Kontext und Emotionen zu verstehen.

Für Sie und mich ist es viel zu einfach, unsere Sprache zu verstehen und zu erkennen, aber für eine Maschine ist dies eine schwierige Aufgabe.

NLP hilft bei der Geschäftsintelligenz, indem es Abfragen generiert und eine Schnittstelle zur Datenvisualisierung bereitstellt.

Diese Funktion hilft Benutzern, strukturiert mit ihren Daten zu interagieren.

Heute ist die Verarbeitung natürlicher Sprache zu einer aufstrebenden Technologie im Bereich Business Intelligence geworden.

Die meisten Anbieter arbeiten an dieser Technologie, um eine nahtlosere Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen.

Künstliche Intelligenz hilft bei der Entscheidungsfindung

Und wie könnten wir künstliche Intelligenz vergessen, wenn wir über neue Trends in der Business Intelligence sprechen? KI und ML sind die Wissenschaften, die Maschinen dabei helfen, die Komplexität des menschlichen Gehirns zu erlernen.

Bis jetzt haben wir noch keine vollständig funktionsfähige KI in unserem Alltag beobachtet, aber es bleibt die Tatsache, dass sie unser Leben auf die eine oder andere Weise beeinflussen wird.

Sowohl KI als auch ML revolutionieren die Methoden, wie wir mit unserem Datenmanagement und unseren Analysen umgehen.

Aber KI hat sich zu einem wichtigen Faktor entwickelt, der Business Intelligence bei der Entscheidungsfindung in Geschäftsprozessen unterstützt.

Der Tag, an dem Menschen „generative gegnerische Netzwerke” beherrschen, ist nicht mehr fern.

Um dies zu veranschaulichen: Eine KI-fähige Maschine erstellt ein realistisches Bild, und eine zweite analysiert und bestimmt, ob das Bild echt oder künstlich ist.

Eine Geschichte, die erzählt werden muss

In vielen Unternehmen verwenden Datenwissenschaftler oft sehr komplexe Tools, um On-Demand-Analyseberichte für Führungskräfte zu erstellen.

Tatsächlich sind diese Ergebnisse und Berichte jedoch für diejenigen, die keinen Hintergrund in der Datenanalyse haben, viel zu schwer zu verstehen.

Diese Situation wirft Fragen auf, aber es gibt eine Lösung. In solchen Szenarien ist der Bedarf an narrativen, datengestützten Analysen entstanden.

Die Daten werden nun in zwei Teile unterteilt (Interpretation und Kontextualisierung). Das Ergebnis bleibt zwar unverändert, aber die Darstellung der Daten ändert sich.

Diese Vorgehensweise hilft den Benutzern, die Analyseberichte ohne großen Aufwand zu verstehen.

Dieser gesamte Prozess wird auch als Data Storytelling bezeichnet. Heutzutage arbeiten viele bekannte Organisationen an diesem Konzept, um es voll funktionsfähig zu machen.

Implementierung von Data Governance in Business Intelligence

Unternehmen auf der ganzen Welt haben erkannt, dass eine gute Datenstrategie ihre Investitionen in Business Intelligence erheblich verbessern kann.

Wie auch immer, heutzutage kann man sich für sein Unternehmen nicht mehr auf eine einzige Daten- oder Informationsquelle verlassen. Unabhängig davon, ob Sie ein kleines oder ein großes Unternehmen besitzen, werden Ihre Daten von Tag zu Tag mehr.

Und mit dem kontinuierlichen Anstieg Ihrer Daten wird es immer komplexer, sodass der Bedarf an Datenmanagement entsteht.

In den letzten Jahren haben wir einige der schlimmsten Datenverstöße erlebt, wodurch das Thema Datenverwaltung in den Vordergrund gerückt ist.

Die Datenverwaltung stellt sicher, dass nur zertifizierte Mitarbeiter Ihres Unternehmens Zugriff auf Daten haben.

Diese zertifizierten Mitarbeiter werden auch als Datenadministratoren bezeichnet und sind die einzigen, die für die Weitergabe und Übertragung von Daten von einem Benutzer zu einem anderen verantwortlich sind.