Thought Leadership
Anpassungsfähige Systeme mit Künstlicher Intelligenz (KI), gemeinsame Datennutzung und Data Fabrics gehören zu den Trends, die Experten für Daten und Analytik aufbauen müssen, um neues Wachstum, Widerstandsfähigkeit und Innovation zu fördern.
Der Einmarsch Russlands in der Ukraine fügte der andauernden globalen Pandemie eine geopolitische Krise hinzu. Die Bewältigung der daraus resultierenden und anhaltenden Unsicherheit und Volatilität wird in diesem Jahr ein Hauptaugenmerk für Führungskräfte im Bereich Daten und Analytik sein. Die folgenden 12 Daten- und Analyse-Trends (D&A) ermöglichen es Unternehmen, Veränderungen zu antizipieren und Unsicherheiten zu bewältigen.
Trend 1: Adaptive KI-Systeme
Durch den Einsatz adaptiver KI-Systeme lässt sich die Entscheidungsfindung schneller und flexibler gestalten. Um adaptive KI-Systeme zu entwickeln und zu verwalten, müssen Unternehmen KI-Engineering-Verfahren anwenden. KI-Engineering orchestriert und optimiert Anwendungen, um sich an Störungen anzupassen, ihnen zu widerstehen oder sie zu absorbieren, und erleichtert so das Management adaptiver Systeme.
Trend 2: Datenzentrierte KI
Wenn Unternehmen KI in Angriff nehmen, ist es wichtig, datenzentrierte KI und KI-zentrierte Daten zu formalisieren. Unternehmen befassen sich mit Datenverzerrungen, -vielfalt und -kennzeichnung auf systematischere Weise als Teil ihrer Daten-Management-Strategie – einschließlich der Verwendung von Data Fabric bei der automatisierten Datenintegration und dem aktiven Metadaten-Management.
Trend 3: Metadaten-gesteuerte Data Fabric
Die Data Fabric hört zu, lernt und handelt anhand der Metadaten. Sie zeigt Maßnahmen an und empfiehlt sie für Menschen und Systeme. Letztendlich verbessert sie das Vertrauen in und die Nutzung von Daten in der Organisation und kann verschiedene Datenverwaltungsaufgaben, einschließlich Entwurf, Bereitstellung und Betrieb, um 70 Prozent reduzieren.
Trend 4: Daten gemeinsam nutzen
Um die gemeinsame Nutzung von Daten zu fördern und den Zugang zu den richtigen, auf den Geschäftsfall abgestimmten Daten zu verbessern, sollten Unternehmen über Geschäfts- und Branchengrenzen hinweg zusammenarbeiten. Unternehmen sollten außerdem die Einführung einer Data Fabric in Betracht ziehen, um eine einheitliche Architektur für die gemeinsame Nutzung von Daten aus heterogenen internen und externen Datenquellen zu ermöglichen.
Trend 5: Kontext-angereicherte Analyse
Die kontext-anreichernde Analyse baut auf Graphentechnologien auf. Die Erfassung, Speicherung und Nutzung kontextbezogener Daten erfordert Fähigkeiten und Fertigkeiten beim Aufbau von Datenpipelines, X-Analyseverfahren und KI-Cloud-Diensten, die verschiedene Datentypen verarbeiten können. Bis 2025 werden kontext-gesteuerte Analysen und KI-Modelle 60 Prozent der bestehenden Modelle ersetzen, die auf herkömmlichen Daten basieren.
Trend 6: Business-Composed D&A
Gartner befürwortet einen modularen Ansatz für Daten und Analysen, oder „Composable D&A“. Business-Composed Data and Analytics baut auf diesem Trend auf, aber der Fokus liegt auf der menschlichen Seite und verlagert sich von der IT zum Geschäft. Business-Composed D&A ermöglicht es Unternehmen, gemeinsam geschäftsorientierte Daten- und Analysefunktionen zu entwickeln.
Trend 7: Entscheidungszentrierte D&A
Decision Intelligence, d.h. die sorgfältige Überlegung, wie Entscheidungen getroffen werden sollten, veranlasst Unternehmen dazu, ihre Investitionen in D&A-Funktionen zu überdenken. Bis 2023 werden mehr als 33 Prozent der großen Unternehmen über Analysten verfügen, die Decision Intelligence, einschließlich Entscheidungsmodellierung, praktizieren.
Trend 8: Defizit an Fähigkeiten und Kenntnissen
Bis 2025 werden die Mehrheit der CDOs nicht in der Lage sein, die notwendige Datenkompetenz innerhalb der Belegschaft zu fördern, um ihre strategischen datengesteuerten Geschäftsziele zu erreichen. Da die Kosten für Investitionen in die Datenkompetenz und die Weiterbildung der Mitarbeiter ständig steigen, sollten Unternehmen damit beginnen, Rückforderungs- oder Rückzahlungsklauseln in die Verträge mit neu eingestellten Mitarbeitern aufzunehmen, um die Kosten zurückzubekommen, falls ein Mitarbeiter das Unternehmen verlässt.
Trend 9: Vernetzte Unternehmensführung
Die Pandemie zeigt deutlich, wie dringend notwendig eine starke funktionsübergreifende Zusammenarbeit und die Bereitschaft zur Veränderung von Organisationsstrukturen sind, um ein flexibles Geschäftsmodell zu erreichen. Unternehmen sollten Connected Governance nutzen und eine virtuelle D&A-Governance-Ebene über Geschäftsfunktionen und Regionen hinweg einzurichten, um die gewünschten unternehmensübergreifenden Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Trend 10: KI-Risikomanagement
Bis 2026 werden über 75 Prozent der KI-Innovationen in Unternehmen erfolgreich sein, die vertrauenswürdige, zweckgerichtete KI entwickeln – im Vergleich zu 40 Prozent in Unternehmen, die dies nicht tun. Der verstärkte Fokus auf das KI-Vertrauens-, Risiko- und Sicherheits-Managements (TRiSM) wird zu einer kontrollierten und stabilen Implementierung und Operationalisierung von KI-Modellen führen.
Trend 11: Ökosysteme von Anbietern und Regionen
Regionale Datensicherheitsgesetze zwingen viele globale Unternehmen dazu, regionale D&A-Ökosysteme aufzubauen, um die lokalen Vorschriften zu erfüllen. Dieser Trend wird sich in der neuen multipolaren Welt noch beschleunigen. Unternehmen müssen die Migration und Duplizierung einiger oder aller Teile ihres D&A-Stacks innerhalb bestimmter Regionen in Betracht ziehen oder eine Multicloud- und Multivendor-Strategie standardmäßig umsetzen.
Trend 12: Ausweitung an die Edge
Immer mehr D&A-Aktivitäten werden in verteilten Geräten, Servern oder Gateways ausgeführt, die sich außerhalb von Rechenzentren und öffentlichen Cloud-Infrastrukturen befinden. Bis 2025 werden mehr als 50 Prozent der unternehmenskritischen Daten außerhalb des Rechenzentrums oder der Cloud erstellt und verarbeitet werden. Unternehmen sollten die D&A-Governance-Funktionen auf Edge-Umgebungen erweitern und Transparenz durch aktive Metadaten anbieten.
