Thought Leadership
Die Analysten von Gartner haben ihre Sicht auf die aktuellen Daten- und Analysetrends (D&A) für 2023 vorgestellt. Der Mehrwert von Automatisierung und KI-gestützter Informationstechnik wird betont, aber auch unterstrichen, dass der Mensch als letzter Entscheidungsträger unverzichtbar ist.
Gartner hat die zehn wichtigsten Daten- und Analysetrends (D&A) für 2023 formuliert, die Führungskräfte dazu anleiten sollen, neue Wertquellen zu schaffen, Veränderungen zu antizipieren und neue Geschäftsmöglichkeiten zu entwickeln.
»Die Notwendigkeit, dem Unternehmen einen nachweisbaren Wert in großem Maßstab zu liefern, treibt diese Trends im Bereich D&A voran«, kommentiert Gareth Herschel, VP Analyst bei Gartner. »Chief Data and Analytics Officer (CDAO) und D&A-Führungskräfte müssen mit den Stakeholdern ihrer Organisationen zusammenarbeiten, um den besten Ansatz zur Förderung der D&A-Einführung zu verstehen. Das bedeutet mehr und bessere Analysen und Erkenntnisse unter Berücksichtigung der menschlichen Psychologie und Werte.«
Trend 1: Wertoptimierung
Die meisten D&A-Führungskräfte haben Mühe, den Wert, den sie für das Unternehmen liefern, in geschäftlicher Hinsicht zu artikulieren. Die Wertoptimierung aus dem Daten-, Analyse- und KI-Portfolio eines Unternehmens erfordert eine integrierte Reihe von Wertmanagement-Kompetenzen, einschließlich Value Storytelling, Ranking und Priorisierung von Investitionen sowie Messung von Geschäftsergebnissen, um sicherzustellen, dass der erwartete Wert realisiert wird.
Trend 2: Umgang mit KI-Risiken
Der zunehmende Einsatz von KI hat Unternehmen neuen Risiken ausgesetzt, die es zu mindern gilt, darunter ethische Risiken, die Verfälschung von Trainingsdaten oder dem schwierigen Umgang von Betrugserkennung. Bei der Verwaltung geht es nicht nur darum, Vorschriften einzuhalten: Eine effektive KI-Governance und verantwortungsvolle KI-Praktiken sind entscheidend, um Vertrauen zwischen den Beteiligten aufzubauen und die Einführung und Nutzung von KI zu beschleunigen.
Trend 3: Beobachtbarkeit
Beobachtbarkeit (Observability) ist eine Eigenschaft, die es ermöglicht, das Verhalten des D&A-Systems zu verstehen und Fragen zu seinem Verhalten zu beantworten. Observability ermöglicht es Unternehmen, die Zeit zu verkürzen, die erforderlich ist, um die Grundursache von Problemen zu identifizieren, die sich auf die Leistung auswirken, und zeitnahe, kostengünstige Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage zuverlässiger und genauer Daten zu treffen.
Trend 4: Datenaustausch ist unerlässlich
Die Datenfreigabe umfasst die gemeinsame Nutzung von Daten sowohl intern (zwischen Abteilungen oder über Niederlassungen hinweg) und extern (zwischen Parteien außerhalb der Kontrolle einer Organisation. Diese können »Daten als Produkt« erstellen, bei dem D&A-Assets als lieferbares oder gemeinsam genutztes Produkt bereitgestellt werden.
Trend 5: D&A-Nachhaltigkeit
Für D&A-Führungskräfte reicht es nicht aus, Analysen und Erkenntnisse für ESG-Projekte (Umwelt, Soziales und Unternehmensführung) von Unternehmen bereitzustellen. Sie müssen auch versuchen, ihre eigenen Prozesse zur Verbesserung der Nachhaltigkeit zu optimieren. Die potenziellen Vorteile seien enorm. D&A- und KI-Praktiker werden sich ihres wachsenden Energie-Fußabdrucks immer bewusster. Infolgedessen entstehen eine Vielzahl von Praktiken, wie die Nutzung erneuerbarer Energien durch (Cloud-)Rechenzentren, die Verwendung energieeffizienterer Hardware und die Verwendung von Small Data und anderen Techniken des maschinellen Lernens (ML).
Trend 6: Praktische Data Fabric
Die Data-Fabric ist im Verständnis von Gartner ein Datenmanagement-Muster, das alle Arten von Metadaten nutzt, um Datenmanagement-Lösungen zu beobachten, zu analysieren und zu empfehlen. Durch das Zusammenstellen und Anreichern der Semantik der zugrunde liegenden Daten und das Anwenden kontinuierlicher Analysen auf Metadaten, generiert diese Data-Fabric Warnungen und Empfehlungen, die sowohl von Menschen als auch von Systemen und Geschäftsanwendungen genutzt werden können.
Trend 7: Aufstrebende KI
Generative KI-Tools wie ChatGPT sind die Vorreiter des aufkommenden KI-Trends. Die KI wird die Arbeitsweise der meisten Unternehmen in Bezug auf Skalierbarkeit, Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit verändern. Die nächste KI-Welle wird es Unternehmen ermöglichen, KI in Situationen einzusetzen, in denen dies heute noch nicht möglich oder absehbar ist.
Trend 8: Konvergierte und modulare Ökosysteme
Konvergierte und zusammengesetzte (composable) D&A-Ökosysteme bilden Plattformen, um durch nahtlose Integrationen, Governance und technische Interoperabilität kohärent zu arbeiten und zu funktionieren. Die Zusammensetzbarkeit eines Ökosystems wird durch das Entwerfen, Zusammenstellen und Bereitstellen konfigurierbarer Anwendungen und Dienste erreicht.
Mit der richtigen Architektur können D&A-Systeme modularer, anpassungsfähiger und flexibler sein, dynamisch skaliert und optimiert werden, um den wachsenden und sich ändernden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden und eine Weiterentwicklung zu ermöglichen, wenn sich das Geschäfts- und Betriebsumfeld ändert.
Trend 9: Aus Konsumenten werden Kreative
Der Prozentsatz der Zeit, die Benutzer in vordefinierten Dashboards verbringen, wird durch Dialog-orientierte, dynamische und eingebettete Benutzererlebnisse ersetzt, die die spezifischen Bedürfnisse der Nutzer von Inhalten ansprechen. Unternehmen können die Akzeptanz und Wirkung von Analysen erweitern, indem sie den Anwendern einfache, automatisierte und eingebettete Einblicke bieten, die sie benötigen, um neue Inhalte zu erstellen.
Trend 10: Menschen bleiben die wichtigsten Entscheidungsträger
Nicht jede Entscheidung kann oder sollte automatisiert werden. D&A-Gruppen befassen sich ausdrücklich mit der der menschlichen Rolle bei der automatisierten und erweiterten Entscheidungsfindung.
»Bemühungen, die Automatisierung voranzutreiben, ohne die Rolle des Menschen bei Entscheidungen zu berücksichtigen, werden zu einer Daten-gesteuerten Organisation ohne Gewissen oder konsistenten Zweck führen«, fasst Herschel zusammen. »Die Programme von Organisationen müssen die Kombination von Daten und Analysen mit menschlicher Entscheidungsfindung betonen.«
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