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Dr. Eric Trumm
Von den Technologien der Zukunft
Auch im Analytics-Umfeld verändern neue Technologien und Konzepte die Art und Weise, wie Unternehmen Daten nutzen und in wertvolle Erkenntnisse umwandeln. Doch nicht alle Innovationen halten, was sie versprechen. Einige etablieren sich nachhaltig und prägen das Analytics-Umfeld, während andere rasch an Bedeutung verlieren. In diesem Artikel beleuchten wir die aktuell relevanten Technologien und deren Potenzial, die Zukunft der Datenanalyse zu prägen. Dabei werfen wir einen Blick auf die Tops, Flops und Superpowers – Kategorien, die helfen, die Entwicklungen zu verstehen und die wahren Innovationstreiber zu identifizieren.
Ziele und Herausforderungen moderner Technologien
Das Ziel moderner Technologien ist klar: Sie sollen so zugänglich und benutzerfreundlich sein, dass auch Anwender:innen ohne tiefgreifende technische Expertise in der Lage sind, Probleme eigenständig zu lösen. Dabei ist nicht nur die einfache Bedienbarkeit von Belang, sondern auch die Akzeptanz einer Technologie. Denn gerade zu Beginn sind innovative Technologien nicht selten mit Skepsis oder Ablehnung konfrontiert. Doch mit der Zeit wandelt sich diese Haltung oftmals in breite Akzeptanz und verstärkte Nutzung, ein Prozess, der besonders bei disruptiven Technologien beobachtet werden kann.
Tops: Die aktuellen Favoriten im Analytics-Umfeld
Self-Service BI (Business Intelligence) ist eine der bahnbrechendsten Entwicklungen. Moderne BI-Tools wie die SAP Analytics Cloud (SAC) oder SAP Datasphere ermöglichen es Anwender:innen, unabhängig von der IT-Abfragen und Berichte zu erstellen. Der Vorteil: Die Flexibilität, eigene Drilldowns auf bestehende Daten zu machen und diese mit weiteren Datenquellen zu kombinieren, stärkt die Eigenständigkeit der Anwender:innen. So können fundierte Entscheidungen schnell und effizient getroffen werden, während die Fehleranfälligkeit deutlich reduziert wird. Auch die IT-Abteilung profitiert, da sie von Routineaufgaben entlastet wird und sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren kann.
Die Demokratisierung von Daten ist ein weiteres Schlüsselthema, denn für datengetriebene Entscheidungen in Unternehmen ist es entscheidend, möglichst vielen Mitarbeitenden den Zugang zu Daten zu ermöglichen – unabhängig von deren technischem Know–how. Dazu gehört nicht nur der einfache Zugriff auf Daten aus unterschiedlichen Abteilungen, sondern auch die notwendige Schulung der Mitarbeitenden im Umgang mit BI-Tools, z.B. dem SAP Data Catalog, der als zentrales Katalogisierungssystem für Daten fungiert und Anwender:innen hilft, die relevanten Informationen schnell zu finden.
Flops: Technologien, die nicht den erhofften Erfolg brachten
Ein Beispiel ist die standardisierte Notation in BI-Berichten, die für mehr Konsistenz und Transparenz sorgen soll, jedoch aufgrund des hohen Lernaufwands und der Einschränkungen hinsichtlich kreativer Gestaltung nicht den gewünschten Erfolg erzielte. Die SAP Analytics Cloud (SAC) bietet mittlerweile Lösungen, mit denen Anwender:innen Visualisierungen, die dem gängigen Standard entsprechen, ohne grossen Aufwand erstellen können.
Ein weiteres Beispiel für einen Flop im Analytics-Umfeld ist das Konzept der Self-Service Predictive Analytics. Die Idee, Prognosen automatisiert und ohne tiefgehendes Fachwissen zu erstellen, führte nicht zum gewünschten Erfolg, da viele Anwender:innen dem zugrunde liegenden Algorithmus nicht vertrauten, insbesondere wenn sie die Modelle nicht nachvollziehen konnten. Ein weiteres Problem ist die mangelnde Datenqualität, denn die Prognosen basieren auf historischen Daten, die durch aussergewöhnliche Ereignisse verzerrt sein können, sodass der erhoffte Effekt ausbleibt.
Superpowers: Technologien, die die Zukunft prägen werden
Cloud-Technologien haben nicht nur die Infrastruktur für Datenanalysen revolutioniert, sondern auch die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Datenlösungen implementieren und nutzen. Die anfänglichen Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und des Zugriffs auf Cloud-Daten wurden durch innovative Funktionen, wie Live-Reporting, und die Sicherstellung der Datensicherheit in Firmennetzwerken, überwunden und haben sich als unverzichtbar etabliert. Die Skalierbarkeit und globale Verfügbarkeit der Cloud bieten zudem enorme Kostenvorteile und Flexibilität für Unternehmen.
KI und ML sind zweifellos die Superpowers. Sie haben unsere Arbeit mit Daten schlichtweg revolutioniert. Dank Cloud-Computing und skalierbarer Rechenleistung sind diese Technologien heute für viele Unternehmen zugänglich. Trotz des aktuellen Hypes um KI, der streng genommen nicht immer der Realität entspricht, ist die Weiterentwicklung und zunehmende Bedeutung dieser Technologien in den kommenden Jahren sehr wahrscheinlich. Sie werden garantiert nicht nur die SAP-Produkte, wie SAC und SAP Datasphere, formen, sondern auch neue Türen in der Welt der Datenanalyse eröffnen. Wir dürfen gespannt sein!
Weiterführende Informationen
Im Rahmen der Analytics Online Konferenz habe ich einen Vortrag zu diesem Thema gehalten. Für alle, die tiefer eintauchen möchten, steht die Aufzeichnung des Vortrags hier zur Verfügung.
Fazit: Die beste Technologie nützt nichts, wenn die Basis nicht stimmt
Die Betrachtung zeigt: Viele Technologien, die heute als Tops gefeiert werden, könnten morgen schon zu Flops gehören, denn die Analytics-Welt unterliegt einem ständigen Wandel. Doch entscheidend ist nicht nur die Technologie selbst, sondern vor allem, wie sie in Unternehmensprozesse integriert wird und welchen praktischen Mehrwert sie liefert.
Egal welche Technologien man implementiert, die Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten bleibt zentral. Gerade in der Ära von KI und ML zeigt sich, dass das Prinzip „garbage in, garbage out“ mehr denn je zutrifft. Nur wenn Unternehmen sicherstellen, dass sie von Beginn an mit einer soliden Datengrundlage arbeiten, können sie das volle Potenzial moderner Technologien ausschöpfen.
Wer auf die richtigen Technologien setzt und diese mit einer soliden Datenbasis kombiniert, wird in der Lage sein, die Herausforderungen der Zukunft zu meistern und das Potential der Digitalisierung voll auszuschöpfen. Die Reise ist noch lange nicht zu Ende – und die Entwicklungen im Analytics-Umfeld werden uns auch weiterhin viele spannende Möglichkeiten (und Herausforderungen) bieten.
Für einen vertieften Einblick in das Thema stehen wir gerne zur Verfügung. Nehmen Sie gerne hier Kontakt auf.
