Dieser Beitrag ist Teil von G2s 2021 Digital Trends Serie. Lesen Sie mehr über G2s Perspektive zu digitalen Transformationstrends in einer Einführung von Michael Fauscette, G2s Chief Research Officer, und Tom Pringle, VP, Marktforschung, sowie zusätzliche Berichterstattung über Trends, die von G2s Analysten identifiziert wurden.

Eintritt in ein neues Datenzeitalter

Wie ich bereits früher erwähnt habe, sind Daten wie Musik, bestehend aus verschiedenen Komponenten, wobei die Räume, Lücken und der Rhythmus entscheidend sind, um das Ganze zu verstehen und zu schätzen. Sie sind ein wichtiger Bestandteil moderner Unternehmen, daher erkunden Verkäufer neue Wege, um Unternehmen zu ermöglichen, ihre Daten zu speichern, mit ihnen zu interagieren und sie zu analysieren.

In früheren Jahren mussten Unternehmen in eine robuste IT-Infrastruktur investieren, um sicherzustellen, dass ihre Daten ordnungsgemäß verwaltet und vorbereitet wurden, um sie korrekt analysieren zu können. Selbst die Analyse dieser Daten war häufig das Gebiet spezialisierter Datenmitarbeiter, wobei durchschnittliche, nicht-technische Geschäftsanwender nicht in der Lage waren, die komplexen Aufgaben der Analyse durchzuführen.

Vom Self-Service-Analytics zu All-Service

Obwohl Analytics-Plattformen (auch bekannt als Business Intelligence Software) Unternehmen die Möglichkeit gaben, tief in ihre Daten einzutauchen, wurden die Schlüssel von Führungskräften streng gehütet. Zu diesem Thema bemerkt G2s VP der Marktforschung, Tom Pringle folgendes:

Jeder Entscheidungsträger auf jeder Ebene kann von datengestützten Erkenntnissen profitieren, doch BI-Software war nur in den Händen von Führungskräften und Managern auf hoher Ebene. Infolgedessen erhöhte die große Anzahl potenzieller Nutznießer, darunter Geschäftsanalysten und Vertriebsmitarbeiter, die Nachfrage nach Datenanalysesoftware; dies führte zum Aufstieg von Self-Service-BI in den späten 90er Jahren und frühen 2000er Jahren.

Die Bedeutung und das Potenzial von Self-Service können nicht unterschätzt werden. Mit einer erfolgreichen Self-Service-Implementierung kann ein Vertriebsleiter mit wenig bis keiner technischen Erfahrung beispielsweise einen Überblick über die Leistung seines Teams erhalten. Die Daten geben ihm die Möglichkeit, Spitzenleistungen angemessen zu belohnen und Leistungsprobleme anzugehen.

Bei G2 haben wir verschiedene Iterationen durchlaufen, wie Self-Service-Analytics dargestellt wurde:

• Bis 2020 wurde Self-Service Business Intelligence bei G2 als separate Kategorie von Business Intelligence Platforms (jetzt als Analytics Platforms bezeichnet) aufgeführt.
• Im Jahr 2020 bewertete das Marktforschungsteam die Taxonomie und stellte fest, dass Self-Service nicht grundsätzlich eine eigenständige Kategorie ist, sondern eher ein Teil der breiteren Kategorie der Analytics-Plattformen. Daher wird Self-Service derzeit als Attribut von Analytics-Plattformen aufgeführt, wie unten zu sehen ist.

Was kommt als Nächstes?

Selbst in der Ära des Self-Service können Analytics zu leicht isoliert werden und zum Werkzeug der Wenigen werden. Datenbegeisterte und Nutzer innerhalb des Unternehmens erhalten Zugang zu benutzerfreundlichen Dashboards und können eine Vielzahl nützlicher Datenanalysen verdauen. Doch zu oft werden diese Daten nicht geteilt und bleiben in den Händen und im Blickfeld nur weniger Personen. Diese traurige Realität basiert auf der Tatsache, dass Individuen sich auf ihre eigenen Bedürfnisse und Wünsche konzentrieren und das aktuelle Analytics-Toolset nicht besonders förderlich für Datenaustausch und Zusammenarbeit ist. Tatsächlich gibt es einen Grund, warum es Self-Service genannt wird.

Die nächste Grenze ist das, was wir ‘All-Service’ nennen, das variabel als ‘aktive Intelligenz’, ‘Business Cloud’ und mehr bezeichnet wurde. Mehr als ein neues Set von Technologien ist dies eine neue Denkweise, bei der die Analyse von Daten leicht durchgeführt, geteilt und reproduziert werden kann. Diese Form der Analyse ist im Wesentlichen ein Teil des Self-Service, insofern als sie ohne Datenprofis durchgeführt werden kann.

Aufkommende Funktionen, die diese Revolution erleichtern, umfassen:

• Aktive, intelligente Benachrichtigungen, unterstützt durch maschinelles Lernen (ausgelöst durch Anomalien in den Daten)
• Notebooks und Arbeitsbereiche, die Echtzeit-Zusammenarbeit erleichtern
• Erweiterte Analysen, die intelligent relevante Visualisierungen und Datensätze vorschlagen

Mit diesen Innovationen werden Unternehmen in der Lage sein, ihre Daten leichter zu verstehen und gemeinsam datengestützte Entscheidungen zu treffen. Sie werden in der Lage sein, um, mit und zu ihren Daten zu kommunizieren. Indem sie das Zeitalter des All-Service annehmen, werden Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil erlangen und Erfolg haben.

Bearbeitet von Sinchana Mistry