10 Datenanalysen-Trends für 2020 und darüber hinaus

Immer mehr Unternehmen versuchen heute, Erkenntnisse aus ihren Systemen mithilfe von Datenanalysen zu gewinnen.

Mit dem richtigen Ansatz wird Datenanalyse zu intelligenteren Entscheidungen führen, die durch Zahlen gestützt sind. In der Technologiewelt bezeichnen Unternehmen dies als „datengetrieben“.

Aber die Zukunft der Datenanalyse ist vielversprechend. Mit dem Fortschritt von künstlicher Intelligenz-Software, maschinellem Lernen, statistischer Modellierung und anderen Disziplinen der Datenwissenschaft wird die Datenanalyse eher vorausschauend und umsetzbar sein, anstatt rückblickend.

Um diese Behauptung zu untermauern, haben wir verschiedene Branchenexperten, die mit Daten arbeiten, nach ihren Gedanken zur Zukunft der Datenanalyse gefragt. Nachfolgend sind 10 Trends aufgeführt, die 2020 und darüber hinaus zu erwarten sind.

Datenanalyse-Trends

Von Trends, die wir jetzt sehen können, bis hin zu solchen, die sich in naher Zukunft entwickeln werden, ist klar, dass sich die Datenanalyse in eine andere Richtung bewegt, als wir sie heute kennen.

1. Vertraue auf Analysen, aber überprüfe sie

Al Bsharah – VP für Daten und Analysen bei Seismic

Den Anfang unserer Liste von Trends machen Vermarkter und Verkäufer, die sich zu sehr auf die von Analysetools gelieferten Erkenntnisse verlassen, anstatt tiefer zu gehen. Bsharah glaubt, dass sich dies bald ändern wird.

„KI und maschinelles Lernen haben in nahezu jeder Branche einen Einfluss gehabt, aber sie sind bereit, die Art und Weise, wie Vermarkter und Verkaufsteams ihre täglichen Aufgaben erledigen, wirklich zu verändern. Obwohl das Potenzial rund um KI aufregend ist, müssen wir diese Tools dennoch mit einer ‚Vertrauen, aber überprüfen‘-Mentalität angehen, da sie immer noch fehleranfällig sind.

Vermarkter und Verkäufer können den Erkenntnissen und Empfehlungen dieser Tools nicht blind folgen. Stattdessen müssen sie kritisch über die erhaltenen Informationen nachdenken, und wenn etwas nicht stimmt, müssen sie etwas tiefer graben. Dies kann auch die Leistung der Algorithmen verbessern, da sie aus menschlicher Anleitung lernen können.

Zusätzlich zum Aufspüren von fehlerhaften Erkenntnissen sollten Vermarkter kontinuierlich daran arbeiten, ihre Datenquellen auszubauen. Je mehr Daten das Tool zur Verfügung hat, desto genauer wird es wahrscheinlich sein.“

Sam Underwood – VP für Geschäftsstrategie bei Futurety

Wenn es darum geht, Vertrauen in Ihre Analysen zu haben, wissen wir aus dem Datenanalyseprozess, dass saubere Daten zu genauen Analysen führen. Hier ist, was Underwood dazu zu sagen hat.

„Wir sehen 2019 und 2020 als die Jahre, in denen Organisationen, die sich die Zeit genommen haben, ihre zugrunde liegende Datenarchitektur zu bereinigen und zu aktualisieren, beginnen werden, KI und maschinelles Lernen wirklich zu nutzen, viele ihrer Konkurrenten hinter sich lassen und aufholen müssen, um ihren neu gewonnenen Vorteil zu erreichen.“

Ein guter Ausgangspunkt für die Datenanalyse überschreitet Branchen- und Unternehmensgrößen.

3. Zugänglichere KI für kleine Unternehmen

Yaniv Masjedi – Chief Marketing Officer bei Nextiva

Als nächstes glaubt Masjedi, dass mehr kleine und mittelständische Unternehmen ihren Weg in die KI-Szene finden werden, um fortschrittlichere Analysen zu nutzen.

„KI wird neue Möglichkeiten für KMU-Besitzer und Marketingmanager in mittelständischen Unternehmen schaffen, um die Kosten und den ROI über eine Omnichannel-Marketingstrategie zu bewerten. Omnichannel-Marketing ist eindeutig der Weg nach vorne, aber oft fühlt es sich heute so an, als hätten nur große Unternehmen die Ressourcen, um die Arbeitskraft zu bezahlen, um so viele Daten zu verarbeiten. Bis heute haben große Akteure wie Amazon ihre beträchtliche Macht genutzt, um in dieser Hinsicht zu dominieren.

KI wird auch KMUs kostengünstiges und hohes ROI-Omnichannel-Marketing eröffnen. Anstatt sich auf ein umfangreiches Marketingteam zu verlassen, werden KMU-Besitzer und Marketingmanager in mittelständischen Unternehmen in der Lage sein, für SaaS-Lösungen zu bezahlen, die Daten über alle Marketingkanäle erfassen, die Zahlen analysieren und die Ausgaben über PPC, SEO, Content-Marketing, Radio/TV-Sendezeit usw. priorisieren.“

Weit verbreitete fortschrittliche Technologien sind nicht nur gut für den Wettbewerb, sie öffnen auch die Tür für mehr Innovation.

4. Konsumerisierung der Datenanalyse

Dj Das – Gründer und CEO von ThirdEye Data

Das geht weiter auf Masjedis Punkt der zugänglicheren Technologien ein, was er als „Konsumerisierung der Datenanalyse“ bezeichnet.

„Der Trend wird nun darin bestehen, wie jeder, von Verbrauchern bis hin zu kleinen Tante-Emma-Läden, Analysen in ihrem täglichen Leben nutzen würde. Tatsächlich würde die Auswirkung einer solchen Massenadoption von Datenanalysen die Menschheit grundlegend verändern.

Zum Beispiel würden kleine Tante-Emma-Läden fortschrittliche Datenanalysen nutzen, um historische, Echtzeit- und prädiktive Analysen darüber durchzuführen, wie sie ihre Geschäfte am besten führen können. Sie würden in einem vereinfachten Dashboard sehen, wie ihre aktuellen Lagerbestände mit den vorhergesagten Anforderungen für den Tag und die nahe Zukunft übereinstimmen.

Sie würden dann die richtige Menge an Rohstoffen zur richtigen Zeit kaufen, um ihren Laden zu betreiben – und damit den heiligen Gral der Just-in-Time (JIT) Supply Chain Computing erfüllen, der bisher hauptsächlich großen Unternehmen wie DELL zugute gekommen ist.“

Intelligentere, durch Daten gestützte Erkenntnisse werden nicht mehr ausschließlich großen Unternehmen zur Verfügung stehen. Verschiedene Arten der Datenanalyse werden alltäglicher werden.

5. Mehr Datendemokratie

Dr. Kim McKeage – Associate Professor für Datenanalyse an der Husson University

Es gibt heute keinen Mangel an Daten, und der Zugang zu großen Datensätzen wird mit mehr Datendemokratie erleichtert.

„Wir sehen, dass der öffentliche Bereich mehr Analysen nutzt und Daten öffentlich macht, damit Bürgeranalysten sich beteiligen können und Daten zur Gestaltung der öffentlichen Politik verwendet werden. Tools, die weniger teuer sind – wie Add-ons für weit verbreitete Plattformen wie Excel – bedeuten, dass kleinere Unternehmen einige der Vorteile von Big Data nutzen können, die in der Vergangenheit viel teurer gewesen wären.

Es gibt auch ausgeklügelte Open-Source-Tools wie R, die Organisationen zur Verfügung stehen, für die es nicht kosteneffektiv wäre, ein teures Statistikpaket zu kaufen, obwohl sie in der Lage sein müssen, sie zu nutzen.

Datendemokratie bedeutet, eine breite Palette von Mitarbeitern und Bürgern zu befähigen, Daten zu nutzen und Erkenntnisse daraus zu gewinnen, was diese Fähigkeiten in Organisationen bringen wird, die vor zehn Jahren aus der Analyse herausgepreist worden wären. Es könnte nicht so sehr der Fall sein, dass neue Branchen Analysen nutzen, sondern vielmehr, dass alle Branchen mehr Analysen nutzen und erwarten werden, dass dies Teil des grundlegenden Skillsets aller in der Organisation ist.“

6. Der Aufstieg der Echtzeitanalysen

Dan Brown – Chief Product Officer bei FinancialForce

Brown weiß, dass Unternehmen auf Bergen von nicht analysierten Daten sitzen. Echtzeitdaten werden nur weiterhin zur Mischung beitragen, und eine Analyselösung muss mit dieser Geschwindigkeit übereinstimmen.

„Echtzeitdatenanalysen haben das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie professionelle Dienstleistungsorganisationen arbeiten. Anstatt manuell beste Vermutungen basierend auf vergangenen Ereignissen zusammenzustellen, können professionelle Dienstleistungsorganisationen Echtzeitanalysen nutzen, um Einblicke in das zu liefern, was gerade passiert, und dann beginnen, die zukünftige Leistung vorherzusagen.

Diese in-the-moment Entscheidungsfindung ist besonders wichtig für das Ressourcenmanagement, die Aufrechterhaltung der Gewinnmargen, das Einhalten von Projektplänen, das Lösen von Problemen und letztendlich das Begeistern von Kunden.“

Unternehmen, die Echtzeitdaten nutzen können, werden in der Lage sein, Schmerzpunkte zu identifizieren und schneller mit neuen Produkten/Dienstleistungen auf den Markt zu kommen.

7. Proaktive Datenanalyse

Bill Bartow – VP für Globales Produktmanagement bei Kronos

Ausgehend von unserem letzten Trend erklärt Bartow, wie Echtzeitdaten in Verbindung mit fortschrittlichen Technologien zu einer proaktiveren Datenanalyse beitragen werden.

„Da Organisationen in der Nutzung von Daten immer ausgefeilter werden, helfen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen dabei, dass Analysen im Hintergrund verschwinden. Anstatt dass Analysten Grafiken, Diagramme und Pivot-Tabellen als reaktive Übung erstellen, um Planungsherausforderungen, Überstundenprobleme oder Personalprobleme aufzudecken, nehmen intelligente Lösungen einen proaktiven Ansatz zur Datenanalyse, indem sie die Zahlen im Hintergrund in Echtzeit analysieren, um Managern und Führungskräften strategische, umsetzbare Erkenntnisse und Empfehlungen in dem Moment zu liefern, in dem eine Entscheidung getroffen werden muss.“

Da Unternehmen agiler und hungriger denn je sind, ist es wichtig, so proaktiv wie möglich zu sein.

8. Erweiterung der eingebetteten Analysen

Frank Vella – CEO bei Information Builders

Vella sieht die Erweiterung der eingebetteten Analysen und wie sie die Business Intelligence von rückblickend zu proaktiv transformieren wird.

„Organisationen werden beginnen, eingebettete Analysen in größerem Umfang zu nutzen – sowohl intern als Erweiterung der operativen Sichtbarkeit als auch als Möglichkeit, sinnvolle Interaktionen mit Kunden, Lieferanten und Partnern zu bieten.

Darüber hinaus wird die Nutzung von eingebetteten Analysen mit der allgemeinen Konvergenz von Technologien übereinstimmen, da mehr Unternehmen KI und maschinelles Lernen nutzen, um mehr Einblicke aus breiteren Datensätzen zu gewinnen.“

In Verbindung mit Business Intelligence machen eingebettete Analysen die Datenanalyse für Entscheidungsträger und Geschäftsanwender zugänglicher.

9. Die Bedeutung des maschinellen Lernens

Donald Wedding – Professor für Datenwissenschaft an der Rasmussen College

Mit jahrzehntelanger Erfahrung in der Informatik und Datenwissenschaft ist Wedding sich der Tatsache bewusst, wie fortschrittliche Technologien wie KI und maschinelles Lernen die Datenanalyse weiterhin transformieren werden.

„Bald wird die Nutzung von Analysen so automatisiert sein, dass die maschinellen Lernwerkzeuge schnell versteckte Muster in Daten identifizieren können, die darauf hindeuten, welcher Kunde gehen wird, welcher Kunde einen Kredit nicht zurückzahlen wird oder welcher Kunde sein Auto zu Schrott fahren wird.

Sobald der Mensch weiß, was passieren wird und wann, wird der Mensch frei sein, herauszufinden, was dagegen zu tun ist. Der Computer wird Mathematik machen, weil der Computer darin gut sein wird. Der Mensch wird kreative Behandlungen entwickeln, die Probleme lösen oder Gewinne maximieren. Analysen werden den gleichen Effekt auf Menschen haben, den Computer hatten. Sie werden Menschen von einfachen Aufgaben befreien und ihnen ermöglichen, kreativer und produktiver zu sein.“

Maschinelles Lernen ist aufgrund seiner hohen Eintrittsbarriere noch nicht weit verbreitet, doch der Aufstieg von Datenwissenschaftsberufen und zugänglichen Technologien wird das Spielfeld ebnen.

10. Dekonstruktion von Big Data

Elena Vinokurtseva – Leiterin der PR bei YouScan, Social Media Listening Platform

Große Datensätze außerhalb Ihrer Organisation enthalten zweifellos wertvolle Informationen, jedoch erklärt Vinokurtseva, wie die Dekonstruktion von Big Data der Schlüssel zur Vorhersage und Vertiefung von Analysen sein wird.

„Verbraucherdaten sind notwendig, damit Unternehmen neue Produkte auf den Markt bringen, profitable Standorte eröffnen und spannendere Inhalte einführen können. Hierbei werden alle Daten verwendet, einschließlich veröffentlichter Fotos und Bilder in sozialen Medien. Zum Beispiel nutzt Starbucks Big Data, um lukrative Standorte für neue Cafés auszuwählen. Ein italienisches Startup analysierte Fotos in sozialen Medien auf das Vorhandensein (oder Fehlen) von Familienrestaurants in verschiedenen Städten des Landes und wählte die am wenigsten gesättigte Stadt aus.

Wenn Sie die Daten in mehrere Parameter aufteilen, erhalten Sie kleine Daten, und die Analyse wird schneller. Solche Daten sind für schnelle Entscheidungen in einzelnen Geschäftsprozessen erforderlich. Zum Beispiel im Marketing helfen sie, ein Käuferprofil zu erstellen.“

Obwohl es immer noch schwierig ist, Big Data zu verstehen, da die meisten davon unstrukturierte Daten sind. Da fortschrittliche Technologien zugänglicher werden, wird die Dekonstruktion von Big Data mehr zur Realität.

Abschließende Gedanken

Von einer sauberen Datenarchitektur bis hin zur Bekanntschaft mit KI und maschinellem Lernen gibt es viele bewegliche Teile, wenn man in die Zukunft der Datenanalyse blickt. Glücklicherweise wird das Endergebnis sicher inklusiver und umsetzbarer für Unternehmen aller Größen und Branchen sein.

Der Zugang zu externen Datenquellen ermöglicht es Einzelpersonen und Unternehmen, besser informiert zu sein und folglich bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Schauen Sie sich diese umfassende Liste von offenen Datenquellen an, die der Öffentlichkeit kostenlos zur Verfügung stehen.