Schrittweise Erneuerung
Foto: fotolia.com/pixel_dreams
In den nächsten Jahren wird es eine ganze Reihe von Ersatz- sowie Zusatzinvestitionen im BI-Segment geben. Dabei werden nicht immer die kompletten Architekturen in Frage gestellt, jedoch werden sich Firmen künftig nach Alternativen für spezifische Bereiche umsehen, etwa zur Visualisierung von Daten, zur Unterstützung mobiler Endgeräte oder zur Social-Media-Analyse. Breiten Raum wird hier ferner der Bereich Leistungsverbesserung einnehmen, der weiter unten zur Sprache kommt.
Einfache Bedienung, schnelle Verfügbarkeit von Ergebnissen sowie die Möglichkeit, die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern, zählen zu den wichtigsten Erwartungen der Firmen an Lösungen für Business Intelligence. Das mag selbstverständlich klingen, doch wie PAC-Studien ergeben haben, sehen bei Weitem nicht alle Unternehmen diese Anforderungen durch die von ihnen genutzten Systeme als erfüllt an. Aus diesem Grund zählt der Bedarf an Funktionen, die für eine höhere Produktivität sowohl von Entscheidungsträgern als auch Sachbearbeitern sorgen, zu den wichtigsten Treibern im Markt.
In diesem Zusammenhang setzt sich der Trend fort, dass Anwender selbst in der Lage sein wollen, mit Hilfe des BI-Systems Fragen zu beantworten, ohne erst die interne IT beauftragen zu müssen. Das ist nicht auf die Gestaltung von Berichten beschränkt, sondern umfasst auch die Integration von Datenquellen. Der IT fällt dabei die Aufgabe zu, die Infrastruktur bereitzustellen, die diese Selbständigkeit der Fachbereiche ermöglicht.
BI-Systeme werden künftig wesentlich öfter abteilungs- beziehungsweise bereichsübergreifend genutzt, was entsprechende Formen der Zusammenarbeit unterschiedlicher Anwendergruppen voraussetzt (Collaboration). Experten aus verschiedenen Fachrichtungen müssen sowohl an der Gestaltung von Analysen als auch an der Auswertung beteiligt werden.
In puncto Produktivitätssteigerung wird auch die mobile Verfügbarkeit von BI eine Rolle spielen. BI-Systeme werden künftig in der Lage sein müssen, unterschiedliche Geräte (Desktops, Notebooks sowie mobile Endgeräte mit unterschiedlichen Formfaktoren) möglichst effizient zu unterstützen.
- Die vier Herausforderungen von Big Data
Das Thema Big Data befasst sich eigentlich mit vier Herausforderungen: - Die schiere Menge:
Das für Unternehmen relevante Datenvolumen steigt weiter drastisch an. Heute schon werden Datenmengen im Terabyte-Bereich analysiert, in Kürze dürften Petabyte und Exabyte auf der Agenda stehen. - Der Zeitdruck:
Analysen der gewaltigen Datenberge sollten idealerweise in Echtzeit zur Verfügung stehen. Denn die Unternehmen stehen vor der Aufgabe, dass sie zeitnah auf Marktänderungen reagieren müssen. - Die mangelnde Struktur:
Die Analysen müssen immer häufig Datenquellen mit kaum strukturierten Beständen berücksichtigen. Das heißt: die Komplexität der Datenanalysen steigt. Neben den bekannten Datenquellen, etwa den vorhandenen ERP-Systemen, kommen neue hinzu. Dazu zählen Daten aus M-to-M-Applikationen, also beispielsweise Sensordaten, Daten aus On-Board-Systemen, RFID-Daten aus der Logistikkette, aber auch Daten aus Weblogs und Social-Media-Plattformen etc. - Die wachsende Anwenderzahl:
Die potenziellen internen und externen User werden immer mehr. Sie kommen beispielsweise über Self-Service-Portale, die im Web zugänglich sind.