Datentrends in 2020
Das vergangene Jahr 2019 stand hinsichtlich Business Intelligence und Datenanalyse vor allem unter dem Stern der Echtzeit-Datenanalyse (“Real-Time and Near-Real-Time Analytics”), die in vielen Organisationen ihren Weg in die Entscheidungsebene und das operative Geschäft gefunden hat. Es ist abzusehen, dass sich dieser Trend auch im neuen Jahr 2020 fortsetzen wird. Jedoch wird angenommen, dass der allgemeine Aspekt der Echtzeitanalysen um einige Unterpunkte erweitert werden wird, was vor allem die Anbieter von Analytics vor neue Herausforderungen stellen wird.
Speziell die folgenden Punkte werden die Art und Weise, wie Daten aktuell analysiert und ausgewertet werden, im Jahr 2020 auf eine neue Ebene heben:
In-Memory Datenverarbeitung
Auch kleinere Unternehmen wollen die Möglichkeit haben, sofort auf Online-Sales-Activities, Veränderungen auf dem Finanzmarkt oder Probleme in der eigenen Produktion reagieren zu können. Doch, um diese Informationen zeitnah verarbeiten zu können, bedarf es einer entsprechenden Infrastruktur, schnellen CPUs und In-Memory-Datenbanken. Die sinkenden Preise geben auch diesen Unternehmen zukünftig die Möglichkeit, sich mit derartigen Technologien viel aktiver auseinanderzusetzen und die unternehmensinternen Datenanalysen auf diese Art und Weise weiter voranzutreiben.
NLP
NLP, oder auch Natural Language Processing, beschreibt die Techniken und Methoden zur maschinellen Verarbeitung von natürlicher Sprache. Diese Technologie hat sich in den vergangenen Jahren aufgrund des Themas Smart Home (z.B. Amazon Alexa, Google Home, Google Assistant, Siri, …) stark weiterentwickelt, vor allem, wenn man die Herausforderung der akkuraten Erkennung verschiedener Betonungen und Akzente betrachtet. Das bedeutet, dass zukünftig Datenabfragen nicht mehr mit Hilfe komplexer SQL-Abfragen passieren sollen, sondern direkt über natürliche Sprachbefehle. Das eröffnet vor allem der operativen Entscheidungsebene völlig neue Möglichkeiten, da Daten direkt über Sprachbefehle beispielsweise unterwegs über das Smartphone abgerufen werden können.
Graph-Datenbanken
Die Graphdatenbanken gehören zur Familie der NoSQL-Datenbanken und speichern ihre Daten und deren Beziehungen untereinander mithilfe von deren Kanten und Knoten. Um diese Daten performant abzufragen, kommen Graphalgorithmen zum Einsatz. Die Stärke dieser Art von Datenbanken liegt aktuell darin, reale und stark vernetzte Sachverhalte auf natürliche Art und Weise ohne komplizierte Datenbankkonstrukte zu speichern. Zu den in diesem Umfeld am häufigsten genutzten Datenbanken zählen momentan die Graphdatenbank-Engine Amazon Neptun und die Open-Source-basierte, nicht-relationale Datenbank Neo4j. Unternehmen profitieren von dieser Technologie dahingehend, dass Beziehungen zwischen Daten leicht erkannt werden können, die im ersten Moment gar nicht verbunden zu sein scheinen. Das erleichtert die Aufgabe des Vernetzens von Menschen, Lokalitäten, Zeiten und Dingen in betriebswirtschaftlichen Zusammenhängen.
Datenautomatisierung
Eine der größten Herausforderungen, mit der sich Unternehmen heutzutage im Zuge der Datenanalyse konfrontiert sehen, sind die unsauberen Daten. Data-Scientists verbringen in vielen Unternehmen bis zu 80% ihrer Zeit damit, bereits vorhandene Daten zu bereinigen und aufzuarbeiten. Ziel wird es also sein, Automatisierungs-Methoden zu entwickeln, die den Data Scientists diese Arbeit bis zu einem gewissen Grad abnehmen können und auch Zeiten, die benötigt werden, um auf bereinigte Daten zurückzugreifen, drastisch zu reduzieren.
Zusammenfassend lässt sich also sagen, dass sich in den kommenden Monaten nicht nur die Art und Menge der Daten und deren Verarbeitung weiterentwickeln wird, sondern auch die Art und Weise, wie diese abgespeichert werden können. Wir können uns in den Themenbereichen der Business Intelligence, Big Data und Data Science auf ein unglaublich spannendes und abwechslungsreiches Jahr freuen, das bereits bestehende Probleme lösen und uns vor neue Herausforderungen stellen wird.
— “Die OMM Solutions GmbH ist ein unabhängiger und ganzheitlicher Partner für den Mittelstand. Wir begleiten Unternehmen bei der Digitalen Transformation von der Planungs- bis zur Umsetzungsphase. Hierfür finden, bewerten oder entwickeln wir individuelle Lösungen auf Basis unserer Kompetenzfelder Digitale Innovation und Digitale Technologie.”
