3 Data Analytics Trends, die man 2019 im Blick behalten sollte

von Jens Siebertz
Data Analytics Dashboards

Das Jahr 2018 war ein spannendes Jahr im Bereich Data Analytics. Auf verschiedenen Konferenzen und anderen Events rund um das Thema konnte man deutlich erkennen, wie schnell sich die Technologie in diesem Bereich weiterentwickelt und wie rasant neue Anwendungsfelder wachsen. Das aktuelle Jahr ist noch jung und daher möchte ich die Gelegenheit nutzen, einen kurzen Ausblick zu geben, was uns 2019 erwarten wird.

1. Künstliche Intelligenz wird die Analyse optimieren.

Es gibt Bedenken über den zunehmenden Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und ihre möglichen negativen Auswirkungen auf Arbeitsplätze. Aber in naher Zukunft wird die KI voraussichtlich mehr Arbeitsplätze schaffen, als sie eliminiert. Die Unternehmensberatung Gartner prognostiziert, dass KI bis zum Jahr 2020 weltweit 2,3 Millionen Arbeitsplätze schafft und gleichzeitig durch sie 1,8 Millionen Arbeitsplätze wegfallen. Die positive Tendenz spricht eher für weniger Bedenken in der Zukunft und eine stetige Zunahme der Bedeutung.

Dies gilt auch im Speziellen für den Einsatz von KI in der Datenanalyse und dies insbesondere wegen zwei zentralen Tendenzen. Erstens stehen wir vor einer großen Kluft zwischen den erzeugten Daten und der menschlichen Fähigkeit, sie zu verarbeiten und darauf zu reagieren. Zweitens gibt es eine Lücke zwischen der hohen Verfügbarkeit der heutigen Analysewerkzeuge und deren geringen Einsatz in Unternehmen. Beide Lücken können und sollten geschlossen werden. KI kann helfen, Engpässe entlang der gesamten Informationswertschöpfungskette zu beseitigen, von der Erfassung der Daten bis zur Aufbereitung, der kritischen Analyse mit weniger Verzerrungen und der Präsentation kontextbezogener Ergebnisse. Denn durch KI haben die Menschen mehr Zeit für das, was sie am besten können – das heißt für die Berücksichtigung komplexer Sachverhalte, Probleme im Kontext und die Verbindung nichtlinearer Punkte mit Hilfe von Intuition und Empathie.

2. Datenvisualisierungs-, Präsentationstechnologien und Conversational Analytics verschmelzen.

Diejenigen von uns, die Daten lieben, finden eben jene äußerst überzeugend. Aber wenn wir versuchen, unsere Leidenschaft an andere weiterzugeben, geben wir die Daten häufig ohne Kontext oder Hintergrundgeschichte weiter und verlieren so unser Publikum. Die meisten Menschen reagieren jedoch stärker auf Geschichten als auf Fakten. Studien haben gezeigt, dass Geschichten bis zu 22mal mehr in Erinnerung bleiben als Fakten allein.

Heute werden die meisten Geschichten rund um bestimmte Daten mit Hilfe von Präsentationssoftware erstellt. Diese enthalten aber häufig noch keine benutzerfreundlichen Methoden für das Erzählen dieser „Datenstories“, bei denen visuelle Elemente die Datenergebnisse ergänzen können. Beispielsweise können Conversational Analytics diesen Ansatz unterstützen und die Datenanalyse und deren Präsentation noch viel interaktiver gestalten. Im Laufe der Zeit werden sich die Datenvisualisierung, Conversational Analytics und Präsentationstechnologien schrittweise zusammenschließen. Dieser Zusammenschluss wird die Datenakzeptanz steigern und dazu beitragen, dass mehr Nutzer Daten und Analysen auf überzeugendere Weise ausdrücken und auch mehr Mitarbeiter, die nicht täglich mit Daten arbeiten, einen besseren Bezug zu den Analysen bekommen. Zudem könnte es zu einer Überschneidung bei Fähigkeiten von Datenanalytikern und Grafikdesignern kommen.

3. Datenkompetenz wird zu einem KPI.

Außerdem gewinnt Datenkompetenz in 2019 weiterhin an Bedeutung. Diese Datenkompetenz war lange Zeit nicht wirklich messbar. Es entstehen jedoch zunehmend neue Methoden zur Messung der Datenkompetenz, die es Unternehmen ermöglichen werden, gezielter die Fähigkeiten der Arbeitnehmer und einen Score für die Datenkompetenz von Unternehmen zu ermitteln. Denn wenn Sie die Datenkompetenz im Unternehmen verbessern möchten, müssen Sie zunächst diagnostizieren, wo Sie sich im Vergleich mit anderen Unternehmen befinden.

Dies ist besonders spannend, da sich meiner Meinung nach zeigen wird, dass ein starker Zusammenhang zwischen der Datenkompetenz eines Unternehmens und seiner Leistung in Kennzahlen wie Bruttomarge, Kapitalrendite, Eigenkapitalrendite und Umsatzrendite besteht.

Fazit

Der Bereich Data Analytics wandelt sich stetig. Auch die Systeme, Kennzahlen und die Kompetenzen der Mitarbeiter müssen sich dementsprechend kontinuierlich neuen Anforderungen stellen und weiterentwickeln. Die Verbreitung von KI spielt hierbei eine große Rolle, genau wie die Kompetenz der Mitarbeiter, Daten ansprechend für ein wachsendes Publikum zu präsentieren und die Unternehmensdaten erfolgreich einzusetzen. Es ist ein spannender Bereich, und ich freue mich, zu erfahren, welche Trends sich in diesem Jahr bewahrheiten und neu entstehen werden.

Welche Trends erwarten Sie im Bereich Data Analytics für 2019? Welchen Trend empfinden Sie als besonders spannend?



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Über den Autor

  • Jens Siebertz

    Jens Siebertz arbeitet seit 2003 bei der INFORM und beschäftigt sich hauptsächlich mit den Themenschwerpunkten Business Intelligence, Management Reporting, Data Analysis und Produktionscontrolling.

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