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JUNI 2021: Was bringt die Zukunft für Data Analytics? Hier sind 5 bevorstehende Trends

Veröffentlicht: 9 Juni 2021

Die Corona-Krise wird für viele Dinge in Erinnerung bleiben. Aber wenn es um die Wirtschaft geht, wird 2020 als das Jahr in die Geschichte eingehen, in dem die meisten Unternehmen „gezwungen“ wurden, vollständig digital zu werden. Infolgedessen mussten die Unternehmen verschiedene digitale Technologien implementieren, um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten, darunter auch Lösungen für die Datenanalytik.

Jetzt sind neue Trends für die Datenanalyse auf dem Vormarsch. Wenn Sie nicht wollen, dass die zukünftigen Technologien Sie überrumpeln, sollten Sie diese aktuellen Trends beachten und den unausweichlichen Erfolg Ihres Unternehmens sicherstellen.

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1. Umstieg auf die Cloud

Früher wurden Data Warehouses in physischen Speicherplätzen aufbewahrt. Im vergangenen Jahr haben jedoch zahlreiche Unternehmen ihre Data Warehouses in die Cloud verlagert oder sich für eine hybride Lösung entschieden, also eine Kombination aus Cloud und On-Premise-Warehouse. Gartner prognostiziert, dass öffentliche Cloud-Dienste allein bis 2022 für 90 % der Daten- und Analyse-Innovationen unerlässlich sein werden.

Die Cloud-Technologie wird immer innovativer, schneller und flexibler. Die meisten Anbieter bieten ein End-to-End-Data-Warehousing an, das es Ihrem Unternehmen ermöglicht, die Vorteile der Datenanalyse sofort zu nutzen und Ihr Unternehmen agiler zu machen.

2. Klügere künstliche Intelligenz

Eine weitere Vorhersage von Gartner besagt, dass bis Ende 2024 75 % der Unternehmen von der Pilotierung zur Operationalisierung von KI übergehen werden, was zu einem 5-fachen Anstieg der Streaming-Daten- und Analyse-Infrastrukturen führen wird.

Es wird erwartet, dass KI viel besser darin wird, Algorithmen mit einer kürzeren Zeit bis zur Marktreife zu lernen. Unternehmen werden viel mehr von KI profitieren, da Techniken wie Reinforcement Learning und verteiltes Lernen anpassungsfähigere und flexiblere Systeme schaffen, um komplexe Geschäftssituationen zu bewältigen.

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3. Kombinierbare Daten & Analytik

Kompatible Daten und Analytik sollen ein flexibles, benutzerfreundliches und nutzbares Erlebnis gewährleisten, indem sie es dem Anwender ermöglichen, Komponenten aus verschiedenen Daten-, Analytik- und KI-Lösungen optimal zu nutzen. Darüber hinaus soll es Führungskräften ermöglicht werden, Datenerkenntnisse mit Geschäftsaktionen zu verbinden.

Die Entwicklung von zusammensetzbaren Daten und Analysen wird sehr wahrscheinlich die Zusammenarbeit fördern, die Analysefähigkeiten innerhalb eines Unternehmens drastisch verbessern und einen besseren Zugang zu Analysen gewährleisten.

4. Personalisierung der Kunden

Das Jahr 2020 hat nicht nur einen Wandel in der Arbeitswelt, sondern auch in den Verbrauchertrends zur Folge. Aufgrund der COVID-19-Pandemie begannen die Nutzer, das Internet verstärkt für den Einkauf von Produkten und Dienstleistungen zu nutzen, was zahlreiche Unternehmen zur Digitalisierung zwang.

Mit der Digitalisierung kamen aber auch mehr Daten und bessere Erkenntnisse über die Kunden. Es wird erwartet, dass sich im kommenden Jahr mehr und mehr Unternehmen darauf konzentrieren werden, ihren Kunden ein hochgradig personalisiertes Erlebnis zu bieten. Mit anderen Worten: Unternehmen werden einen datengesteuerten „Personalized Customer Experience Plan“ entwerfen müssen, der in der Lage ist, jedem Kunden das richtige Angebot zur richtigen Zeit zu machen.

5. Prädiktive Analytik

Unternehmen, die sich einen Wettbewerbsvorteil sichern wollten, würden immer auf die Nutzung von Big Data Analytics setzen. Datenanalysten würden riesige Datenmengen aufbereiten, um die Ursachen für bestimmte auftretende Probleme zu entdecken. Dank neuester Entwicklungen und prädiktiver Methoden ist es jedoch möglich, aktuelle Daten und historische Ereignisse zu untersuchen, um mögliche Ergebnisse zu erkennen.

Mit der prädiktiven Analyse können Unternehmen vorhersagen, was in der Zukunft eintreten könnte. Außerdem kann jedes Unternehmen mit dieser Strategie seine Leistung erheblich steigern, indem es den nächsten Schritt des Kunden erkennt, bevor dieser ihn überhaupt tut.

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