Data, BI & Analytics Trends 2021

Kolumne von Tobias Riedner

Welche Entwicklungen im Bereich Data, BI und Analytics sind 2021 echte Trends, welche nur Hypes? Tobias Riedner analysiert und ordnet ein.

Welcher Data, BI & analytics-Trend wird zum Next Big Thing in 2021? (Bild: geralt - pixabay) 

Das vergangene Jahr war durch die COVID-19-Pandemie für viele Unternehmen und Mitarbeiter ein Jahr der grundlegenden Veränderungen: wenig bis gar keine soziale Interaktion und sehr viele Gespräche und Sitzungen via remote Software. Auch der Markt für Data Analytics, Business Intelligence und Data Management hat sich verändert.

Themen wie Data Science, künstliche Intelligenz oder auch autonomes Fahren sind immer noch in aller Munde. Doch welche Trends sind nicht nur Hype, sondern bringen konkrete Mehrwerte? Das Analysten-Haus BARC veröffentlicht jedes Jahr den Data & Analytics Trend Monitor; so auch für 2021. Die Meinungen von über 2.000 befragten Anwendern, Beratern und Softwareherstellern ergeben ein aussagekräftiges Bild über den Markt. Der Trend Monitor beantwortet die Fragen,

  • welche Business Intelligence-, Analytics- und Datenmanagement-Trends tatsächlich bewegen?
  • welche Themen nur Randthemen sind? 
  • welche Trends Best-in-Class-Unternehmen vom Rest unterscheiden? 
  • welche Trends den Anwendern, Beratern und Herstellern wichtig sind?

Welche Trends sind wichtig? Welche sind nachhaltig wichtig und welche nur Eintagsfliegen?

Die BARC, eines der führenden europäischen Analystenhäuser für Data & Analytics, befragt jedes Jahr Tausende Marktteilnehmer. Diese bewerten die Trends auf einer Skala von 1 (unwichtig) bis 10 (am wichtigsten). Die Graphik ist eine Zusammenfassung aller Stimmen. Zu Beginn ist jedoch wichtig, die 20 aufgelisteten Trends in die drei Kategorien EvergreensAufsteiger/Absteiger und Hypes zu unterscheiden.

BARC-Übersicht der BI & Analytics Trends (Quelle: https://barc.de/bi-trends-2020)

Wie muss ich die Infographik lesen? "Master data / DQ management" ist im Jahr 2021 auf Platz 1. Am Beginn der Zeitreihe, 2017, war es auf Platz 3, in den Folgejahren konstant auf Platz 1. Folglich ist der Trend ein Evergreen. Im Vergleich dazu auf Platz 16 "Analytics Teams / Data Labs". Der Trend startete 2017 auf Platz 20, steigerte sich 2019 auf Platz 17 und schließlich auf 16. Das bedeutet, dass dieser Trend ein Aufsteiger ist.

Evergreens haben eine sehr hohe Relevanz: sie sind seit Jahren wichtig oder sehr wichtig und haben eine hohe Einstufung bei allen befragten Nutzergruppen (Anwender, Berater und Softwarehersteller). Sie sind in der Regel  kaum technologiebezogen, sondern eher durch organisatorische Maßnahmen zu verbessern. Evergreens sind die Grundlage für erfolgreiche, moderne Best-In-Class-Unternehmen. Beispiele sind Master Data Management, Data Discovery, Data Governance. 

Aufsteiger (bzw. Absteiger) gewinnen (verlieren) an Relevanz: sie haben seit Jahren eine aufsteigende (fallende) Tendenz und werden relativ gleichmäßig zwischen den befragten Gruppen bewertet. Aufsteiger (und Absteiger) können häufig unterschiedliche Hintergründe haben wie die Einführung von neuen Technologien, neuen Herausforderungen in den Fachbereichen oder auch organisatorische Gründe. Sehr gute Beispiele sind Data Warehouse Modernization, Data Driven Culture und Cloud Data Analytics.

Hypes steigen sehr rasant in der Rangordnung des BI & Analytics Trend Monitors und können ebenso schnell wieder verschwinden.  Die Trend-Themen erhalten in der Öffentlichkeit viel Aufmerksamkeit, da sie große Veränderungen und damit auch große Marktchancen versprechen. In der Realität zeigen sie zunächst wenig bis kaum geschäftskritische Relevanz bei Nachzüglern, jedoch sind sie bei Best-In-Class-Unternehmen bereits anerkannte Disruptoren. Gute Beispiele sind hierfür Data Preparation by Business Users, IoT Data and Analytics und Advanced Analytics / Machine Larning / AI.

Cloud for Data and Analytics

Zum Einstieg analysiere ich den Aufsteiger "Cloud for Data and Analytics".  Dieses Trendthema ist in den letzten Jahren immer wichtiger geworden. In der Graphik kann abgelesen werden, das es von den letzten Plätzen im Jahr 2021 den größten Sprung (+4 Plätze) auf Platz 14 gemacht hat. Sicherlich durch die Corona-Situation beschleunigt, ist vor allem das Thema Cloud in Data & Analytics-Szenarien in den USA und Großbritannien bereits angekommen - die typisch deutsche Angst vor Veränderung führte im DACH-Raum hingegen zu einer sehr geringen Adoptionsrate.

Corona wirkte für diesen Trend wie ein Brand-Beschleuniger - der Trend zu mehr Cloud zeichnet sich bereits seit Jahren ab und hat Ende 2020 einen neuen Höhenflug erlebt. Das lag vor allem am größten Börsengang eines Data & Analytics Anbieters aller Zeiten, dem IPO von Snowflake. Der Börsengang im September 2020 war sogar der größte IPO im Softwarebereich. Bereits im Februar 2020 wurde Snowflake auf 12 Milliarden Dollar Wert geschätzt - eine unglaubliche Summe für ein Unternehmen, das 2019 erst knapp 260 Mio. Euro Umsatz gemacht hat. Für mich persönlich ist das Trendthema bereits seit 2019 sehr wichtig - meiner Meinung nach wird dieser Trend die nächsten Jahre weiter an Wichtigkeit gewinnen.

Cloud BI ist die konsequente Fortsetzung der Digitalisierungsstrategie in Unternehmen

Immer mehr Unternehmen führen aufgrund von Digitalisierungs-Strategien cloudbasierte operative Systeme für Customer Relationship Management (von Salesforce, Hubspot, etc.) oder moderne IT-Anforderungssysteme (wie zum Beispiel Service Now mit dem ehemaligen SAP-Vorsitzenden, Bill McDurmott, an der Spitze) ein - und das sind nur wenige, kleine Auszüge. In der Realität erleben wir einen Run auf solche Systeme, da sie schnell einzurichten sind, beliebig ausgerollt werden können und durch Mietmodelle die Preise attraktiv sind.

Die Daten aus den Cloud-Systemen zu extrahieren und auf einem lokalen Server zu speichern und auszuwerten ist eine Möglichkeit und verbunden mit einer traditionellen Architektur und Sichtweise. Im krassen Gegensatz dazu existiert eine moderne, neuartige Denkweise: Daten virtuell zu vereinen - und auf eine Persistierung (physische Speicherung) zu verzichten. Ein hybrider Ansatz beider Vorgehensweisen ist die Einführung von Cloud Data Warehouses, Data Lakes oder Data Lake Houses. Für mich persönlich sehr spannende und aufregende Fragen, die Analytics-Szenarien in den nächsten 10 bis 15 Jahren bevorstehen und dauerhaft begleiten. Nicht viele Unternehmen haben dazu bereits verabschiedete Konzepte und implementieren weltweit abgestimmte Lösungen.

Im Jahr 2021 werde ich auf die einzelnen Trendthemen der Evergreens, Aufsteiger/Absteiger und Hypes eingehen und aufzeigen, welche Chancen und Möglichkeiten sich ergeben und welche Überlegungen/Entscheidungen wirklich wichtig sind. Denn natürlich können Anwender-Unternehmen nicht alle Trends gleichzeitig mit gleichen Ressourcen priorisieren und umsetzen. Zu wissen, welcher Trend für Sie oder Ihr Unternehmen wichtig ist, was Sie konkret tun sollten, das sind entscheidende Tipps um kurz- und langfristig erfolgreich zu sein.

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Über den Autor

Tobias Riedner, Knauf
Tobias Riedner ist Business Intelligence Manager bei Knauf - dem Weltmarktführer für Baustoffe. Seit mehr als zehn Jahren gilt er als Daten-Experte auf dem Markt für Business Intelligence und Data Science. Seine Beratungskompetenz umfasst die Strategie-Entwicklung, Programm- und Projekt-Management, Daten-Analyse und -Visualisierung für Top-Entscheider. Seit 2021 berät er mit seinem Unternehmen ACHERONS auch Unternehmen bei Data & Analytics Initiativen.

Veröffentlicht am: 22.02.2021

 

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