von Daniel SommerSenior Director von Qlik, Globale Marktinformationen Das Blei
Zu Beginn des Jahres 2022 atmeten wir alle erleichtert auf und dachten, dass beispiellose Ereignisse hinter uns lagen, aber im Laufe des Jahres wurde klar, dass der Wandel auf Makroebene anhalten wird, und wir befinden uns jetzt in einer Krise perfekter Sturm.
Eine wirtschaftliche Rezession zeichnet sich ab, Konflikte wirken sich weiterhin auf die globalen Märkte aus, und Organisationen auf der ganzen Welt schauen auf ihre Bilanz, um herauszufinden, was die intelligente Investition ist und warum. Wir sehen bereits die Auswirkungen auf die Tech-Landschaft mit rückläufiger VC-Finanzierung, Tech-Entkoppelung, einem anhaltenden Mangel an Zugang zu Datenkompetenzen und komplexeren Vorschriften, die in Kraft treten.
Bei so viel Innovationsdruck kann es schwierig sein zu wissen, worauf man sich konzentrieren soll. Klar ist jedoch, dass das Erreichen von Entscheidungsgenauigkeit und die Integration isolierter und verteilter Datensätze, um das Gesamtbild genau zu sehen, in Echtzeit für das Überleben und den zukünftigen Erfolg von entscheidender Bedeutung sein wird. Aus diesem Grund haben wir fünf wichtige Trends skizziert, auf die jedes datengesteuerte Unternehmen im Jahr 2023 reagieren sollte.
KI dringt tiefer in die Datenpipeline ein: Da die wirtschaftliche Unsicherheit anhält, werden viele einen Rückgang bei Investitionen und Einstellungen erleben. Da sich der globale Fachkräftemangel jedoch weiterhin auf Unternehmen aller Größen auswirkt, sorgen Technologien wie z Künstliche Intelligenz (AI) und Maschinelles Lernen (ML) in der Lage sind, einige der einfacheren Datenvorbereitungsaufgaben zu automatisieren, werden entscheidend sein. Indem wir die KI tiefer in die Datenpipeline verlagern, bevor eine Anwendung oder ein Dashboard überhaupt erstellt wurde, können wir endlich damit beginnen, die Aufteilung der Zeit, die für die Datenvorbereitung aufgewendet wird, gegenüber der Datenanalyse zu verschieben. Derzeit werden weniger als 20 % der Zeit für die Analyse von Daten aufgewendet, während etwas mehr als 80 % der Zeit insgesamt für die Suche, Aufbereitung und Verwaltung der entsprechenden Daten aufgewendet werden. Dies würde es schwer zu findenden Datentalenten ermöglichen, sich auf den Mehrwert zu konzentrieren; sich gegenseitig befruchten und neue Erkenntnisse generieren, die vorher nicht möglich waren. Eine viel produktivere Nutzung ihrer Zeit.
Investieren Sie mehr in derivative und synthetische Daten, um sich auf beispiellose Ereignisse vorzubereiten: Wenn uns die letzten Jahre eines gelehrt haben, dann ist es der Wert, Zeit und Ressourcen in Risikovorhersage und -management zu investieren. Leider gab es vor COVID-19 nicht genügend reale Daten zu Pandemien, die dem durchschnittlichen Betrieb zur Vorbereitung auf eine solche Krise ohne Weiteres zur Verfügung standen, aber genau hier schließen synthetische Daten die Lücke. Untersuchungen deuten darauf hin, dass Modelle, die auf synthetischen Daten trainiert wurden, genauer sein können als andere; und natürlich beseitigt es einige der Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Urheberrecht und Ethik, die mit dem Realen verbunden sind. Während abgeleitete Daten es uns ermöglichen, Daten für mehrere Zwecke wiederzuverwenden, und eine entscheidende Szenarioplanung ermöglichen, die zur Vorbereitung auf zukünftige Probleme und Krisen erforderlich ist.
Machen Sie sich bereit für natürliche Sprachfähigkeiten, die es mit Menschen aufnehmen können: Viele Organisationen nutzen Sprach-KI in ihrer Grundform schon seit einiger Zeit. Denken Sie darüber nach, wie oft Sie mit einem Kundensupport-Chatbot interagiert haben, um Ihre Probleme mit Ihrer Bank oder Ihrem Versicherungsanbieter zu lösen. Die Popularität dieser Technologie wird in den nächsten Jahren um etwa 18 % zunehmen; sondern auch dramatisch weiterentwickeln. Es befinden sich mehrere neue Modelle in der Entwicklung, die deutlich leistungsstärker sind als alles, was wir heute verwenden. Wohin uns diese führen werden, können wir uns nur vorstellen, aber was wir wissen, ist, dass natürliche Sprachfähigkeiten enorme Auswirkungen darauf haben werden, wie wir Informationen abfragen und wie sie interpretiert und gemeldet werden. Wir finden nicht nur die Daten, nach denen wir suchen, sondern auch die Daten, nach denen wir gar nicht fragen wollten. Deshalb müssen Unternehmen davon profitieren.
Minderung von Unterbrechungen der Lieferkette durch Echtzeitdaten: Die Nachbeben von COVID-19 und anhaltende globale Konflikte gefährden immer noch Lieferketten. Jeder, der in den letzten Jahren versucht hat, ein neues Auto (einen Computer oder sogar etwas so Einfaches wie Toilettenpapier) zu kaufen, weiß, wie stark die Lieferketten beeinträchtigt wurden. Die Dinge scheinen in den nächsten Jahren nicht nachzulassen, ebenso wie die Notwendigkeit, schnell zu reagieren oder idealerweise auf prognostizierte Probleme „vorzugreifen“, bevor sie überhaupt auftreten. Die Fähigkeit, Daten in Echtzeit und im Kontext zu analysieren, ist der Schlüssel dazu. Es ist kein Wunder, dass IDC prognostiziert, dass bis 2027 sechzig Prozent der Ausgaben für Datenerfassung und Bewegungstechnologie darauf entfallen werden, Simulations-, Optimierungs- und Empfehlungsfunktionen in Echtzeit zu ermöglichen.
X Fabric verbindet Data Governance, da diese noch komplexer wird: Die Investitionen in Daten und Analysen haben sich dank der Pandemie dramatisch beschleunigt und werden dies auch weiterhin tun, da 93 % der Unternehmen angeben, dass sie planen, die Budgets in diesen Bereichen weiter zu erhöhen. Aber die sich schnell ändernden Regeln und Vorschriften zum Datenschutz sowie die Verteilung, Vielfalt und Dynamik von Daten hindern Unternehmen daran, wirklich den besten Wettbewerbsvorteil daraus zu ziehen. Dies wird in einer fragmentierten Welt besonders herausfordernd, da die Datenverwaltung noch komplexer wird. Die Verbesserung des Zugriffs, der Übertragung in Echtzeit und der fortgeschrittenen Transformation von Daten zwischen Quellen und Systemen im gesamten Unternehmen ist entscheidend für Organisationen, die die volle Leistungsfähigkeit von Daten nutzen. Aus diesem Grund wenden sich immer mehr Unternehmen der Data Control Plane-Architektur zu, einem „X-Fabric“ nicht nur für Ihre Daten, sondern auch für Ihre Anwendungen, BI-Dashboards und Algorithmen, die durch Kataloge und Cloud-Datenintegrationslösungen ermöglicht werden. Dies ist eine entscheidende Komponente in der modernen verteilten Umgebung für jede Organisation, die mit Sicherheit handeln möchte.
Die gute Nachricht ist, dass wir nach den letzten Jahren alle besser als je zuvor darauf vorbereitet sind, mit den Schlägen zu rollen. Als Daten- und Analyseexperten müssen wir uns auf eine stärkere Fragmentierung mit unterschiedlichen Rechenzentren, unterbrochenen Lieferketten, dem ständigen Innovationsbedarf und einem erschwerten Zugang zu qualifizierten Arbeitskräften einstellen. Und in einer Welt, in der die Krise zu einer Konstante geworden ist, wird das Kalibrieren darauf zu einer Kernkompetenz – damit wir im Moment reagieren und voraussehen können, was als nächstes kommt.
Zu Beginn des Jahres 2022 atmeten wir alle erleichtert auf und dachten, dass beispiellose Ereignisse hinter uns lagen, aber im Laufe des Jahres wurde klar, dass der Wandel auf Makroebene anhalten wird, und wir befinden uns jetzt in einer Krise perfekter Sturm.
Eine wirtschaftliche Rezession zeichnet sich ab, Konflikte wirken sich weiterhin auf die globalen Märkte aus, und Organisationen auf der ganzen Welt schauen auf ihre Bilanz, um herauszufinden, was die intelligente Investition ist und warum. Wir sehen bereits die Auswirkungen auf die Tech-Landschaft mit rückläufiger VC-Finanzierung, Tech-Entkoppelung, einem anhaltenden Mangel an Zugang zu Datenkompetenzen und komplexeren Vorschriften, die in Kraft treten.
Bei so viel Innovationsdruck kann es schwierig sein zu wissen, worauf man sich konzentrieren soll. Klar ist jedoch, dass das Erreichen von Entscheidungsgenauigkeit und die Integration isolierter und verteilter Datensätze, um das Gesamtbild genau zu sehen, in Echtzeit für das Überleben und den zukünftigen Erfolg von entscheidender Bedeutung sein wird. Aus diesem Grund haben wir fünf wichtige Trends skizziert, auf die jedes datengesteuerte Unternehmen im Jahr 2023 reagieren sollte.
KI dringt tiefer in die Datenpipeline ein: Da die wirtschaftliche Unsicherheit anhält, werden viele einen Rückgang bei Investitionen und Einstellungen erleben. Da sich der globale Fachkräftemangel jedoch weiterhin auf Unternehmen aller Größen auswirkt, sorgen Technologien wie z Künstliche Intelligenz (AI) und Maschinelles Lernen (ML) in der Lage sind, einige der einfacheren Datenvorbereitungsaufgaben zu automatisieren, werden entscheidend sein. Indem wir die KI tiefer in die Datenpipeline verlagern, bevor eine Anwendung oder ein Dashboard überhaupt erstellt wurde, können wir endlich damit beginnen, die Aufteilung der Zeit, die für die Datenvorbereitung aufgewendet wird, gegenüber der Datenanalyse zu verschieben. Derzeit werden weniger als 20 % der Zeit für die Analyse von Daten aufgewendet, während etwas mehr als 80 % der Zeit insgesamt für die Suche, Aufbereitung und Verwaltung der entsprechenden Daten aufgewendet werden. Dies würde es schwer zu findenden Datentalenten ermöglichen, sich auf den Mehrwert zu konzentrieren; sich gegenseitig befruchten und neue Erkenntnisse generieren, die vorher nicht möglich waren. Eine viel produktivere Nutzung ihrer Zeit.
Investieren Sie mehr in derivative und synthetische Daten, um sich auf beispiellose Ereignisse vorzubereiten: Wenn uns die letzten Jahre eines gelehrt haben, dann ist es der Wert, Zeit und Ressourcen in Risikovorhersage und -management zu investieren. Leider gab es vor COVID-19 nicht genügend reale Daten zu Pandemien, die dem durchschnittlichen Betrieb zur Vorbereitung auf eine solche Krise ohne Weiteres zur Verfügung standen, aber genau hier schließen synthetische Daten die Lücke. Untersuchungen deuten darauf hin, dass Modelle, die auf synthetischen Daten trainiert wurden, genauer sein können als andere; und natürlich beseitigt es einige der Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Urheberrecht und Ethik, die mit dem Realen verbunden sind. Während abgeleitete Daten es uns ermöglichen, Daten für mehrere Zwecke wiederzuverwenden, und eine entscheidende Szenarioplanung ermöglichen, die zur Vorbereitung auf zukünftige Probleme und Krisen erforderlich ist.
Machen Sie sich bereit für natürliche Sprachfähigkeiten, die es mit Menschen aufnehmen können: Viele Organisationen nutzen Sprach-KI in ihrer Grundform schon seit einiger Zeit. Denken Sie darüber nach, wie oft Sie mit einem Kundensupport-Chatbot interagiert haben, um Ihre Probleme mit Ihrer Bank oder Ihrem Versicherungsanbieter zu lösen. Die Popularität dieser Technologie wird in den nächsten Jahren um etwa 18 % zunehmen; sondern auch dramatisch weiterentwickeln. Es befinden sich mehrere neue Modelle in der Entwicklung, die deutlich leistungsstärker sind als alles, was wir heute verwenden. Wohin uns diese führen werden, können wir uns nur vorstellen, aber was wir wissen, ist, dass natürliche Sprachfähigkeiten enorme Auswirkungen darauf haben werden, wie wir Informationen abfragen und wie sie interpretiert und gemeldet werden. Wir finden nicht nur die Daten, nach denen wir suchen, sondern auch die Daten, nach denen wir gar nicht fragen wollten. Deshalb müssen Unternehmen davon profitieren.
Minderung von Unterbrechungen der Lieferkette durch Echtzeitdaten: Die Nachbeben von COVID-19 und anhaltende globale Konflikte gefährden immer noch Lieferketten. Jeder, der in den letzten Jahren versucht hat, ein neues Auto (einen Computer oder sogar etwas so Einfaches wie Toilettenpapier) zu kaufen, weiß, wie stark die Lieferketten beeinträchtigt wurden. Die Dinge scheinen in den nächsten Jahren nicht nachzulassen, ebenso wie die Notwendigkeit, schnell zu reagieren oder idealerweise auf prognostizierte Probleme „vorzugreifen“, bevor sie überhaupt auftreten. Die Fähigkeit, Daten in Echtzeit und im Kontext zu analysieren, ist der Schlüssel dazu. Es ist kein Wunder, dass IDC prognostiziert, dass bis 2027 sechzig Prozent der Ausgaben für Datenerfassung und Bewegungstechnologie darauf entfallen werden, Simulations-, Optimierungs- und Empfehlungsfunktionen in Echtzeit zu ermöglichen.
X Fabric verbindet Data Governance, da diese noch komplexer wird: Die Investitionen in Daten und Analysen haben sich dank der Pandemie dramatisch beschleunigt und werden dies auch weiterhin tun, da 93 % der Unternehmen angeben, dass sie planen, die Budgets in diesen Bereichen weiter zu erhöhen. Aber die sich schnell ändernden Regeln und Vorschriften zum Datenschutz sowie die Verteilung, Vielfalt und Dynamik von Daten hindern Unternehmen daran, wirklich den besten Wettbewerbsvorteil daraus zu ziehen. Dies wird in einer fragmentierten Welt besonders herausfordernd, da die Datenverwaltung noch komplexer wird. Die Verbesserung des Zugriffs, der Übertragung in Echtzeit und der fortgeschrittenen Transformation von Daten zwischen Quellen und Systemen im gesamten Unternehmen ist entscheidend für Organisationen, die die volle Leistungsfähigkeit von Daten nutzen. Aus diesem Grund wenden sich immer mehr Unternehmen der Data Control Plane-Architektur zu, einem „X-Fabric“ nicht nur für Ihre Daten, sondern auch für Ihre Anwendungen, BI-Dashboards und Algorithmen, die durch Kataloge und Cloud-Datenintegrationslösungen ermöglicht werden. Dies ist eine entscheidende Komponente in der modernen verteilten Umgebung für jede Organisation, die mit Sicherheit handeln möchte.
Die gute Nachricht ist, dass wir nach den letzten Jahren alle besser als je zuvor darauf vorbereitet sind, mit den Schlägen zu rollen. Als Daten- und Analyseexperten müssen wir uns auf eine stärkere Fragmentierung mit unterschiedlichen Rechenzentren, unterbrochenen Lieferketten, dem ständigen Innovationsbedarf und einem erschwerten Zugang zu qualifizierten Arbeitskräften einstellen. Und in einer Welt, in der die Krise zu einer Konstante geworden ist, wird das Kalibrieren darauf zu einer Kernkompetenz – damit wir im Moment reagieren und voraussehen können, was als nächstes kommt.