Die 10 wichtigsten Business-Intelligence-Trends und -Innovationen im Jahr 2023

Um in der dynamischen Geschäftswelt der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, sind datengesteuerte Entscheidungen und ein umfassendes Verständnis der Markttrends erforderlich. Hier kommt Business Intelligence (BI) ins Spiel. BI ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und so fundierte Entscheidungen zu treffen und neue Möglichkeiten zu erschließen. Da die Technologie immer weiter voranschreitet, birgt die Zukunft der Business Intelligence ein enormes Potenzial für große Unternehmen, die sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen.

In diesem Artikel untersuchen wir die zehn wichtigsten aufkommenden Trends und Innovationen im Bereich Business Intelligence, die die Landschaft im Jahr 2023 und darüber hinaus prägen werden.

Erweiterte Analyse

Ein Hauptunterschied zwischen Augmented Analytics und traditionellen Analysemethoden liegt in der Betonung der ersteren auf Automatisierung und Zugänglichkeit. Traditionelle Analysen umfassen typischerweise manuelle Prozesse und erfordern spezielle Fähigkeiten in Bereichen wie Datenwissenschaft und Statistik. Diese Voraussetzungen können insbesondere bei großen Datenmengen zu Engpässen im Analyseprozess führen.

Im Gegensatz dazu automatisiert Augmented Analytics viele dieser Prozesse und macht die Datenanalyse schneller und effizienter. Darüber hinaus beseitigt es die Hürde technischen Fachwissens und ermöglicht es Personen ohne umfangreiche datenwissenschaftliche Kenntnisse, komplexe Datensätze zu verstehen und zu nutzen.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Die Integration von NLP in die Business-Intelligence-Landschaft bringt einen erheblichen Wandel mit sich, insbesondere in der Art und Weise, wie Entscheidungsträger mit Daten interagieren. Herkömmliche Interaktionsmethoden erfordern befehlsbasierte Abfragen, codierte Anweisungen oder komplexe Schnittstellen. Mit NLP werden diese Interaktionen so einfach wie das Eingeben oder Aussprechen einer Frage in einfachem Englisch oder einer anderen Sprache. Dieser Wandel führt zu einem neuen Maß an Intuitivität und Zugänglichkeit und ermöglicht es Einzelpersonen, mit Datenanalysetools auf die gleiche Weise zu kommunizieren, wie sie es mit einem anderen Menschen tun würden.

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HERUNTERLADEN

Aus Marketingsicht kann NLP das Verständnis von Kundenstimmungen, Markttrends und Markenwahrnehmung revolutionieren. Es hilft bei der Analyse unstrukturierter Datenquellen wie Social-Media-Beiträge, Kundenrezensionen und Callcenter-Transkripte und liefert eine Fülle von Erkenntnissen über Kundenpräferenzen, -verhalten und -stimmungen.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist auch für den Aufstieg der Konversationsanalyse von entscheidender Bedeutung. Mithilfe von Chatbots und Sprachassistenten können Entscheidungsträger in natürlicher Sprache direkte Fragen stellen oder Befehle an ihre Datenanalysesoftware erteilen. Im Gegenzug liefert die Software die erforderlichen Erkenntnisse auf leicht verständliche und verständliche Weise. Diese bidirektionale Interaktion in natürlicher Sprache vereinfacht den Datenexplorationsprozess erheblich und ermöglicht es Führungskräften, sich mehr auf die Entscheidungsfindung zu konzentrieren, anstatt sich mit der Navigation durch komplexe Datenschnittstellen zu befassen.

Daten-Storytelling

Die wachsende Abhängigkeit von Daten erfordert eine Dateninterpretation, die über herkömmliche Methoden hinausgeht.

Einer der Hauptunterschiede zwischen Data Storytelling und Datenvisualisierung liegt in der Erzählstruktur. Während die Datenvisualisierung eine visuelle Darstellung dessen liefern kann, was die Daten aussagen, geht Data Storytelling noch einen Schritt weiter, indem es erklärt, warum die Daten wichtig sind, und so ein umfassenderes Verständnis der Erkenntnisse ermöglicht.

Beim Data Storytelling geht es darum, den Rahmen zu schaffen und Hintergrundinformationen bereitzustellen:

• Die „Charaktere“ in diesen Geschichten sind die verschiedenen Datenpunkte oder Metriken, die diskutiert werden.
• Die „Handlung“ beinhaltet normalerweise ein Problem oder eine Herausforderung, bei deren Bewältigung die Daten helfen können, oder eine Chance, die sie aufzeigt.
• Die „Lösung“ oder der Abschluss der Geschichte liefert aus den Daten abgeleitete Erkenntnisse und erklärt, welche Maßnahmen auf der Grundlage dieser Erkenntnisse ergriffen werden sollten.

Insgesamt kann Data Storytelling komplexe Marktdynamiken, Kundenverhalten und Kampagnenleistung in einem leicht verständlichen Format beleuchten und so ein tieferes Verständnis der Marktlandschaft ermöglichen. Darüber hinaus kann Data Storytelling die Umsetzung dieser Erkenntnisse in konkrete, umsetzbare Strategien erleichtern.

Self-Service-Analysen

Self-Service-Analysetools bieten interaktive Dashboards und intuitive Schnittstellen, sodass technisch nicht versierte Benutzer komplexe Datenabfragen durchführen, Erkenntnisse generieren und benutzerdefinierte Berichte erstellen können. Dies reduziert die Abhängigkeit von spezialisierten Datenteams und beschleunigt den Entscheidungsprozess.

Durch die Nutzung von Self-Service-Analysen erhalten Entscheidungsträger direkten Zugriff auf Daten, haben die Freiheit, diese zu manipulieren und Erkenntnisse zu gewinnen, die für ihre Ziele am relevantesten sind. Diese Flexibilität beschleunigt nicht nur den Prozess der Erkenntnisgewinnung, sondern fördert auch eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen.

Obwohl Self-Service-Analysen erhebliche Vorteile mit sich bringen, sind auch bestimmte Überlegungen erforderlich. Benutzer müssen über ein grundlegendes Verständnis der Datenprinzipien verfügen, um genaue Analysen sicherzustellen. Darüber hinaus müssen Unternehmen strenge Data-Governance-Richtlinien implementieren, um Datensicherheit, Datenschutz und Qualität zu gewährleisten.

Cloudbasierte BI-Lösungen

Im Gegensatz zu herkömmlichen On-Premise-BI-Lösungen, die erhebliche Investitionen in Hardware, Software und Wartung erfordern, werden cloudbasierte BI-Lösungen auf Servern gehostet, die vom Dienstanbieter verwaltet werden. Dadurch entfallen erhebliche Vorabkosten und die laufende Wartung, was die Option zu einer kostengünstigeren Option macht.

Cloudbasierte BI-Lösungen sind von Natur aus skalierbar, sodass Unternehmen ihre Datenspeicher- und Verarbeitungskapazität problemlos an ihre Bedürfnisse anpassen können. Dies kann besonders bei der Verarbeitung großer Datenmengen von Vorteil sein, bei denen der Bedarf an Speicher- und Verarbeitungsleistung schwanken kann.

Im Marketingkontext bieten cloudbasierte BI-Lösungen zahlreiche Vorteile. Der Datenzugriff in Echtzeit kann es Marketingfachleuten ermöglichen, über sich entwickelnde Markttrends, Kundenverhalten und Kampagnenleistung auf dem Laufenden zu bleiben. Es ermöglicht eine schnelle Reaktion auf Marktveränderungen und verschafft Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil.

Prädiktive Analytik

Reaktiv zu sein reicht nicht mehr aus. Die heutige Wettbewerbslandschaft erfordert eine proaktive Entscheidungsfindung, und hier kommt Predictive Analytics zum Einsatz.

Das Herzstück der Predictive Analytics ist die Datenmodellierung. Anhand historischer Daten werden Muster identifiziert und mathematische Modelle erstellt. Diese Modelle liefern in Verbindung mit aktuellen Daten und maschinellen Lernalgorithmen Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse.

Im Marketingkontext kann Predictive Analytics bahnbrechend sein. Es kann Kundenverhalten, Markttrends und Kampagnenleistung vorhersagen. Diese Vorhersagen können Marketingfachleuten dabei helfen, ihre Strategien zu verfeinern, Ressourcen effizient zuzuteilen und bis zu 73 % der Marketingausgaben zu optimieren.

Die Leistungsfähigkeit der Predictive Analytics hängt jedoch von der Qualität der Daten und der Genauigkeit der Modelle ab. Schlechte Datenqualität oder ungenaue Modelle können zu fehlerhaften Vorhersagen führen.

Künstliche Intelligenz (KI) in BI

Ein weiterer aufkommender BI-Trend ist die stärkere Integration von KI in Business Intelligence. Die Fähigkeit von KI, Datenanalysen zu automatisieren, Erkenntnisse zu generieren und Ergebnisse vorherzusagen, definiert die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten interagieren, neu.

KI in BI umfasst typischerweise die Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens und fortschrittlichen Analysetechniken, um Datenverarbeitungs- und Interpretationsaufgaben zu automatisieren. Von der Datenerfassung und -bereinigung bis hin zur Analyse und Generierung von Erkenntnissen kann KI den manuellen Arbeitsaufwand erheblich reduzieren und den gesamten BI-Prozess beschleunigen.

Darüber hinaus kann KI große, komplexe Datensätze verwalten, die weit über die Kapazität menschlicher Analysten hinausgehen. Diese Fähigkeit ermöglicht eine umfassendere und differenziertere Analyse und liefert Erkenntnisse, die andernfalls möglicherweise übersehen würden.

Die Genauigkeit KI-gestützter Erkenntnisse hängt von der Qualität der Daten und Algorithmen ab. Daher ist die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität und die kontinuierliche Weiterentwicklung der Algorithmen unerlässlich. Darüber hinaus müssen beim Einsatz von KI ethische und datenschutzrechtliche Aspekte berücksichtigt werden, insbesondere in Bereichen wie personalisiertem Marketing.

Erweiterte Datenvisualisierung

Interaktivität ist ein Schlüsselmerkmal der erweiterten Datenvisualisierung. Benutzer können visuelle Elemente manipulieren, einen Drilldown zu bestimmten Datenpunkten durchführen und verschiedene Datenebenen erkunden – und das alles in Echtzeit. Diese interaktive Funktion ermöglicht es Benutzern, tiefer in Daten einzutauchen und Erkenntnisse zu gewinnen, die ihren spezifischen Zielen entsprechen.

Erweiterte Datenvisualisierung kann auch die Kommunikation von Erkenntnissen verbessern. Durch die Präsentation von Daten in einem visuell ansprechenden und intuitiven Format wird sichergestellt, dass Erkenntnisse von den Beteiligten nicht nur verstanden, sondern auch geschätzt werden, was zu einer fundierteren und gemeinschaftlicheren Entscheidungsfindung führt.

Obwohl die erweiterte Datenvisualisierung erhebliche Vorteile bietet, ist sie nicht ohne Herausforderungen. Die Wirksamkeit der Visualisierung hängt von der Auswahl geeigneter visueller Elemente und der Klarheit der Darstellung ab. Daher ist ein tiefes Verständnis der Visualisierungsprinzipien und -praktiken unerlässlich, um die erweiterte Datenvisualisierung effektiv nutzen zu können.

Mobile BI

Mobile BI bietet mehrere entscheidende Vorteile, wobei die Zugänglichkeit im Vordergrund steht. Durch den Zugriff auf Daten und Erkenntnisse auf Mobilgeräten können Entscheidungsträger mit Echtzeitinformationen auf dem Laufenden bleiben und fundierte Entscheidungen treffen, auch unterwegs.

Ein weiterer wesentlicher Vorteil von Mobile BI ist das Potenzial zur Verbesserung der Zusammenarbeit. Da Daten und Erkenntnisse von überall aus zugänglich sind, können Teammitglieder an verschiedenen Standorten effektiv zusammenarbeiten und so eine Abstimmung bei der Entscheidungsfindung gewährleisten. Dies kann besonders für Organisationen mit geografisch verteilten Teams von Vorteil sein.

Mobile BI kann auch häufigere und zeitnahere Interaktionen mit Daten ermöglichen. Durch den direkten Datenzugriff wird eine regelmäßigere Datenexploration und -analyse gefördert und eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung gefördert.

Ethische Datenverwaltung

Das zentrale Prinzip von Ethical Data Governance ist die Achtung der Privatsphäre und Rechte des Einzelnen bei allen Datenaktivitäten. Dazu gehört die Implementierung von Praktiken, die unter anderem eine informierte Einwilligung, Datenanonymisierung und strenge Zugriffskontrollen gewährleisten, um die Privatsphäre des Einzelnen zu schützen und den Missbrauch von Daten zu verhindern.

Ethische Datenverwaltung umfasst auch die ethische Nutzung von Daten. Dadurch wird sichergestellt, dass Daten nicht dazu verwendet werden, Voreingenommenheit, Diskriminierung oder Schaden aufrechtzuerhalten. Dazu gehören Praktiken wie Bias-Checks bei Algorithmen, Fairness-Audits und Transparenz bei der Datennutzung

Da Marketingaktivitäten zunehmend auf Daten basieren, kann die Gewährleistung ethischer Datenpraktiken dazu beitragen, Vertrauen bei Kunden und Stakeholdern aufzubauen. Es kann vor potenziellen Reputationsrisiken im Zusammenhang mit Datenschutzverletzungen oder unethischen Datenpraktiken schützen.

Eine ethische Datenverwaltung kann auch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unterstützen. Da Datenvorschriften wie DSGVO und HIPAA strenge Standards für Datenschutz und Ethik festlegen, kann ein starker Rahmen für ethische Daten-Governance Unternehmen dabei helfen, die Vorschriften einzuhalten und potenzielle rechtliche und finanzielle Strafen zu vermeiden.

Navigieren durch die Zukunft der Business Intelligence

Durch die Nutzung dieser Business-Intelligence-Trends können Entscheidungsträger das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen, Innovationen vorantreiben und sich einen Wettbewerbsvorteil in der sich ständig weiterentwickelnden Geschäftslandschaft verschaffen.

Unabhängig von Trends und Innovationen bleibt eine Konstante das Rückgrat: qualitativ hochwertige Daten. Jeder der besprochenen Trends, ob Augmented Analytics oder Mobile BI, wird von Daten angetrieben und ist stark von diesen abhängig. Die Qualität, Genauigkeit und Vollständigkeit dieser Daten haben direkten Einfluss auf die Wirksamkeit von BI-Anwendungen. Ungenaue oder unvollständige Daten können zu fehlerhaften Analysen, irreführenden Erkenntnissen und letztendlich zu schlechten Geschäftsentscheidungen führen. Daher ist die Sicherstellung qualitativ hochwertiger Daten nicht nur ein optionaler Aspekt, sondern eine entscheidende Notwendigkeit in der modernen BI.

Improvado, eine fortschrittliche Marketinganalyseplattform, unterstützt Unternehmen durch die Bereitstellung von KI-integrierten Daten und robusten Lösungen, um ihre Geschäfts- und Marketinginformationen zu verbessern. Es bietet zukunftssichere Lösungen, die sich nahtlos an sich entwickelnde BI-Trends und Unternehmensanforderungen anpassen lassen. Improvado konsolidiert und bereitet Daten aus über 500 Datenquellen für weitere Analysen vor und sorgt so für einen umfassenden und genauen Datensatz.

Häufig gestellte Fragen