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TDWI e.V. stellt neueste Trends im Business Intelligence (BI)- und Analytics-Markt vor

Beratungsunternehmen müssen ihr Angebot erweitern. Neue Technologien wie künstliche Intelligenz prägen momentan den Analytics-Markt. Der Ausbau des Leistungsportfolios ist dabei nicht die einzige Maßnahme, die Beratungsunternehmen ergreifen.

Advanced Analytics, Artificial Intelligence (AI) und Machine Learning sind aktuell die wichtigsten Zukunftsthemen im BI- und Analytics-Markt. Beratungsunternehmen wollen ihr Leistungsangebot in Advanced Analytics weiter ausbauen und setzten dabei vor allem auf die Fortbildung der eigenen Mitarbeiter. Das sind die zentralen Ergebnisse der aktuellen TDWI Beratermarktstudie, die der TDWI e.V. heute in Zusammenarbeit mit der Data Invest GmbH veröffentlicht hat. 120 Beratungsunternehmen aus dem BI- und Analytics-Sektor haben an der Studie teilgenommen.

Der Markt für Unternehmenssoftware hat in den vergangenen Jahren durch Digitalisierungsthemen eine gänzlich neue Ausrichtung erfahren. Neben der klassischen Business Intelligence zum Zwecke einer besseren Entscheidungsfindung, erwarten Kunden heute ergänzende Analysemethoden, die sich unter dem Begriff Advanced Analytics zusammenfassen lassen: Motiviert durch Big-Data lassen sich mithilfe statistischer Analyse, maschinellen Lernens und künstlicher Intelligenz Entscheidungen nicht nur verbessern, sondern auch automatisieren. In der TDWI-Studie identifizierten 47 Prozent der befragten Beratungsunternehmen eindeutig Advanced Analytics mit Artificial Intelligence und Machine Learning als das zentrale Zukunftsthema. Als zweitwichtigsten Trend nannten sie Cloud BI (33 Prozent) und Big Data in Kombination mit Internet of Things (zusammen 28 Prozent).

Ausweitung des Leistungsportfolios

Mit dem steigenden Bedarf an Beratungsdienstleistungen im Bereich Advanced Analytics wachsen auch die Anforderungen an das Leistungsportfolio der Beratungshäuser: Knapp zwei Drittel dieser Unternehmen bieten schon heute Advanced-Analytics-Services an; 90 Prozent davon wollen ihr Angebot in diesem Themenkomplex weiter ausbauen. Dabei ist die Fortbildung der eigenen Mitarbeiter die populäre Strategie (97 Prozent der Ausbauwilligen), gefolgt von der Einstellung von Data Scientists (74 Prozent). Von den 35 Prozent der Befragten, die bislang keine Leistungen in Advanced Analytics anbieten, wollen 50 Prozent in Zukunft ein eigenes Leistungsangebot aufbauen. Der Großteil der Beratungsunternehmen mit eigener Advanced-Analytics-Kompetenz, hat diese unternehmensintern als eigene Abteilung (46 Prozent der Advanced-Analytics-Berater) oder als so genannte Cross-Section Taskforce (34 Prozent) organisiert. Data Science benennt dabei den dann angebotenen vollumfänglichen Service von der Anforderungsaufnahme über die Identifikation von Anwendungsfällen und Erstellung von „Proofs of Concept“ bis hin zur Implementierung von Lösungen.

Kompetenzerweiterung durch Partnerschaften

Die technologischen Innovationen eröffnen eine Vielzahl von Möglichkeiten, Geschäftsprozesse einerseits effektiver und effizienter zu gestalten oder andererseits gänzlich neue Geschäftsmodelle zu schaffen. Es zeigt sich, dass viele Beraterunternehmen gezwungen sind, ihr Leistungsportfolio umzugestalten, auf das schnelle und volatile Aufkommen neuer Trendthemen in BI und Analytics schnell und dennoch nachhaltig reagieren zu können. Auf Seiten der Softwareanbieter spiegelt sich das im vermehrten Aufkommen von Start-ups mit disruptiven Technologien wider, aber auch in immer umfassenderen Lösungsangeboten der großen Wettbewerber. Dieser Entwicklung müssen Beratungshäuser, als Bindeglied zwischen Hersteller und Endkunde, Rechnung tragen und gehen vermehrt Unternehmenskooperationen mit Software- und anderen Servicepartnern ein.

Branchenspezialisierung auf Banken und Finanzdienstleister rückläufig

77 Prozent der Beratungsunternehmen, die an der Befragung teilnahmen, bieten spezielle Beratungsleistungen für definierte Branchen an oder haben sich auf einzelne Sektoren spezialisiert. Damit ist die Sektorenspezialisierung von Beratungsunternehmen seit dem Jahr 2011 etwas gestiegen – damals setzten noch etwa 71 Prozent der Befragten gezielt Branchenschwerpunkte.

Die unter allen Teilnehmern am stärksten bediente Branche ist die der Banken und Finanzdienstleister: 49 Prozent aller Berater konzentrieren sich auf diesen Bereich (2011: 63 Prozent). Dahinter folgen der Handel mit 38 Prozent (2011: 41 Prozent), Automotive mit 35 Prozent (2011: 40 Prozent) und Versicherungen mit 32 Prozent der Teilnehmer (2011: 59 Prozent). Die letztgenannten Werte zeigen auf, dass der Handel und die Automobilbranche seit dem Jahr 2011 an relativer Wichtigkeit für das Beratungsgeschäft zugenommen haben, sodass beide jeweils zwei Plätze nach vorne rücken konnten. Noch größer ist der Sprung der Fertigungsindustrie, deren Vorrücken um sogar vier Plätze sicherlich auch in aktuellen Trends in den Bereichen IoT und Industrie 4.0 begründet liegt.

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So kann Sie Business Intelligence erfolgreicher machen:

Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) bezieht sich auf Technologien, Prozesse und Methoden, die Unternehmen nutzen, um aus Rohdaten verwertbare Informationen zu gewinnen. Diese Informationen helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. BI umfasst die Erfassung, Analyse und Darstellung von Daten durch Tools und Software, die komplexe Daten in verständliche Berichte, Dashboards und Visualisierungen umwandeln.

Zu den Hauptkomponenten von BI gehören Datenanalyse, Datenmining, Berichterstellung und Performance-Management. BI-Tools ermöglichen es Unternehmen, Trends zu erkennen, operative Effizienz zu verbessern, Kundenverhalten zu verstehen und die Unternehmensstrategie zu optimieren. Durch den Einsatz von BI können Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern, indem sie datengetriebene Entscheidungen schneller und präziser treffen.

Wie kann Business Intelligence ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Business Intelligence (BI) macht ein Unternehmen digital erfolgreicher, indem es datenbasierte Entscheidungen erleichtert und die Effizienz steigert. BI-Tools ermöglichen die Analyse großer Datenmengen, um wertvolle Einblicke zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Unternehmen können Trends erkennen, Kundenverhalten analysieren und ihre Geschäftsstrategien entsprechend anpassen. BI verbessert die operative Effizienz, indem es Engpässe identifiziert und Prozesse optimiert. Echtzeit-Dashboards bieten Transparenz und erleichtern die Überwachung der Unternehmensleistung. Dadurch können Unternehmen schneller auf Marktveränderungen reagieren und Wettbewerbsvorteile nutzen. Insgesamt stärkt BI die digitale Transformation, indem es Unternehmen hilft, agiler und zukunftsorientierter zu agieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von Business Intelligence:

Datenanalyse

Der Prozess der Untersuchung von Datensätzen, um Muster, Zusammenhänge und Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Verbesserung von Geschäftsentscheidungen beitragen.

Dashboards

Visuelle Darstellungen von Daten, die Echtzeitinformationen und Metriken auf einen Blick bieten, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen und die Leistung zu überwachen.

Datenvisualisierung

Die grafische Darstellung von Daten, die es erleichtert, komplexe Informationen verständlich zu machen und Einblicke schnell zu vermitteln.

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Internet of Things

Internet of Things (IoT) vernetzt physische Geräte, Maschinen und Sensoren mit digitalen Systemen, um Echtzeitdaten zu erfassen und auszuwerten. Dies ermöglicht Unternehmen, Betriebsabläufe zu optimieren, Prozesse zu automatisieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. In der Fertigung kann IoT z.B. Maschinenwartung vorhersagen und Produktionslinien überwachen. In der Logistik verfolgt es Lieferketten in Echtzeit. Die Integration von IoT in ERP- und CRM-Systeme verbessert zudem das Ressourcenmanagement und die Kundeninteraktion. Insgesamt steigert IoT die Effizienz, senkt Kosten und fördert Innovationen im Unternehmen.

Big Data

Big Data bezeichnet riesige, komplexe Datenmengen, die mit traditionellen Methoden schwer zu verarbeiten sind. Unternehmen nutzen Big Data, um Kundenverhalten zu analysieren, Geschäftsprozesse zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse und Verarbeitung solcher Daten können wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden. Typische Tools für Big Data umfassen Datenmanagement, maschinelles Lernen und Echtzeit-Analysen. Die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, verschafft Unternehmen Wettbewerbsvorteile durch personalisierte Angebote, vorausschauende Wartung und verbesserte Geschäftsstrategien.
 
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