Top 10 trends

Top 10 der Business

Intelligence-Trends

fr 2014

Weitere Informationen finden Sie in diesem Sonderbericht des The Economist:

Fostering a Data-Driven Culture (Frdern einer datengesteuerten Kultur).

Datenwissenschaft kann

knftig nicht nur von Experten, sondern von jedermann betrieben werden. Jeder normale

Geschftsanwender wird sich mit Datenanalyse auskennen, und nicht nur Experten mit

Titel Analyst. Organisationen, die Daten nutzen, um Entscheidungen zu treffen, werden immer erfolgreicher, und diejenigen, die Daten nicht nutzen, fallen ab.

Das Ende der Datenexperten.

Weitere Informationen erhalten Sie im Whitepaper: Warum Geschftsanalysen in der

Cloud.

Organisationen, die durch Analysen schnell vorwrtskommen mchten, treiben die

bernahme cloudbasierter Business Intelligence voran. Zudem treiben neue Szenarien

wie die Zusammenarbeit mit Kunden und mobiler Zugriff auerhalb der Firewall die

bernahme voran. Die Weiterentwicklung von Cloudservices helfen IT-Abteilungen, sich

mit Business Intelligence in der Cloud vertraut zu machen.

Cloud Business Intelligence wird Mainstream.

Mehr erfahren Sie in diesem Webinar: Exploring Big Data with Amazon Redshift

(Erkunden von groen Datenmengen mit Amazon Redshift).

Cloud Data Warehouses wie Amazon Redshift und Google BigQuery transformieren den

Aufbauprozess eines Data Warehouse von einem monatelangen Prozess zu ein paar

Tagen. Dadurch wird eine rasche Prototyperstellung und eine nie dagewesene

Flexibilitt mglich. Cloud-Angebote wie Teradata Cloud und SAP HANA von

traditionellen Anbietern validieren den Platz.

Groe Datenmengen landen endlich

auch im Himmel.

Weitere Informationen erhalten Sie in diesem Whitepaper von GigaOm: Agile BI:

Reshaping the Landscape (Neugestaltung der Landschaft).

Self-Service-Analysen werden in schnell wachsenden Unternehmen die Norm.

Geschftsleute erwarten von ihren Dashboards Flexibilitt und Benutzerfreundlichkeit.

Und die monolithische Infrastruktur wird von Lsungen abgelst, die mit neuen

Datenquellen arbeiten knnen.

Agile BI baut Vorsprung aus.

Weitere Informationen erhalten Sie von David Stodder von TDWI in diesem

Webinar: Using Analytics to be Predictive and Proactive (Verwenden von Analysen

fr Vorhersagen und proaktives Verhalten).

einst das Reich von erweiterten und

spezialisierten Systemen, werden zu Mainstream, wenn Unternehmen orwrtsgerichtete

statt rckwrtsgerichtete Erkenntnisse aus Daten mchten.

Vorausschauende Analysen,

berzeugen Sie sich vom Wert der eingebetteten BI mit diesem Video.

Eingebettete BI wird immer wichtiger, um Erkenntnisse direkt in den Pfad von Geschftsaktivitten zu setzen. Analysen leben immer mehr innerhalb

von Transaktionssystemen. Szenarien wie Customer Relationship Management werden den

Weg mithilfe von Analysen leiten, welche die vielen kleinen Entscheidungen untersttzen,

die Vertriebsmitarbeiter tglich treffen. Zudem bringt eingebettete BI Daten zu Abteilungen,

die typischerweise zgerten: zum Beispiel in der Produktion und im Einzelhandel.

Weitere Informationen erhalten Sie in diesem Whitepaper: 5 Best Practices for Telling

Great Stories (5 Best Practices fr eine groartige Berichterstattung).

Berichterstattung wird zu einer Prioritt, wenn Menschen erkennen, dass eine Dashboard-Flut ohne Kontext nicht hilfreich ist.

Durch Berichte knnen Ideen und Erkenntnisse mithilfe von Daten kommuniziert werden.

Sie helfen auch, eine berwltigende Menge an groen und ungleichen Daten

verstndlich zu machen.

mobile Business Intelligence die wichtigste Erfahrung,

Ein Beispiel erhalten Sie in diesem Whitepaper: How Mobile Business Intelligence Drives

Efficiency and Transformation for Supervalu (Wie mobile Business Intelligence Effizienz

und Transformation fr Supervalu vorantreibt).

Fr zukunftsweisende Organisationen wird

nicht nur eine gelegentliche Sache. Geschftsanwender bentigen whrend ihres normalen

Tagesablaufs Zugriff auf Informationen, und dies nicht nur vom Schreibtisch aus.

In diesem Video wird ein Beispiel gezeigt, wie Erkenntnisse aus Social Media-Daten

gewonnen werden knnen: Using Social Media Analytics for Insight (Die Analyse sozialer

Medien fr Erkenntnisse nutzen).

Organisationen beginnen, soziale Daten ernsthaft zu analysieren, wodurch sie Erkenntnisse erlangen, die ber die Anzahl ihrer Likes und Follower hinausgeht. Soziale Daten werden ein Proxy fr

Markenbewusstsein und -einstellung sowie ein fruchtbarer Boden fr Konkurrenzanalysen.

Unternehmen nutzen soziale Daten, um herauszufinden, wie wichtig sie ihren Kunden sind.

Mehr zu noSQL knnen Sie in diesem TechRepublic-Artikel lesen: 10 Things You

Should Know About noSQL databases (10 Dinge, die Sie ber noSQL-Datenbanken

wissen sollten).

NoSQL ist das neue Hadoop. Organisationen entdecken, wie sie unstrukturierte Daten nutzen knnen. NoSQL-

Technologien wurden immer bekannter, als Unternehmen nach Mglichkeiten suchten,

um diese Art von Daten zu assimilieren. Aber im Jahr 2014 wird die intelligente

Nutzung unstrukturierter Daten weiterhin die Ausnahme und nicht die Norm sein.

ber Tableau Software

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intelligence

Tableau Software (NYSE: DATA) hilft

Menschen dabei, Daten sichtbar und

verstndlich zu machen. Mit Tableau

knnen Nutzer Informationen schnell

analysieren, visualisieren und mit

anderen teilen. Mehr als 15.000 Kunden

nutzen Tableau im Bro und unterwegs

fr schnelle Analysen. Zehntausende

Nutzer verwenden Tableau Public,

um Daten in Blogs und auf Websites

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