Suche
Close this search box.

BARC Technology Map for Data & Analytics

Seit mehr als 20 Jahren beobachtet BARC den sich wandelnden Markt für Data, BI und Analytics. Den Durchblick auf dem wachsenden Softwaremarkt zu bewahren, ist dabei nicht immer einfach.

Unsere Technology Map for Data & Analytics zeigt Softwarelösungen und -anbieter untergliedert in die Obersegmente BI, Analytics & Corporate Performance Management, Data Management Software sowie Data-Storage-Technologien – transparent, strukturiert und übersichtlich.

In diesen Segmenten sind die einzelnen Softwarelösungen nach ihrer Funktionalität unterteilt. Die Zuordnung der Softwarelösungen zu den Segmenten basiert auf dem Kernfokus der Produkte und zusätzlich abgedeckter Funktionen. Die Lösungen müssen allerdings im entsprechenden Segment jeweils autark nutzbar sein.

Weiterführende Informationen zu den Produktportfolios der Anbieter finden Sie im interaktiven Technology Map Browser. Hier können Sie in der interaktiven Visualisierungsform den umfangreichen Datenbestand nach Hersteller und Funktionalität filtern und segmentieren.

Des Weiteren finden Sie detaillierte Kurzbeschreibungen unserer Analysten sowie weiterführende Informationen zu den auch im BARC Guide Data BI & Analytics vertretenen Herstellern.

BARC Technology Map for Data & Analytics

Diese Map wird laufend aktualisiert (Änderungen vorbehalten) und erhebt keine Ansprüche auf Vollständigkeit.

BI, Analytics & CPM

Im Bereich der BI, Analytics & CPM-Lösungen existie­ren je nach Benutzergruppe und Einsatzzweck unter­schiedliche Ansätze und Produkte. Die Anbieter hier sind in folgende Bereiche unterteilt: Dashboarding & Reporting, Classic Analysis, Advanced Analytics sowie Corporate Performance Management.

Dashboarding und Reporting werden insbesondere von Business-Intelligence-/Analytics-Werkzeugen angeboten. So beschreibt Dashboarding die Fähigkeit zur Erzeugung von Anwendungen, die der kompakten und häufig grafischen Darstellung von Daten auf Bildschirmen von Rechnern oder mobilen Geräten dienen. Dahingegen umfasst Reporting die statische oder dynamische Darstellung von Informationen, in der Regel in tabellari­scher Form. Meistens gibt es fortgeschrittene Möglich­keiten zu Formatierung und Berichtsverteilung.

Auch Classic Analysis wird insbesondere von Business-Intelligence-/Analytics-Werkzeugen angeboten und ermöglicht die Generierung von neu­en Informationen. Die können beispielsweise als be­rechnete Kennzahlen, neue Gruppierungen und grafi­sche Aufbereitungen in das Berichtswesen eingehen.

Neben der klassischen OLAP-Analyse, die Kennzahlen in hierarchischen und dimensionalen Modellen unter­sucht, bieten verschiedene Analysewerkzeuge auch an­dere Verfahren wie beispielsweise die mengenbasierte oder visuelle Analyse an.

Im Gegensatz dazu unterstützten Advanced-Analytics-Werkzeuge die ungerichtete Datenanalyse in großen Datenbeständen mit statistischen und anderen Verfahren (z. B. Machine Learning, neuronale Netze) zur Datenmustererkennung. Sie bieten eine Palette von Algorithmen sowie Datenaufbereitungs- und Visualisierungsfunktionen für Verfahren wie die Vorhersage, Segmentierung, Klassifikation oder Identifikation von Zusammenhängen.

Im Bereich Corporate Performance Management (CPM) sind wiederum Softwarelösungen vertreten, die auf die Planung, Steuerung, Kontrolle und Verbesserung der Unternehmensleistung sowie der Profitabilität von Organisationen abzielen. Darunter fallen unter anderem Planungslösungen für die Plandatenerfassung sowie Planungsfunktionen, die den Planungsprozess unterstützen.

Auch spezifische Lösungen für die Finanzkonsolidierung zur internen Aufrechnung der Ein­zelabschlüsse von Konzernunternehmen bis hin zum Konzernabschluss nach rechtlichen Vorgaben werden diesem Bereich zugeordnet. Governance, Risk and Compliance umfasst wiederum Spezial­anwendungen wie Risikomanagementlösungen, Über­wachung von Internal Controls, Compliance Reporting. Strategiemanagement-Lösungen bilden die Defini­tion und Umsetzung von Strategien über verschiedene Methoden und Ansätze ab, wie beispielsweise Balan­ced Scorecards, Strategy Maps, Six Sigma, strategische Planung und Simulation.

BARC Technology Map for Data & Analytics
The Data Management Survey
Nutzen Sie Software für Data Intelligence, Data Catalogs & Marketplaces, Cloud Data Platforms, Data Observability & Quality, Data Warehouse Automation oder Data Product Engineering? Dann würden wir gerne Ihre Erfahrungen dazu hören!
Nehmen Sie jetzt an der weltweit größten Umfrage zum Thema Datenmanagement teil:

Data Management Software & Data Storage Technology

Die weiteren Segmente umfassen Softwarelösungen aus dem Bereich Datenmanagement und Speichertechnologien. Hier existieren je nach Einsatzzweck unterschiedliche Ansätze und Produkte.

So unterstützen Data Quality Management-Werkzeuge bei der Überprüfung von Daten (Data Profiling), der Datenbereinigung (Data Cleansing), der Datenanreicherung (Data Enrichment), sowie die laufende Überwachung und das Management der Datenqualität (u.a. Monitoring).

Data Pipelining bezeichnet Werkzeuge zur Entwick­lung von Data Pipelines für den Datenaustausch, Datenintegration, Data Preparation sowie Orchestrierung.

In dem Segment der Master Data Management Tools sind Spezialwerkzeuge zur Verwaltung von Stammdaten entlang ihres Lebenszyklus mit dem Ziel, konsistente Daten über Systemgrenzen hinweg bereitstellen zu können, aufgeführt. Dahingegen bezeichnet Event Processing Werkzeuge für die Steuerung, Verarbeitung sowie Analyse von Streamingdaten.

Das Management von Metadaten wird wiederum in zwei Kategorien berücksichtigt.

Zum einem in der Kategorie Data Governance & Collaboration, in der Werkzeuge für die Steuerung, Überwachung und Entwicklung von Daten durch die Nutzung von Metadaten, Poli­cies, Regeln und Workflows aufgelistet sind.

Zum anderen in der Kategorie ‘Metadata Provisioning‘. In dieser findet man Werkzeuge, die dabei helfen, Metadaten zu generieren wie bspw. Konnektoren, aber auch Modellierungswerkzeuge.

Data Access Engines unterstützen die Entwicklung und Bereitstellung einer virtuellen, semantischen Datenzugriffsschicht. Relational Databases sind eine OLTP- oder für Analytics optimierte Datenbank, die primär auf einem relationalen Datenbankmodell basiert. 

Specialized Databases sind eine für die Anwendungsentwicklung oder Analytics-optimierte „NoSQL“-Datenbank, die auf einem nicht-relationalem Datenmodell basiert (bspw. multidimensionale Datenbanken, Key-Value Stores, dokumentenorientierte Datenbanken, Graph-Datenbanken).

Unter Storage summieren wir Systeme, die eine Speicherung und den Zugriff auf Dateien in einem Rechnernetzwerk ermöglichen.

Gefällt Ihnen dieser Beitrag?
Wir haben noch viel mehr davon! Schließen Sie sich über 25.775 Data & Analytics Professionals an, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu bleiben.

Weitere Inhalte entdecken

Ein Beitrag von:

Sie wollen mit Ihrem Datenprojekt durchstarten, aber wissen nicht so recht, wie? Hier geht's zu unseren SmartStart Workshops zu verschiedenen Themen.