Das Analystenhaus BARC (Business Application Research Center) präsentiert zum ersten Mal den „BARC Score Data Intelligence Platforms“. Der BARC Score bewertet und vergleicht elf der weltweit wichtigsten Hersteller von Data-Intelligence-Plattformen. Die Grafik und die englischsprachige Detailanalyse der Softwarelösungen sind hier erhältlich.
Data Intelligence
Data Intelligence beschreibt die systematische Erfassung von Informationen zu Daten in Unternehmen mit dem Ziel, ein besseres Verständnis von Datenbeständen zu erlangen und letztendlich effizient Wert aus Daten ziehen zu können. Dafür werden zusätzliche Informationen in Form von Metadaten verknüpft und vernetzt zur Bereitstellung einer vertrauenswürdigen Datenbasis für Mensch und Maschine. Denn eine der größten Herausforderung für Datenkonsumenten in Unternehmen besteht heutzutage darin, Daten zu finden, zu verstehen, ihnen zu vertrauen und nur die relevanten Daten zu nutzen. Data-Intelligence-Plattformen schaffen Transparenz zu Daten, deren Qualität, Kontext sowie Governance-Richtlinien zur Nutzung zum Aufbau einer verlässlichen, vertrauenswürdigen Datenbasis.
Data-Intelligence-Plattformen
Der Markt für Data-Intelligence-Plattformen umfasst mehr als 80 Anbieter. Timm Grosser, Senior Analyst bei BARC und Co-Autor der Studie, kommentiert: „Der Markt für Data Intelligence ist extrem spannend. Marktführende Data-Catalog-Anbieter haben ihre Portfolios mit Data-Governance-Funktionen vervollständigt und können nun ganzheitliche Data-Intelligence-Plattformen anbieten.“ Beispiele für Aufkäufe sind die Übernahmen von Podium Data durch Qlik, Infogix durch Precisely oder Waterline Data durch Hitachi.
Im BARC Score Data Intelligence Platforms sind die Anbieter in der Bewertung recht nah beieinander. Differenzierende Merkmale sind beispielsweise die Unterstützung von Metadatenquellen sowie operativer und Verhaltensmetadaten, die nicht von allen Werkzeugen abgebildet werden. Auch Machine-Learning-basierte Automatismen zur weiteren Anreicherung (Klassifikation, Labels, Verlinkung) von Daten sind unterschiedlich gut implementiert. Relativ neu ist auch die Unterstützung vor allem operativer Metadaten, um Probleme bei Datenprozessen und Datenqualität schnell zu erkennen. Die Lösungen können Unternehmen dabei helfen, Daten zugänglich und nutzbar zu machen und Datenqualität und Data Governance Prozesse entscheidend zu verbessern.
