{"id":110106,"date":"2024-10-04T09:35:09","date_gmt":"2024-10-04T09:35:09","guid":{"rendered":"https:\/\/barc.com\/?p=110106"},"modified":"2024-10-07T08:12:08","modified_gmt":"2024-10-07T08:12:08","slug":"enterprise-bi-analytics-markt-genai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/barc.com\/de\/enterprise-bi-analytics-markt-genai\/","title":{"rendered":"Enterprise BI & Analytics: Ein reifer Markt trifft auf die GenAI Disruptionswelle"},"content":{"rendered":"\n

Der Markt f\u00fcr Enterprise BI & Analytics hat eine bemerkenswerte Reife erreicht, mit ausgereiften Plattformen, die insbesondere umfassende Kernfunktionen wie Reporting und Dashboards in guter Qualit\u00e4t anbieten. Die Differenzierung unter den Anbietern liegt zunehmend in spezialisierten Funktionen und branchen- oder fachbereichsbezogenen Angeboten. Aktuell birgt allerdings auch Generative AI (GenAI) gutes Potenzial die Software aufzuwerten und sich vom Wettbewerb abzuheben.<\/p>\n\n\n\n

GenAI als Hoffnungstr\u00e4ger vieler Nutzer im BI & Analytics Umfeld<\/h2>\n\n\n\n

Generative AI (der Einsatz von KI-Features, allen voran basierend auf gro\u00dfen Sprachmodellen (LLMs)) verbessert moderne BI-Plattformen erheblich, indem sie die Interaktion mit der BI-Plattform, aber auch mit den Daten selbst, in nat\u00fcrlicher Sprache erm\u00f6glicht. Diese Technologie hilft insbesondere gelegentlichen Nutzern, die richtigen Daten schneller zu finden und hochwertige Erkenntnisse herauszuarbeiten, was die Nutzung von Business Intelligence in der Breite deutlich effektiver und einfacher macht.<\/p>\n\n\n\n

Vor einigen Jahren konnten sich Anbieter, die Natural Language Query (NLQ) besonders gut umsetzten, vom Wettbewerb abheben. Mit dem Aufkommen von LLMs sind die bisherigen Standard-NLQ-L\u00f6sungen jedoch technologisch \u00fcberholt. Denn die Nutzung von LLMs f\u00fchrt zu einer deutlich gr\u00f6\u00dferen funktionalen F\u00fclle und Treffgenauigkeit, die weit \u00fcber einfache Chatbots hinausgeht.<\/p>\n\n\n\n

GenAI in BI & Analytics L\u00f6sungen geht jedoch bereits heute \u00fcber reines NLQ hinaus, auch wenn viele Anbieter noch weitestgehend an den neuen Funktionen arbeiten. So entwickeln derzeit viele BI & Analytics Anbieter Agents oder Assistenten. Diese erm\u00f6glichen den Nutzern, mit den BI & Analytics Tools in nat\u00fcrlicher Sprache zu interagieren \u2013 teils sogar per Spracheingabe. Die Agenten sollen neben den Endanwendern vor allem auch die Power User bzw. Business Analysten bei Aufgaben wie der Erstellung von Visualisierungen, Reports, Dashboards und der Generierung von sogenannten Stories (also ansprechenden Data Storytelling Berichten) unterst\u00fctzen. F\u00fcr Data Engineers werden Funktionen wie das Schreiben von Code wie SQL oder Python oder die Erstellung von Daten-Pipelines angeboten.<\/p>\n\n\n\n

\"Benefits
Abbildung 1: BARC Survey \u201cThe Future of BI & Analytics \u2013 Adopting Generative AI for Analytics\u201d, n=238<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Eine aktuelle BARC-Umfrage zeigt, dass die Nutzer diese Angebote auch bereits erwarten (s. Abbildung 1). Denn durch den Einsatz von GenAI k\u00f6nnen bestimmte Arbeitsschritte schneller erledigt werden. So k\u00f6nnten Datenanalysten und -konsumenten deutlich effizienter zur gew\u00fcnschten Erkenntnis kommen (k\u00fcrzere \u201etime to insight\u201c) und sich dabei die Arbeitsbelastung in den analytischen Teams deutlich reduzieren. Die Umfrage zeigt auch, dass insbesondere Fachanwender (Business User) der GenAI viel Potenzial zusprechen, da diese neben Effizienzsteigerung auch den Zugang zu Business Intelligence und Analytics erleichtern und den Raum f\u00fcr Self-Service-Analytics erweitern soll \u2013 eine Meinung, der 32 Prozent der Befragten zustimmen. Auch Data Engineers sehen Vorteile, insbesondere in Bezug auf die Reduzierung ihrer Arbeitsbelastung durch Automatisierung. Im Gegensatz dazu sind Power User und Data Scientists eher skeptisch. Da diese Nutzergruppen mit der BI & Analytics Software typischerweise t\u00e4glich intensiv arbeiten, haben sich effiziente Point-and-Click-Workflows oder Programmierschritte etabliert. Eine Spracheingabe, die heute noch sehr h\u00e4ufig Korrektur und viele Eingabeparameter ben\u00f6tigt, um eine notwendige Zielgenauigkeit zu erreichen, bedeutet f\u00fcr viele Power User daher eher R\u00fcckschritt in Punkto Effizienz.<\/p>\n\n\n\n

Qualit\u00e4t der GenAI-Implementierungen variiert<\/h2>\n\n\n\n

Die technische Umsetzung von GenAI-Funktionen erfolgt \u00fcber sog. Agents, die die Orchestrierung der verschiedenen Technologien, die hier zum Einsatz kommen, \u00fcbernehmen. Dazu z\u00e4hlen die LLMs selbst (f\u00fcr das Verstehen der Eingabe in nat\u00fcrlicher Sprache und f\u00fcr die Generierung der Ausgabe), aber auch weitere Technologien wie Vektor- und Graph-Datenbanken, die es erst erm\u00f6glichen, ausreichend zuverl\u00e4ssige Antworten im richtigen Kontext zu generieren.<\/p>\n\n\n\n

Produkte, die auf einer semantischen Schicht basieren, haben hier deutliche Vorteile: Ein semantischer Layer stellt komplexe Datenstrukturen in vertrauten Gesch\u00e4ftskonzepten dar, die n\u00e4her an der nat\u00fcrlichen Sprache der Nutzer liegen und somit dem LLM helfen, die Intention des Nutzers auf den Datenbestand zu mappen. Das verringert den Interpretationsspielraum der LLMs erheblich und die Ergebnisse werden so zuverl\u00e4ssiger.<\/p>\n\n\n\n

Diese Zuverl\u00e4ssigkeit ist entscheidend, denn von jeder Enterprise BI & Analytics Plattform wird erwartet, dass die Reports absolut vertrauensw\u00fcrdig sind \u2013 vorausgesetzt, die zugrundeliegenden Daten sind von entsprechender Qualit\u00e4t. An dieser hohen Messlatte m\u00fcssen sich auch die GenAI-Funktionen in der Praxis messen lassen.<\/p>\n\n\n\n

Weiterentwicklung und Spezialisierung moderner BI & Analytics Plattformen<\/h2>\n\n\n\n

Neben der Investition vieler Anbieter in GenAI als M\u00f6glichkeit zur Modernisierung und Differenzierung, haben sich viele spezialisierte Werkzeuge auf dem BI & Analytics Markt zu Enterprise BI & Analytics Plattformen entwickelt. Das ist auch in den Zahlen unseres BI & Analytics Surveys zu sehen: Nur 10% der Teilnehmer nennen fehlende Kernfeatures als gr\u00f6\u00dfte Probleme mit der von ihnen genutzten Software (s. Abbildung 2).<\/p>\n\n\n\n

\"Software
Abbildung 2: BARC BI & Analytics Survey, Frage: What are the most serious problems you have encountered using your product? Gefiltert auf Software-bezogene Probleme, n=1,243<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Dies zeigt, dass die funktionale Differenzierung in den Kernbereichen nur schwer m\u00f6glich ist. Laut dem BARC BI & Analytics Survey geh\u00f6ren Dashboards, Reporting und Analysen zu den Kernfeatures, die jedes Tool abdecken muss. Dementsprechend gewinnt eine Differenzierung \u00fcber diversifizierte Funktionen oder gezieltes Messaging an Bedeutung. BI & Analytics Anbieter versuchen Nischen zu besetzen, wie z.B. Branchen (Finance, Manufacturing) oder Funktionen (z.B. Visual Data Science, Druckberichte). Auch bleibt die Verkn\u00fcpfung zu eigenen Quellsystemen oder denen von strategischen Partnern ein wichtiges Argument im Marketing der Softwareanbieter, die sich auch in der funktionalen Fokussierung der Produkte niederschl\u00e4gt.<\/p>\n\n\n\n

BI & Analytics Anbieter decken mit ihren unterschiedlichen St\u00e4rken und Ausrichtungen diese vielf\u00e4ltigen Anforderungen ab und bieten so eine breite Palette an L\u00f6sungen f\u00fcr verschiedene Nutzergruppen.<\/p>\n\n\n\n

Der BARC Score Enterprise BI & Analytics Platforms: Ein Verl\u00e4sslicher Markt\u00fcberblick<\/h2>\n\n\n\n

Die Unterschiede der f\u00fchrenden Hersteller von modernen BI & Analytics Plattformen arbeitet der BARC Score Enterprise BI & Analytics Platforms heraus. Zum zehnten Mal erfolgt diese umfassende Bewertung durch unabh\u00e4ngige Analysten und bietet einen \u00dcberblick \u00fcber den Markt. Der BARC Score bewertet und vergleicht 19 der weltweit wichtigsten Hersteller von modernen Enterprise BI & Analytics Plattformen. Zwei Anbieter, die in den vergangenen Jahren Teil des Markt\u00fcberblicks waren, entsprechen nicht mehr den Aufnahmekriterien.<\/p>\n\n\n\n

Kernst\u00fcck des BARC Scores ist eine zwei-dimensionale Matrix. Auf der y-Achse bewerten wir die Market Execution, also wie erfolgreich eine Organisation und ihre Partner die Software vermarkten, verkaufen, implementieren und zum Projekterfolg beitragen. Auf der x-Achse bewerten wir hingegen die Portfolio Capabilities, also die Funktionalit\u00e4t der Software.<\/p>\n\n\n\n

Der BARC Score dient als Werkzeug f\u00fcr Unternehmen, die ein neues BI & Analytics-Tool ausw\u00e4hlen oder ihre bestehenden Investitionen evaluieren m\u00f6chten. Laut dem BARC BI & Analytics Survey f\u00fchren 62% der befragten Unternehmen eine kompetitive Bewertung bei der Softwareauswahl durch. Die Studie zeigt ebenso eindeutig, dass diese Unternehmen mehr Gesch\u00e4ftsnutzen (sog. Business Benefits) aus dem Einsatz der professioneller Software erzielen und somit langfristig erfolgreicher in ihren BI & Analytics-Vorhaben sind.<\/p>\n\n\n\n

Der BARC Score kann in dem Softwareauswahl oder -validierungs-Prozess helfen, indem er eine fundierte Basis f\u00fcr die Erstellung von Long- und Shortlists oder den Anbietervergleich bietet. Sie finden die englischsprachige Studie auf unserer Website www.barc.com\/score<\/a>.<\/p>\n\n\n\t\t

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Mit der BARC-Methodik effizient und ressourcenschonend die richtige Software finden<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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In 5 Schritten zur passenden Softwarel\u00f6sung<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Erfahren Sie, wie Sie mit der bew\u00e4hrten BARC-Methodik effizient die richtige L\u00f6sung f\u00fcr Ihre Anforderungen finden und welche h\u00e4ufigsten Fehler Sie bei der Softwareauswahl vermeiden sollten.<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tBARC-Methodik kennenlernen<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\n\n\n

BARC-Empfehlungen f\u00fcr die K\u00e4ufer von BI & Analytics L\u00f6sungen<\/h2>\n\n\n\n

Sind Sie auf der Suche nach einer passenden BI & Analytics-L\u00f6sung? Unsere nachfolgende Checkliste unterst\u00fctzt Sie bei einem strukturierten Vorgehen und hilft Ihnen, w\u00e4hrend des gesamten Projekts den \u00dcberblick \u00fcber den umfangreichen Anbietermarkt zu behalten.<\/p>\n\n\n\n