Der Markt f\u00fcr Business Intelligence & Analytics (BIA)<\/strong> befindet sich in einer Phase grundlegender Neuordnung. Unternehmen stehen angesichts volatiler M\u00e4rkte, geopolitischer Unsicherheiten und steigender Kosten unter hohem Performance- und Anpassungsdruck. Damit w\u00e4chst der Bedarf an schneller und verl\u00e4sslicher Information f\u00fcr die Entscheidungsunterst\u00fctzung, international als Decision Support bezeichnet.<\/p>\n\n\n\n Zugleich erh\u00f6ht der Kostendruck die Anforderungen an Investitionen: Unternehmen konsolidieren Softwarelandschaften, pr\u00fcfen Budgets kritisch und messen BIA-Software daran, welchen nachweisbaren Beitrag sie zu Effizienz, Steuerungsf\u00e4higkeit und besseren Entscheidungen leistet.<\/p>\n\n\n\n Die Pr\u00fcfung bestehender BIA-Landschaften f\u00fchrt damit direkt zur Architekturfrage. Zus\u00e4tzlicher Ver\u00e4nderungsdruck entsteht durch die wachsende Zahl an Datenquellen und die Weiterentwicklung der Datenplattformen.<\/p>\n\n\n\n Unternehmen, die veraltete Data Warehouses abl\u00f6sen, erhalten mit neuen Plattformen h\u00e4ufig auch Funktionen f\u00fcr Modellierung, Semantik, AI und Auswertung.<\/p>\n\n\n\n Damit stellt sich neu die Frage, welche Aufgaben die BIA-Plattform \u00fcbernimmt und welche bereits die Datenplattform abdeckt. \u00dcberschneidungen im Funktionsumfang und ver\u00e4nderte Integrationswege machen es erforderlich, das Zusammenspiel der Plattformen neu zu bewerten. Wer die Datenarchitektur modernisiert, stellt damit auch die Rolle der bisherigen BIA-Plattform auf den Pr\u00fcfstand.<\/p>\n\n\n\n Der Zweck von BIA bleibt die Unterst\u00fctzung von Entscheidungen. Eine modernisierte Datenarchitektur allein sorgt jedoch noch nicht daf\u00fcr, dass Fachanwender relevante Informationen schneller verstehen und nutzen k\u00f6nnen. Neue AI-Oberfl\u00e4chen und Marktversprechen pr\u00e4gen zus\u00e4tzlich die Erwartungen daran, wie direkt und kontextbezogen BIA-Software dabei unterst\u00fctzt. \u2060<\/p>\n\n\n\n Ein Dashboard kann eine Umsatzabweichung sichtbar machen. Damit ist aber noch nicht erkl\u00e4rt, welche Produkte oder Regionen dazu beitragen und ob Handlungsbedarf besteht. M\u00fcssen Fachanwender daf\u00fcr mehrere Reports durchsuchen, Filter setzen und Ergebnisse selbst zusammenf\u00fchren, bleibt ein erheblicher Teil der Analysearbeit bei ihnen.<\/p>\n\n\n\n Hier setzt die Weiterentwicklung der Analytics User Experience an, also der Art und Weise, wie Fachanwender mit Daten und Erkenntnissen arbeiten. Dazu geh\u00f6ren Hinweise auf relevante Ver\u00e4nderungen, die M\u00f6glichkeit, im Dialog nachzufragen, und Analysen direkt in der Anwendung, in der eine Entscheidung ansteht. Dashboards bleiben ein m\u00f6glicher Zugang, sind aber nicht mehr der alleinige Bezugspunkt f\u00fcr die Gestaltung der Nutzung.<\/p>\n\n\n\n Mit Analytics for Agents kommt eine weitere Anforderung hinzu: Auch AI Agents ben\u00f6tigen analytische Informationen, um ihre Aufgaben auszuf\u00fchren. Daf\u00fcr brauchen sie nicht prim\u00e4r Dashboards, sondern programmatisch zug\u00e4ngliche Daten und Kennzahlen mit eindeutigen Definitionen und nachvollziehbaren Berechnungen. Die Anforderungen an die Bereitstellung analytischer Informationen gehen damit \u00fcber die menschliche Nutzung hinaus.<\/p>\n\n\n\n Die ver\u00e4nderte Aufgabenverteilung zwischen BIA-Plattformen, Datenplattformen und Business-Anwendungen verschiebt auch die Wettbewerbsgrenzen. Gleichzeitig treten neue Anbieter wie Golden Analytics, Gravity, Supersimple oder Ridge AI mit AI- und Analytics-Tools in den Markt ein. Im etablierten Enterprise-BIA-Segment setzt sich die Konsolidierung fort, wie die j\u00fcngsten \u00dcbernahmen von Domo und Pyramid Analytics zeigen.<\/p>\n\n\n\n Die von BARC genutzte Kategorie \u201eBI & Analytics Platform\u201c beschreibt damit weiterhin einen wichtigen Teil des Marktes. F\u00fcr eine umfassende Markteinordnung m\u00fcssen jedoch auch Angebote ber\u00fccksichtigt werden, die einzelne analytische Aufgaben au\u00dferhalb dieser Plattformen \u00fcbernehmen.<\/p>\n\n\n\n F\u00fcr Unternehmen entsteht daraus ein konkretes Orientierungsproblem. Es geht nicht mehr nur darum, welche Software die besten Dashboards, Reports oder Self-Service-Funktionen bietet.<\/p>\n\n\n\n Auch die Frage, ob klassische BIA-Frontends im Zeitalter von LLMs noch gebraucht werden, greift f\u00fcr eine Kaufentscheidung zu kurz. Das eigentliche Dilemma: Zus\u00e4tzliche Daten und Analytics-Angebote erweitern die M\u00f6glichkeiten, k\u00f6nnen aber auch die Kosten und die Komplexit\u00e4t erh\u00f6hen, ohne dass der Nutzen im gleichen Ma\u00df w\u00e4chst.<\/p>\n\n\n\n F\u00fcr K\u00e4ufer kommt es deshalb darauf an, den zus\u00e4tzlichen Nutzen der Angebote im Zusammenspiel mit der vorhandenen Software zu bewerten. Dabei sind sowohl die Anforderungen der Fachanwender als auch die der AI Agents zu ber\u00fccksichtigen. Ebenso relevant sind die Einbindung in die Datenarchitektur und die Kosten f\u00fcr Integration und Betrieb. Ein gr\u00f6\u00dferer Funktionsumfang allein rechtfertigt noch keine zus\u00e4tzliche Investition.<\/p>\n\n\n\n Mit diesem Beitrag starten wir unsere Research-Serie zur Neuordnung des BI-&-Analytics-Marktes. Im n\u00e4chsten Artikel untersuchen wir, ob klassische BIA-Frontends im Zeitalter von LLMs ausgedient haben. Weitere Beitr\u00e4ge ordnen die unterschiedlichen Marktsegmente und ihre Angebote ein und leiten Kriterien f\u00fcr Auswahl- und Architekturentscheidungen ab.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Der Markt f\u00fcr Business Intelligence & Analytics ordnet sich neu. Unter Kostendruck pr\u00fcfen Unternehmen ihre Investitionen kritischer. Gleichzeitig bringen neue Datenplattformen h\u00e4ufig eigene Funktionen f\u00fcr Modellierung, Semantik und Auswertung mit. 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Konsolidierung und neue Dynamik treffen aufeinander<\/h3>\n\n\n\n
Was die Neuordnung des Marktes f\u00fcr K\u00e4ufer bedeutet<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
So geht es in der Serie weiter<\/h3>\n\n\n\n