{"id":26029,"date":"2022-11-21T11:49:00","date_gmt":"2022-11-21T11:49:00","guid":{"rendered":"https:\/\/barc.com\/?p=26029"},"modified":"2023-08-07T12:13:11","modified_gmt":"2023-08-07T12:13:11","slug":"barc-technology-map-for-data-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/barc.com\/de\/barc-technology-map-for-data-analytics\/","title":{"rendered":"BARC Technology Map for Data & Analytics"},"content":{"rendered":"\n

Seit mehr als 20 Jahren beobachtet BARC den sich wandelnden Markt f\u00fcr Data, BI und Analytics. Den Durchblick auf dem wachsenden Softwaremarkt zu bewahren, ist dabei nicht immer einfach.<\/p>\n\n\n\n

Unsere Technology Map for Data & Analytics<\/strong> zeigt Softwarel\u00f6sungen und -anbieter untergliedert in die Obersegmente BI, Analytics & Corporate Performance Management, Data Management Software sowie Data-Storage-Technologien \u2013 transparent, strukturiert und \u00fcbersichtlich.<\/p>\n\n\n\n

In diesen Segmenten sind die einzelnen Softwarel\u00f6sungen nach ihrer Funktionalit\u00e4t unterteilt. Die Zuordnung der Softwarel\u00f6sungen zu den Segmenten basiert auf dem Kernfokus der Produkte und zus\u00e4tzlich abgedeckter Funktionen. Die L\u00f6sungen m\u00fcssen allerdings im entsprechenden Segment jeweils autark nutzbar sein.<\/p>\n\n\n\n

Weiterf\u00fchrende Informationen zu den Produktportfolios der Anbieter finden Sie im interaktiven Technology Map Browser<\/a>. Hier k\u00f6nnen Sie in der interaktiven Visualisierungsform den umfangreichen Datenbestand nach Hersteller und Funktionalit\u00e4t filtern und segmentieren.<\/p>\n\n\n\n

Des Weiteren finden Sie detaillierte Kurzbeschreibungen unserer Analysten sowie weiterf\u00fchrende Informationen zu den auch im BARC Guide Data BI & Analytics<\/a> vertretenen Herstellern.<\/p>\n\n\n\t\t

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Diese Map wird laufend aktualisiert (\u00c4nderungen vorbehalten) und erhebt keine Anspr\u00fcche auf Vollst\u00e4ndigkeit.<\/p>\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<\/div>\n\t\t\n\n\n\n

BI, Analytics & CPM<\/h2>\n\n\n\n

Im Bereich der BI, Analytics & CPM-L\u00f6sungen existie\u00adren je nach Benutzergruppe und Einsatzzweck unter\u00adschiedliche Ans\u00e4tze und Produkte. Die Anbieter hier sind in folgende Bereiche unterteilt: Dashboarding & Reporting, Classic Analysis, Advanced Analytics sowie Corporate Performance Management.<\/p>\n\n\n\n

Dashboarding und Reporting<\/strong> werden insbesondere von Business-Intelligence-\/Analytics-Werkzeugen angeboten. So beschreibt Dashboarding <\/strong>die F\u00e4higkeit zur Erzeugung von Anwendungen, die der kompakten und h\u00e4ufig grafischen Darstellung von Daten auf Bildschirmen von Rechnern oder mobilen Ger\u00e4ten dienen. Dahingegen umfasst Reporting<\/strong> die statische oder dynamische Darstellung von Informationen, in der Regel in tabellari\u00adscher Form. Meistens gibt es fortgeschrittene M\u00f6glich\u00adkeiten zu Formatierung und Berichtsverteilung.<\/p>\n\n\n\n

Auch Classic Analysis<\/strong> wird insbesondere von Business-Intelligence-\/Analytics-Werkzeugen angeboten und erm\u00f6glicht die Generierung von neu\u00aden Informationen. Die k\u00f6nnen beispielsweise als be\u00adrechnete Kennzahlen, neue Gruppierungen und grafi\u00adsche Aufbereitungen in das Berichtswesen eingehen.<\/p>\n\n\n\n

Neben der klassischen OLAP-Analyse, die Kennzahlen in hierarchischen und dimensionalen Modellen unter\u00adsucht, bieten verschiedene Analysewerkzeuge auch an\u00addere Verfahren wie beispielsweise die mengenbasierte oder visuelle Analyse an.<\/p>\n\n\n\n

Im Gegensatz dazu unterst\u00fctzten Advanced-Analytics-Werkzeuge<\/strong> die ungerichtete Datenanalyse in gro\u00dfen Datenbest\u00e4nden mit statistischen und anderen Verfahren (z. B. Machine Learning, neuronale Netze) zur Datenmustererkennung. Sie bieten eine Palette von Algorithmen sowie Datenaufbereitungs- und Visualisierungsfunktionen f\u00fcr Verfahren wie die Vorhersage, Segmentierung, Klassifikation oder Identifikation von Zusammenh\u00e4ngen.<\/p>\n\n\n\n

Im Bereich Corporate Performance Management (CPM)<\/strong> sind wiederum Softwarel\u00f6sungen vertreten, die auf die Planung, Steuerung, Kontrolle und Verbesserung der Unternehmensleistung sowie der Profitabilit\u00e4t von Organisationen abzielen. Darunter fallen unter anderem Planungsl\u00f6sungen<\/strong> f\u00fcr die Plandatenerfassung <\/strong>sowie Planungsfunktionen, die den Planungsprozess unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n

Auch spezifische L\u00f6sungen f\u00fcr die Finanzkonsolidierung<\/strong> zur internen Aufrechnung der Ein\u00adzelabschl\u00fcsse von Konzernunternehmen bis hin zum Konzernabschluss nach rechtlichen Vorgaben werden diesem Bereich zugeordnet. Governance, Risk and Compliance<\/strong> umfasst wiederum Spezial\u00adanwendungen wie Risikomanagementl\u00f6sungen, \u00dcber\u00adwachung von Internal Controls, Compliance Reporting. Strategiemanagement-L\u00f6sungen bilden die Defini\u00adtion und Umsetzung von Strategien \u00fcber verschiedene Methoden und Ans\u00e4tze ab, wie beispielsweise Balan\u00adced Scorecards, Strategy Maps, Six Sigma, strategische Planung und Simulation.<\/p>\n\n\n\t\t

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H\u00e4lt Ihr Data Warehouse Sie zur\u00fcck?<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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BARC Webinar (on demand)<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Das muss nicht so bleiben. Data Fabric verbindet Datenumgebungen \u00fcber eine gemeinsame logische Schicht. Zugriff auf Daten dort, wo sie liegen. Keine Migration, kein Integrationsaufwand.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Data Management Software & Data Storage Technology<\/h2>\n\n\n\n

Die weiteren Segmente umfassen Softwarel\u00f6sungen aus dem Bereich Datenmanagement und Speichertechnologien. Hier existieren je nach Einsatzzweck unterschiedliche Ans\u00e4tze und Produkte.<\/p>\n\n\n\n

So unterst\u00fctzen Data Quality Management-<\/strong>Werkzeuge bei der \u00dcberpr\u00fcfung von Daten (Data Profiling), der Datenbereinigung (Data Cleansing), der Datenanreicherung (Data Enrichment), sowie die laufende \u00dcberwachung und das Management der Datenqualit\u00e4t (u.a. Monitoring).<\/p>\n\n\n\n

Data Pipelining<\/strong> bezeichnet Werkzeuge zur Entwick\u00adlung von Data Pipelines f\u00fcr den Datenaustausch, Datenintegration, Data Preparation sowie Orchestrierung.<\/p>\n\n\n\n

In dem Segment der Master Data Management Tools<\/strong> sind Spezialwerkzeuge zur Verwaltung von Stammdaten entlang ihres Lebenszyklus mit dem Ziel, konsistente Daten \u00fcber Systemgrenzen hinweg bereitstellen zu k\u00f6nnen, aufgef\u00fchrt. Dahingegen bezeichnet Event Processing<\/strong> Werkzeuge f\u00fcr die Steuerung, Verarbeitung sowie Analyse von Streamingdaten.<\/p>\n\n\n\n

Das Management von Metadaten wird wiederum in zwei Kategorien ber\u00fccksichtigt.<\/p>\n\n\n\n

Zum einem in der Kategorie Data Governance & Collaboration,<\/strong> in der Werkzeuge f\u00fcr die Steuerung, \u00dcberwachung und Entwicklung von Daten durch die Nutzung von Metadaten, Poli\u00adcies, Regeln und Workflows aufgelistet sind.<\/p>\n\n\n\n

Zum anderen in der Kategorie \u2018Metadata Provisioning\u2018. In dieser findet man Werkzeuge, die dabei helfen, Metadaten zu generieren wie bspw. Konnektoren, aber auch Modellierungswerkzeuge.<\/p>\n\n\n\n

Data Access Engines<\/strong> unterst\u00fctzen die Entwicklung und Bereitstellung einer virtuellen, semantischen Datenzugriffsschicht. Relational Databases<\/strong> sind eine OLTP- oder f\u00fcr Analytics optimierte Datenbank, die prim\u00e4r auf einem relationalen Datenbankmodell basiert. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Specialized Databases <\/strong>sind eine f\u00fcr die Anwendungsentwicklung oder Analytics-optimierte \u201eNoSQL\u201c-Datenbank, die auf einem nicht-relationalem Datenmodell basiert (bspw. multidimensionale Datenbanken, Key-Value Stores, dokumentenorientierte Datenbanken, Graph-Datenbanken).<\/p>\n\n\n\n

Unter Storage<\/strong> summieren wir Systeme, die eine Speicherung und den Zugriff auf Dateien in einem Rechnernetzwerk erm\u00f6glichen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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