Unsere Umfrage zu den Faktoren, die Unzufriedenheit<\/strong> stiften, zeigt die Informationsversorgung<\/strong>, Personalisierung der Inhalte<\/strong> sowie Flexibilit\u00e4t <\/strong>auf neue Fragen\/\u00c4nderungen reagieren zu k\u00f6nnen als Top-Kandidaten (Quelle: The Future of Reporting, BARC 2019). Hinzu kommen h\u00e4ufig gewachsene, komplexe und in die Jahre gekommene Infrastrukturen und L\u00f6sungen<\/strong>, die den heutigen Anforderungen nicht mehr gen\u00fcgen.<\/p>\n\n\n\n Auch die Verbreitung von BI & Analytics<\/strong> l\u00e4sst heute zu w\u00fcnschen \u00fcbrig. So liegt der Median der Nutzer von BI- und Analytics-Systemen derzeit bei gerade mal 14 Prozent (Quelle: BI Survey 19<\/a>). Die Verbesserung dieser Zahl seit 2012 um gerade mal drei Prozent zeigt, dass die Durchdringung der BI sich immer noch auf einem geringen Niveau<\/strong> befindet.<\/p>\n\n\n\n Folglich ist viel Potenzial vorhanden, um die Nutzer in Unternehmen mit Informationen aus modernen BI- & Analytics-Systemen zu versorgen. Die Anbieter moderner BI- & Analytics-Plattformen haben wir dieses Jahr erneut im BARC Score Enterprise BI & Analytics Platforms<\/a> evaluiert. <\/p>\n\n\n\n Hersteller dieser Softwarekategorie haben neben zum Teil notwendigen Modernisierungsma\u00dfnahmen auch zunehmend an Konzepten gearbeitet, um mehr Nutzer mit personalisierten Informationen zu versorgen<\/strong> und die Benutzerfreundlichkeit<\/strong> der L\u00f6sungen zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n Hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit werden die Suiten von der Datenanbindung\/-modellierung bis hin zum Informationskonsumenten optimiert. Einige Hersteller, die installierte Full Clients nutzen, arbeiten an webbasierten Administrations- und Modellierungswerkzeugen sowie im Allgemeinen einer st\u00e4rkeren Verlagerung der gesamten Plattformfunktionalit\u00e4t ins Web<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Des Weiteren sind insbesondere Business Analysten bereits seit einigen Jahren in den st\u00e4rkeren Fokus vieler Anbieter von modernen Enterprise-BI- und Analytics-Plattformen ger\u00fcckt. Es gibt noch kaum L\u00f6sungen dieser Kategorie auf dem Markt, die keine Datenvorverarbeitung (Data Preparation<\/a>) oder Analysefunktionen anbieten. Die st\u00e4rkeren arbeiten vermehrt mit Machine Learning<\/strong> (ML), um sowohl in der Analyse als auch bei der Datenvorverarbeitung den Anwendern Vorschl\u00e4ge f\u00fcr Visualisierungen, n\u00e4chste logische Analyseschritte oder Verarbeitungsm\u00f6glichkeiten f\u00fcr Daten zu liefern (\u201eUser Guidance<\/strong>\u201c).<\/p>\n\n\n\n Zudem investieren die Anbieter zunehmend in den Ausbau der analytischen Funktionen<\/strong> wie Regressions-, Cluster- oder Trendanalysen.<\/p>\n\n\n\n Die Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit f\u00fcr Informationskonsumenten oder Innovation im Bereich der Informationsversorgung werden seit kurzer Zeit wieder st\u00e4rker weiterentwickelt. Neben einer Modernisierung der L\u00f6sungen aus architektureller Sicht, um insbesondere operative sowie Embedded-Szenarien zu unterst\u00fctzen, spielen Trends wie Natural Language Generation<\/strong> (NLG) und Natural Language Query<\/strong> (NLQ) sowie die Nutzung von ML ebenso eine wichtige Rolle.<\/p>\n\n\n\n Ad-hoc-Anwender und Informationskonsumenten sollen mit Eingaben \u00fcber Tastatur oder Sprache noch intuitiver mit den Systemen kommunizieren<\/strong> und so zu den notwendigen Erkenntnissen gelangen (NLQ). NLG hilft bei der Interpretation der Daten<\/strong> und zeigt m\u00f6gliche Vorschl\u00e4ge f\u00fcr weitere interessante Erkenntnisse.<\/p>\n\n\n\n Daneben ist ein altbew\u00e4hrtes Mittel, das einige Softwarehersteller bereits angeboten haben, wieder prominent geworden: Alerts\/Benachrichtigungen<\/strong>. Immer mehr Anbieter liefern neben \u201eklassischer\u201c bedingter Formatierung auch Funktionen, die bei Auff\u00e4lligkeiten in den Daten <\/strong>die Anwender benachrichtigen. Diese basieren heute noch gr\u00f6\u00dftenteils auf festgelegten Regeln wie bspw. Schwellwerten.<\/p>\n\n\n\n Erste innovativere Anbieter nutzen hingegen Machine-Learning-Verfahren, um dieser Funktionen mehr \u201eIntelligenz\u201c<\/strong> einzuhauchen. So sollen nicht nur fr\u00fchzeitig Muster in den Daten erkannt<\/strong> werden, um proaktiv Informationen zu liefern, sondern auch das Anwenderverhalten erforscht werden, um personalisierte und relevante Erkenntnisse zu generieren.<\/p>\n\n\n\n Leider<\/strong> fehlt<\/strong> die Nutzung von mehr \u201eIntelligenz\u201c in Bereichen wie Administration oder Datenmodellierung fast g\u00e4nzlich<\/strong>. Diese w\u00e4re insbesondere in diesem Marktsegment zu begr\u00fc\u00dfen, da viele Produkte, die insbesondere gro\u00dfe Einsatzszenarien (im Hinblick auf Nutzer, Datenvolumina) bedienen, tendenziell aufw\u00e4ndig und zeitintensiv in der Administration und Pflege sind.<\/p>\n\n\n\n Falls Sie auf der Suche nach einer passenden Enterprise BI und Analytics Plattform sind, sollten Sie ihre Anforderungen sorgf\u00e4ltig aufnehmen<\/a> und die L\u00f6sungen auf Herz und Nieren inkl. deren Roadmaps pr\u00fcfen<\/a>. Die Suiten sollen h\u00e4ufig unterschiedlichen Nutzergruppen und Anwendungsszenarien dienen, was in der Anforderungs- und Anbieteranalyse nicht fehlen darf.<\/p>\n\n\n\n Die heutigen Plattformen unterscheiden sich sowohl architekturell als auch in der Abdeckung gewisser Einsatzszenarien, insbesondere in den Bereichen Self-Service (Analytics), Data Discovery, Data Preparation oder Embedded Analytics. Einen ersten Startpunkt in die Softwareauswahl<\/a> liefert Ihnen der BARC Score Enterprise BI & Analytics<\/a> Platforms.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Der Markt f\u00fcr BI & Analytics Platforms ist nicht neu \u2013 es existieren viele etablierte und reife L\u00f6sungen. Entsprechend haben auch die meisten Unternehmen bereits in eine Software f\u00fcr Berichtswesen, Dashboards und Analyse investiert. 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