{"id":91780,"date":"2023-12-14T06:26:27","date_gmt":"2023-12-14T06:26:27","guid":{"rendered":"https:\/\/barc.com\/de\/?p=91780"},"modified":"2024-03-08T09:12:36","modified_gmt":"2024-03-08T09:12:36","slug":"data-intelligence-platforms-2024-marktuebersicht-und-longlist","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/barc.com\/de\/data-intelligence-platforms-2024-marktuebersicht-und-longlist\/","title":{"rendered":"Data Intelligence Platforms 2024 \u2013 Markt\u00fcbersicht und Longlist"},"content":{"rendered":"\n

Wir, die BARC-Analysten Shawn Rogers<\/a>, Florian Bigelmaier<\/a> und Timm Grosser<\/a>, arbeiten derzeit intensiv am neuen BARC Score Data Intelligence Platforms 2024. BARC Scores<\/a> sind das Bewertungsmodell von BARC, um eine pr\u00e4zise \u00dcbersicht zu Softwarel\u00f6sungen und ihren Anbietern zu geben. Daf\u00fcr wird detailliertes Analystenwissen zusammen mit umfangreichen Umfrageergebnissen zu einer im Markt einzigartigen Grafik verdichtet, die dennoch klare Aussagen zur aktuellen Marktposition und dem Portfolio der Hersteller liefert. Der neue BARC Score untersucht 13 ausgew\u00e4hlte, marktrelevante Data Intelligence Platforms und soll im ersten Quartal 2024 ver\u00f6ffentlicht werden.<\/p>\n\n\n\n

Aber was passiert eigentlich hinter den Kulissen? Wie entsteht so ein BARC Score? Welche Diskussionen werden gef\u00fchrt? Wie wird entschieden, welche Anbieter in den Score aufgenommen werden und welche Erkenntnisse liefern die Analysen? Wir nehmen euch mit auf die Reise bis zur Ver\u00f6ffentlichung. Das ist \u00fcbrigens der erste \u201eDay of an Analyst\u201c Beitrag. Wenn euch der Beitrag gef\u00e4llt, schenkt uns ein Like auf LinkedIn und wir f\u00fchren die Reihe umso motivierter fort. Auch freuen wir uns \u00fcber Kommentare zum Inhalt, Nutzen des Artikels, oder Themen, die euch noch fehlen.<\/p>\n\n\n\n

Die Reise beginnt<\/h2>\n\n\n\n

Kaum haben wir den Datenmanagement Survey 2024 \u2013 die weltweit gr\u00f6\u00dfte Anwenderbefragung zu Datenmanagementwerkzeuge \u2013 f\u00fcr dieses Jahr abgeschlossen, startet auch bereits das n\u00e4chste Projekt, der BARC Score Data Intelligence Platforms 2024. In diesem untersuchen wir relevante Data Intelligence Plattformen. Doch welche Werkzeuge sollen reinkommen und was sollen wir genau testen?<\/p>\n\n\n\n

Was war nochmal Data Intelligence?<\/h2>\n\n\n\n

Zun\u00e4chst einmal eine kurze Definition: Was genau ist Data Intelligence und warum sollte man sich damit auseinandersetzen?<\/p>\n\n\n\n

Bei BARC betrachten wir Data Intelligence, zusammen mit Data Mesh (inkl. Data Products) und Data Fabric, als die hei\u00dfesten Treiber f\u00fcr Investitionen in Dateninfrastrukturen. Diese Themen sind eng miteinander verkn\u00fcpft. Sie befassen sich mit den Herausforderungen in Data & Analytics-Architekturen und -organisationen Daten aus verteilten Datenlandschaften flexibel aber kontrolliert bereitstellen zu k\u00f6nnen . Kurz gesagt: Unternehmen wollen mit Daten arbeiten, sehen sich aber mit Hindernissen konfrontiert, wie z. B. Schwierigkeiten beim Auffinden von Daten, komplexem Datenzugriff, nicht integrierten Daten, unzureichender Datenqualit\u00e4t, langwierigen Prozessen und Unsicherheit der Nutzer dar\u00fcber, an wen sie sich wenden sollen.<\/p>\n\n\n\n

Zentralisierung war gestern, heute z\u00e4hlt Dezentralisierung<\/h3>\n\n\n\n

Der B\u00f6sewicht ist schnell identifiziert: Die IT ist zu langsam und ein Flaschenhals. Gegenw\u00e4rtig geht der Trend daher zur Dezentralisierung, d. h. zur Verteilung der Datenaufgaben an die Stellen, an denen sie am besten und effizientesten ausgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen. Die Fachbereiche werden mehr in die Pflicht genommen und das Ziel besteht darin, den aus den Daten gezogenen Nutzen zu maximieren und Datenverwaltungsaufwand zu minimieren.<\/p>\n\n\n\n

Dadurch sollen Daten per Self-Service schneller und besser genutzt werden k\u00f6nnen. Es sollen aber auch Daten oder Erkenntnisse aus Daten mit anderen geteilt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Um diese Herausforderung zu meistern, ist Wissen erforderlich. Dies ist der Kernpunkt von Data Intelligence: Die Bereitstellung von Wissen \u00fcber Daten auf eine Weise, die es jedem erm\u00f6glicht, aus Daten Nutzen zu ziehen und gleichzeitig die Datenverwaltung zu optimieren, den Datenschutz einzuhalten und die Weiterentwicklung von Daten voranzutreiben.<\/p>\n\n\n\n

Ohne Metadaten verstehen wir unsere Daten nicht<\/h3>\n\n\n\n

Die Manifestation des Wissens \u00fcber Daten erfolgt in Form von Metadaten. Sie beinhalten technisches, fachliches, organisatorisches, operatives und soziales Wissen in Unternehmen und machen es sowohl f\u00fcr Menschen als auch Maschinen zug\u00e4nglich. So wird das einfache Finden, Verstehen, Interpretieren, Vertrauen und Zugriff erm\u00f6glicht und gleichzeitig Datensicherheit gew\u00e4hrleistet
Data Intelligence befasst sich also mit der intelligenten Erfassung, Verkn\u00fcpfung, Anreicherung, Analyse und Anwendung von Metadaten. In unserem n\u00e4chsten Blog-Beitrag werden wir die daraus resultierenden Anforderungen an Data Intelligence Plattformen im Detail vorstellen.<\/p>\n\n\n\n

Data Intelligence ist Hype \u2013 entsprechend viele L\u00f6sungen gibt es<\/h2>\n\n\n\n

Derzeit gibt es auf dem Markt rund 100 L\u00f6sungen mit unterschiedlichen Schwerpunkten und Funktionen f\u00fcr die Sammlung, Verarbeitung und Analyse von Metadaten. Eine Liste mit all diesen Anbietern ist der Ausgangspunkt f\u00fcr unsere Untersuchung zur Identifizierung von Data Intelligence Plattformen, die f\u00fcr den Score in Frage kommen. W\u00e4hrend der Untersuchung konnten wir den Markt nach einem ersten Screening wie folgt kategorisieren:<\/p>\n\n\n\n

Inventories<\/h4>\n\n\n\n

Inventories sammeln technische Metadaten und machen diese durchsuchbar (technische Datenkataloge). Damit erm\u00f6glichen sie bspw. die Suche nach Tabellen oder Attributen in Datenbanken oder Data Lakes. In einigen F\u00e4llen erm\u00f6glichen sie auch das Hinzuf\u00fcgen und Durchsuchen von fachlichen Bezeichnungen und Beschreibungen per Tagging. Viele Werkzeuge beinhalten technische Kataloge, wie bspw. auch Metadaten-getriebene Datenintegrationswerkzeuge.<\/p>\n\n\n\n

Data Catalog<\/h4>\n\n\n\n

Datenkataloge gehen \u00fcber die Unterst\u00fctzung technischer Metadaten hinaus und k\u00f6nnen auch fachliche oder operative Metadaten erfassen. Sie bieten Funktionen zur Suche und Navigation in Daten sowie zur Unterst\u00fctzung von Data-Governance-Prozessen, bieten Funktionen f\u00fcr Business Glossare und Kollaboration. Das Segment ist gepr\u00e4gt von Anbietern mit unterschiedlichen Schwerpunkten und funktionalen Umf\u00e4ngen. Es gibt Spezialisten, die sich auf die Suche und das Auffinden von Daten konzentrieren, Data Lineage Expertenwerkzeuge, andere sind auf Sicherheit und Datenschutz spezialisiert und wieder andere haben einen Schwerpunkt auf Data Governance. Innerhalb dieser Kategorie haben wir somit die gr\u00f6\u00dfte Vielfalt von Tools.<\/p>\n\n\n\n

Data Intelligence Plattformen<\/h4>\n\n\n\n

Data-Intelligence-Plattformen erweitern Datenkataloge um intelligente KI\/ML-gest\u00fctzte Funktionen zur Automatisierung von Katalogaufgaben oder zur Vereinfachung der Benutzerinteraktion. Sie unterst\u00fctzen h\u00e4ufig Datenzugriff, bieten Funktionen zum Aufbau von Datenmarktpl\u00e4tzen und Datenprodukten und f\u00f6rdern die Wertgenerierung aus Metadaten durch deren aktive Nutzung (Active Metadata Management).<\/p>\n\n\n\n

Unterschiede in der Bereitstellung der Funktionen<\/h4>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus l\u00e4sst sich festhalten, dass einerseits dedizierte Software f\u00fcr Cataloging verf\u00fcgbar ist und andererseits gro\u00dfe Softwareanbieter Cataloging als Feature anbieten.<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Dedizierte L\u00f6sung<\/strong>
    Der Hauptzweck dieser L\u00f6sung ist das Sammeln, Aufbereiten, Verkn\u00fcpfen und Analysieren von Metadaten. Als Enterprise Data Catalog k\u00f6nnen diese Werkzeuge Metadaten system\u00fcbergreifend integrieren und somit einen zentralen Anlaufpunkt f\u00fcr Fragen zu Daten aller Art anbieten unabh\u00e4ngig derer Herkunft.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
      \n
    • als unterst\u00fctzende Funktion<\/strong>
      Die Metadaten-Funktionen unterst\u00fctzen gezielt den Hauptanwendungsfall des Werkzeuges, bspw. Datenvirtualisierung, Datenintegration, Knowledge Graphen, BI- oder Analytics-Werkzeuge. Durch ihren Fokus ist die Funktionalit\u00e4t meist eingeschr\u00e4nkt bzw. Fokussiert auf den Anwendungsfall. Das Werkzeug eignet sich nicht meist nicht als Enterprise-weite L\u00f6sung. Beispielsweise bietet der Qlik Data Catalog gute Funktionen f\u00fcr die Integration und auch Nutzung von Metadaten, das aber vornehmlich f\u00fcr die Qlik-Welt. Es ist prim\u00e4r nicht vorgesehen, Metadaten au\u00dferhalb der Qlik-Welt verf\u00fcgbar zu machen bzw. macht die Nutzung begrenzt Sinn.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Markt\u00fcbersicht Inventories, Data Catalogs & Data Intelligence Platforms<\/h2>\n\n\n\n

      Das Ziel der Abbildung ist es, eine erste Orientierung im Markt zu erm\u00f6glichen. Sie erhebt keinen Anspruch auf Vollst\u00e4ndigkeit \u2013 falls dein Tool der Wahl noch fehlt, schreibe uns gerne in den Kommentaren.<\/p>\n\n\n\n

      \"\"<\/figure>\n\n\n\n


      Abbildung 1: Marktsegmente Data Catalogs & Data Intelligence Platforms<\/em><\/p>\n\n\n\n

      <\/p>\n\n\n\n

      Innerhalb der Felder findet sich noch eine gro\u00dfe Vielfalt, in die wir in den n\u00e4chsten Blogs eintauchen werden. Die entscheidende Frage ist nun, wie wir den Markt effektiv einschr\u00e4nken k\u00f6nnen und wer in den BARC Score Data Intelligence Platforms 2024 kommt. Dazu haben wir uns auf folgende Kriterien geeinigt, die uns helfen, den Markt schnell einzugrenzen.
      <\/p>\n\n\n\n

      INFO<\/strong>: Das gleiche Vorgehen wenden wir in unseren Softwareauswahlprojekten bei Kunden an. Wir k\u00f6nnen den Markt durch wenige wesentliche Kriterien so schnell auf ein verdaubares Ma\u00df reduzieren.<\/p>\n\n\n\n

      \"\"<\/figure>\n\n\n\n

      Abbildung 2: F\u00fcr den BARC Score Data Intelligence Platforms 2024 haben wir insgesamt acht Kriterien definiert, die zur Aufnahme eines Tools zwingend vorhanden sein m\u00fcssen,<\/em><\/p>\n\n\n\n

      <\/p>\n\n\n\n

      Durch Anwendung dieser Kriterien konnten wir den Markt schnell auf 13 Anbieter eingrenzen. Streng genommen m\u00fcssten wir die Angebote der Hyperscaler Amazon, Google und Microsoft nicht betrachten. Doch spiegelt diese Liste die aktuelle Wettbewerbslandschaft dann richtig wider? Viele unserer Kunden nutzen bereits L\u00f6sungen ihrer strategischen Hyperscaler-Anbieter als ersten Prototypen f\u00fcr den Aufbau von Data Catalogs bzw. Data-Intelligence \u2013Plattformen und insbesondere der Vergleich zu Stand-Alone L\u00f6sungen kann hier interessant sein. So haben wir entschieden hier eine Ausnahme zu machen und die gro\u00dfen drei Hyperscaler Amazon, Microsoft und Google hinzuzuf\u00fcgen.<\/p>\n\n\n\n

      Unsere finale Liste steht also fest:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

      \"\"<\/figure>\n\n\n\n

      Abbildung 3: Basierend auf den Auswahlkriterien ergeben sich die dargestellten 13 Anbieter f\u00fcr eine genauere Betrachtung im Rahmen unseres BARC Scores.<\/em><\/p>\n\n\n\n

      <\/p>\n\n\n\n

      Diese Anbieter haben wir angeschrieben und einen umfangreichen Request for Information (RfI) mit \u00fcber 200 Kriterien gestartet. Die meisten Antworten liegen uns vor und wir sind gerade dabei, die letzten Briefing-Termine zu absolvieren. Diese erm\u00f6glichen es uns, die L\u00f6sung nochmal live zu sehen, Konzepte besser zu verstehen und letzte Unklarheiten des RfI-R\u00fccklaufs zu kl\u00e4ren.<\/p>\n\n\n\n

      Im n\u00e4chsten Blog sprechen wir dann \u00fcber Anforderungsprofile, Bewertungsmethodik und erste Erkenntnisse aus der RfI Analyse, mit der wir diese Woche starten. Stay tuned!<\/p>\n\n\n\n

      <\/p>\n\n\n\n

      EXKURS Knowledge Graphen
      <\/strong>
      Das Thema Knowledge Graphen werden wir in einem gesonderten Blogbeitrag vertiefen, da es recht umfassend ist. Hier sei gesagt, dass Knowledge Graphen in vielen Data Catalogs oder Data Intelligence Plattformen bereits als Engine zum Einsatz kommen. Dort helfen sie, Metadaten umfangreicher miteinander verkn\u00fcpfen zu k\u00f6nnen und erm\u00f6glichen erweiterte Metadatenanreicherung und Analysen, wie Beziehungsanalysen zwischen unterschiedlichen Metadatenobjekten.
      Es gibt Knowledge Graphen, die Enterprise Cataloging und Data Intelligence \u2013 also das Metadatenmanagement \u2013 als Hauptanwendungsfall unterst\u00fctzen. Fernab davon existiert ein anderer Markt f\u00fcr Knowledge Graphen. Diese fokussieren eher die Anwendung operativer Anwendungsf\u00e4lle und integrieren Daten in ein semantisches Modell. Daten sind zusammen mit Metadaten abgespeichert und unterst\u00fctzen so meist operative Anwendungsf\u00e4lle. Ein prominentes Beispiel ist bspw. die St\u00fccklistenaufl\u00f6sung \u00fcber mehrere Produktionssysteme hinweg oder die Unterst\u00fctzung bei der Entwicklung von Medikamenten. Dieser Prozess umfasst oftmals mehrere 100 Systeme, ein jedes mit eigener Nomenklatur f\u00fcr Zutaten, Prozesse usw. Hier hilft die semantische Integration, um einen kompletten \u00dcberblick, mit eindeutigen Bezeichnungen, vom Entwicklungsprozess zu bekommen. Durch die Unterschiedlichkeit der Ans\u00e4tze (Knowledge Graph als Teil der Architektur vs. Knowledge Graph Tool, das f\u00fcr Katalogisierung genutzt werden kann), ergibt sich auch eine unterschiedliche Einordnung im Markt. Das erkl\u00e4rt die Einordnung von bspw. data.world unter unabh\u00e4ngigen L\u00f6sungen (Konzentration auf Metadaten) und von Cambridge Semantics unter \u201eCataloging als Feature\u201c in unserer Markt\u00fcbersicht. Letztere integrieren Daten in ihr semantisches Modell, k\u00f6nnen diese dort mit Metadaten anreichern und Daten entsprechend dann f\u00fcr Analysen bereitstellen. Wie bereits oben angemerkt: Mehr dazu gerne in einem gesonderten Blog.<\/pre>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
      Day of an Analyst Series: Ein Blick hinter die Kulissen der BARC Scores<\/p>\n","protected":false},"author":13,"featured_media":47289,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[48,57],"tags":[],"plus":[],"content_typ":[209],"layoutvorlage":[],"class_list":["post-91780","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-datenmanagement","category-softwareauswahl","content_typ-artikel"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/91780","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/13"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=91780"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/91780\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":98490,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/91780\/revisions\/98490"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/47289"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=91780"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=91780"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=91780"},{"taxonomy":"plus","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/plus?post=91780"},{"taxonomy":"content_typ","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/content_typ?post=91780"},{"taxonomy":"layoutvorlage","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/layoutvorlage?post=91780"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}