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Trendanylse Lösungen/Tools
Fünf Business-Intelligence-Lösungen, die man kennen muss
Bild: Midjourney/Sebastian Halm
05.02.2024 - An fünf BI-Anwendungen führt nach Meinung eines großen Softwarekonzerns in 2024 kein digitaler Weg vorbei.
von Sebastian Halm
Der globale Technologieanbieter Zoho
findet, dass Unternehmen auf fünf Business-Intelligence-Lösungen nicht verzichten können, wenn sie erfolgreich am Markt agieren wollen.
- Self-Service-ETL: Waren ETL (Extract, Transform, Load)-Analysefunktionen lange Zeit ein Luxus, den sich nur große Unternehmen mit spezieller Expertise im Bereich Daten leisten konnten, werden sie heute als Self-Service-Layer in modernen BI-Tools nativ unterstützt, so dass auch fachfremdes Personal ETL nutzen kann. Low-Code-No-Code-Schnittstellen bieten zudem vorgefertigte Funktionen, die den Anwendern Starthilfe bei der Datentransformation geben und ihnen eine umfassende Datenanpassung ermöglichen.
- Künstliche Intelligenz: KI-Funktionen breiten sich rasant über den gesamten BI-Stack aus und heben die Anwendungen auf ein völlig neues Niveau, insbesondere wenn große Mengen an Rohdaten verarbeitet werden. Von der Automatisierung des Datenimports und der Datenmodellierung, über die Erstellung von Vorhersagemodellen bis hin zur Verarbeitung von Erkenntnissen gewinnen BI-Plattformen erheblich an Umfang und Qualität. In Entscheidungsprozessen beschränken sich die Tools nicht mehr nur auf die Bereitstellung und Weitergabe von Dateneinblicken, sondern unterstützen die Anwender direkt bei Entscheidungsfindung.
- Insight Bots: KI-gesteuerte Bots werden auch in BI-Lösungen immer häufiger eingesetzt. Sie interagieren mit den Nutzern, machen personalisierte Vorschläge und helfen bei der Datenrecherche, Visualisierung oder Berechnung. Darüber hinaus integrieren BI-Plattformen die Bots zunehmend in bekannte Messaging-Kanäle wie Slack oder Microsoft Teams, so dass sie nativ aus Anwendungen aufgerufen werden können, mit denen die Nutzer bereits vertraut sind.
- Data Science und Machine Learning (DSML): Data Science und maschinelles Lernen sind zu einem integralen Bestandteil von BI-Workflows geworden. Sie ermöglichen die Durchführung komplexer, tiefgreifender Datenanalysen unter Verwendung trainierter ML-Modelle. Selbstbedienbare AutoML-Frameworks ermöglichen es Anwendern, vorgefertigte Modelle zu nutzen oder eigene Modelle zu implementieren. Die Integration von BI-Software mit DSML-Plattformen von Drittanbietern wird ebenfalls vorangetrieben, um diese Funktionalitäten weiter auszubauen.
- Data Storytelling: Relativ neu ist die Nutzung von Erkenntnissen aus BI-Tools für die kreative Kommunikation. Hierfür bieten BI-Plattformen kreative Elemente wie Text, Bild, Audio, Video und sogar die Möglichkeit, Code einzubetten, um Daten in Form von Geschichten aufzubereiten. Präsentationen, Website-Portale und Infografiken sind beliebte Methoden, um Data Stories zu erstellen, in denen Daten in Echtzeit aktualisiert werden, sodass den Nutzern mehr Kontext für ihre Entscheidungsfindungen zur Verfügung steht.
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