Trends in Daten und Analysen für 2023

In Bezug auf digitale Marketingtrends sind Big Data und Analytik heute zwei der innovativsten Sektoren der Marketingwelt. Laut einem Bericht von DataToBiz werden die Einnahmen des globalen Big-Data-Marktes bis 2027 100 Milliarden US-Dollar übersteigen.

Big Data Analytics ist einer der stärksten Technologietrends und revolutioniert weltweit mehrere Sektoren, vom Gesundheitswesen bis zur vierten industriellen Revolution. Dank Cloud-Anwendungen können Unternehmen jetzt Daten in Echtzeit überwachen und analysieren und Verbesserungen schneller als je zuvor vornehmen.

Diese Technologie wird in den nächsten Monaten zweifellos das Gesprächsthema im Internet sein, also werfen wir einen Blick auf die Top-Trends für Daten und Analysen im Jahr 2023 .

Trends in Daten und Analysen 2023

1) Digitale Transformation

Die digitale Transformation treibt die Technologie in alle Richtungen, während wir tiefer in das Internet der Dinge, maschinelles Lernen und Big Data eintauchen.

Im Jahr 2020 waren 9,7 Milliarden Geräte mit dem Internet verbunden; bis 2030 wird diese Zahl voraussichtlich auf 29,4 Milliarden steigen. Die immense Datenmenge, die von diesen Geräten generiert wird, bedeutet, dass die Rolle von Big Data in unserer Welt nur noch wächst.

Gleichzeitig wird künstliche Intelligenz eine immer wichtigere Rolle in der Datenverarbeitung spielen, da sie für die Extraktion von Bedeutung aus der enormen Menge an Daten, die wir anhäufen, unerlässlich sein wird . In den kommenden Monaten und Jahren werden wir weiterhin neue Anwendungen für die digitale Transformation finden.

2) Geschäftsintelligenz

Business Intelligence (BI) verwendet Software und Dienste, um umsetzbare Informationen bereitzustellen, die seinen Benutzern detaillierte Rückschlüsse auf den Stand ihres Geschäfts liefern. In den kommenden Monaten und Jahren wird sich diese Disziplin weiterentwickeln und alle Branchen erreichen. Wir werden seinen Einfluss sowohl auf strategische als auch auf taktische Geschäftsentscheidungen sehen.

Prognosen zufolge wird der globale Wert des BI- und Analysemarkts bis 2025 18 Milliarden erreichen , sodass wir ein Wachstum auf allen Ebenen erwarten. Collaborative BI stellt wertvolle Informationen zur Verfügung, ohne dass Sie wissen müssen, wie man eine spezialisierte Plattform verwendet, und macht Daten für technisch nicht versierte Benutzer zugänglicher.

3) Cloud-Technologie

Mehr als 70 % der Unternehmen haben mindestens einen Teil ihrer Workloads in die Public Cloud migriert , und es wird erwartet, dass die Cloud-Akzeptanz in den kommenden Jahren noch weiter zunehmen wird. Laut einer McKinsey-Studie überstiegen die Cloud-Ausgaben von Unternehmen die Budgets um 23 % , und etwa 30 % dieser Ausgaben wurden nicht richtig genutzt.

Cloud-native Technologien sind die einzige nachhaltige Lösung für unsere Geschäfts- und IT-Strukturen, da sie sich ständig weiterentwickeln. Aufgrund ihrer Komplexität besteht jedoch ein Bedarf an standardisierten Self-Service-Tools, die es technisch nicht versierten Benutzern ermöglichen, Daten zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren.

4) Daten als Service (DaaS)

Schätzungen zufolge wird der Markt für Data as a Service (DaaS) bis 2023 einen Umsatz von 11 Milliarden erreichen . Dieser Sektor hat einen Punkt erreicht , an dem auch kleinere Akteure leicht in den Sektor einsteigen und Einnahmen erzielen können . Selbst die extremsten Nischen können aus Daten Nutzen ziehen.

Wenn die in Ihrem Unternehmen generierten Daten anderen einen Mehrwert bieten können, könnte Data as a Service eine interessante Möglichkeit sein, Einnahmen zu generieren. Es ist also eine gute Zeit, Ihr Datenangebot zu überdenken und neue Möglichkeiten zu entdecken, einen Beitrag zu leisten.

5) Technologie und Wellness

Der Gesundheits- und Wellnesssektor nimmt eine führende Rolle in unserem Leben ein, und Daten sind ein sehr wichtiger Teil davon. Beispielsweise entdecken medizinische Dienste neue Wege, um mit ihren Patienten zu kommunizieren, und Unternehmen bemühen sich, Strategien zu entdecken und umzusetzen, die die Gesundheit ihrer Mitarbeiter verbessern.

Unternehmen haben jetzt die Möglichkeit, medizinische Daten aus der ganzen Welt zu sammeln und sie auf neue Weise zu nutzen, um Behandlungen früher und schneller als je zuvor zu identifizieren. Wir erwarten, dass dieser Trend in Zukunft dazu beitragen wird, effizientere medizinische Systeme für den Menschen zu schaffen.

6) Fahrerlose Fahrzeuge

Wir hören seit Jahren vom autonomen Fahren , aber jetzt ist es noch näher dran, Realität zu werden. Waymo, das Unternehmen für autonome Fahrzeuge von Alphabet, setzt an seinen Standorten in Phoenix und San Francisco bereits autonome Fahrzeuge ein. Walmart nutzt seit 2020 auch ein Programm für autonome Fahrzeuge in Arkansas.

Quelle: Arstechnica

Da Unternehmen weiterhin Daten verwenden, die aus diesen frühen Experimenten mit autonomen Fahrprogrammen stammen, besteht der einzig mögliche Weg nach vorne darin, weiter voranzukommen. In den kommenden Jahren wird Big Data dazu beitragen, Wege zu definieren, um fahrerlose Fahrzeuge sicher und effizient für alle in unser Leben zu integrieren .

7) Big Data zur Unterstützung der Erforschung des Klimawandels

Um Fortschritte im Kampf gegen den Klimawandel zu erzielen, ist es zwingend erforderlich, dass die Debatte und die umzusetzenden Maßnahmen datengetrieben sind.

Die Untermauerung der Vorhersagen von Organisationen , die den Klimawandel bekämpfen, mit soliden Daten wird dazu beitragen, über die Debatte hinauszugehen und mit der globalen Zusammenarbeit zu beginnen, um die Maßnahmen umzusetzen, die zur Bekämpfung dieser Bedrohung erforderlich sind.

Big Data bietet eine unvoreingenommene Informationsquelle darüber, was tatsächlich auf dem Planeten passiert, und wird in Kombination mit Technologien wie KI und Analytik dazu beitragen, die effektivsten Maßnahmen zur Koordinierung der Bemühungen zwischen Regierungen und Unternehmen zu ermitteln.

8) Echtzeitanalysen gewinnen nach der Pandemie an Bedeutung

Während der Covid-Pandemie 2020 halfen Daten nicht nur bei der Suche nach Behandlungen und Impfstoffen, sondern auch bei der Bewältigung von Menschenmassen und der Aufrechterhaltung sozialer Distanz .

Beispielsweise können intelligente Überwachungskameras zählen, wie viele Personen einen Veranstaltungsort betreten und verlassen, und warnen, wenn die maximale Kapazität erreicht ist. Sie können auch an Schlüsselpunkten platziert werden, die Engpässe erzeugen, und Zeiten erkennen, in denen der Personenstrom zu dicht wird und es schwierig wird, soziale Distanz zu wahren.

Eine weitere interessante Verwendung von Daten im Laufe der Jahre war die Identifizierung von Hotspots und Ansteckungsmustern, beispielsweise die Existenz von Superspreadern.

Jetzt, da wir über soziale Distanzierungsmaßnahmen hinausgegangen sind, erwarten wir, dass diese Fortschritte in den kommenden Monaten zur Entwicklung der Datenwissenschaft im Allgemeinen beitragen werden .

9) Mehr Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Big Data, KI, das Internet der Dinge und maschinelles Lernen reißen Barrieren in der Interaktion zwischen Technik und Mensch ein. Und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglicht es uns, all diesen Technologien ein menschlicheres Gesicht zu geben.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es Menschen und Maschinen, „auf Augenhöhe“ zu kommunizieren , was dazu beiträgt , Bedenken auszuräumen und die Einführung neuer Technologien zu fördern.

Dank PLN können Benutzer einfach mit intelligenten Systemen interagieren , ohne eine Lernkurve überwinden zu müssen. Dadurch können neue Technologien viel bequemer und natürlicher in ihren Alltag integriert werden.

10) Automatisierung der Big-Data-Analyse

Automatisierung ist einer der größten Transformationstreiber in der heutigen Datenumgebung. Insbesondere die Automatisierung von Big-Data-Analysen ist einer der vielversprechendsten Bereiche und einer, von dem wir glauben, dass er 2023 und darüber hinaus an Bedeutung gewinnen wird.

Analytics Process Automation (APA) wird Unternehmen eine Fülle von Informationen und Vorhersagefähigkeiten liefern, insbesondere in Bezug auf die Rolle der Rechenleistung in Entscheidungsprozessen. Das Ergebnis wird sein, dass Unternehmen, die es verwenden, in der Lage sein werden, effizienter sowohl Ergebnisse zu erzielen als auch Kosten zu senken.

11) Erweiterte Analytik

Augmented Analytics spielt eine revolutionäre Rolle bei der Datenerfassung, -verarbeitung und -weitergabe durch die Kombination von Protokollen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Ihre hochentwickelten Algorithmen sind in der Lage, kontextbezogene Vorschläge zu erstellen, Aufgaben zu automatisieren und Gespräche zu analysieren.

In einigen spezifischen Sektoren wie Verteidigung oder Transport wird Augmented Analytics die Rationalisierung der wachsenden Menge an Geschäftsdaten ermöglichen und in immer mehr Bereichen Anwendung finden, was ihre Effektivität weiter steigern wird.

In den kommenden Jahren wird Augmented Analytics Hand in Hand mit Augmented Consumers an Bedeutung gewinnen: Geschäftsanwender, die automatisierte, kontextbezogene, mobile und natürliche Sprachfunktionen als Teil ihres Analyseprozesses einsetzen werden.

12) Sicherheitsanalyse mit Big Data

Aufgrund der extrem schnell voranschreitenden Digitalisierung hinken herkömmliche Datensicherheitsstrategien hinterher, was zu einer Zunahme von Cyberkriminalität und Datensicherheitsverletzungen führt . Logischerweise bereitet dies den Unternehmen Sorgen.

In diesem Zusammenhang können Big-Data-Sicherheitsanalysen eine große Hilfe sein, da sie die Erfassung, Speicherung und Analyse großer Mengen von Sicherheitsdaten nahezu in Echtzeit ermöglichen . Dadurch helfen sie, Bedrohungen effektiv zu erkennen und zu bekämpfen.

Security Analytics mit Big Data ermöglicht es, riesige Datenmengen zu verarbeiten und zum Schutz vor Cyberangriffen zu verwalten.

13) Robotische Prozessautomatisierung (RPA)

Robotic Process Automation oder RPA ist eine Spitzentechnologie, mit der Roboter erstellt, eingesetzt und verwaltet werden können, um menschliche Handlungen nachzuahmen, indem sie mit digitalen Systemen und Software interagieren .

Der große Vorteil von RPA besteht darin, dass große Arbeitsvolumina ohne menschliche Fehler und mit hoher Geschwindigkeit ausgeführt werden können. Daher glauben wir, dass es zunehmend von Branchen und Unternehmen übernommen wird, die Wert auf Genauigkeit und Effizienz legen. Wir glauben daher, dass dies einer der wichtigsten Daten- und Analysetrends für 2023 und darüber hinaus ist.

14) Künstliche Intelligenz als Service (AI as a Service oder AIaaS)

AI as a Service besteht aus einer externen Entität, die erweiterte KI-Funktionalitäten gegen eine Abonnementgebühr anbietet.

Dieser Trend wird für kleine und mittelständische Unternehmen besonders wichtig sein, da er dazu beitragen wird, die Leistungsfähigkeit der KI ohne die Notwendigkeit interner Fähigkeiten zu nutzen .

Zu den Anwendungen von AI as a Service gehören Kundenservice, Datenanalyse und Produktionsautomatisierung. Es ist eine leicht zugängliche, kostengünstige, transparente und skalierbare Technologie, daher glauben wir, dass sie alles hat, um einer der Daten- und Analyseakteure der Zukunft zu werden.

15) Vorausschauende Analytik

Wie von IBM definiert, ist Predictive Analytics ein Zweig der Advanced Analytics, der Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse unter Verwendung einer Kombination aus historischen Daten mit statistischer Modellierung, Data-Mining-Techniken und maschinellem Lernen trifft .

Mit dem Aufkommen von Daten wird Predictive Analytics unverzichtbar für Unternehmen, die Risiken und Chancen identifizieren und geeignete Lösungen suchen wollen, insbesondere in Branchen wie Wetter, Gesundheitswesen oder wissenschaftlicher Forschung.

16) Migration in die Cloud

Cloud-Migration ist der Prozess des Verschiebens digitaler Assets wie Daten, Workloads, IT-Ressourcen oder Anwendungen in Cloud-Infrastrukturen , basierend auf einer On-Demand-Self-Service-Umgebung.

Die Cloud-Migration hat große Vorteile für Unternehmen, da sie Echtzeitleistung und -effizienz mit minimalen Unsicherheiten ermöglicht. Aufgrund dieser Vorteile werden immer mehr Unternehmen ihre digitalen Assets in die Cloud migrieren, um in ihren Geschäftsabläufen profitabler, agiler und innovativer zu werden.