Die Innovation in Sachen Daten und Analyse schreitet weiter voran, wodurch die biedere alte Business Intelligence-Branche zu einer neuen Wertschöpfungsquelle für das Unternehmen wird. Dies führte dazu, dass Daten in die Hände von mehr Personen gelangten und bessere Entscheidungen getroffen werden konnten. Und die Innovationswelle ist noch nicht vorbei.

1. Top 10 der Business
Intelligence-Trends
für 2014

2. Weitere Informationen finden Sie in diesem Sonderbericht des The Economist:
Fostering a Data-Driven Culture (Fördern einer datengesteuerten Kultur).
Datenwissenschaft kann
künftig nicht nur von Experten, sondern von jedermann betrieben werden. Jeder normale
Geschäftsanwender wird sich mit Datenanalyse auskennen, und nicht nur Experten mit
Titel „Analyst“. Organisationen, die Daten nutzen, um Entscheidungen zu treffen, werden
immer erfolgreicher, und diejenigen, die Daten nicht nutzen, fallen ab.
Das Ende der Datenexperten.

3. Weitere Informationen erhalten Sie im Whitepaper: Warum Geschäftsanalysen in der
Cloud.
Organisationen, die durch Analysen schnell vorwärtskommen möchten, treiben die
Übernahme cloudbasierter Business Intelligence voran. Zudem treiben neue Szenarien
wie die Zusammenarbeit mit Kunden und mobiler Zugriff außerhalb der Firewall die
Übernahme voran. Die Weiterentwicklung von Cloudservices helfen IT-Abteilungen, sich
mit Business Intelligence in der Cloud vertraut zu machen.
Cloud Business Intelligence wird Mainstream.

4. Mehr erfahren Sie in diesem Webinar: Exploring Big Data with Amazon Redshift
(Erkunden von großen Datenmengen mit Amazon Redshift).
Cloud Data Warehouses wie Amazon Redshift und Google BigQuery transformieren den
Aufbauprozess eines Data Warehouse von einem monatelangen Prozess zu ein paar
Tagen. Dadurch wird eine rasche Prototyperstellung und eine nie dagewesene
Flexibilität möglich. Cloud-Angebote wie Teradata Cloud und SAP HANA von
traditionellen Anbietern validieren den Platz.
Große Datenmengen landen endlich
auch im Himmel.

5. Weitere Informationen erhalten Sie in diesem Whitepaper von GigaOm: Agile BI:
Reshaping the Landscape (Neugestaltung der Landschaft).
Self-Service-Analysen werden in schnell wachsenden Unternehmen die Norm.
Geschäftsleute erwarten von ihren Dashboards Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit.
Und die monolithische Infrastruktur wird von Lösungen abgelöst, die mit neuen
Datenquellen arbeiten können.
Agile BI baut Vorsprung aus.

6. Weitere Informationen erhalten Sie von David Stodder von TDWI in diesem
Webinar: Using Analytics to be Predictive and Proactive (Verwenden von Analysen
für Vorhersagen und proaktives Verhalten).
einst das Reich von erweiterten und
spezialisierten Systemen, werden zu Mainstream, wenn Unternehmen orwärtsgerichtete
statt rückwärtsgerichtete Erkenntnisse aus Daten möchten.
Vorausschauende Analysen,

7. Überzeugen Sie sich vom Wert der eingebetteten BI mit diesem Video.
Eingebettete BI wird immer wichtiger, um Erkenntnisse
direkt in den Pfad von Geschäftsaktivitäten zu setzen. Analysen leben immer mehr innerhalb
von Transaktionssystemen. Szenarien wie Customer Relationship Management werden den
Weg mithilfe von Analysen leiten, welche die vielen kleinen Entscheidungen unterstützen,
die Vertriebsmitarbeiter täglich treffen. Zudem bringt eingebettete BI Daten zu Abteilungen,
die typischerweise zögerten: zum Beispiel in der Produktion und im Einzelhandel.

8. Weitere Informationen erhalten Sie in diesem Whitepaper: 5 Best Practices for Telling
Great Stories (5 Best Practices für eine großartige Berichterstattung).
Berichterstattung wird zu einer Priorität,
wenn Menschen erkennen, dass eine Dashboard-Flut ohne Kontext nicht hilfreich ist.
Durch Berichte können Ideen und Erkenntnisse mithilfe von Daten kommuniziert werden.
Sie helfen auch, eine überwältigende Menge an großen und ungleichen Daten
verständlich zu machen.

9. mobile Business Intelligence
die wichtigste Erfahrung,
Ein Beispiel erhalten Sie in diesem Whitepaper: How Mobile Business Intelligence Drives
Efficiency and Transformation for Supervalu (Wie mobile Business Intelligence Effizienz
und Transformation für Supervalu vorantreibt).
Für zukunftsweisende Organisationen wird
nicht nur eine gelegentliche Sache. Geschäftsanwender benötigen während ihres normalen
Tagesablaufs Zugriff auf Informationen, und dies nicht nur vom Schreibtisch aus.

10. In diesem Video wird ein Beispiel gezeigt, wie Erkenntnisse aus Social Media-Daten
gewonnen werden können: Using Social Media Analytics for Insight (Die Analyse sozialer
Medien für Erkenntnisse nutzen).
Organisationen beginnen, soziale Daten
ernsthaft zu analysieren, wodurch sie Erkenntnisse erlangen, die
über die Anzahl ihrer Likes und Follower hinausgeht. Soziale Daten werden ein Proxy für
Markenbewusstsein und -einstellung sowie ein fruchtbarer Boden für Konkurrenzanalysen.
Unternehmen nutzen soziale Daten, um herauszufinden, wie wichtig sie ihren Kunden sind.

11. Mehr zu noSQL können Sie in diesem TechRepublic-Artikel lesen: 10 Things You
Should Know About noSQL databases (10 Dinge, die Sie über noSQL-Datenbanken
wissen sollten).
NoSQL ist das neue Hadoop.
Organisationen entdecken, wie sie unstrukturierte Daten nutzen können. NoSQL-
Technologien wurden immer bekannter, als Unternehmen nach Möglichkeiten suchten,
um diese Art von Daten zu assimilieren. Aber im Jahr 2014 wird die intelligente
Nutzung unstrukturierter Daten weiterhin die Ausnahme und nicht die Norm sein.

12. Über Tableau Software
http://www.tableausoftware.com/business-
intelligence
Tableau Software (NYSE: DATA) hilft
Menschen dabei, Daten sichtbar und
verständlich zu machen. Mit Tableau
können Nutzer Informationen schnell
analysieren, visualisieren und mit
anderen teilen. Mehr als 15.000 Kunden
nutzen Tableau im Büro und unterwegs
für schnelle Analysen. Zehntausende
Nutzer verwenden Tableau Public,
um Daten in Blogs und auf Websites
anderen zur Verfügung zu stellen.