Analytics vorhersagen: Zu erwartende Daten- und Analysetrends im Jahr 2021

Aber in der Welt der Daten und Analysen war 2020 ein bahnbrechendes Jahr, in dem sich gezeigt hat, wie wertvoll Daten sind, um das Wachstum voranzutreiben und Unternehmen dabei zu helfen , ihren Weg durch die COVID-19-Krise und andere Marktveränderungen wie den Aufstieg des E-Commerce und das Aufkommen von Direktvertriebsmarken zu finden. Wir glauben, dass 2021 die Datentrends und Analysetrends noch stärker in den Unternehmen verankert sein werden und viele weitere Anwendungsfälle im gesamten Unternehmen unterstützen werden.

Was sind die 10 wichtigsten Datentrends und Analysetrends für 2021?

Hier sind unsere Top 10 Vorhersagen zu den Datentrends, die wir für 2021 auf dem Markt für fortgeschrittene Analysen erwarten:

1. Man wird sich weniger auf ausgelagerte Analyseprojekte mit Beratungsfirmen verlassen, weil sie zu teuer, langsam und zeitlich begrenzt sind. Die Menschen versuchen zu optimieren. 2020 war das Jahr des Umbruchs in der Belegschaft, und das nächste Jahr wird das Jahr der Erholung und Optimierung durch Automatisierung und bessere Nutzung interner Ressourcen sein. Es wird nicht nur darum gehen, Daten zu sammeln, sondern sie tatsächlich in die Tat umzusetzen. Insbesondere die drastische Verlagerung des Einzelhandels und des Kaufverhaltens der Verbraucher auf E-Commerce und Direct-to-Consumer wird die Abhängigkeit von Daten und Analysen im Gegensatz zum Konsum von einmaligen Berichten erhöhen, da man ständig auf die sich ständig verändernde Marktdynamik reagieren muss.
2. Marken werden die Daten aus einer kategorieübergreifenden Perspektive betrachten. Wenn du zum Beispiel ein Getränkemanager bist, musst du das gesamte Ökosystem von Getränken betrachten, um größere Trends zu verstehen. Vielleicht wirkt sich die Keto-Diät auf die Getränkekategorien aus und du kannst eine Zutat aus einem Lebensmittelprodukt in dein Getränk übernehmen. Marken werden nicht nur darauf achten, was die Kunden über ein Produkt oder eine Marke denken, sondern auch auf das Thema im Allgemeinen und die Assoziationen, die sie damit verbinden. (Lass den Wald vor lauter Bäumen nicht aus den Augen.)
3. Unternehmen wollen auf immer mehr Datenquellen zugreifen und diese nutzen, z. B. Callcenter, Chatbots und andere Kundenkontaktpunkte, stehen dabei aber vor der Herausforderung, eine einzige Wahrheitsquelle zu schaffen. Eine größere Anzahl von Datensätzen kann einen breiteren Bezugsrahmen, genauere Vorhersagen und Analysen, eine bessere Fähigkeit zur Bereitstellung von Produkten und Dienstleistungen auf einer mikro- und personalisierten Ebene und die Nutzung aller Ressourcen und Berührungspunkte zur Verbesserung des Geschäfts ermöglichen. Die Herausforderung für die Unternehmen besteht darin, bei der Einführung fortschrittlicher Analysen die richtige Einstellung zu haben und sich bewusst zu machen, dass sie nur dann erfolgreich sein können, wenn es konkrete und gezielte Geschäftsfragen gibt, die beantwortet werden müssen. Nichtsdestotrotz wird das Wachstum der Datenquellen auch zu mehr Partnerschaften im Datenökosystem führen, in denen ein komplettes Lösungspaket und ganzheitliche Praktiken (Datenwissenschaft, Analysten, Technologieanbieter - KI, NLP, Datenkonnektoren - und Agenturen) zusammenkommen.
4. Daten werden mehr als Unternehmenswert wahrgenommen, der entweder an andere Unternehmen veräußert werden kann oder einen bedeutenden Mehrwert für die Art und Weise darstellt, wie ein Unternehmen arbeitet, seine Leistungen erbringt und sich an den Kundenbedürfnissen ausrichtet, und Unternehmen werden ihre eigenen Daten besitzen und verwalten wollen, anstatt sie auszulagern oder sich auf Dritte zu verlassen, die Daten für sie beschaffen und nur Erkenntnisse liefern.
5. Die Rolle des Chief Data Officer wird weiter wachsen und an Bedeutung gewinnen, und damit auch die Budgets, die speziell für Daten und Analysen bereitgestellt werden. Bereits 2020, als viele Unternehmen ihre IT-Ausgaben aufgrund der Pandemie zurückschraubten, waren Daten und Analysen einer der wenigen Bereiche, in denen die Ausgaben erhöht wurden, und dies wird sich voraussichtlich auch 2021 fortsetzen. Ein weiterer Grund dafür ist die Zunahme der Rolle des Decision Science, dessen Aufgabe es ist, die von Datenwissenschaftlern gewonnenen Erkenntnisse in umsetzbare Geschäftsentscheidungen zu verwandeln.
6. Die Vertikalisierung und Spezialisierung von Daten- und Analyseplattformen wird zunehmend an Bedeutung gewinnen. Der Bedarf an Analysen ist mittlerweile bekannt, und allgemeine Plattformen, die Daten verarbeiten und gute Visualisierungen erstellen, sind ausgereift. Die Unternehmen erwarten jetzt jedoch ein gewisses Maß an Fachwissen und Wissen darüber, wie Daten und Analysen bestimmte Anwendungsfälle unterstützen können, und werden sich auf Plattformen konzentrieren, die ihre Bedürfnisse spezifischer erfüllen können, z. B. Risikomodellierung für Versicherungen oder, wie im Fall von Skai, Marktinformationen zur Unterstützung des Produktlebenszyklus. Angesichts der Tatsache, dass 80 % der Analyseprojekte scheitern, ist dies eine Möglichkeit für Unternehmen, sich dem Trend zu widersetzen.
7. Um eine gute Rendite für ihre Analyse-Investitionen zu erzielen, brauchen Unternehmen sowohl eine breit angelegte Datenanalyse (wie in Trend Nummer 2 oben erwähnt) als auch sehr spezifische, granulare Erkenntnisse, die für die anstehenden Geschäftsfragen sinnvoll und umsetzbar sind. In einem Seminar, das Tom Davenport, Autor und Analytikexperte, kürzlich veranstaltete, sagten die Teilnehmer, dass Unternehmen zu viel Zeit und Aufmerksamkeit auf KI-Tools, -Technologien und -Modelle verwenden und nicht genug Zeit auf den messbaren, zusätzlichen Nutzen von KI-Projekten verwenden. Dieses Problem sollte in Zukunft behoben werden, indem man sich auf gezielte Geschäftsfragen konzentriert, die die Analytik beantworten soll.
8. Die Grenzen zwischen der IT-Abteilung und anderen Abteilungen, insbesondere wenn es um Daten und Analysen geht, werden immer mehr verschwimmen. Daten und Analysen haben das Potenzial, äußerst positive und aussagekräftige Geschäftsergebnisse zu erzielen, und wenn dies geschieht, gibt es oft auch eine gute Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Funktionsbereichen, da jeder eine gewisse Verantwortung für den Erfolg des Analyseansatzes hat. Bereiche wie Data Governance, Datenkompetenz, offene Datenplattformen, Integration und Nutzung von Daten in verschiedenen Teilen des Unternehmens ermöglichen es den Geschäftsanwendern, Aufgaben zu übernehmen, die bisher der IT vorbehalten waren, und die von den Geschäftsbereichen erzeugten Daten fließen in Plattformen ein, die die IT verwaltet. In Verbindung mit dem Mangel an Datenwissenschaftlern und Analytikern bedeutet dies auch, dass Datenplattformen nahtloser und einfacher zu implementieren sein werden, damit alle Teile eines Unternehmens sie nutzen können.
9. Aus der Perspektive von NLP und maschinellem Lernen wird der Prozess der Datenklassifizierung und Datenmodellierung viel stärker automatisiert und skaliert werden, sowohl in Bezug auf die Datenmenge, die ein System verarbeiten kann, als auch in Bezug auf die Detailgenauigkeit, die aus den Rohdaten extrahiert werden kann (z. B. das Geschlecht eines Posters herauszufinden und es mit dem zu verknüpfen, was er über ein bestimmtes Produkt oder ein Produktmerkmal sagt). Diese Art von Verbindungen führt zu genaueren und schneller umsetzbaren Erkenntnissen. Trends werden viel früher erkannt, so dass Unternehmen, die diese Technologien nutzen, einen Vorsprung vor der Konkurrenz haben. Auch die Arbeit der Datenwissenschaftler/innen wird dadurch effizienter werden.
10. Und schließlich wären wir nachlässig, wenn wir nicht die Auswirkungen von COVID erwähnen würden. Im Jahr 2021 werden Unternehmen beginnen, sich zu fragen, ob die Trends, die sie beobachten, mit COVID zusammenhängen, ob Anomalien in Daten oder Erkenntnissen kurz- oder langfristig zu erklären sind und wie sie ihr Unternehmen in die Zukunft führen können. Predictive Analytics müssen dies berücksichtigen und Daten nutzen, die ständig aktualisiert werden und mit möglichst vielen Datenquellen verbunden sind, um die Genauigkeit zu maximieren.

Nimm an der Diskussion teil und erfahre mehr über fortschrittliche Analyseverfahren für dein Unternehmen,

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*DieserBlogbeitrag erschien ursprünglich auf Signals-Analytics.com. Skai hat Signals-Analytics im Dezember 2020 übernommen. Lies die Pressemitteilung.