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Data Warehouse-Lösungen kommen an Grenzen

Steigende Datenflut lässt Unternehmen auf skalierungsfähige Lösungen zur Datenverarbeitung setzen
Mit dem Aufstieg von Public Cloud-Lösungen hat auch der damit verbundene Bedarf an Data Analytics-Services erheblich zugenommen

Kunden haben in Form von digitalen Services und Produkten jederzeit und überall Zugang zu Informationen und können daher flexibler denn je Kaufentscheidungen treffen. Unternehmen stellt das vor neue Herausforderungen, denn die Nähe zum Kunden und insbesondere die Analyse von Kundendaten werden damit erfolgskritisch. Steigende Datenvolumina sind die logische Konsequenz und dieser Trend wird durch Social Media sowie besonders durch das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) verstärkt und führt zu einer wahren Datenflut in Unternehmen. Diese wenden sich deshalb skalierungsfähigen Lösungen zur Datenverarbeitung zu, zumal klassische Data Warehouse-Lösungen angesichts des Datenvolumens und der Datenvarianz an ihre Grenzen stoßen.

Dies meldet der neue "ISG Provider Lens – Data Analytics Services & Solutions Germany 2019/2020" von ISG Information Services Group (ISG), ein Marktforschungs- und Beratungsunternehmen im Technologie-Segment. Neben dem Markt für Data Engineering Services untersuchte die ISG-Studie fünf weitere Marktsegmente mit insgesamt über 50 Anbietern in Deutschland.

"Die Optimierung des Datenmanagements ist in Unternehmen derzeit ein Top-Thema", sagt Johanna von Geyr, Partner bei der ISG Information Services Group DACH. "Vor allem die zunehmende Integration von Daten und Geschäftsprozessen zum Beispiel im Engineering-Umfeld erfordern neue Wege der Datenverwaltung und -verarbeitung. Autonomous Driving oder Digital Twin sind prominente Beispiele. Zudem haben es Unternehmen wegen ihrer Social-Media-Interaktionen sowie durch IoT-Sensoren mit immer größeren Mengen an unstrukturierten Daten zu tun."

Data Analytics-Verantwortliche erkennen den ISG-Analysten zufolge deshalb mehr und mehr die Wichtigkeit einzelner Komponenten wie beispielweise das Data Engineering. Durch diese Fokussierung sollen heutige und auch zukünftige Anforderungen an den Technology Stack sichergestellt werden. Vor allem müsse die Dateninfrastruktur gut skalierbar sein. Denn es sei zu erwarten, dass die riesigen Datenmengen aus verschiedensten Quellen weiter anwachsen.

"Datenarchitekturen müssen zugleich flexibel sein. Denn Unternehmen benötigen heute oft den Zugriff über weit verteilte Geographien und Geräte", ergänzt von Geyr. "Das reicht vom Tablet des Vertriebsmitarbeiters bis zur Überwachungskonsole in der Fabrik."

Der "ISG Provider Lens – Data Analytics Services & Solutions Germany 2019/2020" untersuchte im Marktsegment "Data Engineering Services" die Fähigkeiten von 21 Providern. Aktuelle Leader in diesem Markt sind Alexander Thamm, Atos, Capgemini, DXC Technology, IBM, Infosys und um (Orange).

Self Service Analytics & BI Platforms as a Service
Die Transformation von Business Intelligence (BI) hin zu Self Service Analytics ist in vollem Gang. Angebot und Nachfrage nach diesen weitgehend selbsterklärenden Analyse-Dashboards haben in den vergangenen zwölf Monaten stark zugenommen. Die ISG-Analysten sehen dabei jene Anbieter vorne, deren Lösungen sich trotz zahlreicher Funktionen einfach bedienen lassen und Zugang zu einer möglichst breiten Anzahl verschiedenster Datenquellen ermöglichen. Diese Plattformen beziehen Unternehmen mittlerweile vorrangig als Software as a Service (SaaS). Datensicherheit und Datenschutz sind dabei wichtige Auswahlkriterien, ebenso die Fähigkeit der Anbieter, SaaS-Lösungen isoliert aus einer Cloud in Deutschland heraus bereitzustellen. Den hohen Erwartungen der Kunden an Echtzeitanalyse- und Prognosefähigkeit begegnen die Anbieter vor allem durch ausgeklügelte Algorithmen und Automatisierung.

Industrial Analytics & Automation Platforms
Bei Industrial Analytics in der Fertigungsindustrie verzeichnet die ISG-Studie einen Trend zur Automatisierung des Datenaustauschs, basierend auf neuen Technologien wie Kobotik, Künstliche Intelligenz (KI), cyberphysikalische Systeme, Cloud Computing, Industrial Internet of Things (IIoT) und Sensorik. Diese Technologien optimieren derzeit vor allem die Lieferketten der Unternehmen und erzielen dabei bahnbrechende Effizienzgewinne. Bei der Integration von Industrial Analytics in ihre bestehenden Produktionsanlagen sind Fertigungsunternehmen mittlerweile zu einem pragmatischen Vorgehen übergegangen. Die meisten entwerfen keine umfassenden Industrie 4.0-Strategien auf dem Reißbrett mehr. Stattdessen erproben sie neue Technologien in einzelnen Anwendungsfällen, um so die Chancen und den Mehrwert für das Unternehmen auszuloten.

Analytics Reporting Solutions
Da Fachbereiche zunehmend datenbasiert agieren, benötigen sie leicht verständliche visualisierte Daten. Zunehmend erwarten sie auch einedirekte Einbindung dieser Visualisierungen in weitere Fachanwendungen und -portale. Die ISG-Studie stellte fest, dass Kunden bei diesen Reporting-Lösungen zunehmend auch Bots akzeptieren und nachfragen. Denn mit ihrer Hilfe können sie Berichte eigenständig erstellen. Zudem sind sie über Chatbots in der Lage, die Punkte für die Datenerhebung schnell und ohne Technologiekenntnisse zu erweitern.

Data Science Services
Die Rollen und Verantwortlichkeiten von Data Scientists in den Unternehmen weiten sich derzeit aus.

Die von ihnen eingesetzten Datentechnologien sind im Begriff, viele routinemäßige Geschäftsprozesse zu übernehmen, berichtet die ISG-Studie. Diese zunehmende Automatisierung von Geschäftsprozessen versetzt Data Scientists in die Lage, sich zunehmend mit komplexen Geschäftsproblemen zu befassen, um so vor allem Effizienz und Produktivität weiter zu erhöhen.

Cloud Analytics Consulting & Integration Services
Mit dem Aufstieg von Public Cloud-Lösungen hat auch der damit verbundene Bedarf an Data Analytics-Services erheblich zugenommen. Ein Ende dieses Wachstums ist den ISG-Analysten zufolge nicht in Sicht, zumal die Dienstleister über ein breites Leistungsangebot verfügen. Es reicht von Readiness Checks und Strategieberatung über die technische Implementierung und Integration bis hin zum Betrieb. Die Data Analytics-Angebote für die Public Cloud unterscheiden sich zum Teil erheblich voneinander, vor allem hinsichtlich legislativer Aspekte, der lokalen Verfügbarkeit, der Handhabbarkeit oder der Anzahl an Services.

Wichtig ist auch eine enge Zusammenarbeit mit den großen Cloud-Providern wie AWS, Microsoft, Google oder IBM, in manchen Fällen und Regionen auch mit Alibaba oder kleineren Public-Cloud-Providern. Da die Cloud-Anbieter jedes Jahr Hunderte neuer Microservices veröffentlichen, stehen die Data Analytics-Anbieter zudem vor der Herausforderung, diese Microservices zu analysieren, zu sortieren, zu kombinieren und in das Geschäft jedes einzelnen Kunden zu integrieren. (ISG: ra)

eingetragen: 24.07.19
Newsletterlauf: 12.08.19

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Meldungen: Studien

IT-Service-Unternehmen
Die konjunkturelle Entwicklung schlägt sich im Geschäftsjahr 2024 auf die Umsätze der in Deutschland tätigen IT-Dienstleister nieder. Während die Anbieter im Jahr 2023 dem Rückgang der Wirtschaftsleistung noch trotzen konnten, legte ihr Umsatz im Jahr 2024 lediglich um durchschnittlich 2,6 Prozent zu (2023: 9,4 Prozent). Die angespannte wirtschaftliche Lage sowie geopolitische Unsicherheiten zwangen viele Anwenderunternehmen, ihre Investitionen in digitale Technologien zu priorisieren oder gar zu verschieben. Aufgrund der Hoffnung auf eine geopolitische Entspannung, eine anziehende Konjunktur, unter anderem aufgrund des Sondervermögens der neuen Bundesregierung, sowie enormer Nachholeffekte bei der digitalen Transformation rechnen IT-Dienstleister für 2025 und 2026 wieder mit höheren Wachstumsraten.
Fehlende Datenstandards als Engpass
Trotz des enormen Potenzials von Artificial Intelligence (AI) im Gesundheitswesen befinden sich viele Einrichtungen noch in der Anfangsphase der Umsetzung. Eine aktuelle internationale Studie von SS&C Blue Prism zeigt: 94 Prozent der befragten Organisationen betrachten AI zwar als strategisch wichtig - doch mangelnde Datenqualität und fragmentierte Dateninfrastrukturen behindern den effektiven Einsatz.
Netzwerksichtbarkeit gewinnt weiter an Bedeutung
63 Prozent der deutschen Sicherheits- und IT-Entscheider berichten, dass sie im Laufe der vergangenen zwölf Monate Opfer mindestens eines Cyber-Angriffs geworden sind - ein Anstieg von 6,7 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. Dies ergab die diesjährige Hybrid-Cloud-Security-Studie 2025 von Gigamon. Zum dritten Mal in Folge hat der führende Deep-Observability-Experte weltweit mehr als 1.000 Sicherheits- und IT-Experten befragt. Demnach ist dieser Anstieg vor allem auf die weitverbreitete Nutzung von KI durch Cyberangreifer zurückzuführen. Zudem beeinflusst die Technologie Sicherheit und Management von hybriden Cloud-Infrastrukturen.
Grundlage moderner KI-Anwendungen
Confluent hat die Ergebnisse ihres vierten jährlichen Data Streaming Reports veröffentlicht. Für die Studie wurden 4.175 IT-Führungskräfte in zwölf Ländern befragt, darunter 325 aus Deutschland. Die Ergebnisse zeigen, dass Daten-Streaming-Plattformen (DSP) nicht mehr optional, sondern entscheidend für den Erfolg von Künstlicher Intelligenz (KI) und die umfassende digitale Transformation von deutschen Unternehmen sind. Eine deutliche Mehrheit der IT-Entscheider (81?Prozent) ist überzeugt, dass DSP die Einführung von KI erleichtern, da sie zentrale Herausforderungen wie Datenzugriff, -qualität und -Governance direkt adressieren.
KI erobert den Mittelstand
Künstliche Intelligenz (KI) ist im Alltag kleiner und mittelständischer Unternehmen (KMU) angekommen. Bereits jede dritte Firma (32 Prozent) setzt auf die zukunftsweisende Technologie - das ergab eine aktuelle YouGov-Studie* im Auftrag von Ionos. Der Anteil KI-nutzender Unternehmen ist innerhalb eines Jahres um 11 Prozentpunkte gestiegen. Weitere 40 Prozent wollen KI einsetzen, wenn sie günstig oder kostenlos verfügbar ist. Der Paradigmenwechsel ist in vollem Gange - KI ist nicht länger nur ein Thema für Konzerne.
Viele nutzen KI, aber nur wenige bezahlen dafür
In Deutschland dominieren aktuell bei Künstlicher Intelligenz die kostenlosen Angebote. Gerade einmal zehn Prozent derjenigen Bundesbürgerinnen und Bundesbürger, die generative KI einsetzen, bezahlen dafür: Acht Prozent nutzen aktuell kostenpflichtige KI-Dienste, zwei Prozent haben das in der Vergangenheit getan, jetzt aber nicht mehr.
Vertrauen als kritischer Faktor
Cloudera, die hybride Plattform für Daten, Analysen und KI, hat die Ergebnisse ihrer jüngsten Studie "The Future of Enterprise AI Agents" veröffentlicht. Im Rahmen der Umfrage wurden im Januar und Februar 2025 fast 1.500 IT-Führungskräfte in Unternehmen in 14 Ländern, unter anderem Deutschland, befragt, um ihre Nutzungsgewohnheiten, Use Cases und Meinungen zu KI-Agenten (AI Agents) zu verstehen.
Compliance als größte Herausforderung
Fivetran, Anbieterin für Data Movement, präsentiert eine neue Studie über den Einsatz von KI in Unternehmen. Die von Redpoint Content durchgeführte Umfrage zeigt, dass fast die Hälfte der Unternehmen von verzögerten, unzureichenden oder gescheiterten KI-Projekten berichten - und das trotz ehrgeiziger Strategien und großer Investitionen in KI und Datenzentralisierung.
SaaS bleibt die bevorzugte Wahl
Das BCI hat den Emergency and Crisis Communications Report 2025, gesponsert von F24, veröffentlicht. Bereits im 11. Jahr analysiert dieser Bericht, wie sich die Krisenkommunikation in den vergangenen zwölf Monaten entwickelt hat, welche Kommunikationsmethoden bevorzugt werden und welche Auswirkungen neue Technologien auf den Sektor haben.
GenAI-Technologien im Finanzsektor
NTT Data hat eine neue Studie veröffentlicht, die den Einsatz von generativer KI (GenAI) im globalen Bankensektor untersucht. Der Bericht mit dem Titel "Intelligent Banking in the Age of AI" zeigt, dass Banken und Finanzinstitute trotz der zunehmenden Verbreitung von GenAI-Technologien im Finanzsektor geteilter Meinung sind, wenn es um ergebnisorientierte Strategien geht. Nur die Hälfte der Banken (50 Prozent) sieht darin ein Instrument zur Steigerung von Produktivität und Effizienz. Ebenfalls die Hälfte (49 Prozent) glaubt, dass GenAI zur Senkung der operativen IT-Ausgaben eingesetzt werden kann.

Integration von Cloud-Services ganz oben HR und IT müssen zusammenarbeiten