Laut dem Bericht " 2023 State of Data and Analytics " von Snaplogic und Corinium berichten 86 % der Datenverantwortlichen von einer steigenden Nachfrage nach Daten- und Analysekompetenz.
90 % sagen, dass KI in den nächsten drei bis fünf Jahren die größte Veränderung in ihrer Datenstrategie bewirken wird.
Während meiner gesamten beruflichen Laufbahn habe ich viel Zeit damit verbracht, mit Big Data zu arbeiten und ihr Potenzial zu nutzen, um wichtige Geschäftserkenntnisse zu gewinnen. Im Laufe der Jahre habe ich viele große Veränderungen in der Branche miterlebt, und jetzt stehen wir an einem weiteren Wendepunkt.
Generative KI (GenAI) birgt viele Möglichkeiten für Unternehmen, wenn es um das Datenmanagement geht, aber es gibt Einstiegshürden, da einige Branchen nur langsam modernisieren.
Ich denke, dass diese Reibung im Jahr 2024 zu einigen Verschiebungen in der Datenlandschaft führen wird. Hier sind meine Beobachtungen.
Datenverantwortliche wissen, dass ihre Rolle immer wichtiger wird
GenAI kann große Datenmengen, einschließlich unstrukturierter Daten, verarbeiten und Erkenntnisse daraus gewinnen.
Um GenAI richtig nutzen zu können, müssen Unternehmen über die richtigen Systeme verfügen.
Laut PwC gaben 44 % der Führungskräfte an, dass ihre Unternehmen im Jahr 2024 Maßnahmen zur Datenmodernisierung planen, um die Vorteile von GenAI besser nutzen zu können.
Datenverantwortliche werden darauf angewiesen sein, Datenstrategien zu modernisieren und Systeme zu schaffen, die Daten auf die einfachste und effektivste Weise vereinheitlichen und extrahieren. Um diese gestiegenen Anforderungen zu bewältigen, werden wir im Jahr 2024 größere Datenteams mit mehr Ressourcen zur Verfügung haben.
Technologische Reife ist noch ein Problem
Die Modernisierung von Datenstrategien umfasst die Digitalisierung von Daten, ihre Verlagerung in die Cloud, die Gewährleistung der Einhaltung von Vorschriften und das Risikomanagement.
Das klingt einfach, ist aber eine der größten Herausforderungen für Datenverantwortliche, denn die Modernisierung einer Datenstrategie erfordert ein gewisses Maß an technologischer Reife.
An einem einzigen Arbeitstag treffe ich auf Unternehmen mit einem hohen digitalen Reifegrad und solche, die noch Jahrzehnte hinterherhinken.
Diejenigen, die nur langsam vorankommen, haben in der Regel die richtigen Talente, kämpfen aber mit der Trägheit von Altsystemen, betrieblichen Silos und rechtlichen Hürden (um nur einige Probleme zu nennen).
Auch moderne Organisationen stehen vor Herausforderungen, vor allem bei der Umsetzung.
So investieren Unternehmen beispielsweise in Data Warehouses und Data Lakes, um das Versprechen agiler Analysen und umsetzbarer Geschäftseinblicke zu erfüllen.
Doch 83 % der IT-Entscheidungsträger sind mit der Leistung und dem Output ihrer Datenmanagement- und Data-Warehousing-Lösungen nicht ganz zufrieden.
Als Ergebnis dieser Herausforderungen sehe ich mehr Datenverantwortliche, die nach Wegen suchen, um Herausforderungen in Bezug auf technologische Reife und Implementierung im Jahr 2024 zu überwinden.
Es wird deutlicher werden, welche Organisationen eine inkonsistente Datenstrategie haben
Wenn Unternehmen sich mit der Modernisierung ihrer Datensysteme beeilen, wird deutlich, wer den Anschluss verliert.
Nehmen wir zum Beispiel die Einzelhandelsbranche. Es wird Unternehmen wie Hush geben, die Daten integrieren, um genaue Daten über Lagerbestände zu erhalten, Verkäufe zu personalisieren und Erkenntnisse für Verbesserungen zu gewinnen.
Dann gibt es andere, die die Kunden mit unzusammenhängenden Einkaufserlebnissen verwirren.
Online können Kunden personalisierte Empfehlungen und exklusive Angebote erhalten. In den Geschäften gibt es möglicherweise keine Aufzeichnungen über frühere Einkäufe, Zahlungsdetails oder Vorlieben. Das Ergebnis? Verpasste Verkäufe.
In dem Maße, in dem Organisationen mit den Innovationen in der Welt der Daten Schritt halten, werden wir immer deutlicher sehen, wer erfolgreich war und wer noch zu tun hat.
GenAI wird die Weiterbildung und intelligente Kaufentscheidungen für Tech-Teams fördern
Neuronale Netze und prädiktive Analysemodelle sind für Datenwissenschaftler nicht ganz neu, aber die Diskussionen um große Sprachmodelle und GenAI sind im letzten Jahr explodiert.
GenAI kann Unternehmen beim Scannen, Lesen, Übersetzen und Analysieren großer Datenmengen helfen. Sie kann auch Daten zwischen Plattformen mit geringem Aufwand integrieren, was zu noch besseren Erkenntnissen führen kann.
Fachleute werden sich jetzt darauf konzentrieren, sich weiterzubilden, damit sie GenAI und andere KI-Tools verstehen und effektiv nutzen können.
Die Herausforderung für IT-Leiter besteht darin, die richtigen Talente zu finden und zu entscheiden, worauf sie sich konzentrieren wollen.
Bei so vielen konkurrierenden Prioritäten müssen sich die Führungskräfte für ihre Prioritäten entscheiden und die richtigen Produkte auswählen, um ihre Ziele zu erreichen.
Von wachsendem Interesse für IT-Führungskräfte sind unabhängige Softwareanbieter (ISVs) wie Snowflake und die einheimischen Amazon Web Services (AWS).
ISVs und Cloud Computing-Plattformen werden zunehmend GenAI-Lösungen anbieten, um das Datenmanagement einfacher und effektiver zu gestalten. Entscheider sollten bei ihren Kaufentscheidungen die GenAI-Optionen und -Roadmaps im Auge behalten.
Im gegenwärtigen Geschäftsklima sehe ich, dass die Entscheidungen auch von der Kosteneffizienz und der Investitionsrendite abhängen.
Die Integration von Daten wird mit GenAI einfach sein
Ich bräuchte eine Reihe von Berichten, um auf alle Möglichkeiten einzugehen, die GenAI für Datenexperten bietet. Stattdessen werde ich mich auf die Datenintegration als ein Beispiel für die Möglichkeiten konzentrieren, die GenAI für Datenteams bietet.
GenAI ist in der Lage, die Datenintegration über ISVs und Cloud-Plattformen hinweg zu vereinfachen, um eine leistungsstarke ganzheitliche Sicht der Aktivitäten zu schaffen. Die Integration von Daten auf diese Weise kann die analytischen Fähigkeiten eines Unternehmens radikal verändern.
Mit ein paar Anweisungen kann generative KI:
- Automatisieren Sie die Datenintegration, indem Sie das Mapping, die Transformation und den Abgleich von Daten automatisieren und so den Bedarf an manuellen Eingriffen verringern.
- Schaffung einer Datenintegration in Echtzeit, die die Integration und Analyse von Daten in Echtzeit unterstützt und es Unternehmen ermöglicht, zeitnahe Entscheidungen zu treffen und schnell auf Veränderungen in ihrem Umfeld zu reagieren.
- Integration von Cloud-basierten Plattformen , die auf verschiedenen Plattformen gehostete Daten verbinden, um tiefere Einblicke zu ermöglichen.
- Ermöglichen Sie die Datenintegration im Self-Service-Verfahren, so dass auch technisch nicht versierte Benutzer Daten integrieren, analysieren und Erkenntnisse daraus ableiten können, ohne über umfangreiche technische Kenntnisse zu verfügen.
- Ermöglichen Sie serverlose Datenintegration , damit Unternehmen Datenintegrationsfunktionen ausführen können, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur zu verwalten.
SnapGPT ist ein Beispiel für eine GenAI-Plattform, die Cloud-basierte Plattformen integriert und eine Self-Service-Datenintegration bietet. Nach einer Eingabeaufforderung kann SnapGPT zum Beispiel automatisch Salesforce-Daten extrahieren und in Snowflake übertragen. Oder einen Datenfluss zwischen Salesforce und Netsuite erstellen. Und das alles ohne Programmieraufwand und lange Vorlaufzeiten.
GenAI wird Datenexperten bei ihrer Arbeit unterstützen und nicht-technischen Mitarbeitern helfen, mit Daten umzugehen, ohne dass sie ein hohes Maß an Fachwissen benötigen.
Indem Unternehmen mehr Mitarbeitern die Möglichkeit geben, als "Citizen Developer" zu arbeiten, geben sie ihnen die Möglichkeit, Daten für ihre Zwecke zu nutzen. Stellen Sie sich vor, was Ihr Marketing-, Vertriebs- und Kundenbetreuungsteam mit besseren Daten tun könnte?
ITV ist ein großartiges Beispiel dafür, was passieren kann, wenn Daten für mehr Menschen zugänglich sind.
Das berühmte britische Rundfunk- und Fernsehnetzwerk versorgte mehr als 90 Vertriebsmitarbeiter mit Echtzeitdaten, die eine schnellere Verwaltung, einen besseren Kundenservice und eine deutliche Steigerung der Gesamtleistung des Teams ermöglichten.
Nehmen Sie an unseren technischen Workshops teil
Während bürgerliche Entwickler vielleicht keine neuen technischen Fähigkeiten erwerben müssen, werden Datenexperten dies, wie erwähnt, im Jahr 2024 zu einer Priorität machen. Das Erlernen der besten Tools (KI und andere) für den Umgang mit Daten, die Extraktion von Daten und die Ableitung ihres maximalen Werts ist wichtiger denn je.
Deshalb veranstalten wir in ganz APAC technische Workshops über KI-optimierte Datenkonvertierungen. Dieser Workshop richtet sich an Technikexperten mit Grundkenntnissen in den Bereichen Datenerfassung, -verarbeitung, -speicherung und -visualisierung. Er ist ideal für alle, die den größtmöglichen Nutzen aus ihren Daten ziehen wollen, aber auch für diejenigen, die einfach nur neugierig auf die besten Tools sind, um dies zu erreichen.
Technische Experten werden die wichtigsten Funktionen und Anwendungsfälle erläutern, Demos vorführen und für persönliche Fragen zur Verfügung stehen.
Wenn Sie an einer kurzen, aber wirkungsvollen Fortbildung interessiert sind, hoffe ich, dass Sie teilnehmen werden!
