KI beflügelt Analytics-Systeme

Gartner nennt Technologien, die Datenanalysen und das Daten-Management in den kommenden Jahren auf ein neues Niveau heben sollen. Im Trend liegen demnach „Augmented Analytics“und „Augmented Data Management“.

Gartner beobachtet einen steigenden Einfluss von maschinellem Lernen und KI auf Big-Dataund Analytics-Systeme.

Technologien rund um Analytics und Daten-Management werden intelligenter, beobachten die Analysten von Gartner. Ihrer Einschätzung nach wird sich das Marktbild in den kommenden drei bis fünf Jahren deutlich wandeln. „Die Systeme für Data und Analytics entwickeln sich rasch weiter“, sagt Research Vice President Rita Sallam. Die Palette reiche von ad hoc eingesetzten Werkzeugen für die unternehmensinterne Entscheidungsfindung bis hin zu einer echten „Continuous Intelligence“.

Als wichtigste Trends im Datenumfeld führt Gartner zunächst den Begriff Augmented Analytics ein. Er beschreibt die Aufwertung von Analysewerkzeugen mit Techniken für künstliche Intelligenz und Machine Learning. Das werde die Art und Weise verändern, wie Anwender Analytics im Unternehmen nutzen und die Ergebnisse teilen.

Eng mit den erweiterten Analytics-Fähigkeiten hängt das Augmented Data Management zusammen. Gartner beschreibt damit ein neues Verständnis von Metadaten, die künftig eine aktivere Rolle im Daten-Management spielen sollen. Augmented Data Management nutzt Machine Learning und KI-Engines, um das Verwalten von Meta- und Stammdaten, die Datenqualität, die Datenintegration und auch die Datenbanksysteme zu verbessern.

Automatisierung ist Trumpf

Den Marktforschern zufolge geht es darum, dass sich diese Systeme in Zukunft weitestgehend selbst konfigurieren und tunen. Viele Aufgaben, die bis dato manuell abgewickelt werden mussten, sollen sich in Zukunft automatisiert erledigen lassen. Das ermögliche es auch technisch weniger versierten Benutzern, Daten effektiv zu nutzen. Darüber hinaus könnten sich Spezialisten, die bislang zumindest in Teilen durch Routineaufgaben gebunden waren, künftig auf komplexere Aufgaben konzentrieren. Gartner rechnet damit, dass sich bis Ende 2022 manuelle Aufgaben des Daten-Managements durch Machine Learning und automatisierte Services um 45 Prozent reduzieren lassen.

Alles wird intelligenter

Als wichtigen Datentrend identifizieren die Analysten zudem Continuous Intelligence. Dabei werden Echtzeitanalysen direkt in Prozesse und den Geschäftsbetrieb integriert. Die Systeme nutzen historische und aktuelle Daten, um regelbasiert auf bestimmte Entwicklungen und Ereignisse reagieren zu können. So ließen sich Entscheidungsfindungen unterstützen, teilweise sogar automatisieren. Continuous Intelligence basiert auf einer Reihe von Techniken wie beispielsweise Augmented Analytics, Machine Learning, Event Stream Processing und Business Rule Management. Bis 2022 soll mehr als die Hälfte der neuen Business-Systeme über Funktionen für Continuous Intelligence verfügen.

Um das Potenzial von Daten und Analytics heben zu können, müssen sich Unternehmen laut Gartner vorbereiten. Angesichts der Menge und Komplexität von Daten seien starre und zentralisierte Architekturen und Tools nicht mehr angemessen, meint Vice President Donald Feinberg. „Das Überleben eines jeden Unternehmens wird von einer agilen, datenzentrierten Architektur abhängen, die auf ständige Veränderungen reagieren kann.“