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Exasol Prognosen für 2023: Fünf zukunftsweisende Trends für datengesteuerte Unternehmen

Wenn man an Data Analytics und Datenmanagement denkt, dann war 2022 ein durchaus bedeutendes Jahr. Die Menge an Daten weltweit ist explodiert und sie werden heute an den verschiedensten Orten gespeichert. Diese Entwicklung ist gekommen, um zu bleiben, denn es wird erwartet, dass sich das Datenvolumen zwischen 2022 und 2026 nahezu verdoppelt. Wir haben IT-Teams in ihrer Entwicklung begleitet, die erkannt haben, dass Datenmanagementansätze, die vor einem Jahr noch funktionierten – wie etwa monolithische Datenarchitekturen – in der heutigen datengesteuerten Umgebung nicht mehr ausreichen. Dies kann nicht nur verpasste Geschäftschancen zur Folge haben, sondern bringt auch die Zukunftsfähigkeit in Gefahr. In einer Geschäftswelt, in der Daten Macht bedeuten, haben Unternehmen haben daher begonnen, neue Datenmanagementstrategien, -architekturen und -Tools einzuführen. Denn eines ist klar: Nur mit einer zeitgemäßen technologischen Infrastruktur können Unternehmen die enorme Datenflut besser bewältigen und Daten besser nutzen.

Was also erwartet uns im kommenden Jahr? Von KI/ML, Data Mesh und Metadatenmanagement bis hin zu Nachhaltigkeitszielen und Cloud Financial Governance – unser Expertenteam bei Exasol hat fünf Themen identifiziert, die Datenverantwortliche im Jahr 2023 im Auge behalten sollten:

Eine neue Ära der Data Science ist angebrochen, doch der Kampf um den umfassenden Einsatz von KI/ML hält an

Unternehmen müssen die neue Ära der Data Science als einen Paradigmenwechsel begreifen – vor allem in der Art und Weise, wie Daten analysiert werden. Loading...Advanced Analytics verbindet durch Loading...künstliche Intelligenz (KI), insbesondere durch maschinelles Lernen (ML), traditionelles Data Warehousing mit modernen Data-Science-Techniken. Dies hat die Entwicklung von deskriptiven über prädiktive hin zu präskriptiven Analysen vorangetrieben. Es besteht kein Zweifel daran, dass KI/ML entscheidend ist, wenn es darum geht, aus Advanced Analytics geschäftlichen Nutzen zu ziehen. Dennoch haben Unternehmen nach wie vor Schwierigkeiten, diese Fähigkeiten in großem Umfang einzusetzen und sie so für sich zu nutzen.  

Exasol geht davon aus, dass es im Jahr 2023 zwar weiterhin herausfordernd bleibt, einen Mehrwert aus KI zu ziehen. Dies aber gleichzeitig weiterhin höchste Priorität genießt. Das zeigt sich auch daran, dass die Investitionen in KI exponentiell steigen werden (von 122 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 auf über 300 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026) und dass es Unternehmen mittlerweile klar ist, dass sie viel von KI/ML profitieren können. Laut Einschätzungen von Infosys werden Unternehmen in der Lage sein, über 460 Milliarden Dollar an zusätzlichen Gewinnen zu erzielen, wenn sie ihre KI- und Datenprozesse optimieren.

Unternehmen sollten sich darauf vorbereiten, dass die Rentabilität ihrer KI-Investitionen im Jahr 2023 genauer unter die Lupe genommen wird. Da die Teams zunehmend vor der Aufgabe stehen, aus KI-Investitionen einen echten, greifbaren geschäftlichen Nutzen zu generieren, werden Instrumente und Technologien für die Skalierung und Operationalisierung von KI ein entscheidender Faktor sein. Gleichzeitig wird es auch auf die harmonische Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren ankommen. Nur dadurch kann sichergestellt werden, dass die von Datenwissenschaftlern erstellten ML-Bewertungsmodelle ordnungsgemäß in Produktivsysteme und -prozesse integriert werden.

Data Mesh-Projekte gewinnen an Dynamik, Fehlinformationen könnten die Umsetzung jedoch bremsen

Unternehmen, die sich bei der Entscheidungsfindung auf Datenmanagement-Tools verlassen, übertreffen ihre Umsatzziele mit 58 % höherer Wahrscheinlichkeit als nicht datengesteuerte Unternehmen, so eine Studie von Collibra und Forrester Consulting – die Wahrscheinlichkeit, dass sie ihre Umsatzziele deutlich übertreffen, ist sogar 162 % höher. Das Datenmanagement innerhalb von Unternehmen hat sich stetig weiterentwickelt, doch nun scheint ein Wendepunkt erreicht. Wir beobachten, dass immer mehr Unternehmen von traditionellen, monolithischen Ansätzen abrücken und stattdessen auf neue Strategien und Lösungen setzen, um sich datengesteuerter aufzustellen. Ein wachsender Trend ist die Einführung einer Data-Mesh-Architektur, die viele Unternehmen als Antwort auf ihre Herausforderungen in Bezug auf Dateneigentum, -qualität, -verwaltung und -zugriff sehen. Data Mesh bietet ein dezentrales Modell, bei dem Fachexperten die Verantwortung für ihre Datenprodukte tragen. 

Für das Jahr 2023 erwarten wir einen noch größeren Druck auf Unternehmen, schneller zu agieren und belastbare, flexible Datenarchitekturen aufzubauen, die die Daten-Teams in Richtung Data-Mesh-Implementierungen drängen werden. Trotz des wachsenden Enthusiasmus für Data Mesh erwarten wir jedoch auch Herausforderungen aufgrund von Fehlinformationen. Diese müssen aus dem Weg geräumt werden, damit Data Mesh in großem Maßstab erfolgreich eingeführt werden kann: Fälschlicherweise wird oft davon ausgegangen, dass Data Mesh gekauft werden kann. Dem ist aber nicht so – es handelt sich schließlich nicht um eine Technologie. Es herrscht auch immer noch viel Unklarheit darüber, wie verhindert werden kann, dass durch Data Mesh große Datensilos entstehen, oder ob Data Mesh und Data Fabric dasselbe ist oder nicht. Um diese Herausforderungen und Unklarheiten zu überwinden, müssen die Unternehmen aktiv werden. Es ist an ihnen, hier die Verantwortung zu übernehmen – nur so kann ein besseres Verständnis dafür entwickelt werden, was Data Mesh bedeutet und welches Optimierungspotenzial es für die eigene Datenmanagementstrategie bietet.

Der Weg hin zur Metadaten-Mentalität: Metadatenbasiertes Datenmanagement tritt aus dem Schatten 

Metadaten entwickeln sich zu einer wichtigen Komponente des Datenmanagements, wenn es darum geht, die Zeit bis zur Wertschöpfung der Daten zu verkürzen, Kosten zu optimieren und die sich ständig ändernden Branchen- und Regierungsvorschriften einzuhalten. Die Rolle von Metadaten im Datenökosystem wird im Jahr 2023 zunehmend wichtiger werden. Die Gründe dafür sind, dass immer mehr Unternehmen in die Cloud umsteigen und das Interesse an Datenerkennung, Governance, Virtualisierung und Datenkatalogen sowie an der Beschleunigung der Datenbereitstellung durch die Automatisierung von Daten-Pipelines und Warehouse-Automatisierung zunimmt.

Dennoch werden Metadaten im Bereich Data Analytics und Data Management oft übersehen und unterschätzt – ein Risiko, das Unternehmen ernst nehmen sollten, denn dies könnte ihre Datenmanagementstrategie sabotieren. Die Grundlage für eine gute Datenqualität sind schließlich Metadaten. Sie enthalten Informationen über andere Daten, so dass diese leichter verstanden und genutzt werden können. Sie beantworten die Fragen nach dem Wer, Was, Wann, Wo, Warum und Wie. Die Verwaltung von Metadaten spielt zudem eine wichtige Rolle bei der Unterstützung von Data-Governance-Programmen. 

Angesichts der zahlreichen neuen gesetzlichen Vorschriften investieren Unternehmen zunehmend in Data-Governance-Programme. Dadurch fördern sie eine sichere Verwaltung ihrer Datenbestände. Metadaten können diese Entwicklungen unterstützen, denn sie bilden die Grundlage dafür, Daten zu identifizieren, zu definieren und zu klassifizieren. Durch die Festlegung von Datenqualitätsstandards kann das Metadatenmanagement zudem sicherstellen, dass die erforderlichen gesetzlichen Kontrollen auf die entsprechenden Daten angewendet werden. Mit Blick auf die Zukunft ermutigen wir moderne Unternehmensteams, sich eine Metadaten-Mentalität zu eigen zu machen. Wir rechnen damit, dass es eine neue Welle von Metadaten-Management-Tools und Best Practices auf dem Markt geben wird.

Call to Action: Data Analytics nutzen, um Nachhaltigkeitsziele zu erreichen

Am Rande des COP27-Klimagipfels hat das Europäische Parlament die Richtlinie zur Berichterstattung über die Nachhaltigkeit von Unternehmen (Corporate Sustainability Reporting Directive, CSRD) verabschiedet und damit die bestehende Gesetzgebung erweitert. Ziel ist es, die Transparenz zu erhöhen und sicherzustellen, dass Unternehmen öffentlich Rechenschaft darüber ablegen, wie sie die Umwelt beeinflussen. Den neuen Vorschriften zufolge müssen alle großen Unternehmen in der EU über ESG-Faktoren (Environmental, Social and Governance; Umwelt, Soziales und Unternehmensführung) Bericht erstatten. Dabei müssen sie Daten über die Auswirkungen ihrer Aktivitäten auf Mensch und Planet sowie über alle bestehenden Nachhaltigkeitsrisiken offenlegen. Mit der Ausweitung der Vorschriften durch die Regierungsbehörden wächst der Druck der verschiedenen Interessengruppen (darunter Investoren, Kunden, Aufsichtsbehörden, Zulieferer und die Öffentlichkeit) auf die Unternehmen, die Einhaltung ihrer Verpflichtungen nachzuweisen. So sehen CEOs laut Gartner die ökologische Nachhaltigkeit als eines der wichtigsten Unternehmensziele für das kommende Jahr an. 

Daten und ihre Analysen können Unternehmen dabei helfen, die Hindernisse bei der Erreichung ihrer Nachhaltigkeitsziele zu erkennen. ESG-Daten zu sammeln und zu analysieren ist jedoch eine komplexe Aufgabe, insbesondere für Legacy-Systeme, da die manuelle Aufbereitung hier nicht ausreicht. 2023 müssen Unternehmen eine Vorreiterrolle beim ESG-Reporting einnehmen, indem sie Veränderungen bezüglich ihrer Performance über einen längeren Zeitraum hinweg erfassen, analysieren und diese nicht nur mit den gesetzten Zielen, sondern auch mit ihren Wettbewerbern vergleichen. Der Fokus auf Datenqualität und -transparenz ist von zentraler Bedeutung und ein isolierter und stückweiser Ansatz mindert nur den Wert und die Genauigkeit des Berichts. All das verlangsamt unnötig den Fortschritt bei der Erreichung der Nachhaltigkeitsziele. Unternehmen sollten sich um eine solide Datenstrategie bemühen, um Geschäftsabläufe und technische Möglichkeiten mit Nachhaltigkeitszielen und -anforderungen in Einklang zu bringen.  

Was zählt ist Financial Governance: CFOs müssen inmitten von Rezessionsängsten Cloud-kompetenter werden
Angesichts einer drohenden wirtschaftlichen Rezession werden Unternehmen im Jahr 2023 gezwungen sein, aus geringeren IT-Budgets mehr zu machen. Gleichzeitig werden Cloud-Dienste für die meisten Unternehmen eine Notwendigkeit bleiben. Unternehmen müssen daher ihre Cloud-Initiativen auf das Wesentliche konzentrieren und wirtschaftlichere Dienste mit weniger versteckten Kosten nutzen. Deshalb werden CFOs, die letztendlich über Cloud-Ausgaben entscheiden, im kommenden Jahr ihre Kenntnisse rund um die Cloud ausbauen müssen, um sicherzustellen, dass sie diesbezüglich die richtigen Bereitstellungs- und Finanzentscheidungen treffen. 

Dies wird dazu führen, dass sich Unternehmen stärker auf die finanzielle Steuerung von Cloud-Anwendungen konzentrieren werden. Die übliche Vorgehensweise, wie Ausgaben rund um die Infrastruktur gemanagt werden, gilt nicht für die öffentliche Cloud, da hier unerwartete Ausstiegsgebühren und sich ständig ändernde Cloud-Funktionen anfallen können. Unternehmen, die die finanziellen Aspekte der Cloud nicht im Griff haben, sehen sich daher oft mit unerwartet hohen Rechnungen konfrontiert. Wir gehen davon aus, dass Unternehmen im Jahr 2023 am Beginn einer neuen Zeitrechnung stehen, in der die finanzielle Verwaltung der Cloud oberste Priorität haben und ein zentrales Element der Geschäftsstrategie sein wird. Die Maximierung des ROI eines jeden Projekts wird dabei im Mittelpunkt stehen müssen. 

Für den Geschäftserfolg im Jahr 2023 gibt es keine Garantie. Doch es wird entscheidend sein, diese Trends im Auge zu haben, um die effektivsten datengesteuerten Strategien zu entwickeln. Jetzt ist die Zeit gekommen, in die richtigen Datenmanagement- und Analytik-Tools zu investieren, um den vollen Wert Ihrer Daten zu erschließen und greifbare Geschäftsergebnisse zu erzielen. Denn eins ist und bleibt sicher: Diejenigen Unternehmen, die dies berücksichtigen, werden in ihren Märkten die Nase vorn haben.

Helena Schwenk, VP Chief Data & Analytics Office, Exasol

Jens Graupmann, SVP Product & Innovation, Exasol