Barc-Studie: Datensicherheit und Datenqualität sind die wichtigsten Themen
Die Barc-Studie bietet einen Einblick in die aktuellen und aufkommenden Trends für Data und Analytics. Die Umfrage wurde zum neunten Mal durchgeführt. Die Studie unterstreicht, dass neben der fortschreitenden Technik, insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, die menschlichen Aspekte von entscheidender Bedeutung sind.
Trends wie Datenkompetenz, die Etablierung einer datengetriebenen Kultur und Data Governance werden von den Befragten als besonders wichtig eingeschätzt. Das betont die Notwendigkeit, sowohl die technischen Fähigkeiten als auch das Bewusstsein und die Ethik im Umgang mit Daten in Organisationen zu stärken. Diese Fokussierung auf den menschlichen Faktor zeigt, dass der Erfolg in der Datenwelt nicht nur von fortschrittlichen Techniken abhängt, sondern ebenso von der Fähigkeit der Menschen, diese effektiv und verantwortungsbewusst zu nutzen.
Data, BI and Analytics Trend Monitor 2024
Der Trend Monitor 2024 hebt hervor, wie wichtig es ist, ein Umfeld zu schaffen, in dem Mitarbeiter in allen Ebenen der Organisation datenkompetent und -bewusst sind, um so den maximalen Nutzen aus BI- und Analytics-Tools zu ziehen. „Die Ergebnisse unseres Trend Monitors 2024 zeigen, was für Anwender wirklich zählt: erstens eine sichere und qualitativ hochwertige Datenbasis; zweitens Menschen mitnehmen und eine effektive Daten-Kultur und Organisation aufbauen; und drittens Self-Service Analytics und AI auf modernen Datenplattformen nutzen“, betont Carsten Bange, CEO von Barc.
Der „Data, BI and Analytics Trend Monitor 2024“ ist nicht nur eine Momentaufnahme der aktuellen Marktentwicklungen im Bereich Data und Analytics, sondern bietet auch tiefgreifende Einblicke in die Trends, die Unternehmen und die Branche in den kommenden Jahren prägen werden. Für Unternehmen, die ihre Strategien für Data und Analytics mit den globalen Entwicklungen in Einklang bringen möchten, ist diese Studie ein unverzichtbarer Leitfaden.
Zum ersten Mal unter den abgefragten Themen findet sich Data Security und Privacy und landet dann gleich auf Platz eins. Data Security beschreibt den Schutz von Daten vor Diebstahl, Manipulation oder Zerstörung. Immer mehr professionellere Cyberangriffe, gepaart mit der allgemeinen Unsicherheit auf den globalen Märkten treiben den Wunsch nach Sicherheit und Schutzmaßnahmen. Doch die Realität in den Unternehmen spiegelt dies jedoch nicht immer wider.
Eine aktuelle Barc-Studie gibt Auskunft über das Datenmanagement bei den IT-Anwendern.
Nach sechs Jahren an der Spitze steht Data Quality Management nun an zweiter Stelle der wichtigsten Trends. Diese Entwicklung unterstreicht den anhaltend hohen Stellenwert der Datenqualität. Denn richtige Entscheidungen lassen sich nur auf der Grundlage zuverlässiger, konsistenter Daten treffen. Auch KI-Modelle können genaue Vorhersagen nur treffen, wenn sie trainiert und mit den richtigen Daten versorgt werden.
Die Bedeutung von Data Governance (Platz drei) hat in den vergangenen Jahren ebenfalls zugenommen. Über ihre primären Ziele der Datensicherheit und -qualität hinaus formt sie maßgeblich die Datenkultur eines Unternehmens. Ein Gleichgewicht zwischen leichtem Zugang zu Daten und der Sicherstellung von Compliance, Datenethik und Effizienz zu finden, ist hierbei entscheidend.
Der Trend „Advanced Analytics, Machine Learning and AI“ springt im Ranking von Platz dreizehn auf Platz sieben. Diese Entwicklung ist unter anderem getrieben vom Hype um Generative AI. Gen-AI hat im Jahr 2023 keine Firma unberührt gelassen und die Diskussion über die Möglichkeiten und Grenzen von Entscheidungsfindung, Automatisierung und Mensch-Maschine-Interaktion auf eine gesellschaftliche Ebene gehoben. Sie beschreibt neue Arten von großen, vortrainierten KI-Modellen, mit denen neue Inhalte wie Text, Bilder, Audio und Ton erstellt werden können. Die Innovation in diesem Bereich boomt, und wir erwarten in den kommenden Jahren eine Reihe von faszinierenden Fortschritten. Die möglichen Anwendungsfälle sind vielfältig und entfalten sich erst jetzt langsam im Kontext von Data und Analytics. Erste Gen-AI ermöglichte beispielsweise SQL-Generierung, Aufbau von Datenmodellen, Matching von Daten für Data Pipelines und Aufdeckung von interessanten Zusammenhängen.
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