IT-Consulting-Studie: Der Siegeszug der Data Analytics (Teil 5)

Teil 5 meiner Serie über die 2023er-Studie "Der Markt für Data & Analytics Services in Deutschland": Die Marktforscher von Lünendonk & Hossenfelder blickten auch auf die Themen Data-Analytics-Kompetenzfelder und Technologie-Partnerschaften. Hier kommen die spannenden Ergebnisse.

Dieses Bild erstellte das KI-Tool Craiyon anhand des Prompts "analytics".

Teil 1 meiner Artikelreihe (Link am Beitragsende) schilderte, warum Anwenderunternehmen Data-Analytics-Knowhow aufbauen und wie sie dieses organisieren.

Teil 2 (Link am Beitragsende) drehte sich um die Themen datenbasierte Kundenzentrierung, Data-Analytics-Technologien, Datendemokratisierung in Organisationen sowie die vier Dimensionen des datengetriebenen Unternehmens.

Teil 3 (Link unten) zeigte, welche Data-Analytics-Dienstleister in Deutschland führend sind und was Anwenderunternehmen von ihnen erwarten.

Teil 4 (Link unten) beleuchtete folgende Data-Analytics-Aspekte: Kundenbranchen, Beratungsbedarf in Abteilungen sowie Entscheidungsprozesse in Anwenderunternehmen.

Dieser vorliegende fünfte Teil beschäftigt sich mit Data-Analytics-Kompetenzfeldern und Technologie-Partnerschaften.

6 Kompetenzfelder der Data-Analytics-Dienstleister

Lünendonk identifiziert folgende Fähigkeiten und Technologien, die Dienstleister beherrschen müssen:

1. Data Pipelines nehmen Rohdaten aus verschiedenen Quellen auf und bringen sie zur Analyse in einen Datenspeicher (Data Lake, Data Warehouse).

2. Data Governance (wörtlich "Daten-Führung und -Überwachung") bestimmt als Legislative des Daten-Managements im Unternehmen, wer die Datenbestände kontrolliert und wie diese verwendet werden dürfen. Stichworte sind Sicherheit, Korrektheit, Verfügbarkeit und Datenschutz.

3. Data-Analytics-Architekturen sind die Basis für das Daten-Management und beschreiben entlang der geschäftlichen Anforderungen, wie Daten im Unternehmen erfasst, umgewandelt, verteilt und genutzt werden sollen.

4. Data Mesh (wörtlich "Daten-Netz" oder "Daten-Geflecht") organisiert Daten nach Unternehmensbereichen (Marketing, Vertrieb, etc.). Die Datenverantwortung liegt nicht bei einem Team von Daten-Spezialisten, sondern verbleibt in den Fachbereichen.

5. Data Visualization stellt Informationen und Daten grafisch dar (Diagramme, Karten, etc.).

6. Data Science (wörtlich "Daten-Wissenschaft") kombiniert Mathematik und Informatik mit dem jeweiligen Branchen-Knowhow des Anwenderunternehmens. Sie will aus Daten so viel Wissen wie möglich gewinnen.

Data Analytics: Die wichtigsten Technologiepartner

Microsoft, AWS (Amazon Web Services) und Google (alle USA) sind die wichtigsten Technologiepartner für Data-Analytics-Dienstleister in Deutschland. Somit sind zwei Platzhirsche der B2C-Plattformökonomie (Amazon und Google) auch im B2B-Sektor führend.

Der Anbieter Snowflake (USA) führt im Bereich Cloud-Database-Management-Systeme.

SAP (Deutschland) spielt eine entscheidende Rolle, wenn Daten aus ERP-Systemen analysiert werden sollen.

Tableau (USA) wurde 2019 vom CRM-Spezialisten Salesforce (USA) gekauft und ist einer der härtesten Microsoft-Konkurrenten im Bereich Self-Service-BI-Tools.

Data-Analytics-Marktstudie: Das erwartet euch in Teil 6

Das war der fünfte Teil meiner Blogserie zur Lünendonk-Studie "Der Markt für Data & Analytics Services in Deutschland".

Im sechsten Teil blicken wir auf die Ergebnisse der Anwenderunternehmen-Befragung.

Es bleibt spannend!

Quelle:

• luenendonk.de: Der Markt für Data & Analytics Services in Deutschland

Link-Tipps:

• IT-Consulting-Studie: Der Siegeszug der Data Analytics (Teil 1)
• IT-Consulting-Studie: Der Siegeszug der Data Analytics (Teil 2)
• IT-Consulting-Studie: Der Siegeszug der Data Analytics (Teil 3)
• IT-Consulting-Studie: Der Siegeszug der Data Analytics (Teil 4)
• Digitale Transformation in der Praxis: Die Daten
• Predictive Analytics im B2B-Marketing