Trends Gartner stellt Schwerpunktthemen für Data und Analytics-Führungskräfte vor

Quelle: Pressemitteilung

Daten und KI bestimmen immer mehr die Prozesse und die Arbeit in der Industrie. In einer Analyse hat Gartner vor allem drei übergeordnete Themenbereiche benannt.

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Daten sind der Schlüssel zum Erfolg. Doch es braucht auch Prozesse, um sie zu analysieren und zu bewerten.
Daten sind der Schlüssel zum Erfolg. Doch es braucht auch Prozesse, um sie zu analysieren und zu bewerten.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay )

Das Research- und Beratungsunternehmen Gartner hat drei Themenbereiche identifiziert, die Data und Analytics-Führungskräfte im Jahr 2022 kennen sollten. Wie Gartner mitteilt, handelt es sich dabei um die Steigerung von Dynamik und Vielfalt, das Fördern von Mitarbeiter und Entscheidungen sowie die Institutionalisierung von Vertrauen.

„Die diesjährigen Top-Trends im Bereich Data und Analytics sind Ausdruck von Geschäfts-, Markt- und Technologiedynamiken. Sie werden Unternehmen helfen, Veränderungen zu antizipieren und Unsicherheiten in Chancen umzuwandeln“, sagt Rita Sallam, Distinguished Research Vice President bei Gartner. Besonders wichtig seien hier Innovationen im Daten Management, automatisierte und von Daten getriebene Ansätze sowie das Teilen von Daten. Die Basis hierfür seien Datenfabriken.

Risiken reduzieren

Gartner erwartet, dass bis 2026 die Anwendung automatisierter Vertrauensmetriken in internen und externen Datenökosystemen die meisten externen Vermittler ersetzen. Das Risiko der gemeinsamen Nutzung von Daten soll so um die Hälfte reduziert werden.

Data und Analytics-Führungskräfte müssen sich zudem der Aufgabe stellen, Datenkompetenzen zu priorisieren und Strategien zu entwickeln, um den Mangel an Daten- und Analysetalenten zu kompensieren. Laut Gartner werden in Zukunft vor allem die Unternehmen erfolgreich sein, welche die menschliche Komponente im Bereich Data und Analytics berücksichtigen, anstatt nur auf Technologie zu setzen. Ein Fokus auf den Mensch fördert ein breiteres digitales Lernen, anstatt nur Kernplattformen, Datensätze und Tools bereitzustellen, so Gartner.

Vertrauen institutionalisieren

Um von Data und Analytics profitieren zu können, müssen KI-Risiken verwaltet und eine vernetzte Governance über verteilte Systeme, Edge-Umgebungen und entstehende Ökosysteme hinweg umgesetzt werden, heißt es weiter. Bis 2026 erwartet Gartner, dass Organisationen, die vertrauenswürdige, zweckorientierte KI entwickeln, am erfolgreichsten sein werden. KI-Innovationen sollen in so einem Umfeld zu 75 Prozent erfolgreich sein.

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