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SaaS-Applikationen mit Analytics-Tools

Data Analytics führt zu Umbrüchen im gesamten Software-Markt
Veränderungen sind zunehmend exponentiell, weil zum Beispiel auch Public Cloud-Provider auf dieses Thema setzen

Ein neuer großer Anbietervergleich der ISG Information Services Group gibt Anwender- und Anbieterunternehmen Einblicke in den aktuellen deutschen Data Analytics-Markt. ISG ist ein führendes, globales Marktforschungs- und Beratungsunternehmen im Informationstechnologie-Segment. Mit der Neuauflage der Studie hat ISG den Marktentwicklungen folgend sowohl etablierte Themen entsprechend ihrer Weiterentwicklung analysiert als auch neue Themen erstmalig untersucht. Insgesamt wurden im Rahmen der unabhängigen ISG-Studie 76 Unternehmen bewertet, die Data Analytics-Produkte und/oder -Dienstleistungen erfolgreich im deutschen Markt anbieten. 24 Unternehmen wurden als "Leader" oder "Rising Star" beurteilt.

Insgesamt ist der Markt für durch Data Analytics beziehungsweise Big Data getriebene Geschäftsmodelle in starker Bewegung. Die Veränderungen sind zunehmend exponentiell, weil zum Beispiel auch Public Cloud-Provider auf dieses Thema setzen. So stellen etwa Google mit TensorFlow oder AWS sowie Microsoft mit Gluon Platform Schnittstellen für den Zugriff auf neuronale Netzwerke bereit. Dies führt unter anderem dazu, dass sich Systeme im Rahmen moderner Entwicklungsplattformen künftig selbst justieren oder gar programmieren.

Etwas weniger komplex, aber dennoch bedeutend, ist der generelle Trend, dass moderne und meist Software-as-a-Service (SaaS)-basierte Applikationen Analytics- und Monitoring-Tools integriert haben. Fehlt diese Grundkomponente oder Schnittstelle, gilt die Lösung fast schon als überholt. "Ohne Analytics-Komponente und entsprechende Schnittstellen fehlt meistens der Zugriff auf externe Netzwerke", sagt Heiko Henkes, Lead Advisor der Studie. "Doch nur im Zusammenspiel mit externen Systemen lässt sich die Vorhersagequalität erhöhen und somit auch Business Intelligenz über anonymisierte Massendaten, angeschlossene Drittsysteme oder auch Rechenkapazitäten erzielen. Die Möglichkeit, künftige Entwicklungen bereits vor dem Eintreten zu erkennen und auf das Produktportfolio sowie den individuellen Kundenwunsch zu transferieren, verschafft Unternehmen aktuell echte Wettbewerbsvorteile."

Die stetig wachsende Menge an Informationen erfordert es, strukturierte und immer häufiger auch unstrukturierte Daten effizient zu analysieren. Deshalb liegen zum Beispiel die Umwandlung von natürlicher in maschinelle Sprache und die Erkennung von Mustern zur möglichst automatisierten Datenverarbeitung gut dokumentierter IT-Prozesse derzeit voll im Trend.

"Bei Analytics- und vor allem Cloud Computing-Spezialisten gibt es derzeit ein heißes Eisen, nämlich die Vertiefung des maschinellen Lernens über Deep Learning-Systeme beziehungsweise neuronale Netzwerke, die mittels Plattformen und Schnittstellen angesteuert und verknüpft werden können", so Henkes. "Bot-Technologien als Assistenten mit zunehmenden Soft Skills sowie komplexe kognitive Systeme sind das Ergebnis dieser aktuellen Forschung, in der wir auf der Reise zur künstlichen Intelligenz stehen."

Data Analytics steht daher für die Tool- bzw. zunehmend KI-basierte Datenanalyse auf Basis von statistischen Methoden und Algorithmen beziehungsweise durch neuronale Netzwerke, die per Application Programming Interface (API) angebundenen sind. Diese dienen zum einen der Veredelung von Software-Komponenten, die ohne diese Funktion auf den Markt kamen, dem Aufspüren von Mustern und vor allem dem Aufbau wertvoller Erkenntnisse für Entscheider im Geschäftsalltag. Bis 2020 wird voraussichtlich der überwiegende Anteil von SaaS-Lösungen mit solchen Veredelungs-Komponenten ausgestattet sein.

Im Markt ist zu erkennen, dass Anbieter nicht nur IT-Produkte immer häufiger um eben diese intelligenten Algorithmen zur semantischen Analyse oder um KI ergänzen – auch Dienstleistungen zur Komplexitätsreduzierung und methodischen Unterstützung sowie dem Auswerten von Datenspeichern sind immer stärker gefragt.

Die aktuelle ISG-Studie spiegelt die hohe Dynamik im Data Analytics-Markt auch durch entsprechend abgegrenzte Marktsegmente wider: Es stehen sowohl Professional Services und Produkte beziehungsweise As-a-Service-Angebote im Fokus.

Beispielergebnisse: Semantic Data Management
Vor dem Hintergrund der stetig zunehmenden Datenmengen und Datenvielfalt spielt Semantic Data Management eine immer größere Rolle am Markt. Die semantische Analyse von unterschiedlichsten Daten gewinnt stark an Bedeutung, wenn es darum geht, Informationen miteinander zu verknüpfen, die ursächlich nicht miteinander in Zusammenhang stehen. Solche Analysen dienen der Entdeckung von Informationen und Erkenntnissen, von denen bekannt ist, dass sie existieren müssten. Semantic Data Management wird vor allem für die Verwaltung der allgemeinen Daten-Governance, der Versionierung, der Bewertungskriterien für die Datenqualität sowie auch für die Implementierung von Datenabgleichsregeln eingesetzt. Entsprechend wurden in diesem Marktsegment Anbieter betrachtet, deren Lösungen methodisch, organisatorisch und technisch geeignet sind, die optimale Nutzung großer Daten in den Geschäftsprozessen sicherzustellen.

ISG hat dieses Marktsegment erstmalig analysiert und elf Unternehmen identifiziert, die aus Sicht der ISG solche Angebote am Markt positioniert haben sowie eine Relevanz im deutschen Markt besitzen. Mit "Atos", "Empolis" und "IBM" konnten sich drei Unternehmen als "Leader" positionieren

Zum Hintergrund der Studie
Der Markt für Data Analytics und Big Data getriebene Geschäftsmodelle wächst 2017 um 24 Prozent. Das Wachstum entsteht vor allem dadurch, dass mehr und mehr Unternehmen die Bedeutung der Analyse vorhandener Daten erkennen und die Technologien auch nutzen beziehungsweise damit experimentieren. Anbieter von Produkten und Services sind sozusagen gezwungen, bestehende Produkte an marktspezifische Besonderheiten oder Branchenanforderungen anzupassen.

Zusätzlich sorgen stetig steigende Rechenleistungen für eine erhöhte Marktreife. Die Lösungen werden immer häufiger um Algorithmen zur semantischen Analyse oder gar um künstliche Intelligenz (KI) ergänzt, was die Einordnung von Daten erleichert und bessere Ergebnisse liefert. Data Analytics stellt gerade vor diesem Hintergrund einen wichtigen Baustein auf dem Weg zur vollständigen digitalen Transformation dar und gewinnt auch bei Endanwendern zunehmend an Bedeutung – selbst wenn die Systeme noch viel Pflege benötigen und hinsichtlich der Enterprise-Tauglichkeit stets mit einem menschlichen Auge überwacht werden müssen.
(ISG: ra)

eingetragen: 19.01.18
Home & Newsletterlauf: 15.02.18

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Meldungen: Studien

IT-Service-Unternehmen
Die konjunkturelle Entwicklung schlägt sich im Geschäftsjahr 2024 auf die Umsätze der in Deutschland tätigen IT-Dienstleister nieder. Während die Anbieter im Jahr 2023 dem Rückgang der Wirtschaftsleistung noch trotzen konnten, legte ihr Umsatz im Jahr 2024 lediglich um durchschnittlich 2,6 Prozent zu (2023: 9,4 Prozent). Die angespannte wirtschaftliche Lage sowie geopolitische Unsicherheiten zwangen viele Anwenderunternehmen, ihre Investitionen in digitale Technologien zu priorisieren oder gar zu verschieben. Aufgrund der Hoffnung auf eine geopolitische Entspannung, eine anziehende Konjunktur, unter anderem aufgrund des Sondervermögens der neuen Bundesregierung, sowie enormer Nachholeffekte bei der digitalen Transformation rechnen IT-Dienstleister für 2025 und 2026 wieder mit höheren Wachstumsraten.
Fehlende Datenstandards als Engpass
Trotz des enormen Potenzials von Artificial Intelligence (AI) im Gesundheitswesen befinden sich viele Einrichtungen noch in der Anfangsphase der Umsetzung. Eine aktuelle internationale Studie von SS&C Blue Prism zeigt: 94 Prozent der befragten Organisationen betrachten AI zwar als strategisch wichtig - doch mangelnde Datenqualität und fragmentierte Dateninfrastrukturen behindern den effektiven Einsatz.
Netzwerksichtbarkeit gewinnt weiter an Bedeutung
63 Prozent der deutschen Sicherheits- und IT-Entscheider berichten, dass sie im Laufe der vergangenen zwölf Monate Opfer mindestens eines Cyber-Angriffs geworden sind - ein Anstieg von 6,7 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. Dies ergab die diesjährige Hybrid-Cloud-Security-Studie 2025 von Gigamon. Zum dritten Mal in Folge hat der führende Deep-Observability-Experte weltweit mehr als 1.000 Sicherheits- und IT-Experten befragt. Demnach ist dieser Anstieg vor allem auf die weitverbreitete Nutzung von KI durch Cyberangreifer zurückzuführen. Zudem beeinflusst die Technologie Sicherheit und Management von hybriden Cloud-Infrastrukturen.
Grundlage moderner KI-Anwendungen
Confluent hat die Ergebnisse ihres vierten jährlichen Data Streaming Reports veröffentlicht. Für die Studie wurden 4.175 IT-Führungskräfte in zwölf Ländern befragt, darunter 325 aus Deutschland. Die Ergebnisse zeigen, dass Daten-Streaming-Plattformen (DSP) nicht mehr optional, sondern entscheidend für den Erfolg von Künstlicher Intelligenz (KI) und die umfassende digitale Transformation von deutschen Unternehmen sind. Eine deutliche Mehrheit der IT-Entscheider (81?Prozent) ist überzeugt, dass DSP die Einführung von KI erleichtern, da sie zentrale Herausforderungen wie Datenzugriff, -qualität und -Governance direkt adressieren.
KI erobert den Mittelstand
Künstliche Intelligenz (KI) ist im Alltag kleiner und mittelständischer Unternehmen (KMU) angekommen. Bereits jede dritte Firma (32 Prozent) setzt auf die zukunftsweisende Technologie - das ergab eine aktuelle YouGov-Studie* im Auftrag von Ionos. Der Anteil KI-nutzender Unternehmen ist innerhalb eines Jahres um 11 Prozentpunkte gestiegen. Weitere 40 Prozent wollen KI einsetzen, wenn sie günstig oder kostenlos verfügbar ist. Der Paradigmenwechsel ist in vollem Gange - KI ist nicht länger nur ein Thema für Konzerne.
Viele nutzen KI, aber nur wenige bezahlen dafür
In Deutschland dominieren aktuell bei Künstlicher Intelligenz die kostenlosen Angebote. Gerade einmal zehn Prozent derjenigen Bundesbürgerinnen und Bundesbürger, die generative KI einsetzen, bezahlen dafür: Acht Prozent nutzen aktuell kostenpflichtige KI-Dienste, zwei Prozent haben das in der Vergangenheit getan, jetzt aber nicht mehr.
Vertrauen als kritischer Faktor
Cloudera, die hybride Plattform für Daten, Analysen und KI, hat die Ergebnisse ihrer jüngsten Studie "The Future of Enterprise AI Agents" veröffentlicht. Im Rahmen der Umfrage wurden im Januar und Februar 2025 fast 1.500 IT-Führungskräfte in Unternehmen in 14 Ländern, unter anderem Deutschland, befragt, um ihre Nutzungsgewohnheiten, Use Cases und Meinungen zu KI-Agenten (AI Agents) zu verstehen.
Compliance als größte Herausforderung
Fivetran, Anbieterin für Data Movement, präsentiert eine neue Studie über den Einsatz von KI in Unternehmen. Die von Redpoint Content durchgeführte Umfrage zeigt, dass fast die Hälfte der Unternehmen von verzögerten, unzureichenden oder gescheiterten KI-Projekten berichten - und das trotz ehrgeiziger Strategien und großer Investitionen in KI und Datenzentralisierung.
SaaS bleibt die bevorzugte Wahl
Das BCI hat den Emergency and Crisis Communications Report 2025, gesponsert von F24, veröffentlicht. Bereits im 11. Jahr analysiert dieser Bericht, wie sich die Krisenkommunikation in den vergangenen zwölf Monaten entwickelt hat, welche Kommunikationsmethoden bevorzugt werden und welche Auswirkungen neue Technologien auf den Sektor haben.
GenAI-Technologien im Finanzsektor
NTT Data hat eine neue Studie veröffentlicht, die den Einsatz von generativer KI (GenAI) im globalen Bankensektor untersucht. Der Bericht mit dem Titel "Intelligent Banking in the Age of AI" zeigt, dass Banken und Finanzinstitute trotz der zunehmenden Verbreitung von GenAI-Technologien im Finanzsektor geteilter Meinung sind, wenn es um ergebnisorientierte Strategien geht. Nur die Hälfte der Banken (50 Prozent) sieht darin ein Instrument zur Steigerung von Produktivität und Effizienz. Ebenfalls die Hälfte (49 Prozent) glaubt, dass GenAI zur Senkung der operativen IT-Ausgaben eingesetzt werden kann.

Cloud-Bedrohungslage realistisch einschätzen Idee von 5G-Dienstleistungen