Kaum ein Segment im Softwaremarkt unterliegt derzeit so vielen Veränderungen wie das der analytischen Werkzeuge.
Jedes Jahr sprudeln neue Produkte auf den Markt: branchenspezifische Nischenprodukte, Produkte für spezielle Aufgabenstellungen wie Textanalysen, Produkte für spezielle Fachabteilungen wie das Marketing, und, und, und…. Hinzu kommen noch umfangreiche Analytics-Plattformen, die versuchen, viele Anwendungsbereiche abzudecken oder Nutzer verschiedenster Kompetenzstufen anzusprechen.
Manche Tools setzen zudem auf einfache Zusammenarbeit in Teams, andere auf automatisiertes Reporting oder auf gute Visualisierungsmöglichkeiten. Jedes Produkt hat seine Vor- und Nachteile und ist beim heutigen Entwicklungs- und Innovationsdruck sicher noch nicht am Ende seiner Fähigkeiten angekommen. Nicht alle Produkte werden sich auf Dauer am Markt durchsetzen können – alle Produkte werden sich aber mit Sicherheit weiterentwickeln.
Man muss nicht zwingend Data-Science-Profi sein.
Der derzeitige Markttrend geht in Richtung Augmented Analytics. Dies bedeutet, mit den entsprechenden Werkzeugen können auch mathematisch und statistisch versierte Fachanwender und Citizen Data Scientisten Künstliche Intelligenz für Ihre Datenauswertung nutzen. Denn mittels Artificial Intelligence (AI) und Machine Learning werden Analyseschritte wie die Auswahl des richtigen Algorithmus von den Tools automatisiert, so dass der Nutzer kein Data-Science-Profi sein muss, um bestimmte Data-Science-Analysen durchführen zu können.
Es werden zum Beispiel Daten mit einer Clusteranalyse gruppiert, ohne dass der Nutzer verstehen muss, was im Hintergrund passiert. Ebenso können mit einem Klick Umsätze oder ähnliche geschäftsrelevante Daten mittels Zeitreihenanalysen vorhergesagt werden. In manchen Tools kann zudem durch die Einbettung von AI die Suche nach relevanten Daten mittels Sprachsteuerung oder Google-ähnlicher Suchfunktionen erleichtert werden. All das rangiert unter Augmented Analytics und gibt einen Eindruck davon, wie sich der Markt an Analytics-Werkzeugen weiter wandeln wird.
Welches Tool passt zu mir?
Bei der Vielzahl an Produkten und dem stetigen Wandel ist es schwer, den Überblick zu behalten. Wir haben den Markt gescannt und die Tools anhand typischer Nutzeranforderungen segmentiert.
- Marktsegment 1: Reportingwerkzeuge
- Marktsegment 2: BI & Analytics Suiten
- Marktsegment 3: Machine Learning (ML) & Data Science (DS) Plattformen
- Marktsegment 4: Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) und Notebooks
Diese Segmentierung soll Ihnen helfen, das für Sie passende Tool zu finden. Um nun die für Sie passende Zuordnung zu identifizieren machen Sie sich bewusst, was Sie von dem Analysewerkzeug erwarten. Folgende Fragen unterstützen Sie dabei:
- Reichen starre und einfache Visualisierungen von Daten, die sich als Bilddatei oder Tabelle abspeichern können?
- Sollen mehrere Nutzer in einer explorativen Analyse zusammenarbeiten können?
- Wenn ja, inwiefern soll die Zusammenarbeit unterstützt werden?
- Nutzer welcher Fähigkeitsstufen sollen kollaborieren?
- Wie ist deren Aufgabenverteilung?
- Welche Anforderungen bestehen bezüglich Visualisierungen, statistischen und Machine-Learning-Funktionalitäten?
- Inwiefern soll das Tool Data-Science-Prozesse wie das Trainieren von ML-Modellen unterstützen?
Mit Antworten auf diese Fragen sehen Sie schnell, in welchem Marktsegment sich das zu Ihren Anforderungen passende Tool befindet. Reicht Ihnen ein Reportingwerkzeug (Marktsegment 1) oder suchen Sie eher ein Tool für einen Power User (Marktsegment 2)? Oder gehen die Nutzer schon einen Schritt weiter in Richtung Data Science (Marktsegment 3)? Oder wollen Ihre Nutzer vollste Flexibilität und scheuen sich nicht vor anspruchsvoller Programmierung in Entwicklungsumgebungen (Marktsegment 4).
Marktsegmentierung von Analyse-Werkzeugen
Sie fallen in mehrere Segmente? Kein Problem.
Die Anforderungen und Fähigkeiten der Nutzer in Ihrem Unternehmen gehen weit auseinander, so dass Sie nicht nur EIN relevantes Marktsegment für sich identifizieren? Keine Angst, das ist normal. Mit der richtigen Strategie und einem durchdachten Datenmanagementkonzept können diverse Tools auch problemlos miteinander kombiniert werden. Gerne unterstützen wir Sie hier bei der Auswahl und Implementierung, so dass Sie in Ihrem Unternehmen die datenbasierte Entscheidungsfindung mit Technologie der neuesten Generation schnellstens vorantreiben können.
Mein Tipp: Denken Sie zudem daran, dass die Nutzer mit dem Werkzeug gerne arbeiten und beziehen Sie diese in die Auswahl mit ein. Ich als Data Scientistin kann Ihnen sagen: „Nichts erschwert die Kreativität bei der explorativen Analyse mehr als eine Software, mit der man sich nicht wohl fühlt.“
In diesem Sinne, nutzen Sie unsere Segmentierung zur Orientierung und sprechen Sie uns gerne an. Ich freue mich auf den Austausch mit Ihnen!
Übrigens – unsere beliebtesten Data Science Algorithmen haben wir ebenfalls übersichtlich für Sie zusammengestellt. Sie finden diese direkt hier auf unserem kostenfreien QUNIS MACHINE LEARNING CHEAT SHEET