Advanced Analytics: 175 Lösungen neu in der BI Scout Marktübersicht<br>

Advanced Analytics: 175 Lösungen neu in der BI Scout Marktübersicht


23.04.2018, BI Scout News

BI Scout erweitert seine Marktübersicht: Zu den bereits vorhandenen mehr als 650 Produkten für Business Intelligence, Datenmanagement und Speichertechnologien kommen nun 175 Lösungen für „Advanced Analytics". Eine Erläuterung der einzelnen Segemente im Bereich Advanced Analytics finden Sie im Folgenden:

Um Advanced Analytics umzusetzen, gibt es unterschiedliche Werkzeuge. Je nachdem, ob eher über eine grafische Oberfläche oder Code-basiert gearbeitet werden soll und in Abhängigkeit des Anwendungsfalles lassen sich die Werkzeuge in folgende Segmente einteilen (Abbildung): Analytische Applikationen bieten für spezifische Anwendungsfälle – wie Absatzprognosen, Kundenscoring oder Betrugserkennung – vorkonfigurierte Modelle und Visualisierungen. BI- & Analytics-Werkzeuge legen den Fokus auf Datenaufbereitung, Analyse und Visualisierung, bieten jedoch auch zunehmend Advanced-Analytics-Funktionalitäten sowie eine Integration populärer Programmiersprachen. Advanced-Analytics-Werkzeuge zeichnen sich durch eine große Auswahl mathematischer Algorithmen sowie komplementärer Funktionen wie z. B. zur Datenaufbereitung aus. Machine Learning Frameworks sind Performance-optimierte Bibliotheken, bspw. in Form von Deep-Learning-Algorithmen. Operations Research Software stellt umfangreiche Bibliotheken für die mathematische Optimierung bereit. Deployment- & Scoring-Werkzeuge eignen sich insbesondere für die technische Integration trainierter Machine-Learning-Lösungen. Programmiersprachen und entsprechende Entwicklungsumgebungen bieten sich für die programmiergetriebene Erstellung individueller Anwendungen an. Kognitive Services stellen vortrainierte Lösungen für Sprach-, Text- oder Bilderkennung zur Verfügung. Dienstleister unterstützen Anwender in Data-Science-Projekten über alle Projektphasen hinweg und bieten zum Teil selber Software für spezielle Anwendungsfälle an. In den nachfolgenden Produkt- und Anbietertabellen sind die einzelnen Segmente näher beschrieben und deren Funktionsumfänge und Anwendungsbereiche aufgeführt.

Über alle Werkzeugkategorien hinweg lassen sich bestimmte Trends beobachten. Eine wesentliche Entwicklung besteht in der Integration von Open-Source-Sprachen und Bibliotheken sowie Entwicklungsumgebungen in kommerzielle Werkzeuge. R und Python sind in so gut wie allen Advanced-Analytics-Plattformen integriert, bei einigen BI-Werkzeugen und Advanced-Analytics-Lösungen basiert der technische Unterbau zu großen Teilen auf der Nutzung von Open-Source-Komponenten. Auch die Integration von Deep-Learning-Algorithmen bzw. die Erweiterung des Angebotes kognitiver Services steht bei vielen Anbietern auf der Roadmap. Ein weiteres wichtiges Thema ist die Automatisierung von Data-Science-Abläufen bzw. die fachanwenderfreundliche Gestaltung komplexer Analysen, da überwiegend Fachanwender Advanced Analytics durchführen und Data Scientists noch lange nicht in allen Unternehmen in notwendiger Anzahl zu finden sind. Operations Research fristet als Disziplin bisher nach wie vor ein Schattendasein. Jedoch ist gerade für die Automatisierung von Advanced Analytics die mathematische Optimierung sehr wichtig. Alles in allem ist der Markt jedoch äußerst dynamisch. Neue Lösungen werden in kurzen Zyklen durch die Open Source Community und kommerzielle Anbieter auf den Markt gebracht. Die Marktübersicht zu Advanced Analytics wird daher einem regelmäßigen Update unterliegen, um den Entwicklungen gerecht zu werden.



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