Dr. Carsten Bange, Larissa Baier
Zusammenfassung
- Egal ob "Analytics", "Internet of Things" oder "Digitalisierung" – im Kern dieser neuen Initiativen und unternehmerischen Herausforderungen steht die Integration, Speicherung, Bereitstellung und Analyse von Daten, also die Kernaufgaben der Business Intelligence (BI).
- Entsprechend werden Softwarelösungen hierfür immer wichtiger für Unternehmen, um Entscheidungsträger über unternehmensinterne und -externe Entwicklungen zu informieren, um datengetriebene Prozessverbesserungen oder digitale Geschäftsmodelle umsetzen zu können.
- Dieser Beitrag gibt einen Überblick des Softwaremarktes der Anwenderwerkzeuge für Business Intelligence und Analytics, von der Marktentwicklung in Zahlen bis hin zur Beschreibung der wesentlichen Marktsegmente und einer Nennung und Bewertung von Anbietern in wichtigen Teilmärkten.
1 Softwaremarkt für Business Intelligence: Struktur und Entwicklung
Analytics = Business Intelligence?
Informationssysteme zur Entscheidungsunterstützung haben eine lange Tradition und werden ungefähr seit dem Jahr 2000 als "Business Intelligence Software" bezeichnet. Die in den letzten Jahren zunehmende Popularität des Begriffs "Analytics" im BI-Markt kennzeichnet den sich verändernden Fokus von Unternehmen auf die Datenanalyse ergänzend zu der reinen Informationslieferung im Reporting. Analytics wird inzwischen häufig synonym zu Business Intelligence genutzt. Im deutschen Sprachraum ist Business Intelligence noch weit verbreitet, und der Begriff "Analytics" wird häufig genutzt, um die Erweiterung von BI durch fortgeschrittenen Datenanalyse ("Advanced Analytics") zu beschreiben. Ein Blick auf den heutigen BI-Markt zeigt, dass Analytics eines der Themenfelder zur Differenzierung darstellt.
Der Markt ist seit Jahren hart umkämpft
Der BI- und Analytics-Markt ist sehr groß und für Käufer unübersichtlich: Aktuell zählen wir allein in DACH ca. 485 Produkte von 338 Herstellern. Der Markt wächst derzeit insbesondere in den Themenbereichen ESG oder AI (Artificial Intelligence, deutsch: Künstliche Intelligenz oder KI) stark.
Dagegen müssen Anbieter von Software für die klassischen BI-Disziplinen wie Dashboards oder Berichtswesen um den Marktkuchen ringen. Eine Differenzierung rein über die Produktfunktionalität wird zunehmend schwieriger, da es viele solide und funktionsreiche Produkte gibt. So überzeugen die Käufer bereits seit einigen Jahren Kriterien wie Einfachheit in der Bedienung oder Preis. Die Abdeckung der funktionalen Anforderungen für BI und Analytics findet sich auf dem dritten Platz der Kaufgründe wieder (siehe Abb. 1).
Abb. 1: Kaufgründe für BI und Analytics Software
Fachanwender im Fokus
Die Abb. 1 zeigt ebenso, dass beide Aspekte der Einfachheit in der Bedienung zu den Top 4 der Kaufgründe gehören. Die Zugänglichkeit der Software für Fachanwender und Bedienerfreundlichkeit sind auch zentrale Aspekte des "Dauerbrenner"-Themas im BI-Bereich "Self-Service BI & Analytics". Der nicht mehr so heiße, aber weiterhin hochrelevante, Trend stellt Fachanwender und deren Wunsch nach mehr Schnelligkeit und Flexibilität in der Informationserzeugung sowie -konsum in den Vordergrund.
Damit wurde die früher vorherrschende Erzeugung der standardisierten BI-Inhalte durch die IT oder das Business Intelligence Competency Center (BICC) immer weiter aufgeweicht und wanderte zunehmend zu daten- und technikaffinen Fachanwendern (sog. Power User oder Business Analysten). Dementsprechend mussten sich die Anbieter immer stärker um diese Nutzergruppe bemühen. Bereits heute wird dieser Anwendertyp durch die meisten modernen Lösungen bei der Datenaufbereitung und Integration lokaler Daten, Analyse sowie Erstellung von Berichten unterstützt. Oft werden die Anforderungen von Power Usern durch spezielle Module in der Softwaresuite umgesetzt.
Weiterhin vernachlässigter Nutzertyp: Endanwender
Die größte Zahl der Nutzer sind jedoch die Konsumenten (Endanwender, Casual User). Auch dieser Anwendertyp hat Self-Service-BI-Anforderungen und benötigt durch seine meist geringere Technik- und Datenaffinität umso mehr Unterstützung durch eine bedienerfreundliche Software.
Der jahrelange Fokus auf die Power User aus dem Fachbereich hatte zur Folge, dass in vielen Unternehmen BI und Analytics nicht von so vielen Mitarbeitern, wie erhofft, genutzt wurde und wird. Darum investieren heute viele Anbieter stark in die Nutzerunterstützung für Konsumenten. Insbesondere künstliche Intelligenz soll für mehr Nutzerführung, Nutzerfreundlichkeit und Funktionalität sorgen und so mehr Mitarbeiter für die Arbeit mit Daten begeistern. So unterstützen heute die meisten Produkte bspw. Abfragen in natürlicher Sprache, um einfache Informationswünschen schnell zu decken. Darüber hinaus nutzen viele AI, für Forecasts, Cluster-Analysen und um Auffälligkeiten und Ausreißer anzuzeigen.
2 Frontends für BI und Analytics: Segmente und Anbieter
Software für BI und Analytics wird in Anwender- und Datenmanagement-Werkzeuge unterteilt
Der Markt für Business Intelligence und Analytics in der von uns genutzten breiten Definition von Bus...