Selbstfahrende Autos und Wearables waren vor 4 Jahren ‘unbekannt’ – Auch Gartner mit seinen Hype Cycle erkennt nicht alles

Ehemals hippe Themen wie Group Buying, virtuelle Welten sind out, dafür sind neue Technologien wie selbstfahrende Autos oder Wearables auf der Grafik für 2015. Der Vergleich der Jahre 2011 und 2015 zum Gartner Hype Cycle der neuen Technologien bringt interessante Aufschlüsse an den Tag.

Doch einige Unterschiede und Unerwartetes beim Vergleich 2011 und 2015
Doch einige Unterschiede und Unerwartetes beim Vergleich 2011 und 2015

Gartner hat dieses Jahr wieder den Hype Cycle für die neuen Technologien publiziert (Hype Cycle for emerging Technologies 2015). Der Geschäftsmann 2.0 hat sich die Mühe genommen und den aktuellen Report mit dem letzten von 2011 verglichen. Da gibt es doch einige interessante Erkenntnisse:

  • Die 2011 Themen Group Buying, Social TV und virtuelle Welten gibt es nicht mehr auf der aktuellen Gartnerwelle. Das ist aus heutiger Sicht nachvollziehbar. Group Buying wurde überbewertet, Social TV spielt sich auf dem Tablet und in den Apps ab und Second Live ist schlicht und einfach eingegangen.
  • 3D Printing ist ready und in produktivem Einsatz. Sogar die Ehefrau des Geschäftsmannes 2.0 überlegt sich inzwischen, ob sie ihre CupCake Formen mit 3D Druck selber machen soll.
  • Big Data gibt es so als alleiniges Thema nicht mehr. Vielmehr ist von Advanced Analytics und Self-Service…. etc die Rede.
  • Unerwartetes, Neues – Selbstfahrende Fahrzeuge, KryptoWährung und Wearables waren 2011 bei Gartner noch nicht auf der Liste. Der Geschäftsmann 2.0 sagt ja schon seit Jahren, dass man 2025 nicht mehr selber auf den Autobahnen wird fahren dürfen. Seit der Economist Ausgabe vom 31. Oktober 2015 weiss nun wohl jeder Manager, dass die Blockchain die Welt verändern wird.
  • AI fehlt: Und wo bleibt die Artificial Intelligence? Sofortige Analysen zu allem auf Knopfdruck?

Der disruptive Technologische Wandel hat erst begonnen. Linsen, welche den Blutzucker messen, nukleare Energie (Kernfusion), welche den Strombedarf der Welt decken wird, etc, etc. Es bleibt spannend!

gartner-emerging-technologies-2015 Hype Cycle
Gartner 2015
gartner-emerging-technologies-2011 Hype Cycle
Gartner 2011

So Long, Euer Geschäftsmann 2.0  – Palo Stacho

Lean Analytics – Welche Tools gehören denn dazu?

LEAN Analytics bei Google kaufen
LEAN Analytics bei Google kaufen

In den letzten Posts war das Thema Big Data. Webanalyse ist weder BI 2.0 und auch nicht Big Data, auch wenn viele Webmetrik-Tools in der Cloud zu finden sind.

Eine Mini-Toolübersicht: BigQuery, Redshift, keen.io, Klicktale, Geckoboard, Chartbeat, Kissmetrics, Tobango, Woopra,

  • Die “Quereinsteiger”  Google BigQuery oder  Amazon Redshift wurden bereits in diesem Post kurz angeschaut.
  • Geckoboard (Webmetrics Lösung und sehr schönes Dashboard dafür, ab 17$/Mt)
  • Chartbeat (Webemtriken ab 9.95$/Mt spezialisiert auf “Info”- oder “Medien”-Websites, die Herausgeber zahlen dafür ab 299$/Mt)
  • Kissmetrics startet ab 150$/Mt und ist als Erweiterung von Google Analytics zu verstehen mit noch mehr Insight, wer von wo auf die Website zugreifft also auch ein Webmetrik Tool
  • Totango spezialisiert sich auf subskriptionsbasierte Websites und hilft die Konversionen zu verbessern, Pricing nicht öffentlich
  • woopra ist ebenfalls ein Realtime Analytics Tool, es kostet bis 30 000 Aktionen nichts und dann startet es bei 79$/Mt
  • Clicktale – ein süsser Name: Klicks erzählen ja eine Geschichte. Dieser Anbieter ist spezialisiert auf Benutzerverhalten, User Expierience (UX) und somit auf Heatmaps etc. Natürlich ist auch eine Conversion Suite im Angebot. Bis zu 5000 Aufzeichungen sind gratis, dann kostet es. Wieviel ist auf einen ersten Blick nicht zu erfahren. Dafür ist die Kundenliste umso eindrücklicher.
  • keen.io verfügt über eine universelle API, da können verschiedenste Daten in die Cloud reingeladen werden, egal wo die Daten gesourced wurden. Bis zu 50 000 Events sind gratis, danach startet das Pricing ab 20$/Mt. Das Angebot richtet sich klar an junge Geschäftsleute, sprich Millenials, welche von Natur aus coden können (so scheint es wenigstens)
  • Mixpanel (Webmetrics Lösung, bis 25 000 Datenpunkten gratis und dann ab 150$/Mt)

Mehr Information: Blogpost des Geschäftsmannes 2.0 zum Thema Lean & Business Model Generation. Zum Spezialthema Lean Analytics kann man das Buch auf Amazon kaufen:

 

Mehr lesen zu Analytics, BI oder Big Data:

Verwendung von Big Data zur Bekämpfung von Extremismus – Twitter und radikale Hashtags

Ein aktueller Fall einer jungen britischen Islamistin zeigt, wie der Twitter Stream dieser Person zur Prävention oder zur Bekämpfung des extremen Islamismus ausgewertet werden könnte. Shamina Begum’s Hashtags.

In den letzten ein zwei Jahren wurde und wird immer wieder der Film Minority Report herumgereicht, wo da irgendwelche drei Weisen im Wasser liegen und die Zukunft, wie auch Verbrechen voraussagen. Dem Geschäftsmann 2.0 ist diese Thematik beinahe seit Jahrzehnten bekannt. Um die Mitte des letzten Jahrzehnts begannen die ersten Projekte, welche unter dem Thema “Predictive Analytics” liefen. So war der Geschäftsmann z.B mit einem Projekt konfrontiert, bei welchem ein Schweizer Finanzdienstleister das Konsumverhalten von Retailkunden voraussagen wollte. Damals war das unglaublich komplex und die Prognosegenauigkeiten waren tief. Doch heute ist das anders.
Shamina Begums radikale Hashtags - Isys calling (Economist)
Shamina Begums Hashtags (Quelle Economist)

Die Britische Zeitung Economist hat aufgezeigt, wie man den Twitter-Stream eines Individuums auswerten kann und dabei die Radikalisierung der Person misst. Shamima Begum, eine junge Schottin, welche heute wahrscheinlich irgendwo in Syrien an Seite des sogenannten “Islamic State” kämpft, war auch auf Twitter (hier ein Bild) aktiv. Ihre über 11’000 Tweets sind voll von Hashtags. Diejenigen mit radikalem Charakter nahmen immer wie mehr zu. Die Zeitung hat dafür die letzten 200 Tweets ausgewertet.

Regierungsstellen werten so etwas sicher heutzutage schon aus, oder sie sind mit Hochdruck dran, solche Systeme aufzubauen. Es würde den Geschäftsmann 2.0 sehr interessieren, ob das Twitter API solches Datenabsaugen zum Zweck der Bürgerüberwachung erlaubt bzw. ob Twitter hier mit den Regierungen zusammenarbeitet. Weiss da jemand mehr?
Das ist leider die schlechte Ausprägung des Homo Coniunctus….So Long Euer Geschäftsmann 2.0

BigData in einer Stunde erklärt – Tom Davenports Webcast zu Analytics 3.0

BigData ist in aller Munde. Auch auf diesem Kanal wurde in den letzten Monaten darüber berichtet. Wichtig sind für den Geschäftsmann 2.0 nicht die neuen Technologien wie z. B Hadoop etc. Sondern es ist der Approach: Die Geschäftsmodelle der Unternehmungen werden von Anfang an so gestaltet, dass der Geschäftsgang laufend gemessen werden kann und laufende Anpassungen gemacht werden. Agiles Geschäften – das ist disruptiv.

Tom Davenports Entwicklung zu Analytics 3.0 und Big Data
Tom Davenport: Nach BigData kommt Analytics 3.0

Wenn Sie in einer Stunde herausfinden das Wichtigste über BigData wollen, dann sollten Sie sich diesen Web Cast der Harvard Business Review Blogs anschauen. Darin finden sich auch viele der Beispiele, welcher der Geschäftsmann 2.0 auf diesem Kanal präsentiert hat.

  1. Link zum stündigen Webcast des HBR-Blogs von T. Davenport
  2. Link zur Slideshare Präsentation Analytics 3.0 von Tom Davenport

Mehr zu Big Data:

So Long, Euer Geschäftsmann 2.0 – Und er bleibt immer noch 2.0

Definition Big Data – Analytics 2.0 oder 3.0?

Big Data ist nicht nur Sentiment Analysis oder Social Media Analyse. Big Data ist mehr cloudbasiert, unstrukturiert und basiert auf Apache Hadoop. 

Nach der ersten Publikation zum Thema vor über einem Jahr wurde der Geschäftsmann 2.0 mehrmals gefragt, was denn “Big Data wirklich sei”. Ohne zu tief ins Detail zu gehen, BigData (wiki) sieht er folgendermassen

  • in der Cloud
  • unstrukturiert (kombiniert mit sonstigen stukturierten Daten)
  • industrialisiert (sprich laufend am “drehen”, hochskalierbar, ggf In-Memory)
  • Hadoop-basiert (und weniger sicher in Sachen ISDS)
  • auch mit Non-SQL DBMS

aber auch:

  • im Business vollintegriert
  • als kritischer Erfolgsfaktor akzeptiert (strategic Asset)
  • zur Hand im Zeitpunkt der Entscheidung
  • und viel günstiger (Von 37K USD DB-DWH auf 2K USD Hadoop)

Big Data hatte schon früh seine Anfänge, z.B begann UPS bereits in den 80er Jahren mit Telematics (so oder ähnlich hiess das damals) Ihre Routendaten auszuwerten um die Verteilung zu optimieren. Doch den grossen Aufschwung erlebte BigData mit den Online-Firmen und den daraus resultierenden Produkten so wie Google Maps (wiki), AdSense (wiki), LinkedIn, Jobs You May Like, Netflix Cinematch, Home Value Index oder Facebook Custom Audiences Targeting. BigData will also nicht auflistend, reportend oder conrollend sein sondern eher ertragsbringend:

  • Weg von der (kostenden) Liste hin zum (geldbringenden) Produkt.
  • Weg von der (kostenden) DWH-Suite hin zum (gratis) Opensource Produkt wie Hadoop.

Game Changer – Heute erwachen heute vorallem die Grosskonzerne im Umgang mit Big Data und es kommt zu ungeahnten Produktentwicklungen, so wie in einem der letzten Posts zum Thema Farming 2.0 beschrieben. Nach den Onlinefirmen ist also die Welle mit alteingesessenen Firmen dran. Novartis, Monsanto (Rezeptpflanzung), Schneider Electric, GE (Gasturbinen),  Nestle (Nespresso Zenius) oder P&G (Consumer Pulse & Decision Cockpits ) sind es, welche heute BigData basierte Angebote lancieren.

Und welche Rolle spielt Social Media dabei? Eine Gewichtige, aber nicht die Einzige. Im Bereich des Marketings und des Kundendienstes, wie auch bei der (Retail-) Produkteentwicklung haben die Datenströme aus den sozialen Netzwerken ein höheres Gewicht als z.B in der Landwirtschaft, siehe Presprictive Planting, der Rezeptpflanzung von Monsanto (Field Scripts).

Mehr lesen zu Big Data:

Digitale Disruption auf dem Bauernhof

24. Mai 2014 – Manager der traditionellsten Branche der Welt misstrauen einer vielversprechenden Technologie.  

Ausgepflanzt, das Prescriptive Planting (Rezepfpflanzung) von Monsanto macht Ackerbauern überflüssig - Geschäftsmann 2.0 ccby
Ausgepflanzt – Bei der Rezeptpflanzung von Monsanto braucht es keine Ackerbauern mehr

INNOVATION – Hört man dieses Wort, dann fallen einem kleine, agile Startups ein, welche clevere Ideen mit modernster Technik umsetzen. Aber Innovation ist ebenfalls in angestammten und bereits lange etablierten Industrien vital und es gibt wohl nicht viel Älteres als die Landwirtschaft. Viele Landwirte können den engstirnigsten Managern zugerechnet werden, so ist es keine Überraschung, dass bei ihnen eine neue und umwälzende Idee mit dem Namen Prescriptive Planting, der Rezeptpflanzung, für Nervösität sorgt. Es ist ein System, welches den Bauern mit grösster Präzision vorgibt, welche Samen auf welchem Acker zu pflanzen und zu kultivieren sind. Dies könnte zum umfassendsten Wandel  der Landwirtschaft in den reichen Staaten seit der Einführung von gentechnisch verändertem Saatgut führen. Es ist mindestens so umstritten, wirft es doch grundlegende Fragen auf, wem eigentlich die Informationen gehören, auf welchen das System basiert. Und es wirft die im Dreck wühlenden Bauern in die Welt von Big Data und Auseinandersetzungen rund um die Privatsphäre.

Das System zur Rezeptpflanzung von Monsanto – FieldScripts – war im letzten Jahr in der Versuchsphase. Heute (2014) ist es in vier US-Bundesstaaten offiziell verfügbar. Seine Geschichte reicht zurück ins Jahr 2006 zu einem Silicon Valley Startup namens Climate-Corporation. Gegründet durch zwei ehemalige Google Mitarbeiter, verwendete die Firma Luftbildfernerkundung und andere kartographische Techniken, um jedes einzelne Feld in Amerika (25M an der Zahl) zu vermessen. Weiter überlagerten sie diese Karten mit allen Klimainformationen, welche verfügbar waren. Bis zum Jahr 2010 wuchs die Datenbank auf über 150 Milliarden Bodenmessungen und auf 10 Billionen Wetter-Simulationspunkte an.

Die ursprüngliche Geschäftsidee der Climate-Corporation war, den Bauern eine Ernteversicherung zu verkaufen. Doch im Oktober 2013 kaufte Monsanto die Firma für geschätzt eine Milliarde US Dollar, eine der grössten Übernahmen für einen Datensammler per dato. Monsanto, einer der weltweit grössten Hybrid-Saatguthersteller, verfügt über ein Portfolio mit Hunderttausenden von Samen und Terabytes von Daten in Bezug auf deren Erträge. Fügt man dieses Knowhow der Boden- und Wetterdatenbank der Climate-Corporation hinzu, dann bekommt man eine eine Landkarte von Amerika, welche einem sagt, unter welchen Bedingungen welche Saat auf welchem Feld am Besten gedeiht.

FieldScripts nutzt alle diese Daten, um Maschinen von der Firma Precision Planting zu steuern, ein Unternehmen, welches 2012 durch Monsanto gekauft wurde. Es ist ein Anbieter von Pflanzautomaten und von anderen Gerätschaften, welche an einen Traktor angehängt werden. Seit den Anfangszeiten, als diese noch einfache Kisten waren welche den Samen regelmässig in den Boden gedrückt haben, haben sich Sähmaschinen radikal verändert. Einige dieser Geräte werden jetzt mit GPS gesteuert, geladen mit Daten von Monsanto, um einen Acker mit verschiedenen Sorten in unterschiedlichen Tiefen und Abständen zu bepflanzen, abhängig von der Wettersituation. Der Vorgang ist so individuell, als könne der Bauer jede seiner Pflanzen beim Namen nennen.

Rezeptpflanzung gewinnt schnell an Boden. Im November 2013 hat ein weiterer Saatguthersteller, Du Pont Pioneer, sich mit dem Landwirtschaftsmaschinen Hersteller John Deere zusammengetan, um die Beratung in Sachen Saatwahl und Düngung  bei den Landwirten massiv anzukurbeln. Die Bauerngenossenschaft Land O’Lakes, kaufte im Dezember ‘13 Geosys, ein Satelliten-Imaging-Unternehmen, um Ihr Farm-Datengeschäft weiter voranzutreiben.

Die Vorteile liegen auf der Hand: Landwirte, welche das Monsanto-System ausprobiert hatten, konnten die Erträge um rund 5% über zwei Jahre hinweg erhöhen. Das ist ein Kunststück, welches bisher keine andere Einzelmassnahme bewerkstelligen konnte. Die Saatgut-Unternehmen denken, dass mit der Bereitstellung von mehr Daten zu Handen der Landwirte der Maisertrag Amerikas von 160 Scheffel pro Acre (10 Tonnen pro Hektar) auf 200 Scheffel möglich ist. Das wäre ein toller Sprung für die tiefen Margen der Erzeuger.

Aber Vorkommnisse rund um das Thema Rezeptpflanzung sind auch ein warnendes Beispiel für die entstehenden Konflikte, wenn datengetriebene Unternehmer auf altbackene Geschäftsleute treffen. Viele Landwirte stehen bereits jetzt mit gemischten Gefühlen der Technik gegenüber: Es werden zwar die Erträge gesteigert, aber gleichzeitig vermindert sich die Rolle und die bis anhin benötigte Fachkenntnis des Bauern im Ackerbau, sprich der Landwirt wird weitgehend seiner Kernkompetenz beraubt. Das aktuell noch grössere Problem ist das, dass die Bauern den Anbietern dieser neuen Methode misstrauen. Sie befürchten, dass die aus den Pflanzungen und Ernten entstehenden, detaillierten Datenströme missbraucht werden könnten. Die Geschäftsgeheimnisse der Bauern könnten an konkurrierende Farmer verkauft oder sonstig weitergegeben werden; Im schlimmsten Fall wird befürchtet, dass die Anbieter der Rezeptpflanzung Ihre Daten sogar dazu verwenden könnten, um schlecht laufende Bauernhöfe aufzukaufen und dass die Konzerne dann damit anfangen würden, die Landwirte direkt zu konkurrenzieren. Oder die Daten über die Ernte(-Prognosen) könnten zu Ungunsten der Bauern für Spekulationen an den Rohstoffbörsen verwendet werden.

Dem geschenkten Gaul ins Maul geschaut Um solchen Sorgen entgegen zu wirken, hat die grösste Bauernvereinigung, das American Farm Bureau, mit der Erstellung eines Code of Conduct – eines Verhaltenskodex begonnen. Darin wird festgehalten, dass die Daten über die Äcker den Bauern gehören und diese die Kontrolle darüber behalten müssen. Dass die Anbieter der Daten diese lediglich für den ursprünglichen, freigegebenen Zweck zu verwenden haben und dass die Daten nicht an Dritte weitergegeben oder verkauft werden dürfen. Die Konzerne sind mit diesen Regelungen grundsätzlich einverstanden, auch wenn deren Verträge diesen Sachverhalt aktuell nicht immer widerspiegeln. Man könnte behaupten, dass die Eigentumsrechte nicht mehr gültig sind, wenn die Daten einmal weitergereicht und anonymisiert wurden, es ist zur Zeit also nicht genau klar, welche Rechte den Bauern effektiv zustehen. Aus diesem und anderen Gründen haben sich einige Texaner Landwirte zusammengeschlossen und die Grower Information Services Cooperative (Erzeuger Datendienst Kooperative) gegründet, um den grossen Datenanbietern entgegenzutreten und mit ihnen verhandeln zu können.

Eine weitere grosse Sorge ist, dass die Landwirte in die Lieferantenfalle tappen, da die Informationen nicht transferierbar sind. Die Bauern könnten somit in eine Lock-In Situation geraten, wo sie einem einzelnen Anbieter hilflos ausgeliefert sind. Um diese Bedenken zu zerstreuen, hat die Climate Corporation einen kostenlosen Informationsspeicherungsdienst aufgebaut. Auf die darin gehaltenen Acker- und Pflanzdaten kann durch Dritte nur mit Einwilligung der jeweiligen Bauern zugegriffen werden. Auch treten aktuell neue Datenmanagement-Unternehmen in diesen Nischenmarkt ein, was zu einer verbesserten Wettbewerbssituation führen wird.

In der näheren Zukunft werden aber die Grossunternehmen die Rezeptpflanzung, das Prescriptive Planting, weiterhin dominieren. Sie sammeln im grössten Masse die Informationen und wissen diese besser zu nutzen als jeder andere. Und das wirft das Problem auf, welches allen bei Big Data Anwendungsfällen vorliegt. Rezeptpflanzung steigert die Ernteerträge überall, genau gleich wie massenhaft verfügbare anonymisierte Patientendaten das Gesundheitswesen umfassend verbessern können.

Doch der Erfolg hängt schlussendlich davon ab, ob die Datenanbieter die Benutzer – seien es Landwirte oder Patienten – davon überzeugen können, ihnen zu vertrauen. Wenn die Nutzer glauben, dass sie dabei ein zu grosses Risiko eingehen und dass die Datenanbieter zu stark profitieren, dann wird das (in des Zeiten des Social Business so unglaublich wichtige) Vertrauen Mangelware bleiben.

Originaltext http://www.economist.com/news/business/21602757-managers-most-traditional-industries-distrust-promising-new-technology-digital

 

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BI-Trends: Verschwinden jetzt die Datenspezialisten oder verschwinden sie nicht?

In einem der letzten Posts zum Thema BI wurden die 10 Top Trends 2014 beleuchtet. Dort wurde auch an erster Stelle das Ende der Datenspezialisten – The End of data scientists – postuliert. Andere “Experten” sind da anderer Meinung.

Wunschdenken: Datenspezialisten als Rockstars . Handelszeitung Nr. 5 30.1.2014
Wunschdenken: Datenspezialisten als Rockstars . Handelszeitung Nr. 5 30.1.2014

In der Handelszeitung Nr. 5 vom 30.1.2014 wurde das Berufsbild des BI-Analytikers aufgrund des BigData Hypes gehyped. Leider falsch, meint der Geschäftsmann 2.0, diese Jobdescription wird in den nächsten Jahren vermehrt in der breiten Belegschaft der Unternehmen anzutreffen sein – zumindest dort wo Knowledge Worker zum Einsatz kommen. Mehr zum Thema kann bei den “Top 10 Trends 2014 in Business Intelligence” nachgelesen werden.

Fragt doch das nächste Mal den Geschäftsmann 2.0 und nicht die Accenture – So Long, Euer Palo Stacho

Die Top 10 Trends 2014 in Business Intelligence – Stimmen die?

Der BI Markt ist im Umbruch, dank Cloud, Web 2.0 und Big Data. Das zeigen die 10 wichtigsten Tendenzen im BI-Markt, allem voran die das abnehmende Bedeutung der BI-Spezialisten. BI 2.0 kommt bald!

Das erste BI (Business Intelligence) Projekt liegt beim Geschäftsmann 2.0 eine Ewigkeit zurück. Bereits 1998 schlug er sich mit (R)OLAP herum und seine PLSQL – Kenntnisse kamen Ihm damals sehr zu Gute, auch wenn er nicht mehr beim Coding beteiligt war. Apropos Coding: Heute wird immer noch erstaunlich viel gecodet bei BI-Projekten, die Tendenz ist aber klar abnehmend. Die Tools haben sich extrem weiterentwickelt und die Anforderungen ebenfalls. Das führt auch dazu, dass BI von einer viel breiteren Masse verwendet wird und auch der “Otto Normalverbraucher” kann heute schon sehr viel mehr auswerten. Er muss es auch: “What you can’t measure doesn’t exist” oder so heisst es bei den neuesten Management-Praktiken, insbesondere bei Lean-Startup.

Trend zu NO-SQL beim BI. Auch das persönliche Ausgabencockpit des Geschäftsmannes 2.0 ist ohne Programmierkenntnisse erstellt worden
Trend zu NO-SQL beim BI. Auch das persönliche Ausgabencockpit des Geschäftsmannes 2.0 ist ohne Programmierkenntnisse erstellt worden

Datenanalyse wird je länger wie mehr integraler und nötiger Bestandteil des Geschäftslebens, egal ob KMU oder Grossbetrieb. Das bestätigt auch eine Studie des BI Anbieters Tableau Software. Es werden folgende Trends genannt [In Klammern Einschätzung des Geschäftsmannes 2.0]

  1. Das Ende der Datenspezialisten – The End of data scientists [stimmt]
  2. Cloudbasierte BI wird Mainstream [stimmt]
  3. Big data wird salonfähig und Projekte schrumpfen von Monaten zu Tagen.[stimmt]
    Big data Warehouses werden in der Cloud gehalten und erlauben so schnellere Projektabwicklung. Die Vorreiter hier sind (hörthört!)  Google BigQuery oder  Amazon Redshift. Dass diese beiden Quereinsteiger den richtigen Riecher zu haben scheinen bestätigen SAP und das BI-Urgestein Teradata, die pushen ihre Cloudstrategien: Teradata Cloud und SAP HANA (Cloud)
  4. Agiles BI verändert die Datenanalysewelt. [stimmt]
    Alles geht richtig Agile & Lean, auch sprintoptimiertes Lean Analytics, Apropos: Super Buch, siehe unten
  5. Prädiktives BI Vorhersagen von Userverhalten werden langsam echt wahr [stimmt, aber]
    Dieser Prozess läuft schon sehr lange, aber er ist immer noch Anfang, die Computerwoche hat aktuell ein sehr umfassendes Dossier zum Thema “Predictive Analytics” verfasst.
  6. Eingebettetes BI nimmt zu. [stimmt]
    Überall werden kleine Reports und Analysen dazuprogrammiert
  7. Die Daten treten in den Hintergrund, die Geschichten treten an den Tag. [stimmt]
    Es hiess schon immer “Numbers tell, Stories sell”. Mit dem Web 2.0 erleben wir nicht nur eine zweite industrielle Revolution, sondern auch eine Explosion an Kreativität auf diesem Globus. Somit entwickelt sich nicht nur die BI weiter, sondern auch die Benutzerseite: Man erschlägt einen nicht mehr mit Zahlen, sondern man erzählt Geschichten, welche man mit den Daten unterlegt.
  8. Mobiles BI wird die Nummer 1 Plattform. [stimmt]
    Krass ausgedrückt: Wer wird schon in Zukunft Notebooks brauchen?
  9. Unternehmen beginnen ernsthaft Social Data zu analysieren. [stimmt]
    Das ist weitgehend Big Data: Sentiment Analysis & Co. machen inzwischen nicht nur die Grossen wie z.B P&G und die Brand Awareness ist in der letzten Jahren gewachsen. Das Thema ist ja für die meisten CMOs schon seit Jahren “Hot“, der Geschäftsmann 2.0 hat bereits vor zwei Jahren eine ganze Serie dazu geschrieben, siehe z.B den Artikel zu Datenexplosion & Social Media.
  10. NoSQL wird langsam wahr? [weiss nicht]
    Der Geschäftsmann 2.0 hat sein Cockpit zur Ueberwachung der Familienbuchhaltung zwar auch ohne SQL mit QlikView* erstellt (Bild siehe oben). Nur codieren tut man beizeiten trotzdem. Ob es nun SQL ist, oder eine Scriptsprache, was macht da den Unterschied? Fakt ist, dass bei den Jungen Leuten Programmierkenntnisse immer wie mehr zu den Grundfertigkeiten gehören. Wer sich trotzdem näher mit dem NoSQL-Datenbanken Thema auseinandersetzen will, dem empfiehlt der Geschäftsmann 2.0 folgenden Artikel auf TechRepublic.

Es gibt einen 11. BI-Trend. Soviel zu den aktuellen BI-Trends, die wohl auch 2015 noch “aktuell” bleiben werden. Der Geschäftsmann, meint, es gibt noch einen 11. Trend im BI, nämlich den, dass Lean nun auch Analytics erreicht. Leuten, welche mit sich mit Web-Analysen beschäftigen ist dieses Buch unbedingt zu empfehlen. 

Weiterführende Informationen:

  • Die Studie von Tableau Software kann hier downgeloaded werden: toptentrends_2014_final_with_links
  • Wer weiter lesen will, dem empfiehlt der Geschäftsmann ein Whitepaper von Entreprise Management Associates, welche Anfangs 2013 für die Firma Teradata eine Studie zur Innovation in Cloud Analytics geschrieben hat EMA-Teradata_CloudAnalytics-0113_WP
  • Hier geht es zur Original-Seite von Tableau Software
  • *QlikView ist ein performantes on-the-fly BI-Tool. Die private Version ist kostenlos und kann hier downgeloadet werden. Das Frontend läuft überall, zum Erstellen der Cockpits braucht man jedoch Windows.

Big Data Spezial – Kleine Artikelserie dazu:

Der Geschäftsmann 2.0 berät seine Kunden auch gerne in Sachen BI! – So Long, Euer Palo Stacho

Habt Ihr das gemerkt? Schon wieder bestand eine verschobene “öffentliche” Wahrnehmung bei der US-Präsidentenwahl! Die “unsichtbare” Kraft von Social Media

DEUTLICHER Sieg für Obama, uns hat man im Vorfeld was anderes erzählt

Amerika hat gewählt und Barack Obama ist der klare Sieger. Dem Radio- / Fernseh- und Zeitungskonsumenten in Europa wurde in den letzten Wochen ein ganz anderes Bild vermittelt, nämlich das eines Kopf- an Kopf-Rennens!

Die “öffentliche” Berichtserstattung lag mit den Prognosen falsch – Schon wieder! Der Geschäftsmann 2.0 errinnert sich an die Prognose-Abweichung bei der Minarettinitiative in der Schweiz, da lief das ganze Land mit seinen Vorhersagen ins Leere! Oder er erinnert sich an die Affäre um den ehemaligen Deutschen Bundespräsidenten Christian Wulff, bei welcher die alten Medien über eine positive Meinung im Volk berichteten, die Internetgemeinde aber bereits schon stark negativ zu Wulff eingestellt war (Artikel hier). Wie bereits gesagt, da “verbirgt” sich eine politisch aktive Internetgemeinde von mehrheitlich jüngeren Bürgern im Netz. Und diese jüngeren Leute sind aktiver! Wer mit dem Internet aufgewachsen ist, der ist bedeutend aktiver als z.B die Generation des Geschäftsmannes 2.0 – die Baby Boomer -, welche durch das Fernsehen dauerhaft sediert worden ist.

Ein sehr interessanter Artikel von Laurence Cruz geht auf die Bedeutung der sozialen Netzwerke für die US-Wahl ein und vergleicht die Wahl 2008 mit der jetzigen im 2012 Wahl. Dabei wird ersichtlich, dass vorallem Twitter massiv an Bedeutung gewonnen hat. Bedenke: Bei der Wahl 2008 hatte Facebook weniger als 100 Millionen Nutzer und Twitter war gerade am entstehen. Heute sieht es ganz anders aus, die ganze (westliche) Welt ist auf Facebook oder Tumblr und Twitter. Diese ist DIE Plattform: 90% der US-Senatoren und 42 der Gourverneure (Es gibt soviele wie die USA Staaten hat) haben heute ein eigenes Twitter Konto. Nur ging die Obama-Seite viel effizienter mit diesen Tools um. Obamas Kampagne machte  4x mehr Postings als Romney, siehe hierzu auch das untenstehende Video.

Auch das Nutzungsverhalten der Kandidaten selber spricht eine deutliche Sprache: Obama = 29 Tweets/Tag versus Romney = 1 Tweet/Tag, auch wenn keiner der Beiden einen wirklichen Dialog mit seiner Community führte (Keiner “retweetete” oder hat Drittcontent aus der Community “geshared”). Klar berichteten Medien über Social Media im US-Wahlkampf 2012: Das Österrreichische Wirtschaftsblatt spricht vom US Wahlkampf 2.0 und der Englische Guardian fragt bereits in einem Artikel, wie die Rolle der Medien (bzw die Überbewertung der alten Medien) bei der US-Präsidentschaftswahl 2012 in die Geschichte eingehen wird.

Fakt ist: Die klassische Berichterstattung ist auf einem Auge blind und führt damit weite Teile der westlichen Gesellschaft in die Irre! Was kann man dagegen tun? Die Analyse von “Big Data” ist die Antwort dazu! Übrigens fallen dem Geschäftsmann 2.0 einige Parallelen auf zu einem älteren Artikel auf: Die CMOs analysieren Ihre Märkte auch noch nach “alt”, genau so wie es die Meinungsforschungsinstitute und die “alten” Medien tun.

Und nicht vergessen:
Social Communities are the armies of the 21st Century! 

 

So Long, Euer Gmann 2.0