Semantische Analyse dominiert Anforderungen an Data Analytics

Der Markt für Data Analytics und Big Data getriebene Geschäftsmodelle wächst laut Studie der ISG 2017 um 24 Prozent. Die Studie berücksichtigt dabei auch Veränderungen, die sich beispielsweise auch in der Anbieterlandschaft zeigen: So halten auch Public-Cloud-Provider wie 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.

Die stetig wachsende Menge an Informationen erfordert es jedoch, strukturierte und immer häufiger auch unstrukturierte Daten effizient zu analysieren. Deshalb zählen zum Beispiel die Umwandlung von natürlicher in maschinelle Sprache und die Erkennung von Mustern zur möglichst automatisierten Datenverarbeitung gut dokumentierter IT-Prozesse zu wichtigen Bewertungsfaktoren. Data Analytics, das für die Tool- bzw. zunehmend KI-basierte Datenanalyse auf Basis von statistischen Methoden und Algorithmen beziehungsweise durch neuronale Netzwerke und steht, ist ein wesentlicher Bestandteil für zukunftsfähige Lösungen. Laut Studie werden bis 2020 der überwiegende Anteil von SaaS-Lösungen damit ausgestattet sein. Immer mehr Anbieter ergänzen ihre Produkte um eben diese intelligenten Algorithmen zur semantischen Analyse oder um KI.

Dienstleistungen zur Komplexitätsreduzierung und methodischen Unterstützung sowie dem Auswerten von Datenspeichern sind immer stärker gefragt. Die semantische Analyse von unterschiedlichsten Daten gewinnt an Bedeutung, wenn es darum geht, Informationen miteinander zu verknüpfen, die ursächlich nicht miteinander in Zusammenhang stehen. ISG hat dieses Marktsegment erstmalig analysiert und elf Unternehmen identifiziert, die solche Angebote sowie eine Relevanz im deutschen Markt besitzen. Mit Atos  , Empolis   und IBM   hat ISG drei Unternehmen als Leader in diesem Segment identifiziert.