1.Skills Gap
Die Talente im Bereich Data Science werden auch 2019 knapp bleiben, und die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern und Datenanalysten weiter steigen. Bei exponentiell zunehmenden Datenmengen wird auch die Herausforderung, große Datenmengen richtig zu verwalten und zu nutzen, immer grösser. Daten sind für den Geschäftsbetrieb von entscheidender Bedeutung und werden gar zu einem Schwerpunkt der Geschäftsstrategie und -planung.
Im kommenden Jahr werden sich Unternehmen bewusst, wie wichtig Daten für ihr Kundenverständnis und den übergreifenden Erfolg des Unternehmens tatsächlich sind. Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) werden in der Lage sein, umsetzbare Erkenntnisse zu liefern und Analytics für Unternehmen, die anspruchsvolle digitale Kunden zufriedenstellen wollen, entwickeln sich zum Schlüsselfaktor. Die Fähigkeit, diese Erkenntnisse effizient zu nutzen und die Daten richtige zu analysieren, wird von nahezu unschätzbarem Wert sein.
Diese neuen Technologien stellen Manager vor eine weitere Herausforderung: Wie kann man das Unternehmen im Bereich der Datenanalyse schulen? Neben den technischen sind auch betriebswirtschaftliche Fähigkeiten gefragt, um zu verstehen wie Daten eingesetzt werden können, um für das Unternehmen maximalen Nutzen zu schaffen. Sie können versuchen, ihre Mitarbeiter entsprechend zu schulen, sofern sie mit einem sehr wahrscheinlichen Return on Investment rechnen können. Da es für Unternehmen jedoch einfacher ist, neue Talente einzustellen, wird sich der Kampf um talentierte Datenanalysten im kommenden Jahr sehr wahrscheinlich weiter verschärfen.
2.Performance Monitoring
Unternehmen beginnen erst jetzt zu erkennen, wie wichtig es ist, den digitalen Fußabdruck ihrer aktuellen und potenziellen Kunden zu verstehen. Damit werden im Jahr 2019 die Datenwissenschaft und prädiktive Analytics zu den wichtigsten Triebkräften für den Kundenerfolg.
Es wird eine Vielzahl an KI- und ML-Anwendungen geben, die beträchtliche Datenmengen sammeln und ein detailliertes Verständnis dieser Anwendungen erforderlich machen. Das aktuell nur oberflächliche Verständnis hindert Unternehmen daran, ein wirklich nahtloses und optimales Kundenerlebnis zu bieten. Dies wird im kommenden Jahr nicht mehr der Fall sein: Datenwissenschaftliche Technologien und prädiktive Analytik werden Einzug in den Mainstream halten, wodurch Unternehmen die Vorteile von aufkommenden Technologien wie ML voll werden ausschöpfen können.
3.Verstärkte Kundenzentrierung
Die digitale Transformation konzentrierte sich ursprünglich auf die Einführung neuer Technologielösungen. Im kommenden Jahr wird sich dies jedoch verändern: Mit der weiteren Verbreitung von Data Science und Data Analytics werden Kunden zunehmend personalisierte Dienste verlangen und erwarten. Von Telekommunikationsleistungen, über Hypotheken oder Kleidung bis hin zum Lebensmitteleinkauf: Die digitalen Verbraucher erwarten, dass Waren und Dienstleistungen speziell auf ihren Geschmack und ihre persönliche Erfahrung zugeschnitten sind.
Im kommenden Jahr werden Unternehmen, die in der Lage sind, den Verbrauchern durch den Einsatz von Advanced Data Analytics, ML und KI ein maßgeschneidertes Erlebnis zu bieten, große Vorteile geniessen. Der Einsatz neuer Technologien wie Blockchain wird zusätzlich dazu beitragen, den Grad der Personalisierung zu erhöhen.
4.IoT
Das kommende Jahr wird für IoT von großer Bedeutung sein. Hersteller werden die dringend benötigte integrierte Sicherheit von IoT Geräten stark verbessern und nicht wie bis anhin auf wichtige Sicherheitsvorkehrungen verzichten, nur um die Produktionskosten niedrig zu halten. Da sich die Öffentlichkeit der Sicherheitsrisiken von IoT noch nicht vollständig bewusst ist, wird es keinen massiven Rückgang der IoT-Akzeptanz geben, auch wenn die neuen Sicherheitsmaßnahmen die Kosten von IoT nach oben treiben.
Gleichzeitig werden die publik gewordenen Datenschutzverletzungen und die Umsetzung der DSGVO-Vorschriften verstärkt zu einem Umdenken in Sachen IoT führen. Da Unternehmen erkennen, dass die Vermeidung von Sicherheitslücken im IoT-Bereich keine einfache Aufgabe ist und dass ihnen die Beweislast für die Einhaltung der DSGVO-Regelungen obliegt, werden die meisten Unternehmen versuchen, die Anzahl möglicher Geldbußen zu minimieren.
Positiv zu bewerten ist, dass diese Herausforderungen innovative Lösungen und Weiterentwicklungen hervorbringen könnten, die dazu beitragen zukünftige Bedrohungen zu bekämpfen und anderen Technologien wie ML zu einem weiteren Entwicklungsschub zu verhelfen.
5.IT-Ausfälle und digitale Belastbarkeit
Ausfälle werden weiterhin alle Branchen betreffen, insbesondere den Finanzsektor und den Einzelhandel. Unternehmen brauchen eine bessere und durchgehende Sichtbarkeit in ihren Netzwerken. Tools für die digitale Sichtbarkeit können ähnlich einem Kernspintomographen, die gesamte Softwarearchitektur eines Unternehmens durchleuchten und potenzielle Schwachstellen frühzeitig diagnostizieren.
Sobald Unternehmen ihre allgemeine Sichtbarkeit verbessert haben, werden sie in der Lage sein, adäquaten Schritte zu gehen, um ihre Widerstandsfähigkeit proaktiv zu verbessern und sicherzustellen, dass Kunden in den kommenden Jahren weniger von IT-Ausfällen betroffen sein werden.
6.Der Finanzsektor – weg von Legacy-Systemen
Der Finanzsektor hat in Sachen digitale Transformation schwierige Zeiten hinter sich. 2018 wurden viele Finanzinstitute mit Legacy-Software durchsetzt: Dadurch sind Infrastrukturänderungen zu einem risikoreichen und kostspieligen Vorgang geworden. Finanzunternehmen müssen sich unbedingt von solchen Legacy-Systemen lösen und flexiblere Infrastrukturen einführen, indem sie mit innovativen Fintech-Unternehmen zusammenarbeiten.
Heute bieten Banken und Finanzinstitute immer mehr digitale Dienstleistungen an und versuchen sich mit hochagilen Fintechs wettbewerbsfähiger zu machen – entscheidend wird jedoch sein, dass sie ein zufriedenstellendes und nahtloses Kundenerlebnis anbieten können. Dazu bedarf es besserer Sichtbarkeit und Leistung – auch am “Rande” des Netzwerks. Der Finanzdienstleistungssektor wird SD-WAN- und Sichtbarkeitslösungen einsetzen müssen, um Netzwerkleistungen durchgehend zu überwachen, Produkte schnell auf den Markt zu bringen und Dienstleistungen anzupassen, um den nötigen Übergang von Legacy- zu agiler Software zu unterstützen.
7.Zusammenarbeit von CFOs und digitalen Finanzteams
Finanzteams werden sich im kommenden Jahr drastisch verändern und anpassen müssen. Die zunehmende Attraktivität von Fintech-Unternehmen für Kunden und Talente wird es erfordern, dass sich traditionelle Banken anpassen und agiler werden. Daher müssen Finanzteams ihre Skills im Bereich der Datenanalyse verbessern müssen. Datenwissenschaftler werden zu Schlüsselfiguren in jedem Finanzteam und Talente aus den Bereichen prädiktive Analytics, KI und ML werden in der Finanzbranche immer notwendiger.
Darüber hinaus werden sich Finanzteams auch im kommenden Jahr weiter wandeln, und CFOs werden sich zunehmend auf Daten beziehungsweise ihre Datenanalysten verlassen. CIOs und CFOs werden daher enger denn je zusammenarbeiten und die erfolgreichsten Unternehmen keine Datensilos mehr haben.
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