Continuous Intelligence unterstützt Unternehmen bei der Entscheidungsfindung und -automation

Die Echtzeit-Analyse von multiplen Datenströmen wird für Unternehmen immer wichtiger. Ohne die Unterstützung durch eine geeignete Datenbank-Plattform bleibt Continuous Intelligence jedoch nur ein frommer Wunsch.

Wir sind nicht mehr weit von dem Zeitpunkt entfernt, an dem wir die Prognose von Gartner zur wachsenden Bedeutung von Continuous Intelligence auf ihre Validität überprüfen können: 2019 hatte das Marktforschungsunternehmen in einer Studie das Thema in die Liste der wichtigsten Data and Analytics Technology Trends aufgenommen, gleichberechtigt mit Themenfeldern wie Augmented Analytics, Data Fabric oder Blockchain [1]. In Bezug auf Continuous Intelligence wurde postuliert, dass bis 2022 mehr als die Hälfte aller Business-Initiativen darauf angewiesen sein werden, um aus multiplen Datenströmen Echtzeitentscheidungen zu generieren. Die Wichtigkeit von Continuous Intelligence für den operativen Erfolg von Unternehmen ist damit zutreffend beschrieben.

Bevor sie jedoch in Betrieb gehen kann, ist eine Reihe von technischen Herausforderungen zu bewältigen. Es geht darum, Echtzeitanalysen auf Basis historischer und aktueller Daten mit den laufenden Business-Applikationen zu verknüpfen und für die Entscheidungsunterstützung oder sogar -automatisierung zu nutzen. Dafür werden unter anderem Technologien wie Augmented Analytics, Event Stream Processing und Machine Learning eingesetzt und zusammengeführt. Details