Trend (vom englischen trend; aus mittelhochdeutsch: "trendeln", „kreiseln“, „nach unten rollen“) steht für eine besonders tiefgreifende und nachhaltige Entwicklung, siehe Trend (Soziologie) [...]."

Ein Blick auf den wikipedia-Eintrag des leider inflationär gebrauchten Begriffs "Trend" zeigt: Es muss eigentlich um etwas Großes gehen, wenn von man einem Trend spricht. Etwas das die Gesellschaft erfasst und nachhaltig verändert. Etwas das weit über das eigene Wirken hinausragt.

Mit diesem Anspruch bin ich an meine Kollegen herangetreten und habe sie gefragt nach den Trends für ihre Themengebiete. Spannendes ist zusammengekommen - von Big Data über neue Ausbildungsberufe bis hin zu den sich abzeichnenden Umbrüchen in einzelnen Branchen wie der Energiewirtschaft, der Pharmaindustrie und der Versicherungsbranche.

Viel Spaß beim Lesen!

Andreas Gödde, Director Pre-Sales: "Technisch möglich und gesellschaftlich verträglich"
Analyse wird Alltag in Unternehmen. Die aktuelle Konsolidierung der Systeme schafft die Voraussetzung für den nächsten Schritt – die Verarbeitung auch großer Mengen an Daten aus heterogenen Quellen. Amazon macht vor, wie große Datenvolumen in sinnvolle Informationen, beispielsweise in Form von Empfehlungen, umgesetzt werden können. Immer wichtiger wird die gesellschaftliche Diskussion, welche Daten analysiert werden dürfen. Die Technologie bietet heute sehr viele Möglichkeiten, aber die Gefahren bei der Analyse personenbezogener Daten dürfen nicht aus dem Blick geraten. Nachdem sich neue Geschäftsmodelle, beispielsweise im Online-Handel etabliert haben, wird Analytics helfen, die Prozesse in den Unternehmen selber zu verändern. Themen, die dabei eine Rolle spielen, sind prädiktive Analyse, Datenqualität und Echtzeitverarbeitung.

Dr. Dirk Mahnkopf, Business Advisor Big Data: "Big Data: Ein Hype wird Alltag"
Hype wird normales Business – so lässt sich die zu erwartende Entwicklung des Big Data Booms im nächsten Jahr beschreiben. Immer mehr Unternehmen beschäftigen sich mit der Auswertung ihrer enormen Mengen an Daten und dies wird mittelfristig zum Analytics-Alltag gehören. Dabei geht es bei Big Data nicht nur um Volumen, sondern um die Einbindung verschiedenster Datenquellen wie Social Media, Geo- oder Maschinendaten. Neue Technologien eröffnen die Möglichkeit, bereits vorhandene Daten aus einzelnen Bereichen/Silos zusammenzuführen und auszuwerten. Analytics entwickelt sich also kontinuierlich zu Big Data Analytics. Diese wird bereits im Handel, bei Konsumgüterherstellen und in der Industrie angewandt. Open Data, Krankheitsfrüherkennung, Wartungsoptimierung, Betrugserkennung oder Telematics sind nur einige der vielfältigen Einsatzszenarien.

Oliver Niese, Director Professional Services: "Gesucht wird… das Allround-Talent Data Scientist"
Die Anforderungen an die Datenanalyse im Unternehmen wachsen – und mit ihr die Erwartung an die damit betrauten Mitarbeiter. „Data Scientist“ ist der Jobtitel der Stunde. Ein relativ neues Berufsbild, das in den kommenden Monaten an Gewicht gewinnen wird – und vielseitige Kenntnisse vom Bewerber fordert. Der Data Scientist vereint Fachwissen, IT-Kenntnisse und Statistikerfahrung und ist somit in der Lage, riesigen Datenmengen methodisch, technologisch und inhaltlich zu Leibe zu rücken. Derzeit sind Data Scientists (oder auch "Big-Data-Analysten") oftmals noch Quereinsteiger und machen entsprechende Weiterbildungen. Oder es sind Analytiker, die sich die notwendigen Statistikkenntnisse selber aneignen. Einige Unternehmen – wie SAS – fördern bereits die Ausbildung in diesem Bereich, denn die Nachfrage nach diesen Datenkünstlern wird sicher steigen.

Andreas Nold, Business Advisor Public: "Schuldenbremse 2020? Nur mit Analytics."
Auch wenn sich die Steuerprognosen für 2014 in Deutschland recht positiv ausnehmen: Die Zeichen in der öffentlichen Verwaltung stehen für die kommenden Jahre ganz klar auf Sparen. Die Herausforderungen sind bekannt und verschärfen sich: Der demographische Wandel wird das Personal im öffentlichen Dienst stark lichten, zugleich sorgt die Alterung der Gesellschaft für immer größeren Druck auf die Sozialsysteme. Die Schuldenbremse 2020 tut ein Übriges, um die öffentliche Verwaltung zu einer Senkung der strukturellen Kosten zu zwingen und die weiter schrumpfenden Ressourcen effizient einzusetzen. Analytics ist natürlich kein Wundermittel. Aber mit Predictive Analytics lässt sich die Wirkung heute getroffener Maßnahmen auf die Zukunft, also etwa auf die Haushalte, prognostizieren. Das sorgt für informierte Entscheidungen – für 2014 und danach.

André-Werner Bach, Business Advisor Insurance: "Solvency II: Die Zeit des Zögerns ist vorbei"
Seitdem klar ist, dass Solvency II zum 1.1.2016 scharf geschaltet wird, sind die Versicherungen am Zug. Sie müssen jetzt umsetzen, denn die BaFin hat sehr deutlich gemacht, dass sie Verzögerungen seitens der Unternehmen nicht dulden wird. Dabei spielt neben den internen Modellen und dem Risikomanagement beziehungsweise den Risikoprozessen auch die so genannte dritte Säule von Solvency II eine erhebliche Rolle: Das Datenmanagement zur Umsetzung der Berichtspflichten. Hier ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Fachabteilungen und IT erforderlich, die in der Praxis aber noch nicht stattfindet. An dieser Stelle müssen die Versicherer Gas geben, denn die Umsetzung der dritten Säule ist alles andere als trivial. Externe Berater können an dieser Stelle fachlich helfen und als Moderatoren zwischen Fachabteilung und IT unterstützen.

Heidi Ulzenheimer, Life Science Expertin: "Transparenz und Risiko Monitoring oben auf der Agenda"
Ein sehr wichtiges Thema wird Global Data Transparency sein, zu der die EMA (European Medicines Agency) 2014 eine Guideline herausgibt. SAS arbeitet bereits heute mit Unternehmen wie GlaxoSmithKline im Rahmen einer Datentransparenzinitiative zusammen, um Forschern und wissenschaftlichen Communities eine Plattform zur Analyse von anonymisierten Daten aus klinischen Studien zu bieten. Des Weiteren wird Risk Based Monitoring eine Rolle spielen, wenn es darum geht, Risiken von klinischen Studien einzuschätzen und Kosten zu reduzieren sowie die Sicherheit und Qualität von Patientendaten zu verbessern. Dabei gilt es auch, regulatorischen Anforderungen wie dem Code of Federal Regulations (CFRs) nachzukommen, um Fortschritt und Durchführung von klinischen Untersuchungen zu kontrollieren.

Frank Weber, Sales Director Commercial: "Dynamischer Energie-Markt fordert Big Data Analytics"
Big Data macht auch vor der Energiebranche nicht halt. Im komplexen Geflecht aus Erzeugung, Handel, Netzbetrieb, Messwesen und Vertrieb fallen täglich riesige Datenmengen an. Die Energiewende und ein bewussteres Verbraucherverhalten haben zusätzlich Dynamik in den Markt gebracht. Analytics wird hier als Schlüsseltechnologie dazu dienen, zuverlässige Erkenntnisse und Prognosen (zum Beispiel zu Verbrauch/Nachfrage, Wartungsmanagement und -optimierung, Kundenverhalten oder Betrugserkennung) zu liefern. Analysetools helfen Unternehmen dabei, sich im Wettbewerb um neue Marktsegmente, Wertschöpfungsquellen und die besten Kunden nach vorne zu katapultieren. Wie in anderen Branchen wird daher auch im Energiemarkt künftig der richtige Einsatz von Big Data Analytics entscheiden, wer das Sagen hat.