4.1.1 Zunehmender Wettbewerb und Commoditization

Während sich der Markt im Bereich Data Science und Artificial Intelligence gerade im Aufbau befindet, ist besonders im Bereich Business Intelligence eine Sättigung bis hin zur Commoditization eingetreten. Die Analysten von Statista sehen im Markt für Reporting Lösungen in Europa für 2021 und 2022 nur einstellige Wachstumsraten. Das Analystenhaus Forrester Research sieht vor allem in „Augmented BI“ Plattformen die Zukunft. Auch hier bedeutet „augmented“ die Erweiterung, um machine Learning oder statistische Funktionen um Vorhersagen der Entwicklungen der Daten in der Zukunft treffen zu können. Während klassische Spezialanbieter von BI Lösungen wie Microstrategy, IBM (Cognos Analytics) oder Quliktech sich in den Kategorien Strong Performers oder sogar Contenders befinden, sind es inzwischen jüngere Anbieter wie Microsoft mit Power BI und Salesforce mit Tableau die den Markt mit deutlich preisgünstigeren Angeboten in den letzten 5 Jahren dominieren[1].

Ein zweistelliges Wachstum sieht das Marktforschungsunternehmen Market Watch für Unternehmensplanungssoftware (Corporate Performance Management oder auch Financial Planning & Analytics genannt) über die nächsten 5 Jahre[2]. Im Gartner Magic Quadrant dominierten hier im Jahr 2020 eher die Spezialanbieter wie Workday, Anaplan und Wolters Kluwer, die Planungslösungen aus der Cloud anbieten[3]. Auch hier geht der Trend in Richtung vorausschauende Vorhersagen über die Integration von statistischen Verfahren, jedoch sind aktuell viel grundlegendere Fragestellungen für die Kunden wichtig. Die größte Konkurrenz für Lösungen im Bereich Financial Planning ist immer noch manuelle Planung über Microsoft Excel. Laut einer aktuellen BARC Studie[4] ist der Zeitaufwand der für die Aufbereitung der Daten für den Planungsprozess immer noch enorm hoch, sodass gerade die durch die Corona Pandemie verstärkt notwendig gewordene Umplanung oder Erstellung von neuen Szenarien zu lange dauert. Die Ursache des Problems liegt dabei meist jedoch nicht in der mangelnden Leistungsfähigkeit der am Markt verfügbaren Software, sondern eher in der Komplexität und des internen Abstimmungsaufwandes im Planungsprozess. Auch hierbei können die Planungslösungen helfen, um die Erstellung von Szenarien und Forecasts soweit wie möglich zu automatisieren, um dabei Zeit zu sparen.

Im Bereich DataScience spaltet sich der Markt in etablierte Anbieter, die eher statistisch vorgebildete Mitarbeiter in Fachbereichen ansprechen und Data Science Plattform Anbieter, die basierend auf Open Source Tools Entwicklungsumgebungen für Teams bieten und dabei von der Datensuche und Aufbereitung bis hin zur Bereitstellung von Machine Learning Modellen den gesamtem Entwicklungszyklus abbilden. Durch moderne Funktionen wie AutoML zur Automatisierung der Erstellung solcher Modelle oder graphischer Benutzeroberflächen zur Modellierung statistischer Workflows wird auch zunehmend der sogenannte Citizen Data Scientist, also der Mitarbeiter aus dem Fachbereich ohne umfangreiche Spezialausbildung, in die Lage versetzt Vorhersagen zu erstellen oder Muster in Daten zu erkennen. Das Wettbewerbsumfeld entwickelte sich in 2021 rasant weiter.

[1]

Boris Evelson et. al., 2021

[2] MarketWatch, 2021

[3] Gartner, 2020

[4] Christian Fuchs et. al.,2021