Eine Untersuchung der Information Services Group Germany GmbH
Analytics Services
Quadrant Report
Germany. 2021
Data Science Services
Über diesen Bericht
Information Services Group übernimmt die alleinige Verantwortung für diesen Bericht. Soweit nicht anders angegeben, wurden sämtliche Inhalte, u.a. Abbildungen, Marktforschungsdaten, Schlussfolgerungen, Aussagen und Stellungnahmen im Rahmen dieses Berichtes von Information Services Group, Inc. entwickelt und sind Alleineigentum von Information Services Group Inc.
Die in diesem Bericht vorgestellten Marktforschungs- und Analysedaten umfassen Research-Informationen aus dem ISG Provider Lens™ Programm sowie aus kontinuierlich laufenden ISG Research-Programmen, Gesprächen mit ISG-Advisors, Briefings mit Dienstleistern und Analysen von öffentlich verfügbaren Marktinformationen aus unterschiedlichen Quellen. Die für diesen Bericht erhobenen Daten und Informationen, entsprechen nach Ansicht von ISG sowohl für Anbieter, die aktiv teilgenommen haben, als auch für Anbieter, die nicht teilgenommen haben, dem aktuellen Stand vom August 2021. Zwischenzeitliche Fusionen und Akquisitionen und die damit zusammenhängenden Veränderungen sind in diesem Bericht nicht berücksichtigt.
Falls nicht anders angegeben, sind alle Umsätze in US-Dollar (USD) angegeben.
Lead Author für diesen Report ist Holm Landrock. Editor ist Katharina Kummer. Als Research Analyst fungiert Srujan Akurathi und als Data Analyst Hema Gunapati. Quality
& Consistency Advisor ist Dries Ballerstedt.
Das ISG Research™ Angebot umfasst Research-Subskriptionsservices, Beratungs - Services und Executive Event Services mit Fokus auf Markttrends und disruptive Technologien im Unternehmensumfeld. ISG Research™ zeigt Unternehmen auf, wie sie ein schnelleres Wachstum und einen höheren Mehrwert erzielen können.
Weitere Informationen zu den ISG Research™ Subskriptions-Services sind unter contact@isg-one.com, Tel.+49 (0) 561-50697524 oder auf unserer Website unter research.isg-one.com erhältlich.
Das ISG Provider Lens™ Programm bietet marktführende, handlungsorientierte Studien, Berichte und Consulting Services, bei denen es insbesondere um die Stärken und Schwächen von Technologieanbietern und Dienstleistern sowie deren Positionierung im Wettbewerbsumfeld geht. Diese Berichte bieten maßgebliche Einsichten, die von unseren Advisors im Rahmen ihrer Beratungstätigkeit bei Outsourcing-Verträgen genutzt werden, aber auch von vielen ISG-
Unternehmenskunden, die potentiell als Outsourcer auftreten (z.B. FutureSource).
Weitere Informationen zu unseren Studien sind über ISGLens@isg-one.com,
Tel.+49 (0) 561-50697524 oder auf unserer Website unter ISG Provider Lens™ erhältlich.
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Ohne vorherige Genehmigung seitens ISG ist eine Vervielfältigung dieses Berichts – auch in Teilen - in jeglicher Form strengstens untersagt. Die in diesem Bericht enthaltenen Informationen beruhen auf den besten verfügbaren und zuverlässigen Quellen. ISG übernimmt keine Haftung für mögliche Fehler oder die Vollständigkeit der Informationen. ISG Research™ und ISG-Provider Lens™ sind eingetragene Marken der Information Services Group, Inc.
1 Executive Summary 5 Einleitung
16 Data Science Services 32 Methodik
Zu den technischen Innovationen für den Aufbau intelligenter Analytics-Umgebungen gehören DataOps, MLOps und DevOps. Die IT-Umgebungen müssen sich on-premises, als Multi-Cloud-Umgebung und als unternehmensübergreifende Data Fabrics implementieren lassen. Neuerungen gibt es neben den Infrastruktur-Aspekten zudem bei der Anwendung:
Auch die Endanwender aus den Fachabteilungen müssen sich per Drag & Drop, Point &
Click, Self-Service, sprachgesteuerter KI sowie durch die Abfrage in natürlicher Sprache die Daten und die Darstellung für ihre Analysen zusammenstellen können. Dies sind in der Summe Anforderungen, für die Service Provider derzeit enorme Anstrengungen aufbringen müssen. Das betrifft unter anderem die Konzertierung eines umfassenden Partnernetzwerks für Infrastruktur-, Applikations- und Umsetzungsfragen. Personell starke IT-Dienstleistungsunternehmen können diese Anstrengungen teilweise durch den Einsatz von sehr vielen Mitarbeitern abfangen.
Im Zusammenhang mit Analytics-Anwendungen werden den Anwendern auch Begriffe wie „Daten-Monetarisierung“, „Demokratisierung von Daten“ oder „Daten- Orchestrierung“ bewusst. Unternehmen wollen lernen, wieviel ihre Daten rein pekuniär wert sind und in welchen Unternehmensdaten die Informationen stecken, die sich auch wirtschaftlich darstellen lassen. Wenn auch teils zögerlich gehen Unternehmen dazu über, Informationen zu den Unternehmenszahlen gegenüber den Mitarbeitern nicht mehr wie Herrschaftswissen zu handhaben. Immer wichtiger wird die Frage nach dem Wert der
EXECUTIVE SUMMARY
Die Aufmerksamkeit der Anwender für Analytics ist ungemindert hoch. Die Unternehmen beginnen, den Mehrwert von fortschrittlichen Analysen gegenüber traditionellem Reporting und Tabellen zu erkennen.
Die Platzhirsche sind die großen globalen IT-Beratungsunternehmen und IT-
Technologiekonzerne. Diese können sich durch ihre schiere Marktmacht noch in der Gruppe der Leader halten. Sie bekommen jedoch von den genannten Startups und Spezialisten ernstzunehmende Konkurrenz. Gibt es dann auch noch historische oder persönliche Verbindungen, sind die Platzhirsche in Spezialthemen wie Analytics oft schnell abgemeldet.
Sie können ihre Stärken dann in Großprojekten ausspielen. Eine der wichtigsten Erkenntnisse bei den Anwendern ist, dass Daten abteilungsübergreifend verfügbar sein müssen.
Alle Beteiligten an einer Aufgabe müssen entsprechend ihrer Rolle Analysen auf die Daten durchführen können – von der schnellen Kontrolle von Daten aus den Geschäftsprozessen über What-if-Analysen bis hin zur Analyse der unternehmensweiten Kennzahlen.
Technologisch gibt es hier Trends, die für künftige Projekte wichtig werden. Einer dieser Trends ist der Übergang zu modernen Entwicklungsumgebungen, die mit einem Werkzeug zur Selbsthilfe durch die Anwender selbst entwickelt werden können. Analytics-Umgebungen müssen dies liefern können. Manche Anbieter liefern bereits Plattformen mit Low-Code- und No-Code-Entwicklungsumgebungen.
ISG Provider Lens™ Quadrant Report | Juni 2018 Executive Summary ISG Provider Lens™ Quadrant Report | Dezember 2021
Daten – für die Geschäftsprozesse und -ergebnisse des Unternehmens wie auch für andere Unternehmen im Partnernetzwerk.
Mitarbeiter aus den Anwenderunternehmen können den Wert von Analysen durch ihr Domänenwissen erheblich verbessern, weil mitunter nur Mitarbeiter aus dem Feld Detaildaten kennen und im Kontext einer Lösung einordnen können. Genau aus diesem Detailwissen heraus entstehen jedoch Informationen, die ein Unternehmen im Wettbewerb voranbringen. Dienstleistungsanbieter müssen dies mit Funktionen unterstützen, die nicht mehr nur darauf ausgelegt sind, die Management-Ebene mit der attraktiven Darstellung von Kennzahlen zu unterstützen. Service Provider müssen rund um die Analytics-Lösung auch Konzepte wie RPA (Robotics Process Automation), HCI (Hyper-Converged Infrastructure), Cloud, KI und maschinelles Lernen beherrschen.
Wegen der COVID-19-Pandemie wurden manche IT-Projekte vertagt. Viele Anwenderunternehmen hatten dringende Aufgaben bei der Virtualisierung von Arbeitsplätzen und bei der Einrichtung von Home-Office-Arbeitsplätzen und damit einhergehende Begleiterscheinungen zu bewältigen.
Jedoch haben es einige Anbieter geschafft, ihre Kunden bei der Bewältigung der Pandemie- Folgen mit Analytics-Lösungen zu unterstützen. Dies wurde bei der Bewertung der Anbieter in dieser Studie berücksichtigt. Dadurch konnten Anwender beispielsweise Risiken aufgrund der Störungen der Lieferketten besser analysieren und steuernde Gegenmaßnahmen einleiten.
Deutschland hängt im Moment in der Digitalisierung hinterher. Der Markt dümpelt weitgehend stabil vor sich hin. Die digitale Transformation ist bei großen Anwenderunternehmen bereits recht weit vorangeschritten, wird aber in der Breite der deutschen Wirtschaft noch von Infrastrukturproblemen ausgebremst. So können beispielsweise Echtzeitanalysen in der Logistik nur dann implementiert werden, wenn die Fahrzeuge ständig "Netz" haben. Das wirkt sich auch auf den Markt für Analytics- Plattformen aus. Die Unternehmen tragen einen erheblichen Investitionsstau vor sich her.
Innovationen durch Analytics benötigen daher auch sehr viel Zeit.
Der Markt ist jedoch auch nicht ganz ohne Dynamik. Bewegung entsteht durch Startups unter den Anwendern und unter den Lösungsanbietern; letztere können sich mit einzelnen Lösungsansätzen -- statt eines vollumfänglichen Lösungs- und Service-Portfolios – sogar gegen große, etablierte Komplettdienstleister durchsetzen.
Ein wesentlicher Grund für den dümpelnden Markt ist der Fachkräftemangel, der von personalstarken Unternehmen durch Nearshore- und Offshore-Arbeitskräfte bedient wird.
Ein Teil der Umsätze der Service-Provider entsteht ganz einfach durch die Bereitstellung von Personal. So gab ein Serviceanbieter an, in einem (Analytics-) Projekt für einen deutschen Global Player 4000 Mitarbeiter im Einsatz zu haben.
Für Investoren gibt es noch immer Hürden, andererseits aber auch
Innovationsförderungsprogramme, die allerdings nur zum Teil auf IT-Innovationen anwendbar sind. Analytics-Lösungen können unter Umständen zu einem Teil über das Forschungszulagengesetz gefördert werden.
Voraussetzung dafür ist eine solide Strategie. Ohne durchdachten Fahrplan dürften viele Analytics-Projekte scheitern. Einige Anwender haben bereits eine Strategie, stehen aber immer noch vor unbeantworteten Fragen, z.B. wo sie anfangen sollen, welche Daten sie berücksichtigen sollen oder wie sich die Analysen auf die Geschäftsprozesse und die Ergebnisse auswirken werden.
Die Unternehmen, die sich für den Einsatz von Plattformen und Software in der Cloud und on-premises entscheiden, sind in der „datengetriebenen Unternehmenskultur“ oft schon fortgeschrittener als viele andere, die noch verschiedene Service-Ansätze ausprobieren.
Hier lässt sich immer wieder feststellen, dass nicht die Gesamtheit des Unternehmens Teil der Datenstrategie ist. Dann ist Beratungsbedarf vorhanden, der oft besser von technologie-unabhängigen Dienstleistern bedient werden kann als von den Technologie-, Cloud- und IT-Serviceanbietern. Dienstleister mit einer starken Beratungssparte oder bei denen Beratung unabhängig von Folgeprojekten angeboten wird, sind auch deshalb in dieser Rubrik der Studie in der Gruppe der Leader zu finden.
Wie erwähnt, hat die Pandemie nicht nur den Wandel in der Analytik beschleunigt, sondern den Unternehmen und Dienstleistern die Möglichkeit gegeben, Investitionen und Innovationen zur Unterstützung dieses Prozesses zu priorisieren.
Während Analytics bislang vor allem bei Banken, Versicherungen und Finanzdienstleistern sowie großen Konzernen mit komplexen Fragen rund um What-if-Analysen und
Risikoanalysen eine Rolle spielte, investieren inzwischen neue Branchen in die Analytik:
Unternehmen und Organisationen aus den Bereichen Gesundheitswesen und Geht man danach, welche Unternehmen sich in den Gesprächen mit den Analysten
besonders hervortun, ließe sich leicht eine Übermacht indischer Provider feststellen.
Tatsächlich haben sich diese und andere internationale Anbieter massiv weiterentwickelt und ein sehr hohes Niveau in der Umsetzung der Standardtechnologien erreicht.
Sie müssen sich nun auf die spezifischen Bedarfe der deutschen Anwender
einstellen. Herausforderungen für die internationalen Anbieter sind Personal vor Ort, Verhandlungssprache Deutsch und bessere Branchenkenntnisse bzw. Wissen um die Belange deutscher Kunden. Anbieter aus Deutschland haben sich seltener durch aktive Bereitstellung von Informationen an der Studie beteiligt. Die Analyse des Marktes zeigt jedoch, dass sie bei den Kunden in der Regel punktgenaue Lösungen liefern und deshalb eine sehr gefestigte Position im Markt haben.
Zwei wesentliche Herausforderungen sind noch immer präsent: Der Mangel an
qualifizierten Ressourcen sowie die Notwendigkeit, die Arbeitsbelastung zu verringern; auch muss das gesamte Personal Daten nutzen und Erkenntnisse ableiten können. Technische Innovationen sind hochintelligente Plattformen sowie die Konvergenz von DataOps, MLOps und DevOps, Multi-Cloud-Datenintegration und leistungsstarke Data Fabrics. Operativ gilt es vor allem, die Anwender aus den Fachabteilungen einzubinden. Das soll mit Plattformen erreicht werden, auf denen sich Anwender ohne Programmierkenntnisse Analytics- Dashboards und auch komplexere Anwendungen aufbauen können.
Der Weg vom „datengetriebenen“ Unternehmen hin zu einem „Daten-Unternehmen“ ist ein neues Paradigma für die analytische IT im Zuge der digitalen Transformation. Eine wichtige
ISG Provider Lens™ Quadrant Report | Juni 2018 Executive Summary ISG Provider Lens™ Quadrant Report | Dezember 2021
Biowissenschaften, Einzelhandel, Konsumgüter und Fertigung haben ihre Investitionen in Analyselösungen und -dienstleistungen erhöht. Mehrere Dienstleister berichteten über eine Zunahme der Projekte in diesen Branchen, insbesondere für Data Science und Data Engineering Services. Zwar gab es angesichts der Pandemie einige Großprojekte wie die Genomsequenzierung, doch die meisten Projekte betrafen die Lieferkette oder den Vertrieb, die Vorhersage von Waren, die Preisgestaltung bei Rohstoffen, die vorausschauende Wartung, die Maximierung des Produktionsertrags, die Verkaufsempfehlungsmaschine, die Segmentierungsmaschine und einige andere. Diese Investitionen wirken sich sowohl auf den Umsatz als auch auf das Ergebnis aus und machen diese Unternehmen mit datengesteuerten Erkenntnissen effizienter.
Die langjährigen Nutzer von Analytics setzten für ihre Aufgaben in der Regel große Data Warehouses ein, oft mehrere parallel. Diese Anwender haben im Zuge der Cloudifizierung ihrer IT-Landschaft den Wunsch nach den Leistungen von IT-Service-Anbietern für den Betrieb der analytischen Applikationen. Anwender, die erst in den letzten Jahren mit dem Thema Analytics in Berührung gekommen sind, suchen nach praktischen, funktionalen Lösungen, für die sie keine eigenen Date Warehouses betreiben müssen.
Ein letzter Gedanke, der Anlass zum Nachdenken und zum Neudenken bei den Anbietern sein sollte, betrifft die Mitarbeiterführung und -motivation: Der von Academic Work in Zusammenarbeit mit dem Marktforschungsinstitut Kantar Young Professionals Attraction Index (YPAI-Report 2021, [https://www.academicwork.de/fuer-unternehmen/ypai] ermittelte die beliebtesten Arbeitgeber in Deutschland. Von den Top-10 sind nur Google, SAP und
Microsoft auch in dieser Studie vertreten. Hier müssen nahezu alle Anbieter aktiv werden, beispielsweise durch klar definierte Karrierepfade, durch eine interne Weiterbildung, durch das Gehaltsniveau und die zusätzlichen Arbeitgeberleistungen: ein Obstkorb und Gratis- Getränke sowie der Flipper und Kicker im Aufenthaltsraum. Gerade internationale Anbieter mit einem Brückenkopf in Deutschland sind hier noch stark gefordert. Kleinere, lokale Anbieter sind unter diesem Aspekt oftmals viel weiter: Die Mitarbeiter sind häufig lange im Unternehmen, sie identifizieren sich mit ihrem Unternehmen, und sie bringen detaillierte Branchenkenntnisse in die Projekte ein. Die Unternehmensführer erkennen dies an, indem sie den Mitarbeitern viele Freiheiten erlauben, auf Micro-Management und Micro-Reporting verzichten, viele Vergünstigungen und Zulagen gewähren und für eine angenehme Arbeitsatmosphäre sorgen.
Die führenden Anbieter in der Marktkategorie Data Lifecycle Management Services sind Accenture, Alexander Thamm, Atos, Capgemini, Deloitte, DXC, IBM, Infomotion, Infosys, NTT DATA und PwC; Wipro wurde als Rising Star positioniert.
Führende Anbieter für Data Science Services sind *um (Orange Business Services), Accenture, Alexander Thamm, Capgemini, Cognizant, Deloitte, DXC, IBM, Infosys, STATWORX und Tech Mahindra. Rising Star ist Blue Yonder.
Im Bereich Data Engineering Services haben sich folgende Unternehmen als Leader positioniert: *um (Orange Business Services), Accenture, Alexander Thamm, Atos, Capgemini, Cognizant, Deloitte, DXC, GFT, IBM, Infosys, PwC und STATWORX. Rising Star wurde Data Insights.
Einleitung
Einleitung
Das Aufkommen neuer Technologien wie Cloud Computing, IoT, Data Science, maschinelles Lernen und Deep Learning hat Möglichkeiten für unendlich viele Anwendungen und Verbesserungen der Unternehmensleistung geschaffen. Zu behaupten, dass Analytik einer der Schlüsselfaktoren ist, die dazu beitragen, dass manche Unternehmen ihren Konkurrenten voraus sind, wäre derzeit nicht übertrieben.
In den letzten zehn Jahren ist mit der exponentiellen Zunahme an generierten Daten und damit einhergehenden Technologien eine hohe Nachfrage nach spezialisierten Datenexperten entstanden. Datenwissenschaftler, Dateningenieure und Datenanalysten sind sehr gefragt.
Definition
Simplified illustration
Analytics Services 2021 Data Analytics Services
Data Science Services Data Engineering Services Data Lifecycle Management Services
Source: ISG 2021
ISG Provider Lens™ Quadrant Report | Dezember 2021 Einleitung
Definition (cont.)
geht davon aus, dass die Analytik in Zukunft eine noch wichtigere Rolle im Markt der Technologieanbieter spielen wird.
In dieser dritten Jahresausgabe wurde der Betrachtungsumfang des Berichts
„ISG Provider Lens™ Analytics Services 2021“ weiter ausgebaut. Data
Science Services umfassen Akteure, die den Großteil der Analytik-Kompetenzen anbieten. Data Engineering Services umfassen Anbieter, die die technischen Aspekte der Implementierung von Datenstrukturen entwickeln, damit Unternehmen nicht nur sicher, sondern auch in Echtzeit von ihren Daten profitieren können. Data Lifecycle Management Services werden von Anbietern offeriert, die Prozesse, Praktiken und Technologien entwickeln, um Unternehmen dabei zu helfen, sich in datengesteuerte Einheiten zu verwandeln.
Service Provider akquirieren aggressiv "Startups" und etablierte Analytikanbieter mit Nischenfähigkeiten, um ihr Portfolio zu erweitern, da die Analytik zu einer Geschäftspriorität geworden ist; Endanwender erwarten, dass die Analyse mit allen Lösungen/Diensten gebündelt wird. In einem Markt, in dem die angebotenen Produkte und Services
zunehmend zu “Commodities” werden, konzentrieren sich die Dienstleister auf ausgesuchte, wohlüberlegte Investitionen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen,
da Analytikexpertise darüber entscheiden kann, ob man Kunden gewinnt oder verliert.
ISG hat festgestellt, dass zahlreiche neue Akteure in den Analysemarkt eintreten, entweder im Lösungs- oder im Servicebereich; dadurch verschärft sich der Wettbewerb entsprechend.
Der cloudbasierte Data-Warehousing-Anbieter Snowflake ist ein gutes Beispiel – er war 2020 das größte Softwareunternehmen, das in den letzten Jahren an die Börse ging. Große Technologieunternehmen haben Big Data und Analytik in ihr Kernangebot integriert. ISG
Definition (cont.)
Im Rahmen dieser ISG Provider Lens™ Quadrantenstudie zum Thema Analytics Services werden die folgenden drei Quadranten vorgestellt:
Diese ISG Provider Lens ™ Studie bietet IT- und Geschäftsentscheidern folgende Vorteile:
eine transparente Darstellung der Stärken und Schwächen relevanter Anbieter
eine differenzierte Positionierung der Anbieter nach Segmenten
Sicht auf mehrere Märkte: Deutschland, Brasilien und USADie Studie bietet somit eine wesentliche Entscheidungsgrundlage für Positionierungs-, Beziehungs- und Go-to-Market-Überlegungen. ISG Advisors und Unternehmenskunden nutzen Informationen aus diesen Reports auch zur Evaluierung ihrer derzeitigen sowie potenzieller neuer Anbieterbeziehungen.
Betrachtungsumfang des Berichts
Einleitung
ISG Provider Lens™ Kategorien
Die Anbieterpositionierung spiegelt die Eignung des jeweiligen IT-Anbieters für ein definiertes Marktsegment (Quadrant) wider. Falls nicht anderweitig angegeben, gilt die Positionierung für alle Unternehmensgrößenklassen und Branchen. Unterscheiden sich die IT-Serviceanforderungen der Unternehmenskunden unterscheiden und das Spektrum der auf dem lokalen Markt tätigen IT-Anbieter ausreichend groß ist, erfolgt eine weitere Differenzierung der IT-Anbieter nach Leistung entsprechend der Zielgruppe für Produkte und Dienstleistungen. Dabei werden entweder
Branchenanforderungen oder die Mitarbeiterzahl sowie die Unternehmensstrukturen der Kunden berücksichtigt und die IT-Anbieter entsprechend ihres Schwerpunktes positioniert. Im Ergebnis wird gegebenenfalls zwischen zwei Kundengruppen unterschieden, die wie folgt definiert werden:
Midmarket: Unternehmen mit 100 bis 4.999 Mitarbeitern bzw. einem Umsatz zwischen 20 und 999 Millionen USD, zentraler Hauptsitz im jeweiligen Land, meistens in Privatbesitz.
Large Accounts: Multinationale Unternehmen ab 5.000 Mitarbeitern oder mit Umsätzen von über einer Milliarde USD, weltweit aktiv und mit weltweit verteilten Entscheidungsstrukturen.ISG Provider Lens™ Quadrant Report | Dezember 2021
Die ISG Provider Lens™ Quadranten werden auf Basis einer Bewertungsmatrix erstellt und enthalten vier Felder, in die die Anbieter eingeteilt werden: Leader, Product & Market Challenger und Contender.
Leader
Die als Leader eingeordneten Anbieter verfügen über ein hoch attraktives Produkt- und Serviceangebot sowie eine ausgeprägt starke Markt- und Wettbewerbsposition und erfüllen daher alle Voraussetzungen für eine erfolgreiche Marktbearbeitung.
Sie sind als strategische Taktgeber und Meinungsführer anzusehen.
Darüber hinaus sind sie ein Garant für Innovationskraft und Stabilität
Product Challenger
Die Product Challenger decken mit ihren Produkten und Services die Anforderungen der Unternehmen überdurchschnittlich gut ab, können aber in den verschiedenen Kategorien der Marktbearbeitung nicht die gleichen Ressourcen und Stärken vorweisen wie die als Leader positionierten Anbieter. Häufig liegt dies in der Größe des Anbieters oder dem schwachen „Footprint" im jeweiligen Zielsegment begründet.
Market Challenger
Market Challenger verfügen naturgemäß über eine hohe Wettbewerbsstärke, haben allerdings auf der Portfolio - Seite noch ausgeprägtes
Verbesserungspotenzial und liegen hier klar hinter den Unternehmen, die als „Leader“ positioniert sind. Häufig sind es etablierte Anbieter, die Trends aufgrund ihrer Größe und der damit einhergehenden Unternehmensstruktur nicht schnell genug aufgreifen und in puncto Portfolioattraktivität deshalb Optimierungspotentiale vorweisen.
Contender
Unternehmen, die als Contender positioniert sind, mangelt es bisher noch an ausgereiften Produkten und Services bzw. einer ausreichenden Tiefe und Breite des Offerings.
Anbieter in diesem Bereich sind häufig auch Generalisten oder auch Nischenanbieter.
ISG Provider Lens™ Kategorien
ISG Provider Lens™ Quadrant Report | Dezember 2021 Einleitung
Der Quadrant einer ISG Provider Lens™ Studie kann auch einen Anbieter beinhalten, der nach Meinung von ISG großes Potential hat, eine Leader-Position zu erreichen, und als „Rising Star“
klassifiziert werden kann. Anzahl Anbieter pro Quadrant: ISG bewertet und positioniert die wichtigsten Anbieter entsprechend des Betrachtungsumfangs der jeweiligen Studie; die Anzahl der pro Quadrant positionierten Anbieter ist auf 25 begrenzt (Ausnahmen sind möglich).
Rising Star
Ein solches Unternehmen kann zum Zeitpunkt der Auszeichnung ein vielversprechendes Portfolio bzw. die erforderliche Markterfahrung inkl. der notwendigen Roadmap mit adäquater Ausrichtung an den wichtigen Markttrends bzw. Kundenanforderungen vorweisen. Zudem verfügt das Unternehmen über ein ausgezeichnetes Management mit Verständnis für den lokalen Markt. Dieses Prädikat erhalten daher nur Anbieter oder Dienstleister, die in den letzten zwölf Monaten extreme Fortschritte hinsichtlich der gesteckten Zielerreichung verzeichnet haben und dank ihres überdurchschnittlichen Impacts und ihrer Innovationskraft auf dem besten Weg sind von 12- 24 Monaten zu den Top-Anbietern zu gehören.
Not In
Diese Anbieter konnten aus einem oder mehreren Gründen nicht in den jeweiligen Quadranten positioniert werden: ISG konnte nicht genug Informationen für eine Positionierung einholen, das Unternehmen bietet nicht die entsprechend relevanten Services bzw. Lösungen, die für die einzelnen Quadranten definiert wurden, oder das Unternehmen konnte aufgrund seines Marktanteils, der Leistungsfähigkeit, der Kundenzahl oder anderer Größenmetriken mit den anderen Mitbewerbern im jeweiligen Quadranten nicht direkt verglichen werden. Eine „Nicht-Aufnahme“ bedeutet weder, dass der Anbieter diese Leistungen oder Lösungen nicht bereitstellt noch soll damit etwas anderes ausgesagt werden.
ISG Provider Lens™ Kategorien
Data Science Services Data Engineering Services Data Lifecycle Management Services
Accenture 4 Leader 4 Leader 4 Leader
Alexander Thamm 4 Leader 4 Leader 4 Leader
Atos 4 Leader 4 Leader 4 Leader
Blue Yonder 4 Rising Star 4 Product Challenger 4 Not in
Birlasoft 4 Product Challenger 4 Contender 4 Product Challenger
b.telligent 4 Not in 4 Not in 4 Contender
Capgemini 4 Leader 4 Leader 4 Leader
Cognizant 4 Leader 4 Leader 4 Not in
Data Insights 4 Not in 4 Rising Star 4 Not in
Deloitte 4 Not in 4 Leader 4 Leader
Double Slash 4 Product Challenger 4 Not in 4 Not in
DXC 4 Leader 4 Leader 4 Leader
eoda 4 Product Challenger 4 Product Challenger 4 Not in
Analytics Services - Quadrant Provider Listing 1 of 3
ISG Provider Lens™ Quadrant Report | Dezember 2021 Einleitung
Data Science Services Data Engineering Services Data Lifecycle Management Services
EY 4 Contender 4 Contender 4 Market Challenger
GFT 4 Not in 4 Leader 4 Not in
HCL 4 Not in 4 Contender 4 Contender
Hexaware 4 Market Challenger 4 Not in 4 Not in
IBM 4 Leader 4 Leader 4 Leader
Infomotion 4 Not in 4 Not in 4 Leader
Innominds 4 Contender 4 Contender 4 Not in
Infosys 4 Leader 4 Leader 4 Market Challenger
KPMG 4 Market Challenger 4 Market Challenger 4 Market Challenger
Marmeladenbaum 4 Not in 4 Not in 4 Product Challenger
Mindtree 4 Not in 4 Not in 4 Contender
Mphasis 4 Not in 4 Not in 4 Contender
mVise Contender Contender Not in
Analytics Services - Quadrant Provider Listing 2 of 3
Data Science Services Data Engineering Services Data Lifecycle Management Services
N-iX 4 Product Challenger 4 Product Challenger 4 Not in
NTT Data 4 Not in 4 Not in 4 Leader
Opitz 4 Not in 4 Not in 4 Contender
*um (Orange Business Services) 4 Leader 4 Leader 4 Not in
PWC 4 Market Challenger 4 Leader 4 Leader
reply 4 Not in 4 Not in 4 Product Challenger
STATWORX 4 Leader 4 Leader 4 Not in
Sopra Steria 4 Not in 4 Not in 4 Market Challenger
Tech Mahindra 4 Leader 4 Not in 4 Contender
TCS 4 Product Challenger 4 Product Challenger 4 Product Challenger
Wipro 4 Product Challenger 4 Not in 4 Rising Star
Analytics Services - Quadrant Provider Listing 3 of 3
Analytics Services
Quadranten
Die nachfolgend aufgeführten Rollen können anhand dieses Berichtes Dienstleister identifizieren und evaluieren:
IT-Verantwortliche sollten diesen Bericht lesen, um die relative Positionierung und die Fähigkeiten der Anbieter zu verstehen, die ihnen helfen können, die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit ihres Unternehmens effektiv zu planen und zu verbessern.
Innovationsverantwortliche sollten diesen Bericht lesen, um zu verstehen, inwieweit die Anbieter in der Lage sind, nahtlose Lösungen auf Basis von Blockchain, KI und Analytik zu liefern. Der Bericht gibt zudem Aufschluss darüber, wie die Anbieter miteinander verglichen werden können.
Mit diesem Bericht können sich Strategieverantwortliche über das Produktportfolio bzw.
die Fähigkeiten der Anbieter informieren, was wiederum einen gestrafften Arbeitsablauf für Unternehmen und eine verbesserte Funktionalität für Anwender ermöglicht.
ENTERPRISE CONTEXT
Data Science Services
In diesem Quadranten wird die sich verändernde Marktdynamik im Bereich der Data Science Services evaluiert. Service Provider bieten Dienste auf Basis von analysebasierten Methoden, Prozessen, Algorithmen und Systemen an, um Wissen, Muster und
Schlussfolgerungen aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu extrahieren. ISG stellt die aktuelle Positionierung der Anbieter von Data Science Services in Deutschland dar und zeigt ihre relativen Stärken auf.
Data Science Services helfen vor allem beim Aufsetzen neuer, digitaler Geschäftsprozesse.
Aufgrund der Pandemie haben manche Unternehmen ihre Investitionen in KI, maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) schneller getätigt, da sie Daten für bessere strategische Ergebnisse monetarisieren mussten. Neuartige Technologien wie Computer Vision (optische Inspektion) sowie Video-, Audio- und Emotionsanalyse werden bei den Anwenderunternehmen immer beliebter; sie gewinnen damit Erkenntnisse aus ihren Daten. Data Science Services umfassen nun auch innovative Dienstleistungspakete wie Data Science as a Service, Data-Science-Plattformen und Accelerators.
Während der Pandemie wollen Unternehmen ihre Geschäftsstrategie auf den
vorhandenen Datenbestand abstimmen. Daraus entstanden zukunftsweisende Angebote, unter anderem auch die verantwortungsbewusste Entwicklung/Nutzung von
KI (Responsible AI).
Managed Workplace Services
Die im Quadranten Data Science Services untersuchten Beratungs- und Systemintegrationsdienstleister bieten Services an, die anhand von wissenschaftlichen Methoden, Prozessen, Algorithmen und Systemen aus strukturierten und unstrukturierten Daten Wissen, Muster und Schlussfolgerungen ableiten. Das Ziel besteht darin, die richtigen Fragen zu definieren und dazu zu nutzen, relevante Informationen aus einer Vielzahl von Datenströmen herauszufiltern. Von Dienstleistern wird erwartet, dass sie die Anforderungen von Unternehmen erfüllen, einschließlich, aber nicht ausschließlich, Beratung, Identifizierung von Geschäftsanwendungen, Entwicklung von statistischen Modellen und Algorithmen, Modellierung und Anpassung von Machine-Learning- Algorithmen und Arbeitsabläufen sowie ein entsprechendes Support- und Schulungs-Angebot.
Definition
DATA SCIENCE SERVICES
ISG Provider Lens™ Quadrant Report | Dezember 2021
Auswahlkriterien
Strategie, Vision und Beratungsexpertise
Ansatz, Methodik und Umfang des Service Portfolios
Kompetenzen und Anzahl an Data Science Experten in den entsprechenden regionalen Märkten
Technologische Expertise und Kompetenz in der unabhängigen Beratung und Auswahl von Lösungsanbietern
Kompetenzzentren und leicht erhältliche Datenmodelle für branchenspezifische und funktionale BereicheIm Markt für Data Science Services, wie er in dieser Studie betrachtet wird, haben nur wenige Anbieter ihre Position gegenüber dem Vorjahr deutlich verändert. Wesentliche Gründe dafür waren einerseits geschärfte Kriterien und andererseits eine leicht modifizierte Gewichtung von Einzelkriterien und Kriteriengruppen. So verbesserten sich Unternehmen in der Positionierung nicht allein aufgrund des Umsatzwachstums oder der Mitarbeiterzahl, sondern eben auch durch Lösungskonzepte, die (Neu-) Gestaltung ihrer Servicepakete und durch einschlägige Referenzen.
In dieser Marktkategorie wurden auch Auswirkungen aufgrund der Pandemie sichtbar. So konnten Projekte nicht in vollem Umfang auf die Straße gebracht werden, weil der Lockdown Verzögerungen mit sich brachte. Nur wenige Anbieter haben sich mit der Bewältigung von pandemiebezogenen Problemen befasst, z.B. mit der Bereitstellung und Aufbereitung von Daten zur Risikoabschätzung oder zur Vorhersage geschäftlicher Entwicklungen.
Die Marketingkommunikation ist vielfach eine Kommunikation „von Experten für Experten“. Dies wird unter anderem dadurch bestätigt, dass die meisten Anbieter außerhalb ihrer Zielgruppe kaum Neugeschäft generieren. Das ist allerdings auch ein Indikator für einen ausgereiften, aufgeteilten Markt.
Beobachtungen
DATA SCIENCE SERVICES
Spannend wird in dieser Marktkategorie die Weiterentwicklung hin zur automatisierten Erkennung der Bedeutung von Daten bis hin zur Erschließung bisher nicht genutzter Daten. Viele Anwender müssen hier noch lernen, welchen Wert die Daten in ihrem Unternehmen haben – und bei diesem Lernprozess unterstützt werden. Data Literacy heißt eines der Schlagwörter in diesem Zusammenhang.
Während bei Banken, Versicherungen und Finanzdienstleistern sowie Großkonzernen oft BI-bezogene Analytics-Anwendungen den Schwerpunkt bilden, ist Data Science bei Unternehmen und Organisationen aus den Bereichen Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Einzelhandel, Konsumgüter und Fertigung ein wichtiges Thema. Die Unternehmen aus diesen Branchen haben stark in Analyselösungen und -dienstleistungen investiert. Mehrere Dienstleister berichteten über eine Zunahme der Projekte in diesen Branchen. Viele Projekte betrafen die Lieferkette oder den Vertrieb, die Vorhersage von Warenströmen, die Preisgestaltung bei Rohstoffen, die vorausschauende Wartung, die Maximierung des Produktionsertrags,
ISG Provider Lens™ Quadrant Report | Dezember 2021
einige andere. Diese Investitionen wirken sich sowohl auf den Umsatz als auch auf das Ergebnis aus und machen diese Unternehmen mit datengesteuerten Erkenntnissen effizienter.
Die langjährigen Nutzer von Analytics setzten für ihre Aufgaben in der Regel große Data Warehouses ein, oft mehrere parallel. Diese Anwender haben im Zuge der Cloudifizierung ihrer IT-Landschaft den Wunsch nach den Leistungen von IT-Serviceanbietern für den Betrieb der analytischen Applikationen. Anwender, die erst in den letzten Jahren mit dem Thema Analytics in Berührung gekommen sind, suchen nach praktischen, funktionalen Lösungen, für die sie keine eigenen Date Warehouses betreiben müssen.
Dass der Markt als durchaus ausgereift bezeichnet werden kann, lässt sich an der großen Anzahl an Unternehme, im Leader-Quadranten zu erkennen. Die Anbieter müssen in den kommenden Jahren ihre Angebote nachjustieren.
*um behauptet sich in der Gruppe der Leader in dieser Studie aufgrund seiner Methoden und durch seine Fähigkeit, Kunden auf dem Weg zu fortgeschrittenen Lösungen im Bereich der Data Sciences von Anfang an zu begleiten.
Accenture brilliert durch organisches und anorganisches Wachstum und die konsequenteUnterstützung der Anwender bei der digitalen Transformation, wobei Data Sciences ein Spezialgebiet des Dienstleisters sind.
Data Science Services
Beobachtungen (cont.)
DATA SCIENCE SERVICES
Alexander Thamm ist in dieser Marktkategorie durch Kontinuität und Verbesserung in die Gruppe der Leader aufgestiegen.
Atos wächst organisch und durch Akquisitionen und kann seine Marktposition auch dadurch festigen, dass an neuen Lösungsansätzen geforscht wird.
Capgemini ist ein langjähriger und erfahrener Anbieter von Lösungen und Services, der als einer der ersten Systemintegratoren das Thema Big Data in Deutschland adressierte und sich seitdem im Leader- Quadranten der ISG-Studien zu den Themen Big Data und Analytics wiederfindet.
Cognizant hat nicht nur durch die Schärfung der Bewertungskriterien etwas an Durchsetzungsstärke eingebüßt, kann hier aber durch gezielte Aktivitäten in Deutschland sicherlich rasch aufholen.
Deloitte hat ein Managed Services-Angebot auf den Markt gebracht und stärkt dadurch die Umsetzungsstärke seiner Data-Science-Services.
DXC hat das Portfolio hinsichtlich Technologie und Methoden erneuert und die Entwicklung anwenderspezifischer Lösungen mit DataOps, DevOps und MLOps inkludiert, was die Position in der Gruppe der Leader festigt.
IBM ist ein Anbieter, der durch enorme Innovationskraft und Vorausdenken seine führende Position im Markt behauptet, auch durch gezielt in Deutschland angesiedelte Aktivitäten.
Infosys befand sich in der Vorjahresstudie als Rising Star in der Gruppe der Product Challenger und ist nicht zuletzt wegen zweier Akquisitionen in den USA, die sich weltweit auswirken dürften, in die Gruppe der Leader aufgestiegen.
STATWORX hat seine Positionierung als Leader in dieser Marktkategorie erfolgreich verteidigt und gefestigt.
Tech Mahindra hat trotz der Pandemie weder an Bedeutung noch an Reputation in Deutschland eingebüßt und die Leader-Position behaupten können.
Rising Star ist Blue Yonder; der Anbieter geht durch eine neue Muttergesellschaft wirtschaftlich gestärkt in den Wettbewerb und könnte dadurch künftig in die Gruppe der Leader aufsteigen. Im Vorjahr befand sich Blue Yonder in der Gruppe der Contender.Beobachtungen (cont.)
DATA SCIENCE SERVICES
*UM (ORANGE BUSINESS SERVICES)
*um, ein Unternehmen der Orange Business Services, bietet Big Data, Data Science und Cloud Services an. Das Unternehmen wurde 2008 gegründet und hat heute 180 Mitarbeiter. *um hat Niederlassungen in Berlin, Frankfurt/Main und Wien. Der Anbieter entwickelt maßgeschneiderte Lösungen für die individuellen geschäftlichen Herausforderungen seiner namhaften Kunden.
Überblick
Stärken
Data Sciences sind der „Home Turf“ von *um: Data Science Services sind die Domäne von *um. Das Unternehmen bietet seinen Kunden eine End-to-End-Methodik für die Exploration und Analyse von Daten an.
Mit der Muttergesellschaft Orange Business Services kann *um cloud-agnostische Lösungen mit den drei Hyperscalern in eigenen Rechenzentren umsetzen: Partnerschaften mit den Hyperscalern stärken die Marktposition und setzen die Projekte schneller um. Hier spielt auch ein Trainingsangebot für die Nutzung der Hyperscaler-Plattformen für Data-Engineering-Lösungen eine Rolle, so dass *um hier ein sehr vollumfängliches Angebot liefert.
Data Thinking statt Design Thinking: *um zeichnet sich weiterhin durch seine einzigartige Umsetzung des
„Data Thinking“ aus. Diese weit über Design Thinking hinausgehende Methode hilft den Anwendern nicht nur, eine Umsetzung von Analytics-Anwendungen zu erreichen, sondern grundsätzlich über die Nutzung vorhandener Daten nachzudenken. So können Daten bei einem Anwenderunternehmen in völlig neuen Zusammenhängen genutzt werden. Data Thinking beruht auf den Fähigkeiten der Mitarbeiter von *um und konnte bisher kaum von anderen Anbietern kopiert werden. Auf dieser Basis bietet *um auch sein Portfolio an Data Science Services an und hilft Unternehmen beim Einstieg in die komplexe Materie.
„Center of Excellence as a Service”: Mit diesem neuen Subskriptions-Modell für die Nutzung der Services von
*um können Kunden mit eigenen Ressourcen mehr erreichen.
Methodik wird durch Referenzen bestätigt: Referenzen zeigen, wie bei großen deutschen Unternehmen
Herausforderungen
Immer größere Projekte verlangen nach immer mehr Ressourcen, weshalb *um die Kapazitäten der Muttergesellschaft künftig stärker zum Einsatz bringen muss. Dafür sind auch interne Schulungen wichtig.
ISG Provider Lens™ Quadrant Report | Dezember 2021 Data Science Services
2021 ISG Provider Lens™ Leader
*um ist einer der technologisch führenden Anbieter aus Deutschland, wenn es um Data Science Services geht, mit denen Kunden aus ihren
Daten neue Erkenntnisse gewinnen können.
ACCENTURE
Accenture wendet sich auch hinsichtlich der Projekt- und Servicekosten ganz klar an die sehr großen Unternehmen und Global Player. Auch der gehobene Mittelstand sollte zur Klientel gehören, weil hier noch immer ein großer Teil der Wertschöpfung in Deutschland stattfindet und auch in diesen Unternehmen eine hohe Qualität und Modernität der Data-Sciences-Lösungen gefordert sind.
Im Standardgeschäft für BI und Analytics werden die Anwender Anbieter finden, die das gleiche Maß an Servicequalität zu einem niedrigeren Preis bieten können.
Investitionen durch Wachstum und Erfolge bestätigt: Accenture hat über die letzten Jahre auch in Deutschland sehr viel in sein Data-Science-Angebot investiert, Tools entwickelt und diese im Markt auch etablieren können. Die Mitarbeiter von Accenture verstehen die Unternehmensstrategien der Kunden, liefern die Technologien und entwickeln gemeinsam mit den Kunden innovative Lösungen für die
Entscheidungsunterstützung. Accenture hat auch sehr klare und erfolgreiche Ergebnisse seiner Data-Science- Projekte aufgezeigt.
Innovative Methodik: Accenture hat eine innovative Methodik entwickelt, um den Kunden schnelle Erfolge zu ermöglichen, indem zunächst analysiert wird, was mit der aktuellen Dateninfrastruktur erreicht werden kann. In der herkömmlichen Herangehensweise priorisieren Kunden oft ein singuläres Problem oder die Modernisierung der Dateninfrastruktur und suchen dann Partner für die konkrete Ausführung.
Netzwerk mit Best-of-Breed-Lösungen und Services: Partnerschaften mit Technologieanbietern und Cloud- Service-Providern untermauern die Fähigkeiten des Dienstleistungs- und Beratungsunternehmens.
Accenture ist ein multinationaler Professional Services Provider. Das Fortune-Global-500-Unternehmen erwirtschaftete im Geschäftsjahr 2020 einen Umsatz von 44,3 Milliarden US-Dollar und beschäftigte 569.000 Mitarbeiter, die Kunden in mehr als 120 Ländern betreuten. Die deutsche Niederlassung hat ihren Sitz in Kronberg/Taunus. Etwa 5000 Mitarbeiter arbeiten in der Region DACH für Accenture.
Herausforderungen
Stärken Überblick
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Accenture hat im Beobachtungszeitraum der
Studie viel in Data Science Services investiert und
entwickelt sich insgesamt zum einem führenden IT-
Services-Anbieter in Deutschland – zwei Gründe für
eine sichere Positionierung im Leader-Quadranten.
ALEXANDER THAMM
Das Unternehmen wird in den kommenden Jahren vor allem personell wachsen müssen. Neben der Ausschreibung von Stellen könnte hier eine erneute starke Präsenz auf Messen und Veranstaltungen von Industrieverbänden helfen, wie sie für Alexander Thamm schon an der Tagesordnung war.
Alexander Thamm ist ein Data-Science-Unternehmen: Mit seinen Wurzeln eines Spin-offs aus der technisch- wissenschaftlichen IT von BMW kennt der Dienstleister die Probleme und Aufgaben seiner Kunden sowie geeignete Lösungsansätze.
Branchenübergreifender Einsatz des Wissens: Alexander Thamm ist nicht mehr auf den Automobilbereich fokussiert, sondern hat praktisch alle Branchen in der deutschen Wirtschaft bis hin zum Tourismus im Blick, wenn es um die Analyse von Daten geht.
Know-how und die richtigen Mitarbeiter: Erfahrung spielt bei Data Science eine ganz große Rolle, um beispielswiese statistische Fallen von vornherein zu umgehen. Alexander Thamm setzt die Erfahrungen seiner Mitarbeiter gezielt bei Anwenderunternehmen ein, um datengetriebene Innovationen zu schaffen.
Alexander Thamm ist ein spezialisierter Beratungs- und Implementierungs-Anbieter für datenwissenschaftliche und technische Dienstleistungen für Großunternehmen in Deutschland. Alexander Thamm beschäftigt über 200 Mitarbeiter an sechs Standorten in Deutschland.
Herausforderungen
Stärken Überblick
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Data Science und Alexander Thamm – wenn es um die technisch-wissenschaftliche Nutzung und
Analyse von Daten geht, werden diese beiden Begriffe zu Synonymen.
Data Science Services
ATOS
Atos ist ein multinationales Dienstleistungs- und Beratungsunternehmen für Informationstechnologie mit Hauptsitz in Bezons, Frankreich, und weltweiten Niederlassungen. Der Anbieter ist auf High-Tech Transaktions- Services, Unified Communications, Cloud, Big Data und Cybersecurity Services spezialisiert. Atos beschäftigt weltweit etwa 104.500 Mitarbeiter und erzielte 2020 einen Umsatz von etwa 12 Milliarden Euro. In Deutschland arbeiten mehr als 3200 Menschen für Atos, die rund 750 Millionen Euro erwirtschaften (Stand 2020).
Überblick
Stärken
Werteversprechen durch Sachkenntnis und Domänenwissen zur Monetarisierung von Daten: Atos hat ein starkes Werteversprechen für Data Science Services geschaffen, das durch seine Angebote in den Bereichen Social, Media, Cloud und Analytics noch verstärkt wird. Datengesteuerte Ansätze spielen in den Projekten für die Anwender eine sehr große Rolle – und dies nicht ausschließlich in den Analytics-Projekten und Projekten zur Schaffung von Werten aus Daten, sondern zentral in der digitalen Transformation der Anwenderunternehmen.
Wachstumskurs organisch und durch Akquisitionen: Atos wächst in der Region sowohl organisch als auch anorganisch. Damit Atos zu den wenigen Unternehmen gehört, das auch während der Pandemie die Marktposition festigen konnte.
Forschungs-Background: Atos forscht in vielen Bereichen fortschrittlicher IT-Anwendungen und so auch im Bereich Data Science. Daraus entsteht ein fundiertes Know-how, für aber auch die Ressourcen zur Verfügung stehen, mit denen Ideen zur Ausnutzung des Wissens und der Werte, die in Daten stecken, auf die Straße gebracht werden können.
Herausforderungen
Fortschritt und Ideenreichtum lassen sich über zwar quartalsweise messen, aber nicht planen – dies muss Atos auch weiterhin berücksichtigen, um Wachstum, Kundenbindung und Mitarbeiterloyalität auf dem heutigen hohen Niveau zu halten.
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Atos setzt in den Kundenprojekten auf datengesteuerte Ansätze als zentrales Thema für
die digitale Transformation von Unternehmen.
CAPGEMINI
Capgemini ist ein französischer multinationaler Konzern, der Beratungs-, Technologie-, Professional und Outsourcing-Services anbietet. Der Hauptsitz befindet sich in Paris. Capgemini hat über 270.000 Beschäftigte in über 50 Ländern, davon fast 120.000 in Indien. Die rund 7500 Mitarbeiter in Deutschland erzielten 2020 einen Umsatz von ca. 1,45 Milliarden Euro.
Überblick
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Stärken
Vorgefertigte Module und ein umfangreiches Lösungs- und Serviceangebot: Capgemini bietet mit Perform AI ein vollständiges Portfolio an datengetriebenen Services für künstliche Intelligenz (KI) an. Diese Services decken die strategischen und operativen Aufgaben der Kunden ab. Die AI Glass Box von Capgemini verfügt über vordefinierte Tools, Pakete und Assets für den gesamten KI/ML-Lebenszyklus. Damit will Capgemini erreichen, dass die Anwender die Erkenntnisse aus KI- und ML-Anwendungen auch verstehen.
Das Anwenderunternehmen steht im Mittelpunkt: Die Data Science Services von Capgemini kombinieren Tools, Technologien und Best-Practices für die Analyse von Daten. Die Analysen von Geschäftsdaten und analytische Erkenntnisse über die Prozesse liefern den Kunden einen Mehrwert.
Kompetente Mitarbeiter entwickeln kompetente Lösungen: Capgemini engagiert sich für die Weiterbildung von Mitarbeitern und Anwendern aus den Kundenunternehmen. Das sorgt für eine Zusammenarbeit auf Augenhöhe und einen wirkungsvollen Erfahrungsaustausch zwischen Kunden, Entwicklern, Entscheidern und Akademikern sowie mit den Geschäfts- und Technologiepartnern.
Herausforderungen
Die Schaffung weiterer einschlägiger CoE für Data Sciences in Deutschland könnte dazu beitragen, die exzellente Positionierung im Wettbewerb um Data-Science- Projekte hierzulande weiter zu stärken.
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Capgemini ist aufgrund seines Engagements für den Einsatz von Data Science zur Kennzahlenanalyse
und zur Entscheidungsunterstützung in den Anwenderunternehmen solide gewachsen, und die
fortgeschrittenen KI-Lösungen sind geeignet, den
Geschäftserfolg der Kunden auch künftig zu stärken.
COGNIZANT
Das Partner-Netzwerk könnte auch um Anbieter von KI- und ML-Lösungen und -Services aus Deutschland erweitert werden.
Cognizant muss Data Sciences, wenngleich diese oft cloudbasiert angeboten werden, von seinen übrigen Cloud-Service-Angeboten trennen, um beim Anwender Transparenz zum Projekt und zu den Kosten zu schaffen.
Schwerpunkt der Data Sciences ist die Modernisierung der Daten in den Anwenderunternehmen:
Das Data-Science-Portfolio von Cognizant befasst sich mit Datenmodernisierung, BI und KI. Der Dienstleister möchte dafür End-to-End-Lösungen schaffen, die KI und ML unterstützen und aus den Daten aussagekräftige Erkenntnisse ableiten. Dafür stehen vorgefertigte Plattformen und Werkzeuge zur Verfügung.
Wachsende Partnerlandschaft: Cognizant hat ein Partner-Ökosystem, das auch in Deutschland wächst. Der Anbieter nutzt die Cloud-Fähigkeiten von Hyperscalern wie AWS, Microsoft und Google, erweiterte BI- und Visualisierungsfähigkeiten von Partnern wie Qlik, MicroStrategy und Tableau sowie Datenmanagement- Fähigkeiten von führenden Branchenakteuren wie Informatica, Snowflake und Teradata.
Weiterbildung für Mitarbeiter – im Interesse der Kunden: Die Cognizant Academy for Data Sciences (CADS) ist ein einzigartiges Lernmodell, das Forschung, Lernen und Training nutzt, um die besten Data-Science- Talente im Bereich KI durch kontinuierliche Weiterbildung und einen umfassenden Lehrplan aufzubauen und zu fördern.
Cognizant ist ein US-amerikanisches multinationales, produktgeführtes digitales Unternehmen, das digitale Produkte und digitale IT-Services, einschließlich digitaler, Technologie-, Beratungs- und Betriebsdienstleistungen, anbietet. Das Unternehmen beschäftigt weltweit insgesamt 289.500 Mitarbeiter (2020), wobei die Anzahl der in Deutschland für Analytics-Projekte verfügbaren Spezialisten von Cognizant nicht veröffentlicht wird.
Herausforderungen
Stärken Überblick
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Cognizant hat ein umfassendes Angebotsportfolio strukturiert, das qualifizierte Talente und auf
geistigem Eigentum basierende Plattformen
und Lösungen kombiniert, um sinnvolle
datengesteuerte KI-Erfahrungen zu liefern.
DXC
DXC Technology ist ein US-amerikanischer multinationaler Konzern und Anbieter von B2B IT Services. Mit rund 2000 Mitarbeitern und ca. 600 Millionen Euro Umsatz gehört das Unternehmen zu den größten IT-Dienstleistern in Deutschland. Der US-amerikanische, multinationale Konzern erwirtschaftete 2019 mit insgesamt rund 138.000 Mitarbeitern fast 20 Milliarden Euro.
Überblick
Stärken
Innovative Technologien und Methoden: DXC Analytics und Engineering für Data Science umfassen Technologie und Methoden und schließen die Entwicklung anwenderspezifischer Lösungen mit DataOps, DevOps und MLOps ein. Eine neuartige Methodik für die Projektabwicklung soll die Zeitspanne zwischen Pilotierung und Produktivlösung bei KI-Apps verkürzen. Ein fortschrittliches Monitoring sichert die Transparenz der KI-Anwendungsfälle im Produktivbetrieb, wobei auch die Daten- und Modell-Pipelines und die Qualität der Daten und Modelle berücksichtigt werden.
Fokussierte Adressierung von Anwendern: DXC Technology adressiert in Partnerschaft mit IBM (Luxoft Financial Crimes Intelligence) den Markt der Versicherer und Finanzdienstleister, um diese Anwender mit Lösungen für die Betrugserkennung und -vermeidung auf Basis von Data Sciences zu unterstützen. Die Lösung nutzt fortschrittliche Analytik und investigative Analysen mit ML-Modellen.
Herausforderungen
DXC organisiert und erfindet sich ständig neu. Das führt zu Irritationen bei den Anwendern, weil sie bereits bekannte Angebote nicht wiederfinden oder in neuen Frameworks und Service-Portfolios suchen müssen.
Die Awareness für das Unternehmen hat ungeachtet der Leistungsstärke und der Größe über die letzten Jahre kontinuierlich abgenommen, womit DXC den Eindruck erweckt, dass nicht mehr die breite Kundenbasis der Vorgängerunternehmen HPE und CSC adressiert wird.
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DXC kombiniert Plattform-Ansätze, vorgefertigte Services und Lösungen für die
Industrialisierung von KI und Analytik.
Data Science Services
IBM
IBM ist ein US-amerikanisches multinationales Technologie- und Beratungsunternehmen mit Hauptsitz in Armonk, New York, das mit mehr als 352.600 Mitarbeitern Kunden in 170 Ländern betreut und im Jahr 2019 77,15 Milliarden US-Dollar erwirtschaftete. In Deutschland beschäftigt IBM etwa 6500 Mitarbeiter, die etwa 1,5 Milliarden Euro Umsatz generierten.
Überblick
Stärken
Robustes Portfolio und strukturierte Angebote: IBMs Data Science Roadmap für Kunden legt die
Schwerpunkte auf KI, Data-Science-Technologie, ModelOps und die ortsunabhängige Bereitstellung von Services.
Für viele Branchen wurden Beispiele entwickelt, die als Vorlage für Kundenprojekte dienen.
KI- und Datenwissenschaftler im Team: Das KI- und Data Science Elite-Team hat unter der Leitung von fast 100 Datenwissenschaftlern in 50 Ländern und in sechs Branchen Projekte durchgeführt. Das Team wird zusätzlich durch Daten- und KI-Beschleuniger verstärkt, die auf spezifische Funktionen in verschiedenen Branchen abzielen und von IBM Cloud Pak for Data unterstützt werden. Vor dem Hintergrund der COVID-19- Pandemie entstanden auch Remote Data Science Toolkits, um Kunden bei der weiteren Einführung von KI- und Data-Science-Projekten zu unterstützen.
Ganzheitlicher Ansatz: Der Lebenszyklus eines KI-Projekts umfasst die Schritte Sammeln, Organisieren, Analysieren und Einspeisen, wobei den Schritten Analysieren und Einspeisen besondere Aufmerksamkeit gewidmet wird. IBM bietet dafür vorgefertigte KI-Dienste wie Watson Assistant und Watson Visual Recognition.
Sobald diese einsatzbereit sind, können Watson Studio und Watson Machine Learning in die Workflows integriert werden.
Herausforderungen
Die spannende Initiative des Data-Science-Elite-Teams soll Kunden in aller Welt adressieren und sollte deswegen auch eine sichtbare und aktive deutsche Einheit erhalten.
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IBM hilft Anwenderunternehmen mit strukturierten Lösungsansätzen beim besseren Verständnis von KI-Anwendungen sowie bei der schnelleren Umsetzung von Data Science-Projekten, wobei IBM ein enormes Expertenwissen, auch von Partnern und
unabhängigen Wissenschaftlern, einbringen kann.
INFOSYS
Das Unternehmen zeigt zwar Kontinuität in der Betreuung seiner internationalen Kunden und deutschstämmiger Global Player – davon die meisten aus dem Fortune-2000-Bereich – könnte im deutschen Markt aber noch mehr Dynamik entwickeln.
Technologie und Beratung aus einer Hand: Die Infosys Data Operations Workbench und spezialisierte Lösungen für die Erschließung und Analyse von Daten sind die technologische Basis für die Data Sciences Services von Infosys.
Rund um Infosys Cobalt gibt es ein breites Spektrum an Dienstleistungen: Der Anbieter unterstützt seine Kunden beispielsweise mit einem neuen Programm bei der Entwicklung der unternehmensspezifischen Lösungen, wobei moderne Konzepte wie Agile oder DevOps zum Einsatz kommen.
Starke lokale Organisation: Branchenwissen und Kenntnisse der regionalen Märkte werden durch Referenzen bestätigt. Der Anbieter kann seine Kunden mit erfahrenen Beratern in der Umsetzung auch komplexer Projekte unterstützen. Dabei kommen auch die Fähigkeiten aus einem wohlsortierten Partnernetzwerk zum Tragen.
Infosys ist ein indischer, weltweit aktiver Anbieter von digitalen Services und Beratungsleistungen und ist in Deutschland seit über zwei Jahrzehnten vertreten. Gegenwärtig hat das Unternehmen neun deutsche Niederlassungen. Weltweit rund 260.000 Mitarbeiter erzielten 2020 einen weltweiten Umsatz von mehr als 2,1 Milliarden Euro erzielen. In Deutschland hatte das Unternehmen im Jahr 2020 circa 2400 Mitarbeiter, die einen Umsatz von 600 Millionen Euro erwirtschafteten.
Herausforderungen
Stärken Überblick
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Mit seinen fortschrittlichen Data-Science-Technologien und den Lösungen für Robotic Process Automation ist Infosys ein wertvoller Partner für Unternehmen, der zu Recht eine Spitzenposition unter den Anbietern für
Data Science Services einnimmt.
Data Science Services
STATWORX
STATWORX ist ein Beratungsunternehmen für Data Science, Machine Learning und KI mit Standorten in Frankfurt und Zürich. Das Unternehmen hat rund 60 Mitarbeiter.
Überblick
Stärken
Unterstützung bei der Transition zum datengetriebenen Unternehmen: STATWORX unterstützt seine Kunden bei der Entwicklung und Implementierung von Projekten für Machine Learning und Data Sciences.
Dafür kann STATWORX prozentual überdurchschnittlich viele Data Scientists und Experten für die
Kundenprojekten einsetzen. Das Ziel der Projekte besteht darin, die Kundenorganisation auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen zu unterstützen.
Projektstärke: STATWORX verfügt über das Know-how, für seine Kunden auf der vorhandenen Datenbasis prädiktive Modelle aus Statistik und Machine Learning zu entwickeln und in kurzer Zeit in eine produktive Anwendungsumgebung zu überführen.
STATWORX Academy als Wissensschmiede: Die Weiterbildungs-Einrichtung von STATWORX befähigt die Kunden, ihre eigenen Experten für Data Science, Machine Learning und KI aufzubauen. In den Kursen vermittelt das Unternehmen langjährige Erfahrungen im Bereich rund um Data Science und Statistik. Das Kursprogramm ist so zugeschnitten, dass Anwender auf allen Wissensständen abgeholt werden.
Herausforderungen
Die größte Herausforderung für das Unternehmen dürfte die Größe sein. Je größer die Projekte werden, desto mehr Fachkräfte mit Erfahrung in Branchen und aus Projekten werden benötigt, um anspruchsvollen Kunden weiterhin gerecht werden zu können.
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Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung des Serviceangebots, durch das Engagement bei der Weiterbildung von Anwendern und Mitarbeitern und
nicht zuletzt aufgrund der fachlichen Stärke konnte
STATWORX in die Gruppe der Leader aufsteigen.
TECH MAHINDRA
Tech Mahindra ist ein IT-Dienstleister aus Indien, der im Rahmen von kundenspezifischen Analytics-Lösungen Entwicklung, Wartung und Betrieb übernimmt. Das Unternehmen hat rund 125.000 Mitarbeiter in 90 Ländern, darunter mehrere hundert Spezialisten für Data Analytics Lösungen in Deutschland. Im vergangenen Jahr erzielte Tech Mahindra weltweit einen Umsatz von über fünf Milliarden Euro.
Überblick
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Stärken
Spannender Wachstumspfad in Deutschland: Tech Mahindra hat über die letzten drei Jahre die Anzahl der aktiven Kundenprojekte deutlich erhöht; die Zahl der Mitarbeiter in Deutschland nimmt zu. Tech Mahindra ist stolz auf weltweit nahezu 1000 Kundenunternehmen.
IT Service Provider mit Engagement für Analytics: Tech Mahindra ist ein klassischer IT-Service-Provider mit einem breit gefächerten Angebot, unter anderem mit einem Portfolio für Data Science und Analytics.
Ergänzende Services und Lösungen, z.B. für MDM, Datenvisualisierung oder für die Monetarisierung von Daten, runden das Portfolio ab.
Beratung gepaart mit plattformagnostischem Dienstleistungsportfolio: Tech Mahindra hat sich auch im deutschen Markt Branchenkenntnisse erworben und kann für Analytics-Anwendungen dedizierte Fachberater vorweisen, die zu Data-Science-Techniken und -Methoden beraten. In der Umsetzung setzt Tech Mahindra auf eine Kombination aus hauseigenen Plattformen, Best-of-Breed-Partnerplattformen und Kundenplattformen.
Herausforderungen
Das Unternehmen hat in Deutschland noch nicht alle Möglichkeiten ausgeschöpft, sich im Markt entsprechend seiner Fähigkeiten darzustellen.
Deutschsprachige Webinare, zusätzlich als online abrufbare Aufzeichnungen, sowie eine lokale Pressearbeit wären für die Außendarstellung eine gute Ergänzung zu den übersetzten Webseiten.
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Aufgrund des überarbeiteten Angebots- Portfolios und des deutlichen Wachstums im Analytics-Umfeld konnte Tech Mahindra in die
Gruppe der Leader aufsteigen.
RISING STAR: BLUE YONDER
Mit der Übernahme durch Panasonic kommt Blue Yonder nach einer durchaus bewegten Phase möglicherweise in ruhigeres Fahrwasser, was den Bestandskunden guttun und das Neukundengeschäft beleben könnte. Blue Yonder muss sich im neuen Konzern allerdings auch behaupten.
Blue Yonder muss sich im deutschen Markt erneut sehr präzise positionieren, um keine Kunden zu verlieren.
End-to-End-Lösung für fortgeschrittene Vorhersagen für Handels-, Fertigungs- und Logistikunternehmen:
Die Luminate-Plattform nutzt die Enterprise Architecture von Blue Yonder, um zeitnahe, aussagekräftige und zugängliche Informationen aus den Geschäftsdaten des Unternehmens zu gewinnen. Die Ableitung von Erkenntnissen ist automatisierbar. Luminate lässt sich als Plattform-as-a-Service in die IT des Anwenders integrieren. Die Plattform verfügt über fortgeschrittene KI- and ML-Funktionen, Vorhersagen und Empfehlungen für geschäftliche Entscheidungen auf Basis eines einheitlichen Datenmodells.
Engagement bei der Pandemiefolgenbekämpfung: Zur starken Bewertung hat auch beigetragen, dass Blue Yonder seinen Kunden geholfen hat, die Folgen der Covid-19-Pandemie durch präzise Bedarfsprognosen für das sich drastisch verändernde Konsumverhalten zu mildern.
Neuer Mutterkonzern ist Panasonic: Im Frühjahr 2021 kündigte Blue Yonder den Verkauf an den japanischen Mischkonzern Panasonic an. Am 17. September 2021, also nach dem Stichtag für diese Studie, gab Panasonic den Abschluss der Übernahme bekannt.
Blue Yonder ist ein auf die IT-Aufgaben der Supply Chain spezialisiertes Softwareunternehmen. Seit September 2021 gehört der Anbieter zu Panasonic. Zuvor war Blue Yonder Teil des US-amerikanischen Unternehmens JDA Software.
2021 ISG Provider Lens™ Rising Star
Das technologisch sehr innovative Unternehmen Blue Yonder hat jetzt einen mächtigen Mischkonzern im Rücken, so dass Kunden weltweit mit Data-Science-Services bedient werden können.
Herausforderungen
Stärken
Überblick
Methodology
Methodik
Die Studie "ISG Provider Lens™ Analytics Services ” analysiert die relevanten Softwareanbieter/Dienstleister im deutschen Markt auf Basis eines mehrstufigen Marktforschungs- und Analyseprozesses und positioniert diese Anbieter anhand der ISG Research-Methodik.
Dabei wurde die Studie in folgende Schritte gegliedert:
1. Definition des Marktes für Analytics Services
2. Umfrage zu Dienstleistern/Anbietern zu allen Trendthemen 3. Interaktive Diskussionen mit Dienstleister/Anbietern über ihre
Leistungsfähigkeit und Use Cases
4. Nutzung der ISG-internen Datenbanken, sowie des Know-hows und der Erfahrung der ISG Advisor (soweit möglich)
5. Detaillierte Analyse und Evaluierung von Services und entsprechenden Dokumentationen auf Basis der von den Anbietern zur Verfügung gestellten Daten und Zahlen sowie anderer Quellen
6. Auswertung auf Basis der folgenden Kriterien
−
Strategie & Vision−
Innovation−
Markenbekanntheitsgrad und Marktpräsenz−
Vertriebs- und Partnerlandschaft−
Breite und Tiefe des Service-Angebots−
Technologische WeiterentwicklungenMETHODIK
ISG Provider Lens™ Quadrant Report | Dezember 2021
Autor und Editor
Bei ISG hat Holm Landrock die Multi-Client-Studien und Anbieter-Benchmarks, heute IPLs, aufgebaut und namhafte Kunden - darunter international führende Mobilitäts- und Finanzdienstleister - bei der strategischen Auswahl moderner Lösungen unterstützt. Als ICT-Analyst, Fachjournalist und Autor mehrerer Bücher liegen Holm Landrocks Schwerpunkte in den Bereichen technisch-wissenschaftliches Computing, Enterprise Computing und Trendthemen wie E-Health und Quantum Computing.
Holm Landrock, Autor
Executive Advisor, ISG Research
Srujan Akurathi ist Analyst bei der ISG und verantwortlich für die Mitverfassung und Mitarbeit an den Provider Lens™ Studien zu den Themen Networking Services, Microsoft Ecosystem und Data Analytics. Seine Fachgebiete sind SD-WAN, SDN-Transformation und Managed WAN Services. Srujan entwickelt Studieninhalte aus der Enterprise-Perspektive und ist Autor der Global Summary Berichte. Außerdem arbeitet er mit Beratern und Enterprise Clients an Ad-hoc-Research-Aufträgen zusammen und schreibt Artikel über Nischentechnologien, Markttrends und Einblicke.
Srujan Akurathi, Enterprise Context and Global Summary Analyst
Senior Analyst
Autor und Editor
Herr Aase bringt umfassende Erfahrung in der Implementierung und Forschung von Service-Integration und Management sowohl von IT- als auch von
Geschäftsprozessen mit. Mit über 35 Jahren Erfahrung ist er hoch qualifiziert in der Analyse von Vendor-Governance-Trends und -Methoden, der Identifizierung von Ineffizienzen in aktuellen Prozessen und der Beratung der Branche. Jan Erik hat Erfahrung auf allen vier Seiten des Beschaffungs- und Vendor-Governance- Lebenszyklus - als Kunde, als Branchenanalyst, als Dienstleister und als Berater. Jetzt ist er als Forschungsdirektor, Hauptanalyst und globaler Leiter des ISG Provider Lens™ in einer guten Position, um den Zustand der Branche zu beurteilen und darüber zu berichten und Empfehlungen sowohl für Unternehmen als auch für die Kunden der Dienstleister auszusprechen
Jan Erik Aase, Editor
Partner und globaler Leiter - ISG Provider Lens™
ISG Provider Lens™ | Quadrant Report Dezember 2021
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ISG (Information Services Group) (ISG), (NASDAQ: III) ist ein führendes, globales Marktforschungs- und Beratungsunternehmen im Informationstechnologie-Segment. Als zuverlässiger Geschäftspartner für über 700 Kunden, darunter die 75 der 100 weltweit größten Unternehmen, unterstützt ISG Unternehmen, öffentliche Organisationen sowie Service- und Technologie-Anbieter dabei, Operational Excellence und schnelleres Wachstum zu erzielen. Der Fokus des Unternehmens liegt auf Services im Kontext der digitalen Transformation, inklusive Automatisierung, Cloud und Daten-Analytik, des Weiteren auf Sourcing-Beratung, Managed Governance und Risk Services, Services für den Netzwerkbetrieb, Design von Technologie-Strategie und -Betrieb, Change Management sowie Marktforschung und Analysen in den Bereichen neuer Technologien. 2006 gegründet, beschäftigt ISG mit Sitz in Stamford, Connecticut, über 1.300 Experten und ist in mehr als 20 Ländern tätig. Das globale Team von ISG ist bekannt für sein innovatives Denken, seine geschätzte Stimme im Markt,
