Kommentar von Matthias Herkommer, Qlik Augmented Analytics optimiert Interaktion mit KI

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Seit Jahren nehmen das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit der Bereitstellung von Daten kontinuierlich zu. Viele Unternehmen verfügen on-premises und zunehmend in der Cloud über unzählige Daten. Darauf müssen sie mit einer detaillierten Strategie für die Integration, das Management und die Analyse reagieren.

Was als komplexer Prozess für wenige Experten begann, ist heute intuitiver und deshalb offener. BI-Funktionen werden zunehmend abteilungsübergreifend genutzt. Doch die Vision von Analysen, die allen Mitarbeitern offenstehen und direkt umsetzbare Erkenntnisse bieten, sind noch nicht in der Unternehmensrealität angekommen. Hier kommt mit Augmented Analytics ein neuer Ansatz ins Spiel.

KI als hilfreichen Kollegen gewinnen

Das Konzept hinter Augmented Analytics verändert den Umgang mit Daten grundlegend. Im Mittelpunkt steht der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), die auf Anweisung oder automatisch Analysen durchführt und erste wichtige Erkenntnisse liefert. Im nächsten Schritt hinterfragen Mitarbeiter die Angaben mithilfe ihrer Intuition und Erfahrung, um anschließend geeignete Maßnahmen zu ergreifen.

Um das Beste aus zwei Welten verfügbar zu machen, kombiniert Augmented Analytics die Leistungsfähigkeit von KI und die Perspektiven der Menschen. Durch diese Zusammenarbeit gelingt es, Ergebnisse zu erzielen, die alles übertreffen, was KI und Menschen jeweils alleine erreichen können. Umfassende Kenntnisse setzt das Konzept nicht voraus. Anwender erhalten stattdessen passende Tools, um auf einfache Weise mit Daten zu arbeiten und sie zu analysieren.

Echter Mehrwert für Unternehmen

Durch Augmented Analytics gewinnen Mitarbeiter schneller neue Erkenntnisse und treffen auf Basis der vorliegenden Daten fundierte Entscheidungen. Es entsteht ein genauer Überblick über das eigene Geschäft und die Beziehungen zwischen den Daten, der dazu dient, in Echtzeit stets die richtigen Maßnahmen zu wählen und Aufgaben zu automatisieren. Fragen können Anwender der KI in natürlicher Sprache stellen. Das System versteht die Absicht und den Kontext der Fragen und gibt nach der Analyse aller Daten aufschlussreiche Antworten, die auch Informationsgrafiken umfassen.

Mitarbeiter versetzt das in die Lage, Daten uneingeschränkt und mit mehr Kontext zu untersuchen – und zwar unabhängig von ihren Rollen und Kenntnissen. Auf diese Weise steigt die Datenkompetenz in Unternehmen enorm. Außerdem nehmen die Akzeptanz von Analysen und das Vertrauen in die Ergebnisse zu. Der Grund: Anwender führen die Analysen gemeinsam und transparent mit der KI durch. Alle Schlussfolgerungen sind nachvollziehbar und kommen nicht bereits fertig aus einer Blackbox. Daher wird die Technologie im Arbeitsalltag schnell angenommen und intensiv genutzt.

Ganz neuer Ablauf von Analysen

Aktuelle KI baut auf zahlreichen Techniken auf, um Aufgaben automatisch zu erledigen. Sie kann Daten aus diversen internen und externen Quellen erfassen, umwandeln und kombinieren. Diese Aufbereitung erfordert kein Zutun von IT-Teams und macht die Daten abteilungsübergreifend verfügbar.

Außerdem übernimmt KI die Erstellung von Analysen, Visualisierungen und ganzen Dashboards. Sie bewertet und empfiehlt dabei Methoden, Kennzahlen und Diagrammtypen. In der Interaktion mit Menschen reagiert das System auf die Auswahl und die weiteren Fragen der Anwender. Der Dialog führt unmittelbar zu neuen Berechnungen und Ergebnissen.

Im letzten Schritt hilft die Technologie dabei, die Erkenntnisse zu teilen und Maßnahmen zu starten. Das umfasst zum Beispiel die Benachrichtigung von Personen und die automatische Steuerung einzelner Prozesse. Häufig meldet sich die KI auch von selbst, um auf Basis von Veränderungen in Daten neue Chancen und Probleme zu benennen und anhand der Geschäftsentwicklungen direkt Maßnahmen anzustoßen.

Worauf es bei Augmented Analytics ankommt

Die Umsetzung des neuen Konzepts erfordert eine offene und erweiterbare Plattform. Idealerweise ermöglicht die Lösung durch ihre Flexibilität den Austausch mit anderen Systemen, die Entwicklung eigener Funktionen und die Integration der Analysen in operative Anwendungen und Workflows. Wenn sie auf einer Cloud-Infrastruktur aufbaut, garantiert sie auch Skalierbarkeit und ausreichend Rechenleistung für das Management großer Datenmengen und ihre schnelle Analyse bei einer großen Zahl von Anwendern.

Um die Absicht und den Kontext von Fragen zu verstehen und brauchbare Antworten zu liefern, muss die KI natürliche Sprache und die Verknüpfung von historischen und aktuellen Daten beherrschen. Damit alle Anwender eine passende Umgebung vorfinden, stellt eine optimale Plattform zudem eine Reihe von Funktionen für Augmented Analytics bereit.

KI nicht ausbremsen

Mit einer Plattform, deren Analysen nur auf klassischen SQL-Abfragen einer relationalen Datenbank zur Laufzeit basiert, stoßen Unternehmen bei der Umsetzung von Augmented Analytics allerdings schnell an Grenzen, die auf der Systemarchitektur beruhen. Das Problem besteht im fehlenden Gesamtüberblick der KI. Sie kann die vorliegenden Daten nicht in beliebiger Richtung durchsuchen und anschließend analysieren. Stattdessen liegt es bei relationalen Datenbanken in der Verantwortung der Entwickler, die wahrscheinlichen Fragen von Anwendern vorauszusehen und dem System die entsprechenden Antworten, in Form von Datenbank-Queries oder -Views vorzugeben. Jede Analyse bleibt deshalb auf einen Ausschnitt von Daten beschränkt. Zugleich unterlaufen Menschen regelmäßig Denkfehler und sie haben Vorurteile. Wenn diese in die vordefinierten Abfragen eingehen, tauchen sie auch in den Antworten der KI auf, worunter ihre Qualität leidet. Das zeigt deutlich: Ohne eine dezidierte Analytics Engine (auch: Associative Engine) mit Zugriff auf alle relevanten Daten und deren Beziehungen untereinander funktioniert Augmented Analytics nicht. Aus diesem Grund spielt die Auswahl der richtigen Plattform eine große Rolle.

Unternehmenserfolg durch mehr Innovation sichern

Augmented Analytics trägt schnell zu besseren Geschäftsergebnissen bei. Mitarbeiter erhalten eine innovative Lösung, um mit Veränderungen in Unternehmen und Branchen stets Schritt zu halten. Sie können sich in ihrer eigenen Sprache mit der KI austauschen und sehen auf einen Blick, welche Faktoren ein Ergebnis beeinflussen – die Grundlage für gezieltes Handeln.

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