Business-Intelligence-Grundlagen

Augmented Intelligence – nehmen uns Daten das Denken ab?

| Autor / Redakteur: Robert Schmitz / Nico Litzel

Der Autor: Robert Schmitz ist General Manager Central & Eastern Europe bei Qlik
Der Autor: Robert Schmitz ist General Manager Central & Eastern Europe bei Qlik (Bild: Qlik)

Es ist das Wesen von Business Intelligence: die Analyse und Visualisierung unterschiedlichster Daten auf einer gemeinsamen Oberfläche, um neue Einsichten zu gewinnen – aufgrund derer dann Prozesse beschleunigt werden, der Absatz steigt oder Unternehmen ihre Ressourcen besser verteilen. Kurz: Daten pushen Business. Ein großes Thema dabei: Automatisierung, ob nun beim Generieren, Laden oder Aktualisieren von Daten. Doch kann Technologie aus den Datenkombinationen auch automatisch Schlüsse ziehen, intuitiv oder aufgrund von Erfahrung abwägen – und letztlich Entscheidungen treffen.

Wenn Situation A, dann Reaktion B. Und wenn Voraussetzung C, dann Folge D. Das lässt sich einer Maschine durchaus beibringen. Aber was, wenn A und C gleichzeitig auftreten? Oder wenn ein Faktor X hinzukommt, der noch gar nicht bekannt und nicht in der antrainierten Logik definiert ist? Dann können Maschinen an Grenzen stoßen. Und rein KI-gesteuerte Anlagen könnten mangels erkennbarer Entscheidungsmuster stillstehen, wo menschlichen Kollegen unter Umständen alternativ – aber eben abweichend – handeln würden.

Wer steht für das Agieren von KI-Systemen gerade?

Sicher: Ob maschinelles Lernen, Sehen, sensorgesteuertes Fühlen oder die Erkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache in kognitiven Systemen: Der aktuelle Megatrend Künstliche Intelligenz zeigt sich in unterschiedlichen Teildisziplinen und viele Entwicklungen haben bereits weit entwickelte Reifegrade. Doch es bleiben auch Fragen: Erkennt zum Beispiel ein System zur natürlichen Sprachverarbeitung Ironie – oder einzelne Stimmen? Was „sieht“ und registriert ein Computer-Vision-System alles – und was geschieht mit den Informationen? Und nicht zuletzt: Wer steht für Schlüsse, Handlungsmuster, Vorhersagen, Empfehlungen und Entscheidungen gerade, die auf Künstlicher Intelligenz basieren? Entwickler? Anwender? Oder müssen KI-Systeme juristisch und moralisch irgendwann gar selbst wie Personen behandelt werden?

Wie baue ich ein Dashboard?

Business Intelligence leicht gemacht, Teil 1

Wie baue ich ein Dashboard?

01.02.17 - Business Intelligence? – Na klar! Aber wie? Gerade Unternehmen und Anwender, die mit Datenvisualisierung und der dazugehörigen Technologie noch nicht so vertraut sind, stehen vor grundlegenden Fragen: Wie baue ich ein Dashboard? Wie integriere ich verschiedene Datenquellen über Konnektoren in meine BI-Plattform? Welche Visualisierungen eignen sich für welche Sachverhalte? Die Grundlagen erläutert Dr. Stefan Jensen, Director PreSales DACH bei Qlik, in einer Artikelreihe für BigData-Insider. lesen

Fest steht: Wenn es darum geht, riesige Datenmengen schnell auszuwerten, in Milliarden von Informationen binnen Sekunden eine einzige Abweichung zu identifizieren oder auch den zehntausendsten Prüfzyklus so exakt und fehlerfrei auszuführen wie den ersten, sind Maschinen den menschlichen Fähigkeiten hoch überlegen. Doch wo haben Dinge wie Intuition, Geschicklichkeit, situative Diplomatie oder Ähnliches ihren Platz? Geschäftlich sind sie oft entscheidend, doch als Datenquelle eindeutiger Informationsverarbeitung kaum darstellbar.

Data Literacy: ganzheitliches Datenverständnis

In den vergangenen Monaten haben Analysten und Experten immer wieder die schier unendlichen Möglichkeiten smarter Data Discovery thematisiert: Neue, disruptive Geschäftsmodelle datengetriebener Unternehmen können demnach immens Fahrt aufnehmen durch KI, Machine Learning, automatisierte Datenaufbereitung und -auswertung, Mustererkennung sowie Predictive-Funktionen. Das ist prinzipiell richtig, muss aber differenziert betrachtet werden.

In der Regel konzentrieren sich Unternehmen auf konkreten Mehrwert, der Einzelpersonen und Teams bei der Verwirklichung ihrer Ziele hilft. Diese können sich je nach Abteilung unterscheiden und nicht alle Daten sind für jeden gleich relevant. Zu den wichtigsten technologischen Treibern von Machine Learning und KI im Allgemeinen – steigende Datenvolumen, immer günstigere Speicherkapazitäten und immer potentere Prozessoren – muss daher auch ein ganzheitliches Verständnis von und für Daten treten, echte Data Literacy.

Wie kommen die Daten in die App?

Business Intelligence leicht gemacht, Teil 2

Wie kommen die Daten in die App?

14.02.17 - BI ohne Daten? Nicht denkbar! Eher ließe sich einem Fisch das Schwimmen in der Luft beibringen. Die entscheidende Frage für Unternehmen, wenn sie sich mit dem Thema BI beschäftigen, ist oft: Welche Daten lassen sich integrieren und wie aufwendig ist das? Lassen sich überhaupt alle Daten integrieren? Im zweiten Teil der Grundlagen-Reihe zu Business Intelligence gibt Dr. Stefan Jensen, Director PreSales DACH bei Qlik, einen Überblick, wie Unternehmen ihre gesamte Datenvielfalt auf einer BI-Plattform abbilden können. lesen

Warum? Um maschinell erzeugte, datenbasierte Konklusionen (wenn A, dann B) mit den Dimensionen der menschlichen Kognition zu verbinden, die maschinell (noch) nicht darstellbar sind. Auch wenn KI-Systeme fähig sind, sehr schnell, sehr viel und immer präziser aus möglichst großen Datenvolumen zu lernen: Der Grad des Datenverständnisses in einer Organisation ist die natürliche Grenze – oder der eigentliche Katalysator – des tatsächlichen Datennutzens.

Lernende Systeme mit menschlicher Kognition verbinden

Um aus Big Data Smart Data zu machen und dabei von Geschwindigkeit, Leistungsvermögen und Verarbeitungsqualität reiner KI-Anwendungen zu profitieren, macht es Sinn, den Anwender ins Zentrum von Entwicklungen zu stellen. Und neue Produkte rund um die menschliche Analysetätigkeit zu bauen, bzw. analytische Technologien an der menschlichen Kognition zu orientieren. Sicher: Maschinen-Intelligenz begründet zahlreiche neue Möglichkeiten, mit enormer Geschwindigkeit und Präzision Analyseprozesse zu verbessern. Jedoch wird maschinelle Intelligenz auf absehbare Zeit nicht vollständig die anwendergesteuerte visuelle Datenanalyse ersetzen, bzw. abgeleitete Handlungsempfehlungen eigenständig abwägen, bewerten, zur Ausführung bringen und verantworten. Es gilt, intelligente und lernende technologische Systeme mit menschlicher Kognition zu verbinden: Augmented Intelligence entsteht, in der das Denken des Anwenders nicht ersetzt, sondern erweitert wird.

Maschinenintelligenz schafft Entscheidungsgrundlagen – nicht Entscheidungen

Der Unterschied zwischen Künstlicher Intelligenz und Augmented Intelligence besteht in der Rolle des Anwenders innerhalb des Analyseprozesses. Das KI-System selbst ist im Augmented-Intelligence-Ansatz keine „Entscheidungsmaschine“. Es schafft vielmehr (immer schneller, vollständiger und selbstlernend) die besten Voraussetzungen für das Treffen von Entscheidungen sowie zum Entwickeln strategischer Perspektiven. Ziel ist es, Anwender geschickter darin zu machen, maschinelle Intelligenz smart zu nutzen. Und zwar, ohne sich durch vordefinierte Fragestellungen, bzw. zu enge Denkansätze selbst zu beschränken – oder sich einem Analyserahmen auszusetzen, den die Künstliche Intelligenz vorgibt.

So bereiten Sie Daten verständlich auf

Business Intelligence leicht gemacht, Teil 3

So bereiten Sie Daten verständlich auf

20.03.17 - Business Intelligence deckt bislang unentdeckte Datenzusammenhänge auf, um Entscheidungsgrundlagen zu liefern und letztlich mehr Klarheit zu schaffen. Nachvollziehbare optische Aufbereitung ist entscheidend für die logische Präsentation der Analyseergebnisse. Im dritten Teil der Grundlagen-Reihe zu Business Intelligence erklärt Dr. Stefan Jensen, Director PreSales D/A/CH bei Qlik, wie aus Daten Geschichten werden und wie man sie mit professioneller Visualisierung richtig erzählt. lesen

Fazit

Zweifellos kann Maschinenintelligenz auf statistisch basierte Einsichten hinweisen, die Anwender dazu veranlassen, Dinge anders zu betrachten, sich von unpräzisen oder falschen Vorannahmen zu lösen und das eigene Wissen sowie den Entscheidungshorizont zu erweitern. Neue Ideen, verschiedene Alternativen sowie bestimmte Zukunftsszenarien können durch die Verbindung von Mensch und Maschine bereits verblüffend konkret erforscht werden. Durch KI-Möglichkeiten auf der Grundlage von immer mehr historischen und Echtzeit-Daten sowie durch menschliche Intuition, Wissen und Kontext, den die Maschine nicht hat, entstehen immer vollständigere Optionen für die datengetriebene Unternehmensentwicklung.

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