Kommentar von Maurizio Canton, Tibco Software KI-gestützten Analysen gehört die Zukunft

Wie der Name schon sagt, ging es bei Big Data am Anfang in erster Linie um Quantität. Für die Fülle an Daten, die so plötzlich zu unserer Verfügung stand, galt das einfache Motto: „Je mehr, desto besser.“ Aus der bloßen Menge an Informationen sollten beinahe zwangsläufig fundierte Entscheidungen hervorgehen. Kaum war die Datenflut zur neuen Normalität geworden, änderten sich jedoch die Erwartungen. Gefragt war nun ein strategischerer Ansatz, der in der Lage sein sollte, aus der großen Datenmenge mehr greifbaren Nutzen zu extrahieren.

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Nicht wenige Unternehmen mussten bereits am eigenen Leib erfahren, dass das Motto „Je mehr, desto besser“ bei datengestützten Entscheidungen nicht unbedingt erstrebenswert ist. Schließlich sind präzise, erfolgreiche Interventionen nur selten das Ergebnis einer Strategie, die Quantität vor Qualität setzt.

Vor diesem Hintergrund verwundert es nicht, dass inzwischen ein neuer Trend in digitalen Unternehmen um sich greift. Anstelle des simplen Datensammelns trat eine eher forensisch orientierte, tiefgehende Analyse und Extraktion von Informationen in den Fokus. Advanced Analytics liefert die Antwort auf dieses Umdenken und ermöglicht es nun, aus weniger Daten mehr Erkenntnisse abzuleiten. Sie erweist sich immer häufiger als Schlüssel für mehr Rendite und mehr Wettbewerbsvorteil.

Angetrieben durch neue Technologien für maschinelles Lernen wird der traditionelle Big-Data-Ansatz „Mehr ist mehr“, der in der digitalen Welt so lange Zeit vorherrschend war, neu definiert. Besondere Schlagkraft entwickelt dabei die Kombination aus Künstlicher Intelligenz und visueller Analyse. Mit ihr lassen sich enorme Mengen an Datensätze untersuchen und darin verborgene Beziehungen bzw. Anomalien erkennen. Das Resultat sind handlungsrelevante Erkenntnisse, die den Menschen dabei unterstützen, ein nie dagewesenes Maß an geschäftlichem Nutzen aus den vorliegenden Daten zu ziehen.

Mehr Komfort und eine einfachere Handhabung

Während die KI riesige Datenmengen so schnell und gründlich untersucht, wie kein Mensch das jemals könnte, versprechen visuelle Analytics-Technologien mehr Nutzerkomfort und eine einfachere Handhabung bei der Datenanalyse. Für die Unternehmen und insbesondere für ihre Datenkultur kann dies weitreichende Folgen haben. Dank neuer Technologien sind datengestützte Entscheidungen nicht mehr die Domäne weniger Experten, sondern die tägliche Aufgabe eines sehr viel größeren Teils der Belegschaft. Angesichts des Mangels an Mitarbeitern mit speziellen Datenkenntnissen bedeutet das eine willkommene Erweiterung der Anwenderbasis. Nach einer Umfrage von McKinsey fehlen allein in den USA 190.000 Arbeitnehmer mit analytischen Fachkenntnissen sowie 1,5 Millionen Manager und Analysten, die in der Lage sind, basierend auf der Analyse von Big Data fundierte Entscheidungen abzuleiten.

Wichtige Wirtschaftszweige setzen bereits auf KI

Wie lassen sich mit einer KI-gestützten Analyse und Datendemokratie messbare Vorteile in der realen Geschäftswelt erzielen? Wichtige Wirtschaftszweige wie der Gesundheits-, Finanz- und Fertigungssektor haben darauf bereits Antworten gefunden. So nutzen Ärzte die neuen Technologien für die Analyse von Röntgenbildern. Banken wiederum gewinnen mit Algorithmen detaillierte Einblicke in Finanzstatus, Anlageziele und Risikoneigung ihrer Kunden, denen sie dann maßgeschneiderte Produktangebote machen können.

Andere Branchen, wie beispielsweise die Öl- und Gasindustrie, ziehen inzwischen nach. Bedingt durch fallende Erdölpreise und schrumpfende Margen steigt hier der Druck, durch präzisere Einblicke eine möglichst optimale Förderung sicherzustellen. Zugleich müssen die Anlagen fortlaufend überwacht werden, um bei technischen Problemen sofort einschreiten zu können und einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten. Unabhängig von der Branche erweist sich eine bessere Messbarkeit und Quantifizierbarkeit als wichtiger Wettbewerbsvorteil in einer Welt, in der Wissenschaft und Business immer enger zusammenwachsen.

Empfehlungen und Prognosen

Durch maschinelles Lernen erhalten Unternehmen Empfehlungen und Prognosen, mit denen sie ihre Assets effektiv steuern und managen können. Hierfür werden Milliarden von Datenpunkten in Echtzeit verarbeitet – von Gerätetests bis zu Temperaturgradienten. Aus all diesen Daten entsteht ein vollständiges, absolut präzises Bild, das weitere Vermutungen überflüssig macht.

An die Stelle des Bauchgefühls tritt damit eine menschliche Intelligenz, die moderne Instrumente nutzt, um ihre Kapazitäten bewusst zu erweitern.

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