Kommentar von Venkata C. Krishna, HCL Technologies

So verbessert KI Datenmarktplätze

| Autor / Redakteur: Venkata C. Krishna / Nico Litzel

Der Autor: Venkata C. Krishna ist Global Solutions Head, Digital & Analytics, HCL Technologies
Der Autor: Venkata C. Krishna ist Global Solutions Head, Digital & Analytics, HCL Technologies (Bild: HCL Technologies)

Das Potenzial von Datenmarktplätzen lässt sich deutlich erhöhen, wenn ihre Funktionen durch den Einsatz kognitiver Lösungen erweitert werden.

Öl war der wertvollste Kraftstoff des 20. Jahrhunderts. Viele Experten glauben, dass Daten der wertvollste Kraftstoff für moderne digitale Unternehmen sind. Aber im Gegensatz zu den begrenzten Öl-Vorkommen lassen sich im Prinzip unendlich viele Daten erzeugen. Doch dadurch geht der Überblick schnell verloren. So prüfen Unternehmen bereits Möglichkeiten, die Nutzung von Daten in verschiedenen Geschäftsszenarien zu vereinheitlichen und zu beschleunigen. Entsprechend rasant entwickeln sich Datenmarktplatz-Tools und -Plattformen, die diese Geschäftsanforderungen erfüllen sollen.

Im Wesentlichen bieten Datenmarktplätze „alles aus einer Hand“, das Unternehmen für Geschäftsanfragen, Berichte und Einblicke benötigen. Innerhalb eines Unternehmens bieten Datenmarktplätze eine vereinfachte Architektur, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, organisieren und integrieren kann, um eine Unified-Data-Plattform bereitzustellen. Ein effektiver Datenmarktplatz ist in der Lage, die unstrukturierten Daten im gesamten Unternehmen zu strukturieren, indem er ein kompatibles Datenmodell über Silos hinweg erstellt und die Datenformate standardisiert. Die Analyse wird durch verschiedene Erweiterungen wie eine Schnittstelle für die Datensuche und Datenvisualisierung unterstützt. Damit lassen sich aktuelle, schnelle und einfache Prognosen und Schätzungen bei Simulationen von Geschäftsszenarien durchführen.

Mithilfe dieses Ansatzes für den Datenzugriff können unternehmensweite Daten über einen einzigen Interaktionspunkt genutzt werden. Das spart Zeit und Aufwand, da nicht mehr für jeden Business Case die nötigen Daten zu beschaffen, auszuwählen und zu interpretieren sind. Dadurch lassen sich Kosteneinsparungen und schnelle Umsetzungszeiten erzielen, da Datenreplikation und Datenbewegung reduziert werden.

Das Potenzial nutzen

Angesichts der sich ständig verändernden digitalen Datenlandschaft lässt sich das Potenzial von Datenmarktplätzen deutlich erhöhen, wenn kognitive Lösungen zum Einsatz kommen. Diese Technologien sind weitaus leistungsfähiger als die alltäglichen Automatisierungstools zur Datenverarbeitung, die Unternehmen heute einsetzen. Denn sie enthalten zahlreiche Innovationen für Maschine-zu-Mensch- und Maschine-zu-Maschine-Interaktionen.

Bislang werden die meisten Datenprozesse manuell durchgeführt. Dazu benötigen Unternehmen aber eine große Zahl an Mitarbeitern. Kognitive Lösungen können Aufgaben wie Datenverwaltung, kontinuierliche Aktualisierung von Metadaten, Wissensmanagement und vor allem die Überwachung von Datenprozessen vereinfachen. So erhalten die Unternehmen schneller wertvolle Ergebnisse.

Datenmarktplätze in Unternehmen

Die wichtigsten Ziele von Unternehmen der nächsten Generation sind Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kundenzufriedenheit. Um dies zu erreichen und die entstehenden Chancen zu nutzen, müssen Unternehmen schnell auf Veränderungen reagieren können und gut durchdachte Geschäftsszenarien entwickeln.

Wie dies funktioniert, zeigt ein großer globaler Einzelhändler mit über 410 Filialen in 49 Ländern. Das Unternehmen hat jährlich über 800 Millionen Kunden, über zwei Milliarden Besucher in seinen Geschäften, fast 150 Millionen App-Nutzer, knapp 150.000 Mitarbeiter und einen Umsatz von über 40 Milliarden US-Dollar. Für ein solches Unternehmen endet die Fähigkeit, Daten zu Kunden und Partnern aus verschiedenen Nationen zu integrieren, nicht am Frontend, sondern erstreckt sich über die gesamte Wertschöpfungskette.

Die Sicherstellung eines einheitlichen Daten-Gesamtsystems – unabhängig von Ort und Quelle – ist von entscheidender Bedeutung, um alle Kunden schnell und effizient mit hohem Qualitätsniveau zu bedienen. Darüber hinaus hat das Unternehmen aufgrund seiner führenden Position in der Branche auch Zugriff auf Daten zahlreicher Lieferanten und Hersteller, die Teil der Wertschöpfungskette sind. Der aktive Zugang zu diesen unterschiedlichen Datenquellen wie Bestands-, Finanz-, Lieferanten- und Kundendaten erzeugt daher den idealen Datenpool, um Durchlaufzeiten zu verfolgen und Geschäftspläne über Saisonen, Zyklen und verschiedene Geschäftsszenarien hinweg effizient zu verwalten.

In einem solchen Fall ist der Zugang zu einem Datenmarktplatz nicht nur von Vorteil, sondern entscheidend für nachhaltiges Geschäftswachstum und Erfolg. Die Herausforderung, in einer solchen Größenordnung zu reagieren, kann sich jedoch als sehr schwierig erweisen. Während Datenmarktplätze Informationen effizient zusammenführen können, bilden manuelle Prozesse oft einen Engpass. Hier spielen KI und andere kognitive Technologien eine große Rolle, um einen schnellen Zugang zu Erkenntnissen und Informationen zu gewährleisten.

Das Potenzial von KI auf Datenmarktplätzen

Datenmarktplätze müssen nicht nur „alles aus einer Hand“ bieten, sondern können auch als Software-Agenten fungieren. Diese kognitiven Agenten funktionieren wie eine Maschine, die Datenprozesse und Governance einschließlich aller administrativen Aufgaben durchführt. So unterstützen sie die täglichen Aufgaben in Unternehmen und ermöglichen in einer agilen Geschäftswelt schnelle Ergebnisse, die nicht mehr vom Wissen und der Entscheidungsfähigkeit eines Mitarbeiters abhängen.

Diese Daten-Bots helfen Unternehmen bei der Verwaltung von Datenprozessen, Abläufen und der System-Performance. Damit können sie Geschäftsanforderungen in den richtigen Kontext setzen und Business-KPIs überwachen. So unterstützen sie Unternehmen dabei, umsetzbare Erkenntnisse einfach zu finden und die Nutzer durch Hunderte von Datenvariablen und -feldern zu navigieren. Gleichzeitig sind sie in der Lage, Daten zu lokalisieren und mit den entsprechenden Metadaten zu einem umfassenden Datensatz zu verknüpfen.

Diese Art der ganzheitlichen Integration kann Anwendern helfen, die für ihr Geschäftsszenario am besten geeigneten Daten auszuwählen und so die manuelle Suche überflüssig zu machen. Mit fortschrittlichen KI- und NLP-basierten Tools (Natural Language Processing) können Daten-Bots die bisherigen Datenanforderungen eines Benutzers bewerten und aktiv eine spezifischere Auswahl anbieten. Dies spart Zeit und Aufwand. Nutzer können auch leicht die Verfügbarkeit der Daten feststellen, und der Bot zeigt nützliche Zusatzinformationen, zum Beispiel die früheren Anwendungsfälle eines bestimmten Datensatzes oder das Feedback zu bisherigen Anwendungen.

KI hinter der Plattform

Tools für Kognitive Intelligenz können konkrete Vorschläge für die Orchestrierung neuer Datensätze liefern, sobald diese auf der Plattform verfügbar sind. Somit wird der Prozess proaktiver. Sie lassen sich auch nutzen, um die Effektivität der bereitgestellten Daten einzuschätzen. Durch die Bewertung des Erfolgs bisheriger Implementierungen unterstützen Cognitive Intelligence Tools Unternehmen dabei, die Daten-KPIs zu quantifizieren und ihren Wert für die Erreichung der Geschäftsziele zu bewerten. Dieser Prozess ermöglicht es Unternehmen, die korrekten Daten für die jeweiligen Geschäftsprobleme effektiv bereitzustellen. Denn sie wissen dann, welche Szenarien den größten ROI bieten und ob sie zu besseren Geschäftsergebnissen führen.

Darüber hinaus kann kognitive Intelligenz eine wichtige Rolle bei der Unterstützung des Managements von Datenprozessen auf grundlegender Ebene spielen. Ähnlich wie virtuelle persönliche Assistenten unterstützen moderne Cognitive Intelligence Tools die Prozesse rund um die Datenverwaltung, indem sie den Datenfluss auf der Plattform überwachen. Diese Lösungen können auch eine automatisierte Performance- und Qualitätskontrolle der Datenmarktplatz-Plattform gewährleisten.

Konstante Transformation

Digitale Daten-Systeme durchlaufen einen Paradigmenwechsel. In Zukunft ist ein Data-Fabric-Ansatz zu nutzen, um Informationen zugänglicher und ausführbarer zu machen. Da immer mehr Unternehmen einen vollständig digitalen Ansatz verfolgen, lassen sich die Herausforderungen der Skalierung nur mithilfe kognitiver Technologien bewältigen. Diese Lösungen bieten die richtige Kombination von Tools, damit Unternehmen ihr Business-Intelligence-Potenzial entfalten und in das moderne digitale Zeitalter starten können.

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