Interview mit Mike Potter, Qlik

Wohin geht die Analytics Economy?

| Autor / Redakteur: Korbinian Morhart / Nico Litzel

Mike Potter, Chief Technology Officer von Qlik
Mike Potter, Chief Technology Officer von Qlik (Bild: Qlik)

Wohin geht die Reise in Sachen Business Intelligence und Analytics? Welchen Rolle spielt hier Künstliche Intelligenz? Antworten darauf hat uns Qlik-CTO Mike Potter gegeben.

BigData-Insider: Die Datenmenge wächst unaufhaltsam. Wie gehen Unternehmen damit um und inwiefern nutzen sie dieses „Öl des 21. Jahrhunderts“ tatsächlich?

Potter: Dass Daten einen Schatz darstellen, haben inzwischen fast alle Unternehmen erkannt. Entsprechend haben Sie schon seit einiger Zeit angefangen, zu sammeln. Wenn man früher beim Schaffen eines Data Warehouses noch jene Informationen weggeworfen hat, die man für nicht brauchbar erachtete, wird heute alles gespeichert. Das lässt sich auch gut machen, denn im Unterschied zu früher ist Speicherplatz erschwinglich geworden. Die eigentliche Frage ist aber: Wie erschließt man sich dieses Potenzial? Und hier findet man sehr große Unterschiede in den Unternehmen. Vieles davon ist branchenspezifisch. Während im Finance-Bereich die Datensammlung und -auswertung schon relativ weit fortgeschritten ist, zeigt sich die Manufacturing-Branche – zumindest was Kundendaten angeht, noch eher zurückhaltend. Hier werden eher Produktionsdaten gesammelt und analysiert. Es hängt aber offensichtlich auch von der Unternehmensgröße ab: Kleine Unternehmen (Ausnahme: wer über E-Commerce Geld verdient) nutzen vorhandenes Datenmaterial weniger intensiv als Großunternehmen, die sich Data Scientists oder ganze Big-Data-Abteilungen leisten können.

Wie weit werden Analytics und BI in Zukunft reichen? Was erwarten Unternehmen heute und morgen?

Potter: Ich glaube, die Anforderungen der Unternehmen sind heute schon klar: Sie wollen wissen, was die Kunden oder potenziellen Kunden umtreibt, welche Produkte und Dienstleistungen verstärkt nachgefragt werden und wie sie diesen Bedarf mit möglichst wenig Aufwand decken können. An diesem Grundbedürfnis wird sich wenig ändern. Was sich allerdings ändern wird, ist die Art und Weise, wie dieser Bedarf gedeckt wird. Wir stehen vor dem Problem, dass viele Mitarbeiter in den Unternehmen die Analysen zwar gut nutzen könnten, aber selbst wenig Kompetenz im Umgang mit den Daten mitbringen. Das stellt Unternehmen vor die Herausforderung, sie auf der einen Seite zu schulen, ihnen aber auch der anderen Seite hoch entwickelte Lösungen an die Hand zu geben, die einen Teil des Denkens bereits übernehmen. Nicht zuletzt deshalb setzen viele BI-Anbieter immer stärker auf Künstliche Intelligenz. Das Ganze wird noch verstärkt von der Tendenz, Analytics zum Bestandteil von immer mehr Applikationen zu machen – sie wird als eingebautes Feature quasi mitgeliefert. BI wird also nicht nur in sich intelligenter, sie wird auch omnipräsenter.

Ist BI auf dem Weg zu Commodity – oder bleibt Data Analytics etwas für die Data Scientists? Oder anders herum gefragt: Wie lange hält der Trend zu Self-Service Analytics noch an?

Potter: Ich meine nicht, dass Self-Service Analytics ein Trend ist. Es ist eine ganz natürliche, lang anhaltende Entwicklung. Mitarbeiter brauchen Daten, um ihren Job gut zu machen. Je weniger Fachkräfte es gibt, desto mehr sind die qualifizierten Mitarbeiter darauf angewiesen, schnell das Richtige zu tun – ohne sich lange mit Analysen aufzuhalten, aber auch, ohne diese Analysen delegieren zu können. Data Literacy, also routinierter, souveräner Umgang – unterstützt von hoch entwickelter, einfach zu bedienender Technologie – wird zur Notwendigkeit. Das heißt nicht, dass man Data Scientists nicht mehr braucht – im Gegenteil. Aber ihr Job ist es, Datenquellen zu erschließen, zusammenzuführen, Daten zu bereinigen und alles so vorzubereiten, dass zuverlässige und aussagefähige Analysen überhaupt erst möglich werden. Technologie kann sie dabei sehr weit unterstützen, aber auch Künstliche Intelligenz braucht die Ergänzung von menschlichem Esprit.

Wie weit leidet das Data-Analytics-Geschäft unter Datenschutz-Regulierungen wie der DSGVO?

Potter: Auf den ersten Blick sieht es sicher so aus, als würden die Datenberge und damit auch die Chancen für Data Analytics durch DSGVO & Co. schmelzen. Aber das ist ein Trugschluss.

Die Verordnungen beziehen sich nur auf den Teil der Daten, die tatsächlich Menschen betreffen bzw. einzelnen Menschen zugeordnet werden können. Nun ist aber ein wachsender Anteil der Daten rein Maschinenbezogen – und muss ebenfalls ausgewertet werden.

Auch wenn die Datenberge kurzfristig schrumpfen, so werden sie doch auf lange Sicht wachsen. Umfragen zeigen beispielsweise, dass Anwender sehr oft bereit sind, ihre Daten gegen Vorteile preiszugeben. Die Preisgabe von Informationen über die sozialen Medien tut ein weiteres. Die Möglichkeiten, diese Daten zu kombinieren, steigen exponentiell.

Je weniger Daten man nutzen darf, desto wichtiger wird es, die vorhandenen Daten möglichst solide auszuwerten. Die BI-Branche hat bisher sehr wenig von den Regelwerken gemerkt – und viele davon sind ja schon seit einiger Zeit in Kraft. Und das wird auch in Zukunft so sein.

Wie gut sind BI-Anbieter für die immer neuen, immer schneller aufschlagenden Anforderungen gerüstet? Etwa die Auswertung von Car-Videos für autonomes Fahren oder die Gesichtserkennung?

Potter: Die Frage ist letztlich, was man alles selbst machen kann oder will. Die Auswertung der riesigen Mengen an unstrukturierten Daten, wie sie beispielsweise von Car-Videos produziert werden, ist tatsächlich eine Herausforderung – aber eine, an deren Lösung bereits gearbeitet wird. Es gibt bereits heute Vorsysteme, also spezialisierte Tools, die meist mithilfe von KI aus dieser Informationsflut strukturierte Daten generieren können. Und strukturierte Daten auszuwerten ist für BI-Lösungen quasi ein Heimspiel. Es braucht nur noch Schnittstellen und Konnektoren, die den nahtlosen Datenverkehr zwischen diesen Applikationen garantieren. Für uns heißt das, wir müssen nicht auf jede neue Datenquelle reagieren, sondern wir müssen dafür sorgen, dass unsere Lösungen so offen sind, dass andere Tools gekoppelt werden können – ohne großen Aufwand und ohne Verluste.

Wie sehr verschmelzen KI und BI? Welche wegweisenden Projekte gibt es schon?

Potter: KI und BI sind jetzt schon fast nicht mehr auseinander zu dividieren. Aber Künstliche Intelligenz brauch immer auch menschliche Einsicht, um wirklich wertvoll zu werden.

An der Kombination von KI und BI wird in vielerlei Hinsicht gearbeitet. Data Preparation ist eine klassische KI-Aufgabe. Auch der Vorschlag einer Visualisierung ist ein Klassiker, dazu kommt Predictive Analytics. Aber wie wäre es zum Beispiel mit Empfehlungen? Man bekommt nicht nur Einsichten, sondern Handlungsoptionen. Ein Beispiel: Anwender haben oft Probleme, Datenquellen zu finden. Hier kann KI helfen, indem sie die Daten durchsucht und Vorschläge macht, was in eine Analyse integriert werden könnte. Letztlich läuft es auf einen KI-unterstützten Dialog mit den Daten hinaus – eine Vision, von der wir nicht mehr sehr weit weg sind.

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