Business Intelligence: Mehr als Diagramme

Die Nutzung verschiedenster Daten für die Unternehmenssteuerung ist nicht neu. Allerdings ist der Aufwand gross, wenn vorwiegend Excel und Power-Point zum Einsatz kommen. Eine skalierbare Business Intelligence Lösung leis­tet in solchen Fällen bessere Dienste.

Mit intuitiven Benutzeroberflächen schafft sie eine unkomplizierte Anbindung vieler Datenquellen. Und um die stetig wachsenden Datenmengen gewinnbringend zu nutzen, stehen vielfältige Visualisierungsmöglichkeiten zur Verfügung. Nicht zuletzt ist eine Business Intelligence Lösung deutlich einfacher zu verwalten als eine Vielzahl von Spread­sheets, welche an unterschiedlichsten Orten abgelegt sind.

Business Intelligence (BI) befähigt Unternehmen, das Potenzial ihrer Daten mithilfe unterstützender Methoden und Tools voll auszuschöpfen, um bessere operative und strategische Entscheidungen zu treffen und so langfristig erfolgreich zu sein.

Moderne BI-Lösungen ermöglichen Anwendern komplexe Daten über intuitive Funktionen und ohne Programmierkenntnisse auszuwerten. Daher nutzen in zunehmendem Masse nicht nur Datenanalysten und IT-Experten, sondern auch Führungskräfte und Mitarbeitende selbst die Möglichkeit, individuelle Reports zu erstellen. Diese können dann ihren Adressaten innerhalb der eigenen Unternehmens-Cloud per Link, E-Mail, App oder in Collaboration-Tools bereitgestellt werden.

Mit Robotic Process Automation (RPA) können aufgrund von sich verändernden Unternehmensdaten automatisch weitere Prozesse angestossen werden, zum Beispiel das Versenden von Handlungsempfehlungen direkt an die zuständigen Stellen oder auch das Auslösen von Aktionen in anderen Applikationen. Das zeitaufwändige, manuelle Auswerten von Reports kann dadurch deutlich reduziert werden.

Der nächste grosse Trend im BI-Bereich ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere von Machine Learning (ML). ML kann in kurzer Zeit selbständig grosse Datenmengen analysieren und darin aussagekräftige Muster erkennen.

Zusammen mit Rechenpower aus der Cloud wird KI einen noch höheren Mehrwert bei den Datenauswertungen liefern. Schon jetzt bieten BI-Lösungen die Möglichkeit, interaktiv Fragen zu Geschäftsdaten zu stellen und diese mit einem automatisch generierten Report visuell zu beantworten («Augmented Analytics»). Weiter lassen sich mit ML-gestützten, einfach zu trainierenden Rechenmodellen Prognosen für zukünftige Ereignisse erstellen («Predictive Analytics»).

KI-gestützte Modelle werden zukünftig ein wichtiger Bestandteil der Business Intelligence Strategie sein, um die zunehmende Menge an Daten gewinnbringend zu nutzen und damit das Unternehmen in eine bessere Marktposition zu bringen. 

Interview mit Christoph Wittmer, Teamleader RPA/AI & Business Solutions bei Aveniq.

Schauen wir uns zuerst die Unterschiede von BI und KI an. BI sammelt und analysiert grosse Datenmengen, um historische und aktuelle Ereignisse im Zusammenhang mit dem Unternehmen zu verstehen. KI versucht, unser menschliches Denken und Verhalten nachzuahmen und wird eingesetzt, um auf Basis von bestehenden Daten Aussagen zu Trends und zukünftigen Entwicklungen zu treffen.

So unterschiedlich BI und KI sind, so gut ergänzen sie sich. Machine Learning, Natural Language Processing und Deep Learning bieten neue Möglichkeiten, um grosse Datenmengen zu analysieren und zu nutzen. So lassen sich auch Datensammlungen untersuchen, welche für die Analyse durch einen Menschen schlichtweg zu gross und zu komplex wären.

Die Einsatzmöglichkeiten von KI in der BI sind vielfältig. Man denke zum Beispiel an das Erkennen von Mustern (oder Musterabweichungen) in grossen Datenmengen, um Fragen nach dem «Warum» eines Zustands oder Ereignisses zu beantworten. KI kann selbständig auf Datenbereiche hinweisen, welche eine besondere Aufmerksamkeit erfordern.

Neben der Entlastung bei komplexen Analysen, entstehen mit KI auch neue Möglichkeiten bei der «Mensch-Maschinen-Schnittstelle». Der Anwender muss sich nicht mehr durch endlose Datentabellen klicken, sondern kann sein Anliegen nach einer Auswertung in seiner natürlichen Sprache formulieren. Das Natural Language Processing der KI interpretiert die Formulierung, schlägt wenn möglich automatisch Ergänzungen vor und erstellt daraus selbständig die passende Datenabfrage. Die KI übernimmt auch gleich die Aufbereitung der Präsentation der gefundenen Daten, wählt den passenden Grafiktyp und reichert diesen Dank Natural Language Generation automatisch mit einem beschreibenden Text an. Damit erreichen wir eine schnelle Bereitstellung von Daten und Auswertungen mit einer kleineren Abhängigkeit von Experten.

Neben der automatischen Analyse unterstützt KI auch bei Plausibilitätsprüfungen, Qualitäts-Checks und selbständigem Ergänzen von Informationen. KI hilft, die umfangreichen, unstrukturierten Daten zu normalisieren, sodass diese standardisiert weiterverarbeitet werden können.

Auch wenn KI heute bereits in der Lage ist, aus grossen Datenmengen selbständig Vorhersagen zu erstellen und darauf basierend Empfehlungen für Aktionen abzuleiten, wird es für die Interpretation der Resultate auf absehbare Zeit weiterhin Experten brauchen. Diese bringen die Informationen mit ihrer Erfahrung in den richtigen Kontext und ziehen daraus plausible Schlüsse.