Data Science und Künstliche Intelligenz: Data-Driven IT für eine disruptive Entscheidungsfindung

Es lässt sich nicht leugnen: Die Welt erlebt eine beispiellose Datenexplosion. Zu Beginn des Jahres 2020 wurden jede Sekunde etwa 1,7 Megabyte neue Daten erzeugt – für jeden einzelnen der acht Milliarden Menschen auf der Erde. Durch die Umstände der COVID-19 Pandemie hat sich die Zahl mittlerweile vermutlich verdoppelt oder verdreifacht. Die Notwendigkeit, zum Wohle der eigenen Gesundheit zuhause zu bleiben, hat den Datenverkehr über Private und Public Clouds noch einmal deutlich erhöht.

Dieses Wachstum der erzeugten Datenmengen ist gleichzeitig gut und schlecht. Lassen Sie uns schauen, warum das so ist.

Heutzutage haben wir es mit vielen verschiedenen Arten von Daten zu tun: strukturierten und unstrukturierten, Rohdaten, Data-at-Rest, Data-in-Transit und Echtzeitdaten. All diese Daten durchlaufen Ihre IT-Infrastrukturen in einer überwältigenden Anzahl, Vielfalt und Geschwindigkeit. Wenn Sie über die notwendige Infrastruktur und die richtigen Mechanismen verfügen, um die Integration über mehrere Datenstandorte, -formate und –systeme hinweg zu gewährleisten, bedeuten mehr Daten mehr wertvolle Einblicke. Wenn Sie die richtigen Datensätze erfassen und verwalten, lernen Sie mehr über die Wünsche und Anforderungen Ihrer Kunden – und das in Echtzeit. So können Sie auf diese reagieren und neue Einnahmequellen schaffen.

Falls Sie jedoch nicht die richtige Basis besitzen, bringt Ihnen auch der Einsatz neuer Technologien wie fortschrittlicher Analytik, von Data Science oder Künstlicher Intelligenz (KI) nur wenig. Viele Unternehmen haben das bereits verstanden. Einige haben die Digitale Transformation bereits angestoßen, andere haben sie zumindest geplant. Mittlerweile gilt: Es ist an der Zeit zu handeln, um weiterhin erfolgreich am Markt zu bestehen.

Angesichts dieser Dringlichkeit: Wie sollten Unternehmen die Data-Driven Transformation in Angriff nehmen? Wie müssen bestehende Informationslandschaften ergänzt und eine effektive Nutzung von KI oder Analysen sichergestellt werden, damit die Wettbewerbsfähigkeit weiterhin gewährleistet ist?

Der vollständige Prozess von der Erfassung der Daten bis hin zur Extraktion eines wirklichen Geschäftswertes ist komplex. Um unsere Kunden auf diesem Weg zu unterstützen, haben wir das Projekt in vier entscheidende Schritte unterteilt:

Vier Schritte, um Geschäftswert aus Ihren Daten zu ziehen

Auf unserer Webseite finden Sie ausführliche Informationen zur Data-Driven Transformation. In unserem heutigen Beitrag möchten wir Ihnen erklären, wie Sie Geschäftswerte aus Ihren Daten extrahieren können.

Eine wichtige Grundlage, um KI- und maschinelle Lerntechniken effektiv anzuwenden, ist eine Automatisierung von Prozessen und die Optimierung der Datenerfassung und -integration. So treiben Sie Markteinführungen schneller voran und stellen sicher, dass Sie Ihren Wettbewerbsvorteil nicht verlieren.

Wie nutzen Sie Ihre Daten gewinnbringend?

Das Extrahieren von wertvollen Informationen – Business Intelligence (BI) – aus Daten ist kein ganz neuer Ansatz, er wird bereits seit mehr als zwanzig Jahren verfolgt. Ursprünglich diente er zur Analyse strukturierter, historischer Daten aus operativen Datenbanken in einem festen oder einem starren Datenmodell. Die Extrahierung, die Transformation und der Ladevorgang in das Data Warehouse wurden dabei in Batch-Operationen durchgeführt – das Reporting war nicht zeitkritisch.

Das hat sich mittlerweile geändert. In der heutigen schnelllebigen und komplexen Welt mit riesigen digitalen Fußabdrücken benötigen immer mehr Unternehmen aussagekräftige Ergebnisse in Echtzeit.

Bevor Sie in die Transformation Ihrer Daten starten, überlegen Sie genau, welche Methoden Sie verwenden möchten. Wenn Sie weiterhin auf Business Intelligence-Berichte setzen, verlassen Sie sich für Vorhersagen eines dynamischen Geschehens auf statische und manuelle historische Daten. Das kann dazu führen, dass die getroffenen Vorhersagen nicht genau genug sind. Die herkömmlichen Methoden, die nur Rohdaten analysieren und On-Premise-Werkzeuge verwenden, sind kaum in der Lage, Echtzeit-, Transit- und andere zunehmend populäre Formen von Daten zu berücksichtigen. Dazu können Herausforderungen bei der Skalierung, Integration und Wartung hinzukommen, die Sie auf Ihrem Weg bremsen und unnötige Kosten verursachen. Durch den Einsatz ganzheitlicher und dynamischer Methoden hingegen sind Sie jedoch in der Lage, alle Arten von Daten in Echtzeit und im Maßstab zu erfassen.

Wie nutzen Sie die Kombination aus Data Science und KI optimal?

1. Einheitliche Data Lakes

Je nachdem, an welchem Punkt Ihrer Transformationsreise Sie sich befinden, stehen Ihnen unterschiedliche Lösungen zur Verfügung, um Ihre Daten schrittweise in einem Pool zu sammeln. Aus diesem können Sie dann für weiterführende Analysen schöpfen. Einheitliche Data Lake-Tools stellen dabei die strategische Erfassung und Integration aller wichtigen Unternehmensdaten sicher. In den Data Lakes werden Kopien der Datenquellsysteme sowie Echtzeit- und In-Transit-Daten verarbeitet. Ebenfalls möglich sind transformierte Daten, die für erweiterte Analyseberichte, Visualisierungen und maschinelles Lernen verwendet werden.

2. Data Hub

Der Data Hub ist ein alternativer Ansatz, wenn Sie auf die neusten Technologien umsteigen wollen, ohne bestehende Strukturen zu gefährden. Ein Data Hub ist eine Drehscheibe, die Konnektoren zu den einzelnen Datenquellen bietet. So können Sie die Daten dort belassen, wo sie sind, statt sie an einen gemeinsamen Ort zu verschieben.

Jeder dieser Optionen – Data Lake und Data Hub – hat ihre eigenen Vorzüge. Meist eignet sich eine Kombination aus Data Warehouse, Data Lake und Data Hub am besten.

3. Künstliche Intelligenz

Vereinfacht gesagt nutzt Künstliche Intelligenz relevante Daten, um menschliche Fähigkeiten zu erweitern. Dazu werden alltägliche und sich wiederholende Aufgaben eliminiert, um eine unvoreingenommene Entscheidungsfindung sowie eine schnelle Markteinführung zu ermöglichen. Die Anforderungen an Ihre IT variieren in der KI-Wertschöpfungskette, je nachdem, welche Arbeitslast durch die Erfassung von Daten sowie durch das Lernen, das Training und den Inferenzprozess entsteht.

Der Erfolg von KI-Einsätzen und das Return on Investment (ROI) hängen weitestgehend von der Menge der relevanten Daten ab, die zur Verarbeitung zur Verfügung stehen. Auch die Investitionen in Infrastruktur und Fähigkeiten wie die von Data Scientists müssen stimmen. Ohne diese Grundlagen werden Sie den erwarteten ROI vermutlich nicht erreichen.

Wir alle wissen, wie sich Unternehmen wie Airbnb und Uber mit Hilfe von Daten einen Platz in ihrer jeweiligen Branche gesichert haben. Das funktioniert nicht nur in der Hotellerie oder im Transportsektor. Datenbasierte Entscheidungen verändern vielmehr bestehende Markt- und Sektorgrenzen. Viele Unternehmen bemerken bereits ein Vordringen von Mitbewerbern in die eigene Branche, die eigentlich aus einem anderen, benachbarten Industriezweig stammen. Die Zukunft wird plattformbasiert, algorithmisch und datengesteuert sein – und so den Endnutzer überzeugen.

Die Fähigkeit, Menschen und Dinge „auf frischer Tat zu ertappen“ und sie in Echtzeit zu beeinflussen, kann überlebenswichtig sein. Genau dabei wollen wir unseren Kunden helfen: Mit dem Abbruch von betrügerischen Kreditkartentransaktionen noch vor der Beendigung. Der rechtzeitigen Vorhersage des Ausfalls einer Maschine oder eines Ersatzsteiles. Der Vermeidung von Rückstaus durch die Umleitung von Netz- und Stromversorgungsverkehr in Echtzeit. Der Lenkung der Entscheidung von Käufern durch zeitnahe und kontextbezogene Informationen. Und mit noch so viel mehr. Solche datengesteuerten Anwendungsfälle versetzen Sie in die Lage, einen erheblichen Geschäftswert freizusetzen.

Entdecken Sie auf unserer Webseite, wie Fujitsus Wissen zu KI Ihnen helfen kann, den wahren Wert Ihrer Daten zu erschließen.



Sie möchten schon gehen?

Abonnieren Sie vorher noch schnell unseren Newsletter – so verpassen Sie keinen neuen Beitrag.