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

Data Science und Künstliche Intelligenz: Data-Driven IT für eine disruptive Entscheidungsfindung
Geschätzte Lesezeit: 4 Minuten

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.

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