Sie wollen Data & Content gezielt für neue Geschäftspotenziale nutzen? Lesen Sie, wie eine Cloud-basierte Plattform durch Integration von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in der Lage ist, physische & digitale Inhalte automatisch zu klassifizieren und anzureichern.
Was Sie brauchen ist ein Software-Lösung, die ausgeprägte Business Intelligence (BI) dank Verknüpfung von Data & Content Analytics und Datenvisualisierung bietet und gezielte Einblicke in Ihre Geschäftsprozesse und Datenszenarien eröffnet.
Der intelligente Weg in eine effiziente digitale Umgebung
Mittels Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) ermöglicht Ihnen eine solche Lösung, Struktur, Transparenz und Sichtbarkeit in Ihre physischen und digitalen Unternehmensinformationen zu bringen. Mit der Folge, dass brachliegendes Daten- & Infopotenzial nutzbar wird. Und mit dem Vorteil der Förderung von automatisierter Governance- und Workflow-Bewältigung.
Nutzen Sie Künstliche Intelligenz im Zusammenspiel mit Machine Learning und weiteren innovativen Technologien dazu, die Analyse Ihrer Daten und Inhalte zu professionalisieren. Und Ihre Big Data zur Grundlage optimaler Entscheidungen und lukrativer Geschäfte zu machen.
Themen im Überblick
Wie aus einem Datenwust Mehrwert entsteht
Von Big Data, über Data Analtytics, bis hin zum Datengold
Big Data steht für die Sammlung, Verarbeitung und Analyse großer Mengen an computergenerierten, personenbezogenen, öffentlichen und geostationären Daten aus unterschiedlichen Quellen. Aus solch einem Daten-Knäuel ein wertvolles Asset aus strukturierten Daten zu erzeugen, erfordert komplexe Analyseverfahren und intelligente Mechanismen. Wesentliche Ziele: nützliche Informationen identifizieren, die Entscheidungsfindung unterstützen und Entscheidungen nachvollziehbar machen. Und vor allem: das Datenkapital als moderne Form von Vermögen optimal für den unternehmerischen Erfolg einsetzen.
Beste Voraussetzung für die zukunftsorientierte Ausschöpfung des Datenpotenzials – der Gewinnung des Datengoldes – ist die Kombination bewährter Analytics-Methoden mit Künstlicher Intelligenz (KI). So lassen sich in großen Datenmengen Muster erkennen und Daten so segmentieren, dass daraus wertvolle Informationen werden – und damit gewinnbringendes Datenkapital.
Dedizierte Datenanalyse-Software sorgt für die intelligente und systematische Aufbereitung sowie Nutzung immer größer werdender Datenmengen und umfasst besondere Funktionen und Techniken:
- parallele Verarbeitung vieler Datensätze
- schneller Import von Daten
- schnelle Suche und Abfrage von Daten
- gleichzeitige Bearbeitung mehrerer Abfragen
- Analyse unterschiedlicher Informationstypen
Management Summary: Data Analytics & Intelligence
Mit Predictive Analytics in die Zukunft schauen
Predictive Analytics – die „vorausschauende Analyse“ – dient dazu, die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten zu prognostizieren; und zwar mithilfe von Daten, statistischen Algorithmen und maschinellem Lernen. Ziel ist es, anhand einer Analyse vergangener Ereignisse bestmöglich vorherzusagen, was in Zukunft geschehen wird.
Predictive Analytics ist ein Teilbereich von Business Intelligence (BI) und Business Analytics. Business Intelligence beschäftigt sich hauptsächlich mit den Ereignissen in der Vergangenheit und deren Auswirkungen auf die Gegenwart. BI beantwortet Fragen zum Geschehen (Was ist wann passiert?), zur Menge, Häufigkeit oder den Ursachen eines Ereignisses.
Business Analytics (BA) erweitert BI um den Blick in die Zukunft und setzt vor allem auf statistische Analysen von Unternehmensdaten. BA gibt Antworten auf die Fragen nach den Gründen, Auswirkungen, Wechselwirkungen oder Folgen von Ereignissen. Zudem ist es möglich, Szenarien durchzuspielen und Handlungsalternativen aufzuzeigen: Was geschieht, wenn wir an dieser oder jener Stellschraube drehen?
Um den Planungsprozess im Unternehmen zu verbessern, nutzt Business Analytics diverse Analyse-Tools. Eines davon ist prädiktive Analyse: Statt nur die bestehende Situation zu analysieren, versucht diese Methodik mit Hilfe von Datenmodellen Vorhersagen über mögliche Ereignisse in der Zukunft zu treffen. Dabei besteht eine enge Verbindung mit Data Mining.
Data Mining meint im übertragenen Sinne das „Schürfen von Daten“. Es versucht, mit Hilfe anspruchsvoller statistischer und mathematischer Verfahren beziehungsweise Algorithmen verborgene Muster, Trends und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen.
Data Mining nutzt auch neuronale Netze, die der Arbeitsweise des menschlichen Gehirns ähneln und über viele Datendurchläufe bestehende Strukturen oder Muster lernen. Daher ist Data Mining eng verwandt mit maschinellem Lernen, es hat also große Nähe zu Anwendungen und Methoden, in denen Computerprogramme selbstständig neues Wissen erwerben.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Intelligente Vernetzung von Menschen, Maschinen & Prozessen
Künstliche Intelligenz (KI) befasst sich mit der Automatisierung von „intelligentem“ Verhalten und dem maschinellen Lernen. KI wird nicht programmiert, sondern beruht auf Training aus der Erfahrung heraus. Mittlerweile gibt es Algorithmen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind, dabei aber 25.000 Mal schneller sind. Damit ist es theoretisch möglich, eine KI in nur wenigen Sekunden auf den gewünschten Wissensstand zu bringen.
Künstliche Intelligenz kann selbstständig Muster erkennen, sich selbst verbessern und die Arbeit eigenständig besser organisieren. Sie wird zum Beispiel in Form dieser kognitiven Technologien eingesetzt:
Machine Learning oder maschinelles Lernen: Das ist die Fähigkeit von Computersystemen, ihre Leistung eigenständig durch gezielte Sichtung und Analyse von Daten zu verbessern, ohne dabei explizit programmierten Anweisungen folgen zu müssen. Das Konzept verfolgt Muster, um Assoziationen und Erkenntnisse aus Daten zu identifizieren und aus Erfahrung zu lernen. Machine Learning ist eine Kernmethode der Künstlichen Intelligenz: Das Internet of Things sorgt für die kritische Masse an Daten, die das maschinelle Lernen für effizientes Arbeiten benötigt.
Deep Learning ist ein angrenzender Forschungsbereich des maschinellen Lernens. Hier kommen künstliche neuronale Netzwerke mit vielen Schichten zum Einsatz – daher die Bezeichnung „tief“. Die biologischen Vorgänge des menschlichen Denkens und Lernens – Aktivierung von Neuronen, chemische Veränderung von Synapsen und weiteres – werden in Software oder Hardware „übersetzt“. Beim Deep Learning – dem verstärkenden & vielschichtigen Lernen – geht es darum, die Grenzen der Maschinenfähigkeiten zu erweitern, um Objekte und Gesichter zu erkennen und Sprache zu verstehen und zu generieren.
Automatische Spracherkennung: erleichtert schon heute die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine, ist aber noch ausbaufähig. Die Fähigkeit, menschliche Sprache automatisch und akkurat zu erkennen und zu transkribieren, ist bereits gegeben, doch Sprache überträgt auch Stimmungen und Subtexte, die intelligente Technologie heute noch nicht erkennt.
Auf Basis von KI attraktive Geschäftsmodelle erschließen
Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen eine hervorragende Chance, das eigene Geschäft zu optimieren – und schickt sich an, ganze Branchen neu zu ordnen. Doch die Herausforderungen sind groß. Die wichtigste Frage lautet: Welche Voraussetzungen muss KI erfüllen, um einen Mehrwert für Unternehmen zu schaffen? Intelligente Algorithmen allein reichen dafür nicht aus. KI muss in einem menschlichen Bezugsrahmen stehen, um Entscheidungen im Unternehmen auf einem viel höheren Niveau als bislang vorzubereiten, zu prüfen und umzusetzen.
Egal ob Bankwesen, Maschinenbau, Unterhaltungsbranche oder IT-Industrie – zahlreiche Unternehmen erproben derzeit in diversen Bereichen den Einsatz von KI. Etwa der weltweit vernetzte Online-Händler Amazon, für dessen Geschäftsmodell große Mengen teurer Rechenleistung nötig sind. Deshalb nutzt der Konzern intelligente Systeme, die das Volumen der Bestellungen so exakt feststellen, dass sie in jedem Moment die ausreichende Rechenleistung zuteilen – nicht weniger, aber auch nicht mehr.
Beim Telekommunikationskonzern Vodafone sind Chatbots in der Lage, Anrufer an ihrer Stimme wiederzuerkennen. Der Software-Roboter weiß, mit wem er zuvor schon einmal telefoniert hat, und kann den anrufenden Kunden sofort einordnen und individuell bedienen.
Die Ziele der Unternehmen sind meist ähnlich: Künstliche Intelligenz soll nicht nur Abläufe im Unternehmen effizient steuern oder verwalten. Ihre Aufgabe soll es auch sein, Entscheidungen eines Tages schneller, präziser und zuverlässiger zu treffen als der Mensch. So formuliert es die Analysten- und Consulting-Firmengruppe Deloitte. Doch bis dahin sei es noch ein weiter Weg. Denn intelligente Maschinen müssen sich auf den Menschen einstellen können, um ihre Vorzüge ausspielen zu können:
- Maschinen müssen die individuellen Bedürfnisse ihrer Nutzer in der jeweiligen Situation kennen.
- Es muss klar sein, wann der Mensch die Kontrolle von der Maschine übernehmen muss.
Datenanalyse & Künstliche Intelligenz tief integrieren
So nutzen Sie Business Intelligence zur Ausreizung Ihres Datenpotenzials
Das Problem kennen Sie wahrscheinlich: Viele Informationen im Unternehmen sind bereits digital vorhanden, aber es gibt etliche physische Aufzeichnungen jenseits des üblichen Datenkreislaufs; außerdem betreiben manche Abteilungen ihre singulären Datensilos mit eigenen Ablageverfahren und Information Management-Prozessen. Gleichwohl sind die solchermaßen residierenden Informationen von geschäftlichem Wert. Derartiger „Wildwuchs“ sorgt natürlich für Ineffizienz und verhindert einen umfassenden Einblick in den Gesamtdatenbestand.
Hier schlägt die Stunde für eine Service-Plattform, die ausgeprägte Business Intelligence (BI) dank Verknüpfung von Data & Content Analytics und Datenvisualisierung bietet. Solche innovativen Software-Lösungen sind mittlerweile markterprobt und verfügbar. Sie ermöglichen tiefe Einblicke in die Geschäftsprozesse und Datenszenarien eines Unternehmens.
Mittels Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) sind diese Software Suites in der Lage, Struktur, Transparenz und Sichtbarkeit in die physischen und digitalen Unternehmensinformationen zu bringen. Mit der Folge, dass brachliegendes Daten- & Infopotenzial nutzbar wird. Und mit dem Vorteil der Förderung von automatisierter Governance und Workflow-Bewältigung.
Lösungsbeispiel: Iron Mountain InSight
Das Unternehmen Iron Mountain verknüpft bei der Lösung „InSight“ sein Know-how in puncto Inhalts- und Datenanalyse, Datenmanagement und Information Governance mit den Google Ressourcen in den Bereichen Cloud Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI). Iron Mountain InSight ist ein Cloud-basierter Abonnementdienst, der physische und digitale Inhalte aus mehreren Datenquellen erfasst und diese Daten quellenübergreifend korreliert.
Die Integrationslösung InSight nutzt mathematische und statistische Modelle des maschinellen Lernens für Geschwindigkeit und Umfang der Analyse sowie für Klassifizierung, Anreicherung und Korrelation der Daten. Ein Multimedia-Dashboard sorgt für eine benutzerfreundliche und verständliche Visualisierung. Die Lösung wird über einen Subscription Service zur Verfügung gestellt.
Zielsetzung von Iron Mountain InSight
Mehrwert schaffen
Mithilfe von Methoden künstlicher neuronaler Netze und Deep Learning können über viele verschiedene vertikale Marktsegmente hinweg aufschlussreiche Erkenntnisse gezogen werden.
Integrationsaufwand reduzieren
Eine einzige Plattform – von der Bildverarbeitung bis hin zur ML-/KI-Klassifizierung – bietet Einblicke und Analysen ohne den Zeit- und Ressourcenaufwand eines internen Programms.
Business Intelligence verbessern
Automatisierung führt zu mehr Effizienz und reduziert Kosten.
Überblick über Informationen erlangen:
Versteckte Daten werden wieder sichtbar und nutzbar durch Methoden des Maschinellen Lernens und der Datenanreicherung.
Information Governance umsetzen:
Reduzierung von Risiken durch die automatische Umsetzung von Aufbewahrungs-, Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien.
Nutzungsmöglichkeiten der Lösung
- Physische und digitale Informationen erfassen und verarbeiten und Metadaten aus internen und externen Quellen integrieren.
- Zuvor nicht erkennbare Beziehungen zwischen unterschiedlichen Datenressourcen offenlegen.
- Die Effizienz von hochqualifizierten Ressourcen durch selbstlernende ML-/KI-basierte Verarbeitung steigern.
- Informationen intelligent anzeigen und interpretieren, um geeignete Maßnahmen einzuleiten.
- Große Datenmengen organisieren, damit ersichtlich wird, was vorhanden ist; bei Bedarf darauf zugreifen können.
