Daten sind der Treibstoff für künstliche Intelligenz

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 / 30. May. 2018

Gezieltes Daten-Management ist die Basis, um künstliche Intelligenz strategisch einzusetzen

Digitale Transformation ist eines der Schlagworte in jeder Branche. Beschrieben wird damit nichts anderes als ein signifikanter Wandel, der Unternehmen von Grund auf verändert. Keine Organisation kann sich der digitalen Transformation entziehen, wenn sie in den nächsten Jahren weiterhin erfolgreich am Markt bestehen will. Doch was gehört alles dazu? Zum einen müssen Prozesse und Abläufe im Unternehmen optimiert werden, zum anderen aber auch die Art der Arbeit. Nur so lassen sich neue Geschäftsmodelle entwickeln und Organisationen fit für die Zukunft machen. Teil dieser neuen Modelle und agilen Prozesse ist die Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning.

Doch KI kann nur so gut unterstützen, wie die Daten, aus denen die Systeme ihre Erkenntnisse ziehen. Hier liegt die Crux: Unternehmen speichern eine Flut von Informationen, die häufig unstrukturiert oder sogar mehrfach abgelegt werden – und verlieren den Überblick darüber. Im Zeitalter der neuen EU-Datenschutzgrundverordnung ist dies rein aus Security-Gründen bereits bedenklich. Darüber hinaus erhalten auch Mitarbeiter kein komplettes Bild, denn sie greifen meist nur auf die schnell auffindbaren Daten zu. Die mögliche Lösung hierfür ist ein KI-System in Kombination mit Master Data Management (MDM). MDM bietet eine einzige, umfassende Übersicht über die Daten. Mitarbeiter erhalten damit ein holistisches Bild aller vorhandenen Stammdaten. Das KI-System analysiert diese Informationen, zieht daraus entsprechende Erkenntnisse und gibt Teams erste Handlungsempfehlungen. So sind Führungskräfte in der Lage, informierte, strategische Entscheidungen zu treffen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Informatica nennt dieses neue Zeitalter „Data 3.0“.

Doch was bedeutet dies genau für Unternehmen? Die Mehrheit der Organisationen sagt KI ein enormes Wachstum voraus und investiert in entsprechende Projekte – auch, wenn sie häufig nicht genau wissen, welches Ziel sie verfolgen. Was viele Firmen nicht realisieren: Die von den KI-Systemen zur Verfügung gestellten Erkenntnisse sind nur so gut wie die Daten, die sie analysieren. Ein Datenpool, der lückenhaft ist oder veraltete Informationen enthält, unterstützt Unternehmen nicht.

Machine Learning und künstliche Intelligenz beschleunigen die Auslieferung von Daten

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen ihre Datenbestände immer auf dem aktuellsten Stand halten und sie gleichzeitig auf Basis einer Vielzahl von Parametern analysieren können. Hier arbeiten Daten-Management- und KI-Anwendungen nahtlos zusammen und erlauben es Organisationen, die Informationen bestmöglichen zu nutzen. Während sich traditionelle Herangehensweisen noch nicht genügend skalieren ließen, um die momentanen (und künftigen) Anforderungen zu erfüllen, sind End-to-End-Datenmanagement-Plattformen dazu in der Lage. Daten, Metadaten und Machine Learning- sowie KI-Lösungen arbeiten zusammen und liefern Anwendern die benötigten Informationen. So verbessern sie die Produktivität und Effizienz im gesamten Unternehmen.

Ein starkes Datenmanagement ist somit das Rückgrat eines Unternehmens und ermöglicht fundiertere, datenbasierte Entscheidungen. Dank Automation und leistungsfähigen KI-basierten Prozessen – von Data Discovery bis hin zu KI- und Machine Learning-Technologien – lassen sich außerdem Datenspitzen vorhersehen und eine Vielzahl von operativen Herausforderungen erkennen, analysieren, priorisieren und lösen.

Künstliche Intelligenz kann außerdem Aufgaben übernehmen, die Mitarbeiter nur mit hohem Zeitaufwand manuell durchführen können. Dazu gehören beispielsweise die Sichtung und Identifizierung großer Datenmengen – und das Erkennen von Mustern oder Anomalien innerhalb dieser Informationen.

KI ist in der Lage, einen vorausschauenden Betrieb zu gewährleisten, indem sie alle verfügbaren Daten analysiert und entsprechende Lösungsvorschläge entwickelt. Dies kann die künftige Wartung von Maschinen betreffen, aber auch die Optimierung einer Lieferkette. Basis dafür ist wiederum ein leistungsfähiges Daten-Management-System, das aktuelle Informationen zur Verfügung stellt. Daten sind ein wahrer Schatz für Unternehmen, sie sind sich aber häufig nicht sicher, wie sie diesen heben können. Die Kombination aus Daten-Management und künstlicher Intelligenz bildet eine leistungsfähige Lösung. Gleichzeitig gewährleistet das Zusammenspiel von Daten-Management und KI eine fundiertere Entscheidungsfindung für Unternehmen – und damit Wettbewerbsvorteile und den künftigen Geschäftserfolg.

Der Autor: Oliver Schröder ist seit Mai 2017 Geschäftsführer EMEA Central von Informatica. In dieser Position ist er verantwortlich für das operative Geschäft von Informatica EMEA Central Europe in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Schröder ist seit 2013 bei Informatica und war zuletzt als Senior Director für das Master Data Management (MDM) Geschäft in EMEA und Lateinamerika verantwortlich. In dieser Rolle steigerte er das Geschäft maßgeblich und baute die MDM-Sparte zur größten im gesamten Produktportfolio aus. Schröder kam zu Informatica von Oracle, wo er für den Aufbau des Hyperion Service Geschäfts für Westeuropa verantwortlich zeichnete.

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