16.12.2016 Wie wandelt sich Business Intelligence?

BI trifft auf Künstliche Intelligenz

Von: Ina Schlücker

Ad-hoc-Analysen erstellen, Ist-Daten planen und Dashboards konsumieren – trotz Künstlicher Intelligenz wird sich für Business-Intelligence-Nutzer zunächst nichts signifikant verändern, glaubt Ralf Pichl von der Cubeware GmbH.

Ralf Pichl, Cubeware

Ralf Pichl, Vice President Sales, Alliances & Marketing bei der Cubeware GmbH

IT-DIRECTOR: Herr Pichl, inwiefern haben die Anbieter von Business-Intelligence-Software (BI) bereits Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) in ihren Systemen integriert?
R. Pichl:
Das kommt immer ganz darauf an, wie der Begriff der Künstlichen Intelligenz ausgelegt wird. Ist damit eine Intelligenz gemeint, die wie der Mensch kreativ nachdenken und Probleme lösen kann und sich durch eine Form von Bewusstsein bzw. Emotion auszeichnet, dann sind BI-Systeme nicht über die Maßen intelligent.

Bezeichnet Künstliche Intelligenz ein Expertensystem, welches selbstständig kontextbezogene Hilfe anbietet oder Empfehlungen für konkrete Anwendungsprobleme ausspricht, dann gibt es erste Ansätze, die sich als künstlich intelligent in der BI bezeichnen ließen. Hierunter fallen beispielsweise intelligente Alerts, die nicht nur rein statisch auf einmal festgelegte Ober- oder Untergrenzen reagieren, sondern sich eigene, allgemeingültige Regelmodelle aus den vorhandenen Daten ableiten und so auch auf untypische Ausschläge in den Daten hinweisen können, die vorher nicht manuell festgelegt wurden.

Auch mit Empfehlungsmethodik wird viel experimentiert. Sprich, welche Berichte und Analysen ruft ein BI-Anwender zu welchem Zeitpunkt, an welchem Ort, mit welchem Endgerät in welcher Reihenfolge auf. Dies ermöglicht Rückschlüsse auf das Nutzungs- und Informationsverhalten und kann als Grundlage für Empfehlungen für Anwender mit ähnlichen Präferenzen, Rollen etc. im Unternehmen dienen. Generell wird aktuell viel mit der Methodik aus der KI-Forschung im BI-Umfeld experimentiert, die erfolgreiche Verzahnung mit Anwendungen steckt jedoch noch in den Kinderschuhen.

IT-DIRECTOR: Auf welche Art und Weise verändert sich dadurch der Funktionsumfang der BI-Tools?
R. Pichl:
Auf den ersten Blick vielleicht paradox, aber ich würde behaupten, dass sich der Funktionsumfang eines BI-Frontends für die Mehrheit der BI-Anwender nicht signifikant verändern wird. Die meisten Anwender werden auch in Zukunft in gewohnter Art und Weise Ad-hoc-Analysen erstellen, gegen ihre Ist-Daten planen und Dashboards und Reports konsumieren. Vielleicht wird an der ein oder anderen Stelle – überspitzt dargestellt – ein neuer Button für das Auslösen eines Algorithmus hinzukommen, aber der Umfang wird sich nicht wesentlich verändern.

Was sich verändern wird, ist die Methodik, wie Daten miteinander verknüpft, Informationen zugänglich gemacht und Workflows vorgedacht werden. Das wird vor allem die Betreiber von BI-Systemen betreffen – die Business Intelligence Competency Centers, Data Scientists oder BI-Designer und -Architekten dieser Welt.

Ein gutes Beispiel in diesem Zusammenhang ist die natürlich-sprachliche Abfrage gegen ein BI-System: Für die meisten Anwender in Unternehmen ist es lediglich eine neue Art an Informationen zu gelangen – beispielsweise via Siri oder Cortana –, aber hinter der Fassade müssen die BI-Systeme in der Lage sein, mit dieser Abfragevariante umzugehen. Das setzt Veränderungen in der Datenhaltung voraus. Analytische und hybride Datenbankkonzepte geben hier einen ersten Einblick und bedienen sich im Sinne von sogenannten Deduktionssystemen ebenfalls Methoden aus der KI-Forschung.

IT-DIRECTOR: Welche lohnenden Einsatzfelder gibt es für Künstliche Intelligenz im Mittelstand?
R. Pichl:
Gerade wenn es darum geht, Massendaten zu analysieren oder aus einer Vielzahl an kombinatorischen Möglichkeiten Empfehlungen abzuleiten, werden wir gut daran tun, auf Systeme zurückzugreifen, die in der Lage sind, selbstständig Modelle zu entwickeln und diese auch anzuwenden. Da stoßen wir als Menschen schnell an unsere Grenzen.

Zu beachten ist jedoch, dass auch intelligente Systeme mit Heuristiken arbeiten und zwangsläufig Annahmen treffen müssen, die nicht hinreichend belegt sind. Hier ist es an uns Menschen, regulierend einzugreifen und nicht nur blind zu folgen.

IT-DIRECTOR: Inwiefern beschäftigen mittelständische Unternehmen
eigene Data Scientists?
R. Pichl:
Ich denke, das ist abhängig vom jeweiligen Geschäftsmodell eines Unternehmens und weniger eine Frage der Unternehmensgröße. Klar, werden sich Konzerne eher eigene Data Scientists leisten können als der klassische Mittelstand, aber im Kern kommt es darauf gar nicht an: Denn wenn ein Mittelständler den ROI für gut befindet oder die Datenanalyse einen essentiellen Bestandteil seiner Wertschöpfungskette darstellt, dann wird er auch eigene Data Scientists beschäftigen.

Wahrscheinlicher ist es jedoch, dass sich ein hybrides Konstrukt aus internen Spezialisten und beratenden, externen Data Scientists in der breiten Fläche des Mittelstands etablieren wird. Zumal auch unsere Erfahrung zeigt, dass sich hinter dem Begriff des „Data Scientist“ eher ein interdisziplinäres Expertenteam und keine Einzelperson verbirgt.

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