Künstliche Intelligenz
Data Science für die breite Masse
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Die Search Engine: das Herz sprachgesteuerter Analytics
Eine weitere unerlässliche Komponente neben NLP ist die systemeigene Search Engine, denn sie setzt die entsprechende Anfrage um – ob gesprochen oder geschrieben. Grundlegende, einfache Fragestellungen, wie etwa “Zeig mir den Umsatz vom letzten Jahr”, können viele Search Engines bereits sehr gut beantworten. Komplexere Suchaufträge (“Zeig mir den Umsatz des Kunden Müller im Vergleich zum Gesamtumsatz in Hessen”) erfordern allerdings eine noch leistungsfähigere Technologie.
Neben der Ausspielung einzelner Datenobjekte muss die Search Engine darüber hinaus in der Lage sein, differenzierte Datenausprägungen in Echtzeit aus dem Datenssatz zu filtern und die entsprechenden Ergebnisse zu präsentieren. Alle großen Hersteller haben mittlerweile eine solche Komponente integriert, zum Beispiel Microsoft in Power BI, SAP in Analytics Cloud oder auch Tableau. Da der Anwenderkomfort letztlich immer über die Implementierung einer Software im Unternehmen mitentscheidet, spielt die Analysegeschwindigkeit für die Anwender eine tragende Rolle. Infomotion hat beispielsweise häufig mit Tableau gearbeitet und dazu bereits einige Tests und Befragungen mit “Tableau Desktop” als Self-Service Tool und mit “Tableau Ask Data” durchgeführt. Das Ergebnis: In den Tests waren einige Anwender enttäuscht, weil ein Tool aufgrund längerer Antwortzeiten als schwerfällig empfunden wurde. Das ist eine der “Kinderkrankheiten”, die im Zusammenspiel zwischen NLP und Analytics behoben werden müssen. Insgesamt war das Ergebnis aber sehr zufriedenstellend, denn beide Werkzeuge sind in der Lage, Fragestellungen automatisch in Suchaufträge umzuwandeln und komplexere Zusammenhänge innerhalb der Daten zu erkennen. Und obwohl „Tableau Ask Data“ als ausgewiesene NLP-Schnittstelle in puncto Intuitivität besser abgeschnitten hat, wurden im Test beide Tools als gleichermaßen komplex zu erlernen wahrgenommen. Es ist aber nur eine Frage der Zeit, bis der Anwender sich mit leichter
Hand durch sprachgesteuerte Analytics-Tools navigieren wird.
Königsklasse Augmented Analytics
Sprachsteuerung wird sich zwar im Sinne eines erstklassigen Anwenderkomforts durchsetzen, am Ende aber dennoch ein Nebenprodukt der großen Softwarehersteller bleiben. Den großen Durchbruch in den Unternehmen werden hingegen Technologien rund
um Augmented Analytics bringen, die aktuell als “Königsklasse” der Datenanalyse gilt. Mittels verschiedener Technologien und Algorithmen lassen sich damit Datensätze bereinigen, Anomalien oder Mechanismen erkennen und sogar Handlungsempfehlungen ableiten.
Auch Trends können Augmented-Analytics-Tools vorhersagen. Die Qualität des “The Secret of Wh” ist dabei der Schlüssel zum Erfolg des Produkts: Warum sind meine Absätze im letzten Quartal gesunken? Wie werden sich die Umsätze bei gleichbleibenden Parametern in den nächsten drei Monaten verändern? Wie kann ich meine Absätze steigern? All das sind Fragen, die mit Augmented Analytics in der nahen Zukunft beantwortet werden sollen. Das perfekte Zusammenspiel von NLP, Search Engine, KI-Engine und Visualisierungssoftware erfordert jedoch das reibungslose Funktionieren aller einzelnen Komponenten.
Unter dieser Voraussetzung wird Augmented Analytics ein Erfolg werden, denn der digitale Data Scientist erledigt schnell und sauber Prozesse, für die ein menschlicher Fachexperte unter Umständen Wochen benötigt. Viele Anbieter zeigen bereits spannende Lösungen in diesem Feld und in den nächsten Jahren werden wir bahnbrechende Entwicklungen erleben. Bisher sind es vor allem Start-ups und kleine IT-Unternehmen, die die Nase vorn haben. Nun gilt es, große Softwareanbieter und kreative Jungunternehmer zusammenzubringen.
Kerstin Neu, Business Unit Managerin und Wissensmanagerin bei Infomotion
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