CRN-Interview mit Matthias Herkommer von Qlik
»Big Data hat nicht automatisch einen Wert«
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Do it yourself
CRN: Welche Rolle spielt bei Big Data die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz?
Herkommer: Alle Ausprägungen des KI-Trends – von Machine Learning über Natural Language Processing (NLP) bis hin zu neuronalen Netzen – entwickeln sich umso schneller, je größer die Datenbasis ist, aus der Wissen gezogen wird. Anders als Menschen verarbeiten intelligente Systeme Informationen vollständig, schnell und jederzeit wieder abrufbar in Sekundenbruchteilen. Je mehr Informationen verarbeitet werden, desto breiter und tiefer können Algorithmen die untersuchte Materie durchdringen, was zu immer größeren Möglichkeiten und präziseren Resultaten führt. Hier ist Big Data zweifellos ein wichtiger Treiber. Allerdings kann KI immer nur Teil der datengetriebenen Unternehmensentwicklung sein, nicht ihr Ziel. Zur intelligenten Technologie gehört immer auch menschliche Kognition, da Intuition und situatives Geschick kaum in Formeln nachzubauen sind – im Business aber oft mitentscheiden. Optimal eingesetzt werden KI-gestützte Systeme daher als Schritt zur Augmented Intelligence, dem wechselseitigen Wirken von KI-Technologie und menschliche Kognition.
CRN: Was ist unter Self-Service Business Intelligence zu verstehen?
Herkommer: Gemeint ist die Analyse und Visualisierung von Daten nach einem dezentralen Ansatz. Datenanalysen sollen dort durchgeführt werden, wo es am meisten Sinn ergibt – das kann in der Fachabteilung ebenso sein wie im Kundendienst oder in der Geschäftsleitung. Wird die Analyse an den Ort der Entscheidung gebracht und werden Mitarbeiter befähigt, mit Daten zu arbeiten, die sie selbst für sinnvoll halten, entsteht Datenbewusstsein an vielen Stellen des Unternehmens, eine wichtige Voraussetzung auf dem Weg zur datengetriebenen Unternehmenssteuerung. Self-Service-BI ermöglicht Datenvisualisierung für Einzelpersonen und Gruppen je nach akutem Bedarf und individueller Fragestellung. Dynamische und interaktive visuelle Dashboards erlauben es, eigene Fragen zu adressieren und das Arbeiten mit einer Analyse-App intuitiv zu gestalten.
Anwender können leicht klicken, filtern, assoziieren und suchen, um aus neuen Datenkombinationen Antworten zu erhalten oder bislang verborgene Zusammenhänge zu entdecken. Aus IT-Sicht sind dabei plattformbasierte Lösungen sinnvoll, welche den Fachbereichsanwendern zwar diese hohe Flexibilität liefern, dabei aber eine zentrale Governance und Datensecurity durchsetzen können, um das berüchtigte Excel-Chaos zu vermeiden. Alle Schritte eines Use Cases sollten zum Beispiel ohne Client-Software auskommen. Von der ersten Datenanbindung bis zur Analyse im fertigen Dashboard kann dann rein über den Browser gearbeitet werden – egal ob auf einem Desktop oder Tablet.
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