Mögliche Fallstricke der aktuellen BI-Generation
Unternehmen werden heutzutage mit Daten regelrecht überschwemmt. Daraus entsteht die Herausforderung, das Sammeln und die Verarbeitung von Daten gezielter zu gestalten, um aus ihnen einen Mehrwert generieren zu können. Dieser Mehrwert kann vielerlei Gestalt sein – etwa eine Reduzierung der Kosten, eine Steigerung der Prozesseffizienz oder eine Verbesserung der User Experience. Zu einem weiteren Anstieg dieser Komplexität, und damit der Notwendigkeit eines gezielten Einsatzes von BI-Lösungen, führt die Verbreitung von Smartphones und sogenannter IoT (Internet of Things)-Geräte. Unter diesem Begriff werden Komponenten und Geräte verstanden, welche an ein Netzwerk angeschlossen sind und über dieses vollautomatisiert miteinander kommunizieren.
Diese sogenannte Self-Service Generation wird jedoch durch eine Reihe wichtiger Treiber gehemmt:
- Komplexe Backend-Lösungen
Komplexe Datenmodellierungsdesigns und nicht nachhaltige Prozesswartung beeinträchtigen die Leistung. - Größe des Datenvolumens
Mit zunehmendem Datenvolumen werden traditionelle Methoden der periodischen Datenintegration und der manuellen Datenqualitätssicherung unpraktisch. Verstärkt wird dies durch einen Kompromiss zwischen Datengenauigkeit und Effizienz. - Data-Storytelling
Die Übersetzung von Daten in klare und umsetzbare „Insights“ sowie die Vermittlung von KPIs erfordern das Verständnis des geschäftlichen Kontexts und analytischer Überlegungen. Ein Mangel an datenwissenschaftlichen Fähigkeiten der zuständigen Personen unterstreicht dieses Problem. Des Weiteren ist es sehr zeitaufwändig, jeden Bericht an die Herausforderungen, Prioritäten und Wahrnehmungen der verschiedenen Stakeholder anzupassen. - Inhärente Verzerrung
Fragen, die heute gültig sind, werden in Zukunft vielleicht nicht mehr wichtig sein. Daher sind derzeit konstante Iterationen erforderlich, um die Anforderungen der Endnutzer erfüllen zu können. Verwechslung von Kausalität und Korrelation kann außerdem zu einer schlechten „Insight-to-Value“-Umwandlung führen.
Augmented Intelligence: Frischer Wind durch Evolution
So rasant wie die Digitalisierung als Ganzes auf dem Vormarsch ist, wird auch die technologische Evolution von BI-Lösungen vorangetrieben. Die dritte BI-Generation, genannt Augmented Intelligence, ist in der Lage, die eben genannten Schwächen der Self-Service-Generation zu überwinden. So kann sie Unternehmen dabei unterstützen, die Herausforderungen des 21. Jahrhunderts zu bewältigen. Die größte dieser Herausforderungen ist folgende:
Unternehmen wissen nur, was sie bereits wissen – was sie bisher noch nicht wissen, ist ihnen unbekannt. Das kann Entscheidungsprozesse kompliziert und langwierig machen. Denn wie entscheiden, wenn die zugrunde liegenden Informationen lückenhaft sind? Hier könnte AI es Endnutzer:innen in Zukunft durch automatischen Datenaustausch ermöglichen, die Führung zu übernehmen und aufkommende Geschäftsfragen spontan und fundiert zu beantworten.