Diagnostic Analytics und Künstliche Intelligenz mit IBM Watson Analytics

von Filip Meyer,
assono GmbH, Standort Kiel,

Nach der Beantwortung der Frage “Wo stehen wir gerade?” folgt unweigerlich die nächste: „Warum stehen wir hier?“. Während Berichte helfen zu sehen, wo man steht, also wie sich z. B. der Umsatz oder Absatz entwickelt hat, ist die Frage nach dem Grund manchmal viel schwieriger zu beantworten.

Intelligente Programme können nicht mehr nur IT-Experten und Daten-Wissenschaftler (Data Scientists) dabei unterstützen, explorativ mit den Daten des Unternehmens zu arbeiten. Auch die Mitarbeiter aus den Fachabteilungen, wie dem Controlling, Einkauf, Vertrieb oder Marketing werden in die Lage versetzt, die Daten aufzubereiten und zu visualisieren, damit diese eigenständig die in den Daten versteckten Antworten in kurzer Zeit finden können. So können sie ihre Arbeit mit den neuen Erkenntnissen ohne wesentliche Unterbrechung fortsetzen, statt gegebenenfalls Tage warten zu müssen.

Diagnostic Analytics setzt hier an und folgt nach Descriptive Analytics im Business Analytics Lebenszyklus.

Das IBM Portfolio für Business Analytics als Kreislauf

Diagnostic Analytics mit IBM Watson Analytics

Um schneller zum Erfolg zu gelangen oder leichter die richtigen Entscheidungen treffen zu können, bedarf es fundierte Antworten auf ganz unterschiedliche Fragestellungen. Die gesuchten Antworten sind meistens bereits in den vorhandenen Daten enthalten und müssen nur gefunden werden. Dazu können die Daten durchsucht, Beziehungen erkannt, Korrelationen getestet und Prognosen erstellt werden.

IBM Watson Analytics ist eine cloud-basierte Lösung zur intelligenten Datenanalyse in Unternehmen, mit dessen Hilfe z. B. Fachabteilungen auch ohne die Unterstützung von IT-Experten Muster und Trends in den Daten finden können. Es nutzt – wie der Name schon impliziert – die Watson-Technologie und integriert damit Funktionen aus dem Bereich KI. Dazu zählt vor allem die Möglichkeit, sämtliche Fragen, die in natürlicher Sprache gestellt werden (Schlagwort "Natural Language Processing (NLP)"), in visuell ansprechender und verständlicher Art und Weise automatisch beantwortet zu bekommen. Um alle diese Erkenntnisse einer bestimmten Zielgruppe zu präsentieren, werden eine Vielzahl an Visualisierungen geboten, die die Informationen interaktiv darstellen.

Daten hinzufügen, Erkenntnisse gewinnen, Ergebnisse präsentieren

Die drei D's (Data, Discover, Display) stehen im Mittelpunkt der Benutzeroberfläche und definieren einen übersichtlichen Workflow für die analytische "Reise" des Benutzers.

  1. Daten hinzufügen (Data)
    Daten aus verschiedenen Quellen importieren, verwalten und auffrischen.
  2. Erkenntnisse gewinnen (Discover)
    Die Daten analysieren, indem Fragen in natürlicher Sprache gestellt werden, vorgeschlagene Startpunkte ausgewählt oder eigene Visualisierungen erstellt werden.
  3. Ergebnisse präsentieren (Display)
    Erkenntnisse mit Hilfe von Visualisierungen in Dashboards und Infografiken darstellen und mit anderen teilen.
Startseite von IBM Watson Analytics.
Ergebnis der Frage (übersetzt) "Wie hoch sind der Gewinn, die Verkäufe und der Preis in den verschiedenen Ländern?"
Ergebnis der Frage (übersetzt) "Wie ist die Entwicklung des Gewinns über die Monate, kategorisiert nach Produktkategorie?"

IBM Watson Analytics für soziale Medien

Mit IBM Watson Analytics for Social Media können ganz verschiedene Kanäle von sozialen Medien integriert werden. Durch die Visualisierungen dieser Daten können die Stimmung von Kunden ermittelt, Trends bewertet, Reaktionen auf ein Produkt sowie eine Veranstaltung gemessen oder die Wirksamkeit von Marketingkampagnen bestimmt werden. All diese Analysen können dann mit anderen Datenquellen verglichen werden, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.

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Quellen:

Fachbeitrag Digitalisierung Künstliche Intelligenz IBM Watson Analytics Business Intelligence Business Analytics

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