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Analytics Cloud: Wird Business Analytics durch künstliche Intelligenz (KI) überflüssig?

Wird Business Analytics durch künstliche Intelligenz (KI) überflüssig? Oder zumindest nebensächlich? Immerhin, eine wachsende Anzahl von Unternehmen setzen künstliche Intelligenz und maschinelle Lernsysteme auf ihre Daten an. Das könnte ein Indiz dafür sein, dass Entscheider die Rolle von Business Analytics als Erfolgsfaktor niedriger einstufen als bisher. – Schauen wir mal, ob das überhaupt eine Frage von entweder/oder bei diesen Werkzeugen ist.

Auf einen Blick: Business Analytics und künstliche Intelligenz (KI)

 
Business Analytics und künstliche Intelligenz (KI) sollten in Unternehmen kombiniert eingesetzt werden: so lassen sich Routineaufgaben automatisieren und höhere Wertschöpfung erreichen. In der Oracle Analytics Cloud ergänzen sich KI- und Machine-Learning-Implementierungen optimal.

 

Unbestreitbar ist zunächst: Künstliche Intelligenz ist eine richtig große Sache, und das nimmt noch zu. Eine kürzlich veröffentlichte globale Studie über KI und ihre verschiedenen Anwendungen prognostiziert einen Börsenwert von 191,60 Milliarden US-Dollar bis 2025. Das bedeutet jährliche Wachstumsraten von 37 Prozent auf Grundlage von den geschätzten 11,71 Milliarden US-Dollar, die KI-Projekte 2016 am Markt einsammeln konnten (Quelle: Xpodence Research). Die treibende Kraft hinter diesem Wachstum sind zum einen Investitionen in Anbieter von Big-Data-Analytics, zum anderen die steigende Nachfrage nach intelligenten virtuellen Assistenten und die zunehmende Akzeptanz cloud-basierter Anwendungen und Dienste.

Eine erste interessante Frage in diesem Zusammenhang: Welche Vorteile bringt der Einsatz künstlicher Intelligenz für das Geschäftsergebnis? Um die Zusammenhänge zwischen KI und Business Analytics besser zu verstehen, haben wir Karl Dollard, Senior Manager bei Accenture, interviewt. Er ist auf die Oracle Analytics Cloud und verwandte Technologien spezialisiert. Und er hat eine klare Meinung zu der Frage, ob KI ohne Business Analytics (und umgekehrt: Analytics ohne KI) überhaupt existieren kann. Dollard sagt, am besten verwendet man sie gemeinsam:

"Das sind in meinen Augen sehr kooperative Lösungen. Sie arbeiten zusammen, und sie bauen aufeinander auf. Ich würde zugleich auch Data Engineering, Datenaufbereitung und Datensammlung mit integrieren. Sie passen alle zusammen. Denn: Man kann zwar ein hochentwickeltes Analysemodell zusammenstellen; wir wissen, wie das funktioniert, und es kann hilfreich sein. Aber dann gibt es andere Bereiche, wo wir eben nicht unbedingt wissen, wie alles interagiert, und da müssen wir KI-Technologien einsetzen, damit wir die versteckten Muster identifizieren können. Es sind also definitiv kooperative Technologien, sie sind Teile eines Werkzeug-Sets, und sie werden weiterhin aufeinander aufbauen, um höhere Level und neue Fähigkeiten zu erreichen." – Also kein „oder“!

Während die Möglichkeiten der Business Analytics für KI und maschinelles Lernen nach Science Fiction klingen mögen, sind die Anwendungsbereiche in Dollards Augen tatsächlich wesentlich handfester.

KI + Analytics = mehr Wertschöpfung

"Viele der alltäglichen Routineaufgaben sind ein guter Ansatzpunkt für Automatisierung und maschinelles Lernen", sagt Dollard. "Ich will nicht wie ein Nerd klingen; aber mit Sachen wie Data Warehouse und die Analytics Cloud können wir uns darauf konzentrieren, einen Haufen stupider Jobs zu automatisieren, und auf einmal habe wir wieder Zeit – für Aufgaben und Aktivitäten, die wesentlich mehr Werte produzieren, während maschinelles Lernen und KI die übrigen Arbeiten besser erledigen."

Wohlgemerkt: Das Zusammenwirken von künstlicher Intelligenz und Business Analytics findet deswegen nicht komplett im Hintergrund statt. Dollard hebt hervor, dass bei Accenture gerade ein großes Regierungsprogramm läuft, bei dem Business Analytics sowie KI und maschinelles Lernen im Einsatz sind, um kritische Prozesse zu simulieren. In ähnlicher Weise berät das Accenture als globales Beratungsunternehmen eine andere Regierungsbehörde, die darauf abzielt, jeden Betrugsfall zu priorisieren und mögliche Verluste zu bewerten, so dass die Ermittler ihre Bemühungen in kürzester Zeit maximieren können.

"Ich bin mir sicher, dass wir noch mehr neue Möglichkeiten entdecken werden – Dinge, die wir noch untersuchen könnten, die überhaupt erst beim Einsatz von Business Analytics für diese KI-Modelle herauskommen", sagt Dollard.

Das gesamte Interview (englisch) hören Sie, wenn Sie das Foto anklicken:

Wird Business Analytics durch künstliche Intelligenz (KI) überflüssig?

 

Um mehr darüber zu erfahren, wie Oracle Analytics die KI- und Machine-Learning-Implementierungen Ihres Unternehmens am besten ergänzt, besuchen Sie unsere Website.

Besuchen Sie unsere Oracle Cloud Analytics Website, um mehr zu erfahren.

 

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Ein spannendes Thema, über das ich gerne mit Ihnen spreche, per E-MailLinkedInXing oder Twitter. Sabine Leitner, Sr. Marketing Manager.

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