Datenanalyse und KI

Lange Zeit konnten nur Spezialisten mit dem Begriff Big Data etwas anfangen und um das Thema künstliche Intelligenz (KI) wurde es zunächst – nach einem ersten Hype vor vielen Jahren – wieder still. Doch die Situation hat sich in den letzten Jahren geändert: Die digitale Transformation ist ohne diese Möglichkeiten, die erst ganz am Anfang ihrer Entwicklung stehen, kaum noch denkbar. Erst die Erkenntnisse, die sich aus einer Menge von Daten gewinnen lassen, ermöglichen es Unternehmen, Muster zu erkennen, die Menschen nicht ohne die Hilfe von Maschinen erkennen könnten. Aus dem Erlernten können nun bestehende Geschäftsprozesse verbessert werden, Ressourcen gespart, Kunden begeistert und Entscheidungen sicherer getroffen werden. Das sind „ungehobene Schätze“ mit oft zweistelligen Einsparpotential – selbst in einfachen Szenarien.

 

Auch durch die zunehmende Vernetzung wächst die Bedeutung von Big Data, denn das Internet der Dinge (IoT) bietet immer mehr Möglichkeiten, die nur noch mit maschineller Intelligenz erfolgreich zu steuern sind. Die in dieser Vernetzung neu gewonnenen Daten eröffnen wiederum zusätzliche Chancen für neue Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle. Das zeigt sich an der wachsenden und erfolgreichen Gründer- und Start-up-Szene.

Die Entwicklung der zur Verfügung stehenden Hard- und Software ist der wichtigste Treiber dieser Veränderungen – und es lässt sich heute kaum ein Ende absehen. Was weitere Programme und zukünftige Algorithmen auf Quantencomputern für Möglichkeiten eröffnen, Maschinen Entscheidungen fällen zu lassen und Wertschöpfungsketten aufeinander abzustimmen, lässt sich heute allenfalls erahnen.

 

Unter der Überschrift Datenanalyse und künstliche Intelligenz (KI) fassen wir folgende Themen zusammen:

  • Big Data (Auswertung großer Datenmengen aus vielfältigen Quellen um mit einer hohen Verarbeitungsgeschwindigkeit einen wirtschaftlichen Nutzen zu erzeugen)
  • Smart Data (Gegenentwurf zu „Big Data“ mit der Beschränkung auf weniger umfangreiche aber gezielte Datenmengen und -quellen)
  • Decision Support / Entscheidungsunterstützung (Systeme, die für Entscheidungen erforderliche Informationen ermitteln, aufbereiten, übersichtlich zusammenstellen und bei der Auswertung unterstützen)
  • künstliche Intelligenz (Automatisierung und Lernen von intelligentem Verhalten)

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