Data Intelligence. Manfred Kulmitzer

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СКАЧАТЬ datenzentrische Geschäftsmodelle entwickelt werden.

      Die Ergebnisse werden ebenfalls als «Smart Data» aufbereitet und im Data Warehouse oder aus Performancegründen zudem in Data Marts gespeichert. Nach dieser intelligenten Aufbereitung können die Daten an die jeweils nachgelagerten Daten-Plattformen für eine weitere Datenkonsolidierung oder für direkte Datenanalysen im Unternehmen verteilt werden.

      Die Verteilung von «Smart Data» im Unternehmen geschieht im idealen Fall über eine zentrale, intelligente Datenorchestrierung oder Datenvirtualisierung aller Daten in der Datenlandschaft in Kombination mit einem Regelwerk (Rule Engine) zur smarten Optimierung der Datenorchestrierung. Zudem hilft «Smart Data» bei der Beschleunigung von Datenanalysen, indem die Daten ordentlich und in bessere Strukturen angeordnet und effizientere Modelle für die Speicherung und die Bereinigung von grossen Datenmengen erstellt werden können.

      «Das (Unternehmens-) Wissen aufbereitet und einfach zur Verfügung zu stellen, wo immer man es haben will, das ist Data Intelligence.»

      Somit stellt man den Datenkonsumenten intelligente, relevante und kontextbezogene Erkenntnisse zur Verfügung und verarbeitet dafür Daten aus der gesamten Datenlandschaft, die als «Smart Data» optimal gespeichert im Unternehmen vorliegen. Im Rahmen der Datenanalysen findet und verknüpft man unterschiedlichste Datentypen, unabhängig davon, wo die Daten tatsächlich gespeichert sind und kann zudem sämtliche von den IoT-Geräten und Maschinen gelieferten Daten und Daten-Streams verwenden.

      «Data Intelligence» bezieht sich auf alle Analysemethoden und Analysewerkzeuge, welche ein Unternehmen einsetzt, um ein besseres Verständnis über die Daten und Informationen zu erlangen, die man zur Verbesserung der Produkte und Dienstleistungen sammelt.

      Heute umfasst «Data Intelligence» neben den bekannten Werkzeugen aus der Business Intelligence ebenfalls die Methoden der Künstlichen Intelligenz mit Machine Learning, welche es Unternehmen ermöglichen, enorme Datenmengen viel schneller und zuverlässiger zu analysieren, als dies manuell möglich wäre.

      Im Gegensatz zur Business Intelligence, welche sich mehr auf die Organisation von Daten und deren Präsentation kümmert, geht es bei «Data Intelligence» eher um die Analyse der Informationen selbst. Man fokussiert auf die Analyse sowie die sinnvolle Interaktion von deskriptiven, präskriptiven, diagnostischen, prädiktiven und entscheidungsfindenden Daten und Informationen, um in Zukunft eine bessere Entscheidungsfindung zu fördern.

      Diese Methoden der Datenanalyse, welche ich später im Detail beschreibe, haben zum Ziel, die Daten zu verstehen, alternative Erklärungen aufzudecken, Probleme zu lösen und zukünftige Trends zur Verbesserung von Entscheidungen zu identifizieren.

      Heutzutage ist eine der häufigsten Anwendungen von «Data Intelligence» das Verständnis über die Präferenzen von Kunden. Durch den Einsatz von Data Mining zur Erfassung von Informationen über Gewohnheiten, Einkaufspräferenzen und andere individuelle Merkmale können Unternehmen ihre Produkte und Dienstleistungen besser auf die Bedürfnisse der Kunden zuschneiden und Tendenzen in ihrer gesamten Demografie verstehen. Mit diesen Erkenntnissen kann man in bestimmten Bereichen die Produkte und Dienstleistungen optimieren sowie verschiedene Ansätze aufzeigen, die langfristig effektiver sein könnten.

      Ein weiterer Einsatz von «Data Intelligence» ist das Verständnis der Wirksamkeit von Investitionen für ein Unternehmen. Durch die Sammlung von umfangreichen Daten, die einen grösseren Kontext darstellen sowie deskriptiven und präskriptiven Analysen auf diesen Daten, können Unternehmen feststellen, ob sich die von ihnen eingesetzten Mittel für eine Investition ausgezahlt haben.

      «Data Intelligence» beantwortet somit diese wichtige Frage:

      „Welches neue oder nicht bekannte Wissen kann strategisch wie, wo und von wem zukünftig genutzt werden, um einen maximalen Wert im Sinne einer nachhaltigen Innovation für ein Unternehmen zu erzeugen?“

       3.4 Ein Ordnungsrahmen für alle Daten

      Während sich in Europa zur Mitte des 9. Jahrhunderts die Natur- und Geisteswissenschaften auf wenige Klöster beschränkten, waren im arabischen Raum inzwischen blühende Kulturzentren sowie Zentren der Wissenschaften und schönen Künste entstanden.

      Die klassische Antike übte einen starken Einfluss auf die arabischen Gelehrten des Mittelalters aus. Universelles Wissen galt als erstrebenswert, man war in Geometrie und Arithmetik, Musik und Astronomie sowie in Medizin und Jurisprudenz bewandert. Zu diesen Zeiten waren die hohe Kunst der Mathematik, Dichtung und vor allem Musik von den Höfen am Tigris nicht wegzudenken.

      «Bereits im Jahr 825 gab es ein „Haus der Weisheit“ im Vorderen Orient, namentlich in Bagdad.»

      Das „Haus der Weisheit“ war eine Akademie, die im Jahr 825 vom Kalifen al-Ma'mūn in Bagdad gegründet wurde. Dort arbeiteten zeitweise rund 90 Menschen an wissenschaftlichen Übersetzungen, vor allem aus dem Griechischen, in die arabische Sprache. Ab dem 10. Jahrhundert wurden die arabischen Übersetzungen ins Hebräische und später ins Lateinische übertragen, wobei häufig Juden, die in Mesopotamien wie Spanien lebten, die Dolmetscher waren.

      Im Haus wurden alle aufzufindenden Werke der Antike übersetzt, unter anderem von Hippokrates, Platon, Aristoteles, Ptolemäus oder Archimedes. Es wurde dazu eine neuartige Technik der konzeptionellen anstelle der wörtlichen Übersetzung entwickelt.

      Neben dem Übersetzungszentrum zählte man zum Haus der Weisheit auch ein Observatorium, eine reichhaltige Bibliothek sowie ein Krankenhaus.

      Bagdad war die Quelle, aus der ganz Europa in den folgenden Jahrhunderten sein Wissen bezog. Nach dem Vorbild der Institution wurden ähnliche Einrichtungen in Córdoba und Sevilla geschaffen, beispielsweise liess Kalif al-Hakim im Jahr 1000 ein ähnliches Haus der Weisheit in Kairo errichten. Erst der verheerende Mongolensturm im Jahre 1258 setzte dem beflissenen Treiben ein fürchterliches Ende - Bagdad wurde erobert und dabei das Haus der Weisheit zusammen mit allen anderen Bibliotheken zerstört.

      In der Tat steht heutzutage in Bagdad kaum noch ein Gebäude, das aus der Epoche vor dem Einfall der Mongolen stammt. Nur die berühmteste Universität, Al-Mustansiriya am Tigris, die erst 1242 fertiggestellt worden war, hat dies überstanden [26]. Für viele Jahrhunderte ging eine einzigartige Sammlung an Wissen verloren, welches viel später wiederentdeckt und mühsam neu niedergeschrieben werden musste.

      Diese Geschichte hat mich inspiriert, als ich für eine grosse Schweizer Bank, für die ich einige Jahre tätig war, eine Datenstrategie zu entwickeln hatte. Bei dieser Aufgabe habe ich mir anfangs die Frage gestellt, wie man einen passenden Überblick von allen elektronischen Daten und Dokumenten schaffen und dies mit IT-Experten teilen kann - als Antwort darauf ist mein hier beschriebenes «Haus der Daten & Dokumente» entstanden.

      Die Bank hatte im Jahr 2019 ein gespeichertes Datenvolumen von drei (3) Petabytes an strukturierten und unstrukturierten Daten. Durch rechtliche und regulatorische Auflagen mussten die Daten zudem auf einen zweiten Standort kopiert werden, was das gesamte Datenvolumen verdoppelt hat. Das jährliche Wachstum der gesamten Daten betrug circa 20 Prozent.

      «Das Haus der Daten & Dokumente bildet einen zentralen Ordnungsrahmen für elektronische Daten und Dokumente.»

      Bei diesem grossen Datenaufkommen und der Vielfältigkeit von Daten war ein erster Gedanke, dass ich neben den elektronischen Daten ebenfalls die elektronischen Dokumente berücksichtigen muss - diese entstehen ja durch die Tätigkeiten im Verlauf eines Geschäftsprozesses.

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