Gastbeitrag: Daten als kritischer Faktor der Digitalisierungsstrategie

Die Transformation von Prozessen und Geschäftsmodellen in die digitale Welt ist eine enorme strategische Herausforderung für Unternehmen. Es geht vor allem darum, aus Big Data und den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz mehr Wachstum und Wertschöpfung zu generieren. Der große Trend ist dabei Business Process Transformation, erklärt Gerald Martinetz von Mindbreeze in diesem Gastbeitrag.

Strategisches Denken und Handeln ist eine der Schlüsselkompetenzen erfolgreich agierender Unternehmen. Weltweit versuchen Unternehmen, ihre Geschäftsmodelle mithilfe digitaler Technologien weiterzuentwickeln. Um die Digitalisierung effizient zu meistern, müssen Unternehmen den Wandel strategisch mitgestalten, sich an Veränderungen anpassen, Rollen und Positionen definieren und Prozesse und Abläufe optimieren.

Eine intelligente Strategie hilft dabei, die Innovationsfähigkeit im digitalen Transformationsprozess aufrecht zu erhalten oder gar zu verbessern, die Wertschöpfung in Form von Dienstleistungen und Produkten kundenorientierter auszurichten und Markttrends frühzeitig zu erkennen.

Die Notwendigkeit einer Wissensstrategie

Eine entscheidende Rolle im Rahmen einer Digitalisierungsstrategie spielen die exponentiell wachsenden Datenmengen. Immer häufiger hängt der wirtschaftliche Auf-oder Abstieg von Unternehmen von deren Umgang mit Big Data ab. Um strategische Zielsetzung zu erreichen und sich nicht vom eigentlichen Ziel, der Umsetzung der Digitalisierung loszulösen, sollten Unternehmen bereits im Vorfeld ein besonderes Augenmerk auf die Umwandlung von Informationen in nutzbares Wissen legen.

Unterstützt werden Unternehmen dabei vermehrt von auf Künstlicher Intelligenz basierenden Technologien. Intelligente Suchmaschinen wie Insight Engines kümmern sich darum, die wachsenden Datenberge in den Griff zu bekommen und sie effektiv im Sinne der Digitalisierungsstrategie nutzbar zu machen. Sie analysieren und interpretieren das im Unternehmen vorhandene Wissen und stellen es anwendungsorientiert den Nutzern zu Verfügung.

Mittels sogenannter Konnektoren werden die unterschiedlichen Unternehmensdatenquellen an die Insight Engine angebunden. Die Daten aus jeglichen Fachanwendungen, Archiven, Datenbanken, sozialen Netzwerken, Cloud-Anwendungen etc. werden zu einem semantischen Index zusammengeführt und ihre Inhalte damit übergreifend durchsuchbar gemacht. Die so entstandene Wissensdatenbank aktualisiert sich laufend, analysiert und interpretiert die Ergebnisse und stellt Zusammenhänge zwischen den Informationen her. Abhängig vom Kontext und den Zugriffsrechten des Anwenders werden die Ergebnisse proaktiv zur Verfügung gestellt. Dieser umfassende Überblick – 360-Grad Sicht – ermöglicht Nutzern einen unkomplizierten und raschen Zugang zu den benötigten Informationen auch wenn diese in den unterschiedlichsten Datenquellen gespeichert sind.

 

Quelle: MIndbreeze

 

 

 

Abbildung: Typische Datenquellen eines Unternehmens mit einer Insight Engine

Künstliche Intelligenz

Technologische Innovationen wie Siri, Cortana oder Alexa haben die Art, nach bestimmten Informationen zu suchen, verändert. Sie sind heute in der Lage, mittels Sprachsteuerung adäquate Informationen an die Nutzer zu übermitteln, und revolutionieren damit die Interaktion zwischen Anwender und Maschine. Intelligente Technologien (NLP – Natural Language Processing, NLQA – Natural Language Question Answering) sind im Stande, die natürliche, menschliche Sprache zu verstehen, gegebenenfalls in andere Sprachen zu übersetzen, zu analysieren, zu interpretieren und vor allem entsprechend darauf zu reagieren. Statt unendlich langer Trefferlisten erhalten Anwender konkrete, individuelle Antworten auf Basis des Anwendungsfalls, des Kontexts, ihrer Arbeitsweise, ihrer Rolle und Position im Unternehmen sowie ihrer persönlichen Zugriffsrechte.

Um Anwendern relevante Informationen proaktiv zur Verfügung stellen zu können, nutzen sie die Fähigkeiten von Deep- und Machine Learning. Damit lassen sich Informationen einfach kategorisieren. Abhängig davon wie oft Anwender diese aufrufen, wird eine Relevanz errechnet und für künftige Abfragen gespeichert. Häufig aufgerufene Ergebnisse werden so als relevanter eingestuft und vorrangig dargestellt. Sucht ein Mitarbeiter beispielsweise oft nach Rechnungen und Mahnungen, dann lernt die Insight Engine, dass Informationen in diesem Zusammenhang wichtiger sind als Personalakten oder etwaige Protokolle.

Vielseitig einsetzbar

Insight Engines stellen effiziente Lösungen für die reibungslose und rasche Bereitstellung von unternehmensinternen und vor allem geschäftsrelevanten Daten dar. Die Anwendungsmöglichkeiten von Insight Engines sind breit gefächert. Unter anderem umfassen sie die Verbesserung des Wissensmanagements, die Automatisierung von Prozessen im Kundenservice und im Workflow oder das Bereitstellen relevanter Informationen für geschäftskritische Entscheidungen.

Ihre Fähigkeiten sind unabhängig von Anwendungsfall, Fachbereich oder sogar Größenordnung und Wirtschaftszweig. Alle Ergebnisse werden individuell gemäß Rolle, Bedürfnisse der einzelnen Branchen, Abteilungen und Zugriffsreche angepasst. Der Mitarbeiter im Einkauf erhält eine Übersicht über Bestellungen, Lieferanten, Reklamationen oder Angebote, während ein Mitarbeiter im Personalwesen Informationen über Bewerbungen, Weiterbildungen etc. zur Verfügung gestellt bekommt.

Versicherungen, Banken ebenso wie Unternehmen aus den Bereichen Telekommunikation, Luftfahrt, Automobil, Gesundheitswesen, Personalwesen etc. haben diese intelligenten Lösungen bereits im Einsatz.

Quelle: Mindbreeze

 

Abbildung: 360-Grad-Sicht mit Natural Language Processing

Fazit

Die Digitalisierung eröffnet völlig neue Spielräume und damit Chancen zur Differenzierung im Wettbewerb. Für Unternehmen ist es dringend notwendig, Geschäftsmodelle und Strategien entsprechend anzupassen. Dabei spielt die rasche Analyse und Auswertung der Datenmengen einen entscheidenden Faktor. Denn nur so können Unternehmen erfolgreich agieren und Zielsetzungen erreicht werden. Als Unterstützung dafür können Insight Engines eingesetzt werden. Sie ordnen die im Unternehmen vorhandenen Daten, führen sie aus unterschiedlichen Quellen zusammen und sorgen mithilfe von Künstlicher Intelligenz dafür, dass aus ihnen Wissen wird.

Quelle: Mindbreeze 

 

Autor

Gerald Martinetz

Über Mindbreeze

Die Mindbreeze GmbH ist ein führender Anbieter von Appliances und Cloud-Services für Information Insight, angewandte künstliche Intelligenz und Wissensmanagement. Die Mindbreeze Insight Engine versteht Informationen und ermöglicht eine konsolidierte Sicht auf das Unternehmenswissen – Unabhängig davon, wo (Datenquellen) und wie (strukturiert, unstrukturiert) dieses gespeichert ist.

www.mindbreeze.com