AI

Unternehmen wissen längst, dass Daten das neue Gold sind. Aber erst rund ein Drittel von ihnen hebt diesen Schatz systematisch, das heißt mit Hilfe integrierter Business-Intelligence-Plattformen (BI) mit automatisierten Analyseprozessen [Hag19a]. Ohne eingebettete Automatisierung, Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) bei der Datenanalyse geht jedoch wertvolle Zeit zur Gewinnung..

Business Analytics zielt darauf ab, aus Daten entscheidungsrelevantes Wissen abzuleiten und betrieblich zu nutzen. Als eine mögliche Quelle für die Wissensgewinnung kommen Modelle aus dem Bereich des Maschinellen Lernens in Frage. Sie erlernen automatisiert komplexe Regeln in hochdimensionalen Daten. Zwar ermöglichen diese Modelle treffsichere Prognosen, jedoch bleibt ihre Arbeitsweise oft verborg..

Augmented Analytics beschreibt das Prinzip der von Fachanwendern gesteuerten Übersetzung von Daten in Erkenntnisse und Handlungen im Business-Kontext. Das Ziel ist die Analyse von Daten und die Automatisierung daraus gewonnener Handlungsempfehlungen, damit sie leicht von Fachanwendern gesteuert und verwendet werden können. Dies umfasst die Datenaufbereitung zur Sicherstellung einer hohen Datenqual..

Ist ein Geschäftsprozess bereits teilweise oder vollständig automatisiert, können manuelle oder komplexe Prozessentscheidungen ebenfalls verantwortungsvoll automatisiert werden. Eine Prozessentscheidung ist dann komplex, wenn die Entscheidungsregeln nicht bekannt oder unscharf sind, größere Erfahrungen zur Entscheidungsfindung notwendig sind oder externes Domänenwissen benötigt wird. Zudem werden ..

Derzeit werden zahlreiche Pilotentwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz gestartet. Echtdaten unterscheiden sich oft von Datensätzen in Entwicklungsumgebungen. Daher ist eine Angleichung jener Daten für Vorhersagesysteme besonders relevant, um diese sukzessive in gleichbleibender Qualität in die Produktion zu überführen. Klassifikations- und Regressionsmodelle verbessern sich mit steige..