Datenstrategie – Data Science Blog

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Dem Wettbewerb voraus mit Künstlicher Intelligenz

Was KI schon heute kann und was bis 2020 auf deutsche Unternehmen zukommt

Künstliche Intelligenz ist für die Menschheit wichtiger als die Erfindung von Elektrizität oder die Beherrschung des Feuers – davon sind der Google-CEO Sundar Pichai und viele weitere Experten überzeugt. Doch was steckt wirklich dahinter? Welche Anwendungsfälle funktionieren schon heute? Und was kommt bis 2020 auf deutsche Unternehmen zu?

Big Data war das Buzzword der vergangenen Jahre und war – trotz mittlerweile etablierter Tools wie SAP Hana, Hadoop und weitere – betriebswirtschaftlich zum Scheitern verurteilt. Denn Big Data ist ein passiver Begriff und löst keinesfalls alltägliche Probleme in den Unternehmen.

Dabei wird völlig verkannt, dass Big Data die Vorstufe für den eigentlichen Problemlöser ist, der gemeinhin als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet wird. KI ist ein Buzzword, dessen langfristiger Erfolg und Aktivismus selbst von skeptischen Experten nicht infrage gestellt wird. Daten-Ingenieure sprechen im Kontext von KI hier aktuell bevorzugt von Deep Learning; wissenschaftlich betrachtet ein Teilgebiet der KI.

Was KI schon heute kann

Deep Learning Algorithmen laufen bereits heute in Nischen-Anwendungen produktiv, beispielsweise im Bereich der Chatbots oder bei der Suche nach Informationen. Sie übernehmen ferner das Rating für die Kreditwürdigkeit und sperren Finanzkonten, wenn sie erlernte Betrugsmuster erkennen. Im Handel findet Deep Learning bereits die optimalen Einkaufsparameter sowie den besten Verkaufspreis.

Getrieben wird Deep Learning insbesondere durch prestigeträchtige Vorhaben wie das autonome Fahren, dabei werden die vielfältigen Anwendungen im Geschäftsbereich oft vergessen.

Die Grenzen von Deep Learning

Und Big Data ist das Futter für Deep Learning. Daraus resultiert auch die Grenze des Möglichen, denn für strategische Entscheidungen eignet sich KI bestenfalls für das Vorbereitung einer Datengrundlage, aus denen menschliche Entscheider eine Strategie entwickeln. KI wird zumindest in dieser Dekade nur auf operativer Ebene Entscheidungen treffen können, insbesondere in der Disposition, Instandhaltung, Logistik und im Handel auch im Vertrieb – anfänglich jeweils vor allem als Assistenzsystem für die Menschen.

Genau wie das autonome Fahren mit Assistenzsystemen beginnt, wird auch im Unternehmen immer mehr die KI das Steuer übernehmen.

Was sich hinsichtlich KI bis 2020 tun wird

Derzeit stehen wir erst am Anfang der Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz uns bietet. Das Markt-Wachstum für KI-Systeme und auch die Anwendungen erfolgt exponentiell. Entsprechend wird sich auch die Arbeitsweise für KI-Entwickler ändern müssen. Mit etablierten Deep Learning Frameworks, die mehrheitlich aus dem Silicon Valley stammen, zeichnet sich der Trend ab, der für die Zukunft noch weiter professionalisiert werden wird: KI-Frameworks werden Enterprise-fähig und Distributionen dieser Plattformen werden es ermöglichen, dass KI-Anwendungen als universelle Kernintelligenz für das operative Geschäft für fast alle Unternehmen binnen weniger Monate implementierbar sein werden.

Wir können bis 2020 also mit einer Alexa oder Cortana für das Unternehmen rechnen, die Unternehmensprozesse optimiert, Risiken berichtet und alle alltäglichen Fragen des Geschäftsführers beantwortet – in menschlich-verbal formulierten Sätzen.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Auswertung von Geschäfts- oder Maschinendaten ist auch das Leit-Thema der zweitägigen Data Leader Days 2018 in Berlin. Am 14. November 2018 sprechen renommierte Data Leader über Anwendungsfälle, Erfolge und Chancen mit Geschäfts- und Finanzdaten. Der 15. November 2018 konzentriert sich auf Automotive- und Maschinendaten mit hochrangigen Anwendern aus der produzierenden Industrie und der Automobilzuliefererindustrie. Seien Sie dabei und nutzen Sie die Chance, sich mit führenden KI-Anwendern auszutauschen.

Die fünf Schritte zur Datenstrategie

August 30, 2017/4 Comments/in Big Data, Business Analytics, Business Intelligence, Customer Analytics, Data Science, Industrie 4.0, Main Category, Projectmanagement /by Benjamin Aunkofer

Big Data ist allgegenwärtig – die Datenrevolution bietet in nahezu allen Branchen vielfältige Nutzungsmöglichkeiten. Bevor Sie jedoch investieren, sollten Sie sehr sorgfältig analysieren, welche Strategie auf Ihr Unternehmen exakt zugeschnitten ist: Ihre Datenstrategie.

Der Artikel Unternehmen brauchen eine Datenstrategie erläutert, wozu Unternehmen eine Datenstrategie erarbeiten sollten, dieser Artikel skizziert eine erprobte Vorgehensweise dafür. Diese Vorgehensweise basiert auf der Strategiearbeit unseres Teams, erhebt jedoch keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Das überlegte Ausformulieren einer Datenstrategie ist eine individuelle Arbeit und so fällt es vielen Führungskräften und Mitarbeitern schwer, hierfür eine strukturierte Vorgehensweise zu finden.

Data Driven Thinking spielt bei der Formulierung der Datenstrategie eine wesentliche Rolle: Es ist die, an das Design Thinking angelehnte, Denkweise, Daten zu nutzen, um Fragen zu beantworten und damit verbundene Probleme zu lösen. Geübten Data Thinkern fällt das Durchdenken einer Datenstrategie relativ leicht. Für gedankliche Neueinsteiger in dieses Thema soll die folgende Vorgehensweise eine Hilfe bieten, denn aus meiner Erfahrung zeigten sich bisher folgende fünf Schritte als besonders erfolgskritisch. Diese Schritte sind einer Reihenfolge von der Vision bis zur Datenstrategie vorgegeben, mit dem Ziel, anfänglich ein Bewusstsein dafür zu schaffen, welche Datenquellen zur Verfügung stehen und welche Art von Daten in denen enthalten sind.

Die fünf Schritte zur Datenstrategie

1. Die Vision [Kick-Off]

Jedes Unternehmen benötigt eine individuelle Datenstrategie, die auf die spezielle Ausgangssituation und den gesetzten Unternehmenszielen zugeschnitten ist. Jede Datenstrategie hat eine klare Standortbestimmung und verfolgt oder unterstützt eine bestimmte Vision für das Unternehmen, an der die zu erstellende Datenstrategie auszurichten ist. Der Kick-Off zur Datenstrategie geht u.a. folgenden Fragen nach: Wie sieht die Marktsituation aus? Wie genau funktionieren die Geschäftsmodelle und welche Vision sehen die involvierten Mitarbeiter für ihr Unternehmen?

2. Die Datenquellen

Zum Data Driven Thinking gehört es, Daten zu finden, die Antworten auf Ihre Fragen liefern. Ebenso funktioniert es, vorhandene Daten zu betrachten und daraus Lösungsideen zu entwickeln. Eine Grundvoraussetzung für die Beantwortung von Fragen mit Daten ist es, dass alle verfügbaren Datenquellen gut dokumentiert wurden und die Mitarbeiter Kenntnis sowohl über die Datenquellen als auch über deren Dokumentation haben. Ist das nicht der Fall, ist dies der erste wichtige Schritt zur Erstellung einer Datenstrategie.

Dafür brauchen Sie Ihre IT-Administratoren, einen guten Data Engineer (Was ist ein Data Engineer? Und was ein Data Scientist?) und Ihre, für die Datenstrategie abgestellten Mitarbeiter aus den Fachbereichen.

Das Ergebnis ist die Gewissheit, über welche Daten Sie bereits verfügen und über welche Sie verfügen könnten, würden Sie es wünschen. Zudem werden mit den Datenquellen verbundene Fragen geklärt: Wie sieht es mit der Datensicherheit und dem Datenschutz aus? Nur so betrachten Sie Ihre Datenpotenziale in den weiteren Schritten ganzheitlich und rechtssicher.

3. Die Konzeptionierung der Informationsgewinnung

Sowohl in der Informatik als auch in der Managementlehre ist bekannt, dass aus Daten Informationen werden, wenn die einzelnen Datenpunkte miteinander verknüpft werden. Dennoch hapert es bei den meisten Unternehmen gerade an dieser Stelle. Bisher werden gerade einmal 1% aller Daten genutzt. Daten zu nutzen bedeutet dabei konkret, diese in Informationsflüsse umzuwandeln. Der Schritt der Konzeptionierung der Informationsgewinnung ist ein Ideenprozess darüber, wie – je nach Detailgrad – ganze Datenquellen oder auch nur einzelne Datentabellen innerhalb von Datenbanken miteinander verknüpft werden können – so wie es bisher noch nicht der Fall ist. Es ist ein gedanklicher Prozess des Data Engineering, mit der Fragestellung: Welche Informationsflüsse haben wir bereits und welche Datenquellen erschaffen neue Informationsflüsse (ggf. wenn sie miteinander verknüpft werden)?

Dafür brauchen Sie Ihre Mitarbeiter aus den Fachbereichen, den Data Engineer und idealerweise ab diesen Schritt einen Data Scientist.

Das Ergebnis ist eine Beschreibung der neuen Informationsgewinnung durch Zugriff auf bestimmte Daten.

4. Die Konzeptionierung der Wissensgenerierung

Werden Informationen in einem bestimmten Kontext betrachtet, entsteht Wissen. Im Kontext der Geschäftssitutation Ihres Unternehmens entsteht für Ihr Geschäft relevantes Wissen. In diesem Schritt der Erstellung Ihrer Datenstrategie wird beleuchtet, welche Informationen zur Wissensgenerierung von besonderem Interesse sein könnten und welches Wissen Sie über welche Informationen generieren.

Dafür brauchen Sie Ihren Data Scientist und Ihre Mitarbeiter aus den Fachbereichen

Als Ergebnis werden Analyseverfahren beschrieben, die die Generierung eines gewünschten Wissens (z. B. über Ihre Kunden, Lieferanten, Produkte oder besondere Ereignisse) wahrscheinlich machen (Data Mining) bis hin zur Errichtung eines Assistenzsystems (datengestützte Entscheidungsfindung) oder eines autonomen Systems (datengetriebene Entscheidungsfindung).

Übrigens: Data Driven Thinking ermöglicht Ihnen, bisher als nahezu unlösbar betrachtete Probleme doch noch zu lösen. Diese datengetriebene Denkweise wird für Führungskräfte der Zukunft unverzichtbar und gilt gegenwärtig als Karriere-Turbo in Richtung Führungsetage.

5. Die Planung der Umsetzung

Nachdem nun ein Bewusstsein dafür entstanden ist, welche Daten zur Verfügung stehen, wie aus ihnen Informationen erschaffen und Geschäftswissen zu generieren ist, kommt nun die Frage auf, wie dieses Gedankenkonstrukt in die Realität umzusetzen ist. Für die Umsetzung sind nun eine Menge Fragen zu klären, wie beispielsweise: Welche Tools sollen verwendet werden? Welches Team (Skillset) wird benötigt? Sollen Lösungen eingekauft oder selbst realisiert werden?

Dafür brauchen Sie Ihre Mitarbeiter aus den Fachbereichen, Ihren Data Scientist (Data Mining, Machine Learning) sowie – wenn Sie die Wissensgenerierung automatisieren möchten – erfahrene Software Entwickler.

Als Ergebnis erhalten Sie einen Plan, wie Ihre Datenstrategie technisch realisiert werden soll.

6. Die Datenstrategie [Resultat]

Nachdem Sie alle Fragen von der Vision bis zur konkreten Umsetzungsplanung beantwortet haben, fehlt nur noch die Ausformulierung Ihrer Ideen, Konzepte und der zu erwartenden Ergebnisse für jeden verständlich als ein Dokument namens Datenstrategie. Diese Datenstrategie soll Ihren Plan transparent machen und ist die Grundlage dafür, Ihre Mitarbeiter, Partner und letztendlich auch Ihre Vorgesetzten von Ihrer Strategie zu überzeugen.

Mein Vortrag zur Datenstrategie am Data Leader Day 2017

Am Data Leader Day am 09. November 2017 in Berlin erläutere ich als Keynote “Wie Sie für Ihr Unternehmen die richtige Datenstrategie entwickeln!”
Führungskräfte von Unternehmen wie Otto, Allianz, Deutsche Bahn und SAP ergänzen mit ihren eigenen Erfahrungen hinsichtlich Big Data Projekten zur Geschäftsoptimierung. Jetzt hier Tickets sichern und dabei sein!

Unternehmen brauchen eine Datenstrategie

August 28, 2017/4 Comments/in Big Data, Business Analytics, Business Intelligence, Customer Analytics, Data Science, Data Science News, Datacenter, Experience, Gerneral, Main Category, Projectmanagement /by Benjamin Aunkofer

Viele Unternehmen stecken gerade in der Digitalisierung fest, digitalisieren Prozesse und Dokumente, vernetzen immer mehr Maschinen und Endgeräte, und generieren dabei folglich immer mehr Daten. Aber auch ungeachtet der aktuellen Digitalisierungs- und Vernetzungsinitiativen verfügen Unternehmen bereits längst über einen wahren Datenschatz in Ihren ERP-, CRM- und sonstigen IT-Systemen. Hinzu kommt ein beinahe unerschöpfliches Datenpotenzial aus externen Quellen hinzu, insbesondere dem Social Media, den Finanzportalen und behördlichen Instituten (Open Data).

Nur die wenigsten Unternehmen – jene dürfen wir ohne Zweifel zu den Gewinnern der Digitalisierung zählen – verfügen über eine konkrete Strategie, wie Daten aus unternehmensinternen und -externen Datenquellen zur Geschäftsoptimierung genutzt werden können: Die Datenstrategie.

Was ist eine Datenstrategie?

Die Datenstrategie ist ein ausformulierter und zielorientierter Verfahrensplan, um Daten in Mehrwert zu verwandeln. Er bringt während seiner Formulierung alle nötigen Funktionsbereichen zusammen, also IT-Administratoren, kaufmännische Entscheider und natürlich Data Scientists bzw. Datenexperten (welche genaue Berufsbezeichnung auch immer damit verbunden sein mag).

Die Datenstrategie ist ein spezieller Business Plan zur gewinnorientierten Datennutzung. In ihr werden klare Ziele und Zeitvorgaben (kurz-, mittel-, langfristig) definiert, der voraussichtliche Ressourcen-Einsatz und die Rahmenbedingungen benannt. Dazu gehören sowohl die technischen (Hardware, Software) als auch die rechtlichen Rahmen (Datenschutz, Datensicherheit, Urheberrecht usw.). Die Datenstrategie die Herausforderungen nachvollziehbar heraus und stellt im Abgleich fest, ob die bestehende Belegschaft im aktuellen Zustand die nötigen Kapazitäten und Qualifikationen hat bzw. ob Maßnahmen zum Erwerb von Know-How (Qualifizierung, Recruiting) ergriffen werden sollten.

Wozu braucht ein Unternehmen eine Datenstrategie?

Viele Unternehmen – ich bin zumindest mit vielen solcher Unternehmen im Gespräch – wissen oft nicht, wie sie am Trend zur Datennutzung partizipieren können, bevor es der Wettbewerb tut bzw. man für neue Märkte unzureichend / zu spät vorbereitet ist. Sie wissen, dass es Potenziale für die Nutzung von Daten gibt, jedoch nicht, welche Tragweite derartige Projekte hinsichtlich des Einsatzes und des Ergebnisses haben werden. Diesen Unternehmen fehlt eine Datenstrategie als ein klarer Fahrplan, um über Datenanalyse die bestehenden Geschäfte zu optimieren. Und möglicherweise auch, um neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen.

Demgegenüber steht eine andere Art von Unternehmen: Diese sind bereits seit Jahren in die Nutzung von Big Data eingestiegen und haben nun viele offene Baustellen, verschiedene neue Tools und eine große Vielfalt an Projektergebnissen. Einige dieser Unternehmen sehen sich nunmehr mit einer Komplexität konfrontiert, für die der Wunsch nach Bereinigung aufkommt. Hier dient die Datenstrategie zur Fokussierung der Ressourcen auf die individuell besten, d.h. gewinnträchtigsten bzw. nötigsten Einsatzmöglichkeiten, anstatt alle Projekte auf einmal machen.

Zusammenfassend kann demnach gesagt werden, dass eine Datenstrategie dazu dient, sich nicht in Big Data bzw. Data Science Projekte zu verrennen oder mit den falschen Projekten anzufangen. Die Strategie soll Frustration vermeiden und schon vom Ansatz her dafür sorgen, dass die nächst höhere Etage – bis hin zum Vorstand – Big Data Projekte nicht für sinnlos erklärt und die Budgets streicht.

Wie entsteht eine Datenstrategie?

Ein ganz wesentlicher Punkt ist, dass die Datenstrategie kein Dokument wird, welches mühsam nur für die Schublade erstellt wurde. Der Erfolg entsteht schließlich nicht auf schönen Strategiefolien, sondern aus zielgerichteter Hands-on-Arbeit. Zudem ist es erfolgskritisch, dass die Datenstrategie für jeden beteiligten Mitarbeiter verständlich ist und keine Beraterfloskeln enthält, jedoch fachlich und umsetzungsorientiert bleibt. Im Kern steht sicherlich in der Regel eine Analysemethodik (Data Science), allerdings soll die Datenstrategie alle relevanten Fachbereiche im Unternehmen mitnehmen und somit ein Gemeinschaftsgefühl (Wir-Gefühl) erschaffen, und keinesfalls die Erwartung vermitteln, die IT mache da schon irgendwas. Folglich muss die Datenstrategie gemeinschaftlich entwickelt werden, beispielsweise durch die Gründung eines Komitees, welches aus Mitarbeitern unterschiedlichster Hintergründe besetzt ist, die der Interdisziplinität gerecht wird. Eine entsprechend nötige Interdisziplinität des Teams bringt übrigens – das wird häufig verschwiegen – auch Nachteile mit sich, denn treffen die führenden Köpfe aus den unterschiedlichen Fachbereichen aufeinander, werden Vorschläge schnell abgehoben und idealistisch, weil sie die Erwartungen aller Parteien erfüllen sollen. Eine gute Datenstrategie bleibt jedoch auf dem Boden und hat realistische Ziele, sie orientiert sich an den Gegebenheiten und nicht an zukünftigen Wunschvorstellungen einzelner Visionäre.

Idealerweise wird die Entwicklung der Datenstrategie von jemanden begleitet, der sowohl Erfahrung in Verarbeitung von Daten als auch vom Business hat, und der über explizite Erfahrung mit Big Data Projekten verfügt. Gerade auch das Einbeziehen externer Experten ermöglicht, dass indirekt durch den Erfahrungseinfluss aus bereits gemachten Fehlern in anderen Unternehmen gelernt werden kann.

Mehr dazu im nächsten Artikel: Die fünf Schritte zur Datenstrategie!