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Big Data Analytics solutions
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Intelligente Zukunft? – Grundlegendes zum Thema KI
»Fortschritt funktioniert nicht ohne Veränderung und wer nicht in der Lage ist seine Meinung zu ändern, verändert gar nichts.«
Zitat von George Bernard Shaw Das trifft mit Bestimmtheit auf das Thema Digitalisierung zu. Dabei machen die deutschen Unternehmen keine schlechte Figur, wie eine Studie aus der zweiten Jahreshälfte, durchgeführt von IDC im Auftrag von Workday, ergeben hat . Die Arbeitsumgebungen und Prozesse in deutschen Organisationen werden zunehmend digital. »The next big thing«, die künstliche Intelligenz, ist der nächste logische Schritt auf der Reise in die Arbeitswelt von morgen, die eigentlich schon längst begonnen hat. Tatsächlich ist die Idee der künstlichen Intelligenz nicht neu. KI-Forschung gibt es seit Jahrzehnten und diskrete Anwendungen von KI sind schon vor Jahren in Bereichen von Wirtschaft und Verwaltung aufgetaucht. In den letzten Jahren hat eine Verschmelzung von Technologie- und Branchenentwicklungen die Innovation von Big Data Analysis (BDA) und KI in die Gänge gebracht. Diese Fortschritte beinhalten: die breite Nutzung von Geräten und Diensten, die große Datenmengen generieren, wie Smartphones, Sensoren, angeschlossene Geräte und interaktive Online-Dienste; Sinkende Kosten für die Datenspeicherung; das Aufkommen des Cloud Computing, das jedem, der über eine Breitbandverbindung und eine Kreditkarte verfügt, enorme Computerleistung zur Verfügung stellt; und schnelle Fortschritte bei der Datenanalyse-Software. Die sogenannte Big Data Analytics (BDA), also die Verwendung von Datensätzen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, und künstliche Intelligenz (KI) – wobei Computer menschliches Verhalten simulieren, einschließlich der Entscheidungsfindung – verändern unsere Welt schnell und sind zwei Seiten einer Medaille. Beide durchdringen praktisch alle Wirtschaftsbereiche und verändern beispielsweise Gesundheitswesen, Transport, Logistik, Unterhaltung, Bildung, Landwirtschaft und Finanzen. Im Alltag können diese Technologien helfen, ein gesünderes Leben zu führen, indem sie Schritte und den Kalorienverbrauch zählen und die Herzfrequenz der Nutzer anzeigen. Sie haben die Art und Weise, wie Menschen pendeln, revolutioniert. Sie erfüllen Wünsche mit Dienstleistungen, die auf zahlreichen Plattformen personalisierte Musik- und Videoempfehlungen parat haben. Sie erkennen Abweichungen in Daten, um Bankbetrug zu verhindern und Geld zu schützen – und vieles mehr. Heute beginnen Organisationen jeder Größenordnung, BDA und KI im gesamten Unternehmen einzusetzen, um die Fertigung zu rationalisieren, den Kundenservice zu verbessern, Lieferketten zu straffen, die Einstellung und Bindung von Mitarbeitern zu verbessern sowie die Effizienz und Produktivität zu steigern. Höchste Zeit, sich einmal mit Schlüsselbegriffen aus diesem Bereich auseinander zu setzen und für etwas mehr Klarheit zu sorgen: Big Data Da wäre zunächst Big Data: Das Big-Data-Phänomen ist ein grundlegendes Element der aktuellen Fortschritte in der BDA-, KI- und Computeranalytik. Der Begriff bezieht sich normalerweise auf große Datensätze, strukturiert oder unstrukturiert, die analysiert werden, um Muster, Trends und Assoziationen aufzudecken, die bei der Analyse von kleineren oder einheitlicheren Datensätzen unsichtbar bleiben. Big Data Analyse Der nächste Schritt besteht dann in der sogenannten großen Datenanalytik: Die Big Data Analyse (BDA) bezieht sich auf die Analyse von Big Data unter Verwendung von ausgeklügelten Algorithmen, um die menschliche Entscheidungsfindung zu unterstützen. Die Analyse von Datenpools kann sofortige und nützliche Erkenntnisse liefern, verborgene Zusammenhänge aufdecken und somit Einzelpersonen und Unternehmen ermöglichen, bessere Entscheidungen zu treffen. Im Gegensatz zu KI (unten beschrieben) beinhaltet BDA normalerweise keine automatisierte Entscheidungsfindung. Künstliche Intelligenz Die Königsdisziplin ist dann gewissermaßen die künstliche Intelligenz: KI wird allgemein als Technologie verstanden, mit der Computer intelligentes menschliches Verhalten simulieren können. Wie die BDA sind viele KI-Technologien heutzutage auf komplexe Algorithmen angewiesen, um riesige Datensätze zu analysieren, anhand derer sie Muster erkennen und daraus Schlüsse und Schlussfolgerungen ziehen können. Im Gegensatz zu BDA erfordern die meisten Anwendungen der KI jedoch die Schulung von Computern, um bestimmte Aufgaben automatisiert auszuführen. KI-Anwendungen können beispielsweise entscheiden, wann selbstfahrende Autos Kurven fahren sollen, wann Thermostate eingestellt oder Pflanzen gewässert werden sollen. Auf diese Weise können KI-Technologien nicht nur die menschliche Entscheidungsfindung beeinflussen, sie können zum Teil auch selbst Entscheidungen treffen und anstelle von Menschen aktiv werden. Im Gegensatz dazu liefert die BDA Erkenntnisse, die Entscheidungsträgern helfen, zu analysieren, zu beantworten und zu handeln. Sie sind jedoch nicht selbst Entscheidungsträger. Algorithmen Die Basis von allem sind Algorithmen. Sie bilden die Rechenprozesse, die BDA, KI und viele verwandte Technologien überhaupt antreiben. In ihrer einfachsten Form stellen Algorithmen eine Reihe von Schritt-für-Schritt-Anweisungen dar, denen Computer folgen, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen. Algorithmen werden für Berechnung, Datenverarbeitung und automatisiertes Denken verwendet und machen so erst technologische Lösungen möglich, die die Wahrnehmung, das Lernen und die Entscheidungsfindung verbessern; damit am Ende der Mensch bei der Lösung komplexer Probleme unterstützt werden kann. Tatsächlich verwenden alle der in diesem Beitrag erwähnten Technologien Algorithmen zur Informationsverarbeitung. Maschinelles Lernen Dann gibt es noch das maschinelle Lernen/Machine Learning. Maschinelles Lernen bezieht sich auf KI-Algorithmen, die sich in Reaktion auf ihre eigene Ausgabe ändern – vielleicht besser als »Computerprogramme, die sich mit Erfahrung automatisch verbessern« zu bezeichnen. Maschinelle Lernsysteme erkennen oftmals schwer zu entdeckende Beziehungen in Daten, die ansonsten leicht übersehen werden. Die meisten maschinellen Lernansätze sind nicht darauf beschränkt, aus gegebenen Eingaben eine einzige Vorhersage zu erstellen; stattdessen produzieren sie oft probabilistische Ergebnisse und bieten eine Reihe von wahrscheinlichen Vorhersagen mit zugehörigen Schätzwerten für die Unsicherheit an. Deep Learning/neurale Netzwerke Zum Schluss noch einen kurzen Blick auf Deep Learning/neurale Netzwerke: Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens. Auch als mehrschichtige neurale Netzwerke bekannt, ist dies ein Prozess, der von der Verwendung von Schichten nichtlinearer algorithmischer Prozesse abhängt, um Muster zu finden oder Daten zu klassifizieren. Obwohl dieser allgemeine Ansatz eine Vielzahl unterschiedlicher Techniken umfasst, besteht das Schlüsselmerkmal darin, dass beide ein geschichtetes oder gestuftes Design verwenden, bei dem die Ausgaben der vorherigen Schicht als Eingaben für die nächste verwendet werden. Bei all den technischen Erklärungen darf jedoch nicht vergessen werden, dass diese Technologien keine autonome Kraft sind, die außerhalb menschlicher Kontrolle liegt: Entwickler, Benutzer, Verbraucher und politische Entscheidungsträger – sie alle haben die Macht und die Pflicht zu bestimmen, wie sich diese Technologien entwickeln, wie sie eingesetzt werden sollen, und müssen dabei über alle Bereiche hinweg mit großer Sorgfalt beleuchten, wie sie sich auf Menschen und Gesellschaften auswirken können.
Hette Mollema Hette Mollema leitet seit November 2018 die Workday Alps-organization (Austria and Switzerland). Zuvor kümmerte er sich von 2011 an um den Aufbau der Workday Benelux Organisation. Hette verfügt über mehr als zwei Jahrzehnte Erfahrung in Vertrieb und operativer Führung. Bevor er zu Workday kam, war er in Vertriebs- und Vertriebsmanagementfunktionen bei Hyperion Solutions und PeopleSoft tätig. Er begann seine Karriere im Rechnungswesen bei Ernst & Young. Hette hat einen Bachelor-Abschluss in Betriebswirtschaft der HES (Hogeschool voor Economische Studies) Amsterdam. https://drive.google.com/file/d/11pnGE2yRg4AQH7JZbzf2Vz-GEcZWfXth/view https://ap-verlag.de/kuenstliche-intelligenz-die-meisten-menschen-wuerden-sich-nicht-von-robotern-operieren-lassen/50359/ https://ap-verlag.de/datenberge-besser-nutzbar-machen-wie-kuenstliche-intelligenz-und-maschinelles-lernen-helfen-koennen/50297/ https://ap-verlag.de/kuenstliche-intelligenz-nicht-zum-datenschutz-suender-werden-lassen/50182/ https://ap-verlag.de/kuenstliche-intelligenz-im-energiehandel-werden-menschliche-energiehaendler-bald-ueberfluessig/50136/ https://ap-verlag.de/deutsche-verbraucher-erhoffen-sich-durch-kuenstliche-intelligenz-bessere-karrierechancen/49571/ Read the full article
Automobilindustrie muss Big Data & Analytics mehr Beachtung schenken
Datensicherheit, fehlendes Know-how und mangelnde Daten sind die größten Herausforderungen. Das Thema Big Data & Analytics ist im Zuge neuer Technologien und digitaler Innovationen in der Automobilindustrie immer stärker im Kommen und wird von der Mehrheit der Unternehmen bereits als zunehmend relevant eingestuft. Dabei geht es vor allem um die Analyse von Kunden- und die Auswertung von Fahrzeugdaten sowie die Vorhersage von Service- und Produkttrends. Allerdings steht die Branche diesbezüglich noch vor großen Herausforderungen. Den Unternehmen fehlt es an einem umfassenden Datenzugang sowie einer bereichsübergreifenden Datenbereitstellung. Zudem mangelt es in der gesamten Automobilbranche an interner Expertise und Ressourcen. Dies zeigen die Ergebnisse einer aktuellen Studie der Unternehmensberatung BearingPoint. Im Rahmen der Untersuchung wurden 120 Entscheider der großen Automobilhersteller und Tier-1-Zulieferer aus ganz Europa befragt. Big Data & Analytics – das Potenzial bleibt noch unausgeschöpft Laut Studie ist der Technologietrend Big Data & Analytics in der Automobilindustrie bereits für 94 Prozent der Befragten relevant, jedoch nur bei sieben Prozent voll im Einsatz. Weitere 24 Prozent haben Big Data & Analytics gerade eingeführt. Dabei beschränkt sich die Technologie längst nicht mehr nur auf den Bereich Marketing & Sales. Zukünftig werden sich die Schwerpunkte von Big Data & Analytics-Anwendungen auch auf weitere Unternehmensbereiche verteilen. Schnell steigende Einsatzpotenziale und ein hoher Nutzen werden entlang der gesamten Wertschöpfungskette gesehen. Dazu zählen Kundenverständnis und -steuerung, schnelle Identifizierung von relevanten Trends sowie verbesserte Produkte und Dienstleistungen. »Durch die zunehmende Digitalisierung der Automobilindustrie wächst auch die Bedeutung von Big Data & Analytics. Die Megatrends Industrie 4.0 und Connected Cars treiben das Thema schnell voran. Es ist erfreulich, dass die Mehrheit der Automobildienstleister die großen Chancen von Big Data & Analytics erkannt haben und immer mehr in deren Entwicklung investieren. Dies wird mit den geplanten Investitionen von über zehn Prozent verdeutlicht. Jedoch steckt das Ganze noch in den Kinderschuhen. Wie unsere Studie zeigt, müssen die Potenziale noch stärker ausgeschöpft werden«, kommentiert Matthias Loebich, globaler Leiter Automotive bei BearingPoint. Datensicherheit, fehlendes Know-how und mangelnde Datenbasis als größte Baustellen Mit 50 Prozent stehen der Datenschutz und die Datensicherheit an erster Stelle der noch zu bewältigenden Herausforderungen. Das ist ein allgemeines, branchenübergreifendes Problem, da die Unternehmen sowohl gesetzliche als auch unternehmensinterne sowie vertragliche Regelungen beachten müssen. Die fehlende Expertise (44 Prozent) ist eine weitere Barriere für den Ausbau und die Umsetzung von Big Data & Analytics-Anwendungen. Nur 13 Prozent der Befragten gaben an, dass in ihrem Unternehmen das Know-how in diesem Bereich intern vorliegt. Die restlichen 87 Prozent müssen auf externes Expertenwissen zurückgreifen. Als einen Grund hierfür nennt ein Großteil der Befragten, dass kein qualifiziertes Personal mit den erforderlichen Kompetenzen auf dem Arbeitsmarkt verfügbar ist. Zum anderen berichtete aber auch über die Hälfte der Studienteilnehmer, dass in ihrem Unternehmen nicht ausreichend Stellen für Big Data & Analytics vorgehalten werden. Das führt dazu, dass immer mehr Unternehmen stark auf externe IT-Dienstleister und Beratungen angewiesen sind. Die drittgrößte Herausforderung ist bei 43 Prozent die mangelnde Verfügbarkeit der Daten, da es an einem übergreifenden Datenaustausch entlang der gesamten Wertschöpfungskette fehlt und so das Potenzial von Big Data & Analytics nicht völlig ausgeschöpft werden kann. Für die Mehrheit der Befragten wäre ein bereichsübergreifender Datenpool die Lösung zur Vereinfachung der Datenbeschaffung und -analyse. Handlungsempfehlungen für die Automobilindustrie Um das Potenzial von Big Data & Analytics nutzen zu können, werden aus der Studie folgende Handlungsempfehlungen abgeleitet: Big Data & Analytics-Anwendungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette einsetzen Bereichsübergreifenden Datenaustausch ermöglichen Big Data & Analytics als die Kern-Technologie der Unternehmensdigitalisierung etablieren, als Basis für die Erschließung neuer Eco-Systeme Unternehmensweite Big Data & Analytics-Strategie definieren und konsequent umsetzen Stellen für qualifizierte Big Data & Analytics-Spezialisten gezielt aus- und aufbauen Zum Thema »Big Data & Analytics in der Automobilindustrie« wurden im Rahmen einer Online-Befragung 120 Entscheider der großen Automobilhersteller sowie der Tier-1-Zulieferer befragt. Die Studie fand im Juni 2016 statt und umfasste Teilnehmer aus ganz Europa. Die Gesamtstudie kann unter dem folgenden Link heruntergeladen werden: www.bearingpoint.com/de-de/adaptive-thinking/insights/big-data-automobilindustrie/ http://ap-verlag.de/schnellere-und-bessere-erkenntnisse-durch-self-service-analytics/26542/ http://ap-verlag.de/anstieg-bei-investitionen-in-big-data-obwohl-immer-weniger-unternehmen-investieren-wollen/26552/ http://ap-verlag.de/business-intelligence-und-analytics-als-fundament-neuer-industrie-4-0-ansaetze-bia-4-0/26578/ http://ap-verlag.de/open-source-big-data-loesungen-analyse-von-automotive-messdaten-beschleunigen/24788/ http://ap-verlag.de/big-data-ist-in-den-unternehmen-angekommen/22589/ http://ap-verlag.de/big-data-business-club-deutschlands-digitale-zukunft-gestalten/22675/ http://ap-verlag.de/intuitiv-versus-faktenbasiert-nachholbedarf-bei-data-science-nutzung/22386/ http://ap-verlag.de/die-neue-rolle-von-bi-data-science-fuer-jedermann/18594/ http://ap-verlag.de/realtime-analytics-sap-hana-und-hadoop-eroeffnen-neue-wege/20833/ http://ap-verlag.de/big-data-auf-der-gruenen-wiese/20280/ http://ap-verlag.de/predictive-analytics-unsichtbar-wirksam/18582/ http://ap-verlag.de/vier-bi-und-analytics-trends-fuer-2016/17047/ http://ap-verlag.de/monetarisierung-der-daten-mehr-wertschoepfung-durch-big-data/16183/ Click to Post
10 Reasons Why You Shouldn't Ignore Big Data & Analytics Testing
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Big data is a term coined to describe the exponential growth and widespread availability
