IT und Business: Data has a better idea

Aktualisiert: 29. Juli

Die Bedeutung von Daten für Unternehmen steigt immer weiter an. In den letzten Jahren

wurden 90 Prozent aller Daten, die es gibt, gesammelt. Für unseren Fortschritt, der uns vor

allem zur heutigen Zeit zuteilwird, ist dies in grossen Teilen auf die Entwicklung künstlicher

Intelligenz und auch auf allgemeines maschinelles Lernen zurückzuführen. Doch immer

noch sind Unternehmen in viele Fällen hinterher und wissen noch nicht genau, was sie mit

den gesammelten Daten anfangen können.


Bild: pexels


Die Verarbeitung, Strukturierung und Nutzung der Daten kann in vielen Fällen für mehr Effizienz sorgen, sowie auch Kosten sparen. Wieso dies in sämtlichen Branchen eine steigende Relevanz verdient hat, liegt klar auf der Hand. Durch bessere Möglichkeiten das eigene Produkt kommunizieren zu können, weil ein jeder im Unternehmen weiss, was die Zielgruppe und letztendlich auch der Endkunde wünscht, lassen sich nicht nur das Wachstum des Unternehmens, sondern viel mehr auch seine Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig stärken.

Maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Big Data sind Schlagwörter, die mittlerweile

so gut wie keinem Unternehmen mehr fremd sind oder sein sollten. Doch eine ausgeklügelte

und vollständig geplante Datenstrategie ist vielen Unternehmen noch immer fremd. Das

sollten Sie in die Hand nehmen und ändern. Denn die strategische Ausrichtung jeder

Abteilung im Unternehmen nach den Daten, die gesammelt und auch strukturiert verarbeitet

werden, sind auch weiterhin fester Bestandteil erfolgreicher Unternehmensführung.

In diesem Artikel werden wir im Folgenden die Kombination aus IT und Business noch näher

beleuchten und intensiver auf die Chancen für das Unternehmen selbst eingehen.


Datenstrategie in jede Abteilung des Unternehmens einfliessen


Eine Datenstrategie beschreibt die genaue Planung und das vorausschauende Vorgehen

eines Unternehmens, wie es aus seinen Daten benötigtes Wissen herausarbeiten und filtern

kann. Natürlich ist hierbei auch ein menschlicher Datenanalyst vonnöten, heutzutage sind

wir noch nicht so weit, dass eine Maschine emotionale Intelligenz eines Menschen ersetzen könnte. Künstliche Intelligenz jedoch hat die Möglichkeit aus den Daten Erkenntnisse

hervorzubringen, die den Menschen in seiner Arbeit stark unterstützen können. Ziel der

Programmierung einer KI ist es also, die menschliche Intelligenz in ein automatisiertes

System zu übertragen und aufgrund der vorhandenen Kapazitäten bei der Datenauswertung

einiges zu erleichtern und zu verschnellern. Dabei spielt die Programmierung der

Algorithmen eine grosse Rolle. Ist dieses System der Ausarbeitung der Datenstrategie in

jeder Abteilung des Unternehmens angekommen, so lassen sich auch grosse Datensätze

innerhalb kürzester Zeit analysieren, verarbeiten und ordnen, sodass allgemeine

Erkenntnisse detailliert erlangt werden können.

Natürlich sind sich Experten hier einig, dass dies ein langer und teilweise auch komplizierter

Weg sein kann. Damit Daten in jeder Geschäftsfunktion innerhalb der Branche des

Unternehmens eine Bedeutung spielen und umfassend vorhanden sind, ist es wichtig, dass

das Unternehmen nicht nur seine Systeme oder auch seine Strukturen darauf anpasst. Es

ist auch von bedeutender Relevanz, dass die gesamte Kultur, die Arbeitsweise sowie auch

die Zusammenarbeit der einzelnen Abteilungen im Team vollständig auf die

Datenverarbeitung und der damit verbundenen Strategie auf jene angeglichen werden.


Daten richtig auswerten - Big Data und Maschinelles Lernen

Damit Daten ausgewertet werden können, müssen diese natürlich erstmal vorhanden sein.

Sowohl aus kleinen Datensätzen wird es schwer werden, Erkenntnisse und Wissen aus

diesen zu ziehen. Doch auch bei sehr grossen Datensätzen kann es nicht leicht sein, die

künstliche Intelligenz oder allgemeines maschinelles Lernen so zu programmieren, dass die

Algorithmen verbessert werden können.

Hier kann Big Data helfen, damit Daten nicht nur besser verarbeitet, sondern auch

ausgewertet werden können. Ohne maschinelles Lernen ist es nahezu unmöglich aus

diesen Datensätzen das Wissen herauszuziehen, wie eine KI das tun könnte. Daten haben

eine bessere Idee kommt also daher, dass diese sich selbst ordnen und auf ganz neue für

den Menschen zunächst unerdenkliche Weise zusammengefasst und strukturiert werden

können.

Somit gibt Data driven thinking den Unternehmen eine bessere Wissensgenerierung, da

Daten durch die Ergänzung mit künstlicher Intelligenz zielgerichteter bewertet und priorisiert

werden können.


Wettbewerbsfähigkeit durch bessere Datenverarbeitung


Da die Generierung von Wissen durch maschinelles Lernen und Big Data in vielen Branchen

bereits angekommen ist, wird diese auch für den Wettbewerb ein wichtiges Thema.

Dadurch, dass das Unternehmen aufgrund einer besseren Datenverarbeitung und der

allgemeinen auf Daten ausgerichtete Unternehmensphilosophie Ressourcen sparen kann,

bietet das einen grossen Vorteil.

Nicht nur für die Ökonomie des Unternehmens, sondern auch für die Umwelt trägt die

datengetriebene Handlungsweise zur Sustainability des Unternehmens bei. Verschwendung

von Gütern, die Überproduktion oder die allgemeine Verantwortung des Unternehmens im

Bezug auf nachhaltiges Handeln können so maschinell mitgesteuert werden. Das schafft in

sämtlichen Sektoren des Unternehmens einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz und spart

zusätzlich Geld und weitere wichtige Ressourcen.


Maschinelles Lernen: Wie Algorithmen Unternehmen


Selbst in der Gastronomie und in Grossküchen findet diese Technologie bereits positiven

Anklang. Durch die Erkenntnisse der Algorithmen können die Betriebe branchenspezifisch

auswerten, mit welcher Auslastung sie zu rechnen haben. Dabei wird die emotionale oder

auch die fehleranfällige Analyse durch den Menschen ausgeschlossen. Denn nur weil am

letzten Wochenende viel los war heisst das noch nicht, dass auch am kommenden

Wochenende wieder vermehrte Aufträge zustande kommen. Bei der Produktion, der

Bestellung von Waren und der Einteilung der Ressourcen der Unternehmen kann künstliche

Intelligenz einen enormen Vorteil bringen.


Datenschutz und Anonymität - DSGVO konforme

“Data has a better idea” zeigt, dass die Analyse der Daten anhand maschineller und

künstlicher Intelligenz einfacher möglich ist. Wenn wir unsere Erkenntnisse nach der

Datenanalyse ausrichten, bekommen wir gezieltere Informationen über eventuelle Chancen,

die das Unternehmen vorantreiben. Ausserdem behält man den Überblick über sämtliche

Vorgänge, die im Unternehmen stattfinden.

Es ist natürlich aber sehr wichtig, dass nicht nur die technologische Komponente stimmig ist,

sondern auch die rechtliche. Bei der Umsetzung der Business Intelligence im Unternehmen

muss rechtlich gewährleistet sein, dass die Daten anonym verarbeitet und analysiert werden

und die jeweiligen Einstellungen des Nutzers auch tatsächlich akzeptiert werden.


Vorteile von Daten für das Unternehmen - Business Intelligence

Wie wir bereits geklärt haben, ist die gezielte Nutzung der Daten für Unternehmen

mittlerweile nahezu unverzichtbar geworden und bietet einen grossen Vorteil gegenüber der

Konkurrenz. Kombinieren wir IT und Business, lassen Daten für uns arbeiten und nutzen

Business Intelligence, so lässt sich auch ein Fortschritt bei der Produktivität im Unternehmen

feststellen. Auch Risiken, Kosten- und Kundenanalysen lassen sich so gezielt vornehmen

und Marktchancen besser erkennen und ergreifen.

Auch der Mitarbeiter wird nicht überflüssig, sondern eher im Gegenteil sehr gefragt und

relevant im Alltagsbetrieb. Seine Aufgaben verschieben sich eventuell in eine überwachende

Haltung. Jedoch ist er vor allem auch für den Vorteil verantwortlich, dass das Wissen und die

Erkenntnisse für jeden zugänglich und verständlich gemacht werden.

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