Zurück in die Zukunft – Business Intelligence durch Smart Data & Analytics

Wenn Sie eine Entscheidung treffen, geschieht das selten rein Fakten-basiert. Begrenzt wird solch ein Prozess unter anderem durch Ihre Emotionen und die Unfähigkeit, einen bestimmten Grad an Informationsüberflutung zu verarbeiten. Erst der Abbau von Informationsasymmetrien durch Hinzufügen neuer Datenpunkte, beispielsweise durch einen Algorithmus, erschließt resultierende Erkenntnisse. Somit treffen Sie Entscheidung schneller, genauer, konsistenter und transparenter. Zögern Sie nicht länger bei der Adaption neuer Technologien. (rho, ago,)

Im maschinellen Lernen stecken großartige Chancen für Ihr Marketing, denn Unternehmen stehen vor der paradoxen Herausforderung, alle gleich und jeden individuell zu behandeln. Dazu klären wir zuerst einmal einige zentrale Begriffe der digitalen Transformation: beispielsweise den Zusammenhang von Daten, prädiktiver Analyse, Deep Learning und dem Wertschöpfungspotential smarter Daten. Ein entscheidender Vorteil von KI-Anwendungen in Marketing- und Vertriebsprozessen besteht darin, kundenzentrierte Aufgaben zu automatisieren und die Interaktion mit potentiellen Kunden zur richtigen Zeit zu erleichtern.

Übersicht

1. Daten sind die Basis: Think big

Big Data sammelt und analysiert große Datenmengen, die unter anderem folgende Herkunft haben …

Bereich

Quelle

Big Data Software umfasst – im Gegensatz zu herkömmlichen Software-Lösungen – besondere Techniken:

Data Analytics beschreibt die systematische Auswertung bzw. Analyse der Daten.

Daten sind die Basis der Wertschöpfung unserer Informations-Ära. Jedoch ist der Mensch mit der Interpretation großer Datensätze überfordert. Einsichten, die beispielsweise ein KI-System aufspüren kann, beeinflussen unsere Entscheidungen immer häufiger.

2. Smart Data für die erweiterte Datenperspektive

Smart Data ist ein wertvolles Gut aus strukturierten Daten, hervorgegangen aus dem Daten-Knäuel Big Data. Smart Data entsteht durch (Big) Data Analytics, die intelligente Aufbereitung und Nutzung der immer größer werdenden Datenmengen.

Smart Data-Ziele:

Die Herkunft von Smart Data ist vielfältig. Zu den Quellen gehören insbesondere:

Smart Data Business

Auf Smart Data basierende Geschäftsmodelle entfalten ihre Wirksamkeit vor allem da, wo …

Daten sind der Treibstoff des digitalen Business. Bei deren Monetarisierung – also der Nutzung als Basis für Geschäftsmodelle – muss es jedoch nicht zwangsläufig um die direkte Vermarktung von Datenbeständen gehen. Daten-Monetarisierung als Begriff bezieht sich generell auf digitale Information als Grundlage eines Geschäftsmodells.

3. KI ist der Schlüssel zur Welt von morgen

Mittels digitaler Technologien haben sich völlig neue Branchenzweige wie Blockchain und das Internet of Things (IoT) entwickelt. In allen Unternehmensbereichen machen sich Systeme auf der Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) breit. KI und Machine Learning sorgen auch für völlig neue Formen von Business Intelligence (BI).

Die Effizienz von Smart Data lässt sich vor allem durch die Kombination herkömmlicher Analyse-Methoden mit Künstlicher Intelligenz voll auszuschöpfen. in großen Datenmengen können nun Muster erkannt und Daten so segmentiert werden, dass daraus Information entsteht.

Zu den technologischen Säulen einer Smart Data & Analytics-Strategie zählen …

Hier schlägt auch die Stunde von Service-Plattformen, die ausgeprägte Business Intelligence dank Verknüpfung von Data & Content Analytics und Datenvisualisierung bieten. Diese ermöglichen tiefe Einblicke in die Geschäftsprozesse und Datenszenarien eines Unternehmens. Sie sind in der Lage, Struktur und Transparenz in Unternehmensinformationen zu bringen. Mit der Folge, dass das Daten- & Infopotential vollumfänglich nutzbar wird. Zusätzlicher Vorteil: Förderung der automatisierten Workflow-Bewältigung sowie Governance.

4. Mit vorausschauender Analyse zurück in die Zukunft

Predictive Analytics oder prädiktive Analyse ist eine Methode, die mithilfe von Machine Learning-Technik, Datenmodellen und Datenanalysen Vorhersagen für die Zukunft trifft. Die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse wird dabei auf Grundlage historischer Daten und Statistiken prognostiziert. Dies ermöglicht gleichzeitig diejenigen Handlungsempfehlungen, welche die Eintrittswahrscheinlichkeit prognostizierter Ereignisse beeinflussen können. Das Business-Ziel für den Einsatz von Predictive Analytics ist, Verschwendung zu reduzieren, Zeit zu sparen sowie Kosten zu senken und Sicherheit zu erhöhen.

Business Analytics (BA) erweitert Business Intelligence (BI) um den Blick in die Zukunft und setzt vor allem auf statistische Analysen von Unternehmensdaten. BI beantwortet Fragen zum Geschehen (Was ist wann passiert?), zur Quantität oder den Ursachen eines Ereignisses. BA gibt Antworten auf die Fragen nach den Gründen, Auswirkungen, Wechselwirkungen oder Folgen von Ereignissen. Zudem ist es möglich, Szenarien durchzuspielen und Handlungsalternativen aufzuzeigen.

Einsatzbereiche von prädiktiven Analysen

Operative Verbesserung: Unternehmen verwenden prädiktive Modelle für ihr Ressourcen-Management oder Lastvorhersagesysteme in Produktionsumgebungen. Fluggesellschaften legen Ticketpreise mithilfe prädiktiver Analyse fest. Hotels nutzen sie, um die Zahl der Gäste zu prognostizieren. So kann die Belegung optimiert werden. Energieproduzenten können Stromlasten oder den Strompreis vorhersagen: auf Basis historischer Trends, Jahreszeiten- & Wetterdaten.

Betrugserkennung: Durch die Kombination mehrerer Analytics-Methoden lassen sich Muster oder Anomalien besser erkennen, was die Prävention von Straftaten erleichtert. Moderne Cyber-Sicherheit nutzt leistungsstarke Systeme zur Verhaltensanalyse, mit deren Hilfe sich sämtliche Aktionen in einem Netzwerk in Echtzeit untersuchen lassen.

Risikobewertung: Finanzinstitute verwenden Machine Learning-Techniken zur Entwicklung von Kreditrisikomodellen. Bei einer Kreditprüfung wird dann mithilfe eines prädiktiven Modells ein Wert für die Kreditwürdigkeit einer Person generiert. Auch Versicherungen nutzen solche Modelle.

Optimierung von Marketing-Kampagnen: Mit prädiktiver Analyse wird versucht, Reaktionswahrscheinlichkeit und Kaufverhalten vorherzusagen und Cross Selling-Chancen zu nutzen. Unternehmen setzen prädiktive Modelle ein, um Kunden anzulocken, ihre lukrativsten Kunden an sich zu binden und mit ihnen höhere Umsätze zu erzielen.

Innovationen: Fahrerassistenztechnologien und autonome Fahrzeuge verwenden Predictive Analytics, um Sensordaten zu analysieren und Algorithmen zu erstellen. In der Industrie minimiert eine vorausschauende Zustandsüberwachung bzw. Instandhaltung die Maschinenausfallzeiten.

Prädiktive Modelle verwenden Methoden der Mathematik und Informatik, um Ereignisse und Ergebnisse zu prognostizieren. Dabei besteht eine enge Verbindung mit Data Mining, das im übertragenen Sinne das „Schürfen von Daten“ meint. Es versucht verborgene Muster, Trends und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen. Data Mining ist daher eng verwandt mit maschinellem Lernen und Methoden, in denen Computerprogramme selbstständig neues Wissen erwerben.

Data Mining nutzt auch neuronale Netze, die der Arbeitsweise des menschlichen Gehirns ähneln und über viele Datendurchläufe bestehende Strukturen oder Muster lernen. Im Gegensatz zu neuronalen Netzen, die auf Mustererkennung mit Massendaten trainiert werden, fragen Bayesian Networks nach dem „warum“. So kann eine Künstliche Intelligenz belastbare Schlüsse ziehen, um sicherere Vorhersagen zu treffen und Wahrscheinlichkeiten zu erhöhen – bspw. in puncto Trefferquote bei der Bilderkennung.

Machine Learning und KI spielen auch für das dynamische Preismanagement im Online-Handel eine große Rolle. Dynamic Pricing ist die automatisierte Preisfindungsstrategie, bei der Unternehmen die Preise für Leistungen oder Produkte anhand von Algorithmen berechnen und permanent anpassen: auf Basis des aktuellen Marktbedarfs oder der Preisdaten von Mitbewerbern. Wirtschaftswissenschaftlich betrachtet berücksichtigt Dynamic Pricing die Spieltheorie. Unternehmen, die mit diesem mathematischen Modell Entscheidungssituationen modellieren, wollen nicht nur „live“ agierende Kunden verstehen, sondern auch strategisch planende.

Machine Learning oder maschinelles Lernen ist die Fähigkeit einer KI, eigenständig in die Systementwicklung einzugreifen und sich durch Erfahrungen zu verbessern. Das Konzept verfolgt Muster, um Assoziationen und Erkenntnisse aus Daten zu identifizieren. Das Internet of Things sorgt hier für die kritische Masse an Daten, die maschinelles Lernen benötigt. Unter anderem rückt damit das Ziel näher, KI-Systeme zu neuronalen Netzen zusammenzuschalten, in denen sich Anwendungspotentiale schnell und ressourcenschonend erschließen lassen.

Deep Learning ist ein angrenzender Forschungsbereich des maschinellen Lernens. Hier kommen künstliche neuronale Netzwerke mit vielen Schichten zum Einsatz – daher die Bezeichnung „tief“. Die biologischen Vorgänge des menschlichen Denkens und Lernens – Aktivierung von Neuronen, chemische Veränderung von Synapsen und weiteres – werden in Software oder Hardware „übersetzt“. Beim Deep Learning – dem verstärkenden & vielschichtigen Lernen – geht es darum, die Grenzen der Maschinenfähigkeiten zu erweitern, um Objekte zu erkennen und Sprache zu verstehen und zu generieren.

7. KI im digitalen Marketing

Im maschinellen Lernen stecken Chancen für Ihr Marketing. Unternehmen stehen heute vor der paradoxen Herausforderung, alle gleich und doch jeden individuell behandeln zu müssen. Ob Analyse von Emotionen (durch Natural Language Processing, NLP), Identifizierung erfolgreicher Kampagnen oder Vorhersagen zu Markt- & Kundenverhalten: KI wird fürs Digitalmarketing ein immer wichtigeres Werkzeug. Künstliche Intelligenz hilft, Daten schnell zu verarbeiten, zu analysieren und sinnvoll in Marketing- und Vertriebs-Prozesse zu implementieren. Effizientes datengetriebenes Handeln bedeutet hier, Muster wiederzuerkennen und relevante Signale von unbedeutenden trennen zu können.

Viele Unternehmen nutzen die KI-fähigen Tools bereits, um Effizienz- und Datenlücken zu schließen, die Erwartungen ihrer Kunden zu erfüllen oder eine großartige Customer Experience bereitzustellen.

Mit Hilfe von KI können Unternehmen eine differenzierte Beziehungstiefe zu ihren Kunden über alle Kontaktpunkte hinweg aufbauen. Künstliche Intelligenz unterstützt sie darin, gleichzeitig Massenmärkte zu bedienen und den Einzelnen genauer kennenzulernen.

Ein entscheidender Vorteil von KI im Marketing besteht darin, kundenzentrierte Aufgaben zu automatisieren und die menschliche Anstrengung zur Interaktion mit potentiellen Kunden zur richtigen Zeit zu erleichtern. Das ermöglicht einen bis dato nie gekannten Personalisierungsgrad in der Kundenansprache.

Smart Data-Potential ausreizen

Mit Blick auf die Breite künftiger KI-Anwendungsgebiete sind vor allem maschinell erzeugte Daten im industriellen und B2B-Kontext sowie domänenspezifische Daten bedeutsam.

Auf der Kostenseite lassen sich mit Smart Data die vorausschauende Instandhaltung, das Talent- und Prozessmanagement, die Beschaffung sowie Logistik- und Lieferkettenplanung optimieren.

Auf der Einnahmenseite helfen Smart Data dabei, weitergehende Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie neue Märkte funktionieren, was bestimmte Kundensegmente charakterisiert, wie sich Produkteigenschaften verbessern lassen oder Vertriebskanäle effektiver gestaltet werden können.

Und im operativen Bereich oder in der Fertigungsumgebung lässt sich das Wertschöpfungspotential von Smart Data folgendermaßen ausnutzen:

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DATENINTELLIGENZ
Ihre eigene Datenbasis ist das Fundament all Ihrer Aktivitäten. Und stellt somit die Arbeitsgrundlage für Ihr Marketing oder den Vertrieb. Die MBmedien Datenservices dienen dazu, Ihre Kunden- & Kontaktdaten zu überprüfen, zu bereinigen, zu aktualisieren und mit zielführenden Zusatzinformationen anzureichern. Wir machen Sie fit für die Zukunft.

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