Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Wie CIOs eine Wertschöpfungskette der Daten schmieden

21.10.2019
Anzeige  Wer Daten klassifiziert, bewertet und durchgängig managt, setzt die Theorie vom „neuen Gold“ in die Praxis um. Die richtige Nutzung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning unterstützt CIOs beim Schmieden dieser Wertschöpfungskette.

Doch die meisten Unternehmen stehen erst am Anfang. Noch werden Daten nicht mit der gleichen Selbstverständlichkeit gemanagt wie andere Assets, etwa finanzielle Assets, Human Ressources, Maschinen oder Gebäude. Wollen CIOs das ändern, sollten sie die Daten nach Bereichen wie Kundendaten, Vendor-/Lieferantendaten, Produktdaten, Materialdaten, Finanzdaten und Weiterem organisieren. Neben dieser inhaltlichen Unterscheidung zählt jedes Datum zu einem Typus: Masterdaten, Transaktionsdaten, Behaviour-Daten (auf das Verhalten von Menschen oder Dingen bezogen) und Mediadaten (unstrukturierter Content etwa in Dokumenten oder Audio/Video-Dateien).

Drei Ansätze, Daten zu bewerten

Entscheider können ihre Daten anhand von drei Ansätzen bewerten. Sie gehen erstens über den Markt: zu welchem Preis werden diese oder ähnliche Daten gehandelt? Zweitens über die Kosten: Wie teuer ist es, diese Daten zu ersetzen oder zu reproduzieren? Und drittens über das Einkommen: Welchen Wert kann das Unternehmen mit diesen Daten zukünftig erlösen?

Wer Daten klassifiziert, bewertet und durchgängig managt, setzt die Theorie vom „neuen Gold“ in die Praxis um.
Wer Daten klassifiziert, bewertet und durchgängig managt, setzt die Theorie vom „neuen Gold“ in die Praxis um.
Foto: Jezper - shutterstock.com

Angesichts der wachsenden Datenmengen ist ein ganzheitliches Daten-Management ohne den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) nicht mehr denkbar. Daten-Management umfasst vier Schlüssel-Aktivitäten: Akquirieren/Schaffen, Vereinheitlichen/Pflegen, Schützen/Stilllegen und Entdecken/Nutzen. Beteiligt daran sind neben dem Daten-Manager verschiedene Rollen wie Collector, Integrator, Datenschutz-Manager und Data Scientist.

KI und ML unterstützen die Anwender in allen genannten Aktivitäten. Stichwort Daten-Akquise: Dieser Vorgang ist zeitaufwändig und oft auch fehleranfällig. KI und ML-Anwendungen sorgen für ein "First time right". Bei der Datenintegration steigern sie Effizienz und reduzieren Risiken aufgrund schlechter Datenqualität. Mit Blick auf Datenschutz und -Pflege sorgen sie für Transparenz über alle Systeme hinweg. In Sachen Entdecken/Nutzen helfen sie Anwendern, die gewünschten Informationen schneller zu finden und den Kontext der Daten besser zu verstehen.

Ziel ist die konsequente Weiterentwicklung zum durchgängig intelligenten Unternehmen. Kennzeichnend dafür sind die Anwendungen, die Plattformen und die Technologien. Digitale Plattformen von SAP kombinieren die SAP HANA Data Management Suite mit den Fähigkeiten der SAP Cloud Plattform.

Skalierbarkeit und Nutzerfreundlichkeit im Fokus

Fazit: Ein durchgängiges Daten-Management organisiert Volumen, Varianz, Qualität und Nutzung der Daten. Das Konzept der Datenwertschöpfungskette umfasst das Identifizieren von Daten-Assets, den kompletten Lebenszyklus der Daten vom Entstehen bis zum "Ausscheiden" und das Evaluieren des Datenwertes. KI und ML ermöglichen insbesondere, Daten-Management zu skalieren und nutzerfreundlich zu gestalten.

Das Schmieden einer solchen Datenwertschöpfungskette setzt auf Seiten von Business und IT voraus, eine profunde Datenstrategie zu entwickeln. Daten-Architektur und Systemlandschaft müssen ständig überprüft und gegebenenfalls angepasst werden. Anwenderunternehmen brauchen eine Plattform zur Integration der Betriebssysteme und Advanced Analytics- sowie Datenmanagement-Lösungen.

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