Mit Big Data auch etwas anfangen

Big Data Illustration

© Elnur – fotolia.com

Um bessere Entscheidungen treffen zu können, werden viele Daten in Unternehmen gesammelt. Durch diese Big Data Projekte versprechen sich die verantwortlichen IT-Leiter eine bessere Grundlage für Entscheidungen zu haben, die eigenen Geschäftsprozesse zu verbessern, Risiken besser einschätzen zu können, die Profitabilität zu steigern und neue Marktpotentiale zu entdecken und sich so besser am Kunden zu orientieren.

Oft erfüllten diese Big Data Projekte dann doch nicht die Erwartungen des Unternehmens, denn wie können die gesammelten Daten effektiv im laufenden Geschäft genutzt werden und wo liegt der Mehrwert? Zu dieser Fragestellung stellt Forrester Research in ihren Top-Trends für 2018 die Entwicklung hin zu Systemen der Erkenntnis (engl. Systems of Insight) vor. Sinn dieser Erkenntnissysteme ist es, die gewonnenen Erkenntnisse direkt in Handlungen umzuwandeln. Hier stehen die Kunden und Mitbewerber im Zentrum der Betrachtung, um schnell auf deren Aktionen reagieren zu können.

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Bei den Systems of Insight handelt es sich um eine gut und klar ausgearbeitete Referenzarchitektur, die mit ihren fünf Elementen einen geschlossenen Kreis bildet. Dieser schnelle Zyklus ermöglicht den direkten Einsatz von Daten, bei Entscheidungen und aktiven Handlungen, die das Tagesgeschäft betreffen; so werden die sonst nur strategisch genutzten Daten im direkten Kundenkontakt eingesetzt.

Ein Systems of Insight Team sorgt für die Integration der Erkenntnisse in laufende Prozess- und Softwareentwicklungen; hierbei werden die folgenden fünf Bestandteile genutzt:

  1. Softwareinstrumente, welche die Erkenntnisse direkt an Produktivsysteme füttern und gleichzeitig die Auswirkungen der Veränderungen zurückmelden und speichern, sind der erste wichtige Block.
  2. Als verbindendes Element wird eine Datenfluss-Pipeline benötigt, die kontinuierlich und in Echtzeit Daten erfassen und auswerten kann. Ein Beispiel für eine solche Pipeline ist Apache Kafka.
  3. Dann wird ein starke Verarbeitungs-Engine benötigt, die mit Hilfe von künstlicher Intelligenz analytisch Erkenntnisse erzeugt, die dann gespeichert werden.
  4. Für die Anwendung der Erkenntnisse braucht man noch ein Framework, welches aus den Erkenntnissen tatsächlich ausführbare Aktionen erzeugt. Diese feingranularen ereignisbasierten Workflows überführen die Erkenntnisse in Prozesse in Call Centern oder CRM-Systemen.
  5. Um diese vier Bestandteile gut arbeiten zu lassen, benötigt man dann noch eine Big Data Hintergrundstruktur, die gut skalierbar und elastisch ist. Diese Struktur bietet so genügend Freiräume für Experimente, die neue Ideen schaffen und die Feinabstimmung des ganzen Systems ermöglichen. Nur so ist man auf zukünftiges Wachstum vorbereitet und kann neue Geschäftsfelder durch experimentelles Vorgehen ohne große Risiken erschließen.

Schon in 2014 wurde auf der inscom2014, Digitale Innovation in der Versicherungsbranche, auf die Systems of Insight hingewiesen. Hier wurde empfohlen, freiwerdende Ressourcen durch Einsparungen bei den Systems of Record in den Aufbau von Systems of Insight zu investieren. Sie können die Business Treiber unterstützen, indem sie Innovationen fördern und erweiterte Handlungsoptionen öffnen – auf diesem Weg kann digitale Innovation entstehen.

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Alexander Lohberg

Alexander Lohberg

Mit einem Hintergrund im Systems Engineering und in der Komplexitätsforschung stellt sich Alexander Lohberg der Herausforderung, neue Technologien für den Einsatz im deutschen Markt des E-Learnings bereitzustellen. Entwicklungen der künstlichen Intelligenz werden in die bestehende Lernplattform integriert, um neue didaktische Konzepte zu unterstützen. Neben der technischen Umsetzung von Lernkonzepten beobachtet er aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich der Informationstechnologie und Hightech-Forschung.