Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) in Business-Intelligence-Tools (BI) hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Diese Technologien ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen effizient zu analysieren, Muster zu erkennen und fundierte Vorhersagen zu treffen. Hier sind einige der wichtigsten Anwendungsfälle:
Augmented Analytics
Durch KI-gestützte automatisierte Datenanalyse werden Erkenntnisse generiert, die bisher nur von Datenwissenschaftlern erzielt werden konnten.
Praxisbeispiel: Ein Einzelhandelsunternehmen nutzt Augmented Analytics, um Verkaufstrends vorherzusagen und Bestände entsprechend zu optimieren, was zu einer Reduzierung von Lagerkosten führt.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP/NLQ)
Diese Technologien ermöglichen es Benutzern, komplexe Datenabfragen durch einfache Spracheingaben zu stellen.
Praxisbeispiel: Ein Vertriebsleiter kann mithilfe von NLP und NLQ einfachfragen: „Wie waren unsere Verkaufszahlen im letzten Quartal?“ und sofort eine detaillierte Analyse erhalten.
Prädiktive Analytik
Bietet Vorhersagen über zukünftige Trends und Ereignisse, um proaktive Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Praxisbeispiel: Ein Finanzdienstleister verwendet prädiktive Analytik, um Kreditrisiken zu bewerten und geeignete Maßnahmen zur Risikominimierung zu ergreifen.
Make or Buy? Eigenes Modell entwickeln oder fertige bewährte Modelle nutzen
Unternehmen stehen oft vor der Entscheidung, ob sie eigene KI- und ML-Modelle entwickeln (Make) oder bewährte, fertige Modelle nutzen sollen (Buy). Diese Entscheidung hängt von vielen Faktoren ab, darunter spezifische Geschäftsanforderungen, Ressourcenverfügbarkeit, Zeitdruck und langfristige Strategien.
Vorteile und Nachteile des „Make“-Ansatzes
„Make“ (Eigenes Modell entwickeln)
Vorteile:
Maßgeschneiderte Lösungen: Eigene Modelle können speziell auf die Bedürfnisse und Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten werden.
Eigentum und Kontrolle: Volle Kontrolle über die Modellentwicklung, Anpassung und Verbesserung.
Wettbewerbsvorteil: Ein einzigartiges Modell kann zu einem bedeutenden Wettbewerbsvorteil führen.
Nachteile:
Hohe Kosten und Ressourcenbedarf: Entwicklung eigener Modelle erfordert erhebliche Investitionen in Fachpersonal, Zeit und Infrastruktur.
Komplexität und Risiko: Höheres Risiko von Fehlschlägen und technischen Herausforderungen.
Notwendige Skills und Technik für den „Make“-Ansatz
Datenwissenschaft (Data Science)
Kenntnisse in Statistik und Mathematik
Programmierfähigkeiten (Python, R)
Kenntnisse in ML-Algorithmen
Datenengineering
Datenverarbeitung und -reinigung (ETL)
Kenntnisse in Datenbanken (SQL, NoSQL)
Softwareentwicklung
Software-Engineering-Prinzipien
API-Entwicklung
Infrastruktur und DevOps
Cloud-Plattformen (AWS, Google Cloud, Azure)
Containerisierung und Orchestrierung (Docker, Kubernetes)
Verständnis für Geschäftsprozesse und Anforderungen
Fähigkeit, Anforderungen klar zu kommunizieren und Ergebnisse zu interpretieren
Zusammenarbeit mit Data Scientists und Entwicklern zur Validierung und Implementierung von Modellen
Nutzung von BI-Tools zur Erstellung von Berichten und Dashboards
Kostenaufstellung für die Entwicklung eigener Modelle
Angenommen, ein mittelständisches Unternehmen möchte ein prädiktives Modell zur Verkaufsprognose entwickeln. Hier ist eine grobe Kostenaufstellung, wobei wir davon ausgehen, dass der Business User keine zusätzlichen Kosten verursacht:
Microsofts Versprechen und die damit verbundenen Aufwände
Microsoft bietet mit Azure eine umfassende Cloud-Plattform, die zahlreiche Dienste für KI und ML umfasst. Dazu gehören vorgefertigte Modelle, die sofort einsatzbereit sind, sowie Tools zur Entwicklung eigener Modelle. Auch wenn Microsofts Angebote vielversprechend sind, entstehen dennoch nicht unerhebliche Aufwände, wenn man diese nutzen möchte.
Vorteile der Nutzung von Microsoft Azure
Schnellere Implementierung: Vorbereitete Dienste und Modelle ermöglichen eine schnellere Umsetzung.
Skalierbarkeit: Azure bietet eine skalierbare Infrastruktur, die flexibel an die Anforderungen des Unternehmens angepasst werden kann.
Integrationsmöglichkeiten: Nahtlose Integration in bestehende Microsoft-Produkte und -Services.
Herausforderungen und Aufwände
Kosten: Cloud-Dienste sind oft mit laufenden Kosten verbunden, die bei intensiver Nutzung erheblich sein können.
Know-how: Auch bei der Nutzung von Microsoft-Diensten ist spezialisiertes Wissen erforderlich, um die Dienste effizient zu implementieren und zu betreiben.
Anpassungsaufwand: Vorbereitete Modelle müssen möglicherweise angepasst und optimiert werden, um die spezifischen Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen.
Fazit zum Einsatz der Microsoft-Technik
Die Integration von KI- und ML-Technologien auf Microsoft Azure bietet viele Vorteile, darunter schnelle Implementierung und Skalierbarkeit. Dennoch entstehen dabei erhebliche Aufwände und Kosten, die sorgfältig abgewogen werden müssen.
Unsere Entscheidung, den Buy-Ansatz zu verfolgen und auf die bewährten Lösungen von Data Courage zu setzen, ermöglicht es uns, die Vorteile von KI und ML effizient zu nutzen und gleichzeitig Kosten und Risiken zu minimieren.
Unser Ansatz: „Buy“ und Partnerschaft mit Data Courage
Nach sorgfältiger Abwägung der „Make or Buy“-Entscheidung haben wir uns für die Partnerschaft mit Data Courage entschieden. Data Courage bietet spezialisierte KI- und ML-Lösungen, die optimal auf die Geschäftsanforderungen unserer Kunden abgestimmt sind. Durch diese Partnerschaft können wir folgende Vorteile nutzen:
Erprobte Expertise: Data Courage verfügt über umfangreiche Erfahrung und Fachwissen in der Entwicklung und Implementierung von KI- und ML-Lösungen.
Kosteneffizienz: Anstatt erhebliche Ressourcen in die Entwicklung eigener Modelle zu investieren, können wir bewährte Lösungen von Data Courage nutzen, was die Gesamtkosten reduziert.
Schnelle Implementierung: Die Zusammenarbeit mit Data Courage ermöglicht eine schnellere Umsetzung unserer KI- und ML-Initiativen, wodurch wir schneller von den Vorteilen profitieren können.
Anpassbare Lösungen: Data Courage bietet maßgeschneiderte Lösungen, die auf unsere spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind und flexibel angepasst werden können.
Beispiel für Data Courage Leistungen:
Data Courage bietet eine Vielzahl an KI- und ML-Dienstleistungen, darunter:
Predictive Analytics: Vorhersage zukünftiger Trends und Ereignisse zur Unterstützung proaktiver Geschäftsentscheidungen.
Customer Intelligence: Detaillierte Analyse des Kundenverhaltens zur Steigerung der Kundenzufriedenheit und -bindung.
Sales & Demand Forecasting: Prognose von Verkaufs- und Nachfrageentwicklungen zur Optimierung der Bestandsverwaltung und Vertriebsstrategien.
Fraud Detection: Identifikation und Prävention von betrügerischen Aktivitäten durch Anomalieerkennung und Musteranalyse.
Churn Prediction: Analyse zur Vorhersage von Kundenabwanderung, um gezielte Maßnahmen zur Kundenbindung zu ergreifen.
Recommendation Engines: Entwicklung von Empfehlungssystemen zur Personalisierung von Angeboten und Steigerung des Umsatzes.
Natural Language Processing (NLP): Verarbeitung und Analyse natürlicher Sprache zur Verbesserung von Kundeninteraktionen und Serviceleistungen.
Diese Lösungen ermöglichen es uns und unseren Kunden, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Effizienz zu steigern, ohne die erheblichen Aufwände und Risiken, die mit der Entwicklung eigener Modelle verbunden sind.
Weitere Anbieter und ihre Angebote
Zusätzlich zu Microsoft gibt es weitere bedeutende Anbieter von leistungsstarken KI- und ML-Plattformen. Google Cloud Platform (GCP) bietet starke KI- und ML-Tools wie TensorFlow und eine skalierbare Cloud-Infrastruktur, erfordert jedoch spezifische Kenntnisse zur Nutzung und Optimierung. Amazon Web Services (AWS) stellt ein umfangreiches Angebot an KI- und ML-Diensten wie SageMaker bereit, wobei die Komplexität und Kostenkontrolle bei intensiver Nutzung Herausforderungen darstellen. IBM Watson ist bekannt für seine Stärken in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und prädiktiven Analytik, bietet jedoch umfangreiche Beratungs- und Unterstützungsdienste, die oft hohe Kosten und spezialisierte Implementierungsanforderungen mit sich bringen. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) integriert stark in bestehende Oracle-Produkte und bietet leistungsfähige Datenbank- und Analytik-Lösungen, erfordert jedoch spezifische Kenntnisse in Oracle-Technologien. SAP Leonardo integriert nahtlos in SAP-Umgebungen und ist stark in Industrie 4.0 und IoT, bringt jedoch die Abhängigkeit vom SAP-Ökosystem und hohen Kosten mit sich.
Fazit
Die Entwicklung eigener KI- und ML-Modelle erfordert erhebliche Investitionen in qualifiziertes Personal und technische Infrastruktur. Unternehmen müssen diese vollständigen Kosten gegen den potenziellen Nutzen und Wettbewerbsvorteil abwägen, den maßgeschneiderte KI- und ML-Modelle bieten könnten.
Unsere Entscheidung, auf die bewährten Lösungen von Data Courage zu setzen, ermöglicht es uns die Möglichkeit, die Vorteile von KI und ML effizient anbieten zu können, ohne dafür eigene Ressourcen zu nutzen und so gleichzeitig Kosten und Risiken zu minimieren. So bieten wir unseren Kunden State-of-Art-Technologie zu einem angemessenen Kosten-Nutzen-Verhältnis.
