Auf jede Frage eine Antwort: Sichere Entscheidungsfindung dank künstlicher Intelligenz

Quelle_Prisma Analytics GmbH_Decision Point

Unternehmen benötigen riesige Datenmengen, um angemessen über die geschäftliche Ausrichtung zu urteilen. Im Zeitalter von Big Data nimmt der Pool relevanter Informationen dabei immer weiter zu. Wertvolle Unterstützung erhalten Führungskräfte durch künstliche Intelligenz (KI), die dabei hilft, Antworten auf komplexe Fragestellungen zu geben.

 

Zuverlässige Methoden der Datenorganisation und -auswertung bilden die Kernaspekte einer erfolgreichen Entscheidungsfindung. Um den immer größeren Informationsmengen Herr zu werden, setzen die User moderner EDV-Programme auf die disruptiven Fähigkeiten künstlicher Intelligenz. So unterstützt etwa Decision Point, eine von dem Münchener Unternehmen »Prisma Analytics« entwickelte Technologie, Entscheidungsträger darin, die bestmöglichen Schlüsse zu ziehen und Fake News zu entlarven. Mithilfe von KI lässt sich eine Vielzahl nützlicher Funktionen realisieren: Speziell entwickelte Tools erlauben eine bessere Übersicht über die beeinflussenden Faktoren, andere erstellen wiederum komplexe und mehrdimensionale Simulationen oder einen Sachverhalt nach seinen geopolitischen und ereignisbezogenen Aspekten aufschlüsseln. Zusammen mit den neuesten Erkenntnissen der Data Science ermöglicht die Technologie, Informationen mit hoher Geschwindigkeit auszuwerten und Handlungsempfehlungen zu geben. »Dadurch erhalten Entscheidungsträger die Möglichkeit, Trends und Entwicklungen frühzeitig zu erkennen und ihre Handlungsoptionen auf eine sichere Basis zu stützen«, erläutert Dr. Heiner Pollert, CEO der Patentpool Group und der Prisma Analytics GmbH. »Durch künstliche Intelligenz lässt sich insbesondere unstrukturierter Input effektiv auswerten, da das Programm selbstständig relevante Zusammenhänge herstellt.«

 

Auswertung in Echtzeit

Decision Point liegen die innovativen Technologien der Quantum Relations Machine (QRM) und der C+8-KI zugrunde. Letztere übernimmt dabei die vollständig automatisierte Organisation von Daten, wodurch menschliche Fehler bei deren Zusammenstellung keine Rolle mehr spielen. Mithilfe der QRM lassen sich hierbei strukturierte und unstrukturierte Informationen berücksichtigen. Die Big-Data-Analyse-Technologie greift auf sämtliche digitale und öffentlich zur Verfügung stehenden Informationen zurück. Besonderer Vorteil: Digitaler Content bleibt ständig und ohne Umwege präsent – sich verändernde relevante Sachverhalte gelangen daher sofort in den Datenpool und beeinflussen das Ergebnis. Decision Point erlaubt Anwendern damit umfassende Recherchen zu beliebigen Suchanfragen. Mehr noch als dem autonomen Sammeln von Informationen dient die QRM allerdings der Auswertung des Rohmaterials sowie seiner nutzerorientierten Darstellung: Selbst komplexe Zusammenhänge und Entscheidungen lassen sich auf diese Weise durch nachvollziehbare Grafiken und Diagramme abbilden und erleichtern so dem Nutzer das Verständnis der Gesamtsituation. Selbst für vielschichtige Entscheidungsfelder wie Risikomanagement, Krisenprävention oder auch Investmentstrategien schlägt die Technologie sinnvolle Lösungen vor. »Für uns steht im Vordergrund, dass Entscheider die Berechnungen und Empfehlungen der KI mit einem Blick erfassen«, so Pollert. »Nicht jeder empfindet eine abstrakte Aufbereitung der Schlussfolgerungen als ansprechend. All unsere Auswertungstools visualisieren die Handlungsanweisungen daher in einer greifbaren und transparenten Form.«

 

Angewandte Data Science

Bereits in den 90er-Jahren entwickelte Hardy Schloer, Mitbegründer und CTO des Projekts, eine innovative Theorie der Datenvernetzung. Sein Quantum-Relations-Prinzip ermöglicht eine mehrdimensionale Analyse von physischen und psychischen Aspekten, wodurch sich kommende ökonomische, politische und soziale Phänomene zuverlässig prognostizieren lassen. Auf diese Weise perfektioniert Decision Point das Feld der Data Science und ersetzt bisherige kostspielige Anwendungen der Informationsauswertung. Für die KI-Komponente stellen die riesigen Datenmengen keine Herausforderung mehr dar, die ständige Aktualisierung gewährleistet einen Ausblick auf das eigene Handlungsfenster und hilft, den richtigen Zeitpunkt für eine Aktion zu bestimmen. »Fehlentscheidungen sind dann kaum noch möglich«, fasst Pollert zusammen. »Selbst globale Probleme, die wir heute noch nicht in vollem Umfang erfassen, lassen sich so prinzipiell analysieren. Dass die KI vor lauter Daten zusammenbricht, liegt im Bereich des Unmöglichen. Es gilt eher umgekehrt: Je mehr Informationen Decision Point zur Verfügung stehen, umso präziser und ganzheitlicher fallen die Handlungsempfehlungen des Tools aus.«

Weitere Informationen unter www.patentpool.de und www.prisma-analytics.de

 

143 search results for „Data Science“

Apache-Spark-Studie zeigt Wachstum bei Anwendern und neuen Workloads wie Data Science und Machine Learning

Zum besseren Verständnis der zunehmenden Bedeutung von Spark bei Big Data hat die Taneja Group ein großes Marktforschungsprojekt durchgeführt und rund 7.000 Teilnehmer befragt. In die weltweit angelegte Analyse wurden Führungskräfte aus Technik und Verwaltung einbezogen, die unmittelbar mit dem Thema Big Data zu tun haben. Die mit überwältigender Resonanz abgeschlossene Studie gibt Aufschluss die…

Die neue Rolle von BI: Data Science für Jedermann

Daten sind das neue Gold. Nur danach muss gegraben und geschürft werden. Ein schweißtreibender Job, wenn Anwender nicht die richtigen Werkzeuge zur Hand haben. Welche Rolle Bottom-up-Strategien und User Experience bei der Umsetzung erfolgreicher BI-Strategien haben, zeigt Tableau derzeit eindrucksvoll mit einer Reihe an neuen Features und Produkten. Mit der digitalen Transformation nehmen Volumen und…

Mehr als 40 Prozent der Data-Science-Tätigkeiten werden bis 2020 automatisiert sein

Laut des IT-Research und Beratungsunternehmens Gartner werden bis zum Jahr 2020 mehr als 40 Prozent der Data-Science-Tätigkeiten automatisiert sein – dies hat sowohl eine Produktivitätssteigerung zur Folge als auch eine intensivere Nutzung von Daten und Analytics durch sogenannte »Citizen Data Scientists«. Laut Gartner können Citizen Data Scientists die Lücke zwischen den Mainstream-Self-Service-Analytics der Businessanwender und…

Wettbewerbsvorteile durch Data-Science

In allen Unternehmen mit mehr oder weniger komplexen Geschäftsprozessen ist die heute anfallende Datenmenge enorm. Es hat sich mittlerweile herumgesprochen, dass eine gezielte Analyse dieser Daten unterschiedliche positive Effekte für ein Unternehmen bringt. Der Bedarf an Data-Science-Know-how ist deshalb groß wie nie, und der Kampf um diese Ressourcen zwischen den Abteilungen ist bereits in vollem Gange.

Intuitiv versus faktenbasiert: Nachholbedarf bei Data-Science-Nutzung

An der Bedeutung intelligenter Datenanalysen als Innovationsmotor und Treiber der digitalen Transformation herrscht in neun von zehn deutschen Firmen keinerlei Zweifel mehr. Für die meisten von ihnen steht der geschäftliche Nutzen von Data Science inzwischen außer Frage. Gleichwohl vertraut noch immer jedes zweite Unternehmen bei wichtigen Entscheidungen eher der menschlichen Intuition als computergestützten Analysen und…

Fünf Vorurteile über Data Analytics

Die Entwicklungen von Big Data, Machine Learning und künstlicher Intelligenz werden 2019 wieder zu einem spannenden Jahr machen. Dank der Zukunftstechnologien gewinnt vor allem die Datenanalyse an Fahrt und Unternehmen werden noch weniger um die effektive Auswertung ihrer Informationen herumkommen. Manch einer tut sich aber schwer mit dieser neuen, tragenden Säule im Geschäftsalltag. IT-Experten sehen…

Big Data killed the Radio Star? Wie künstliche Intelligenz die Musikindustrie beeinflusst

Schon immer war die Musikindustrie eine, die sich konstant weiterentwickelt und an die Gegebenheiten der Welt angepasst hat. Mittlerweile hat mit Streaming, Cloud Computing und Algorithmen eine neue Ära dieser begonnen. Künstliche Intelligenz hat nicht nur die Prozesse in der Branche revolutioniert, sondern hilft uns auch dabei, Musik auf eine neue Art und Weise wahrzunehmen…

»Data Analytics«-Markt: Machine Learning – Preise sinken, die Produktreife steigt

»Machine Learning as a Service« ist zu einem umkämpften Markt geworden, in dem sich nahezu alle wichtigen IT-Provider positionieren. Sie müssen die Funktionen, zugrundeliegenden Algorithmen und Modelle dabei qualitativ wie quantitativ schnell weiterentwickeln, um Marktanteile und Kunden zu gewinnen. Dies stellt der neue große Anbietervergleich »ISG Provider Lens Germany 2019 – Data Analytics Services &…

Data- & Analytics-Trends 2018: Flexibel Daten analysieren und integrieren

Business Intelligence, Big Data, IoT und künstliche Intelligenz haben eins gemeinsam: Sie alle drehen sich um Daten und ihre Auswertung. Um bestmöglich von den neuen Technologien zu profitieren, benötigen Unternehmen geeignete Datenplattformen und Analytics-Lösungen. Hier kommen fünf aktuelle Trends, die zeigen, worauf es ankommt. Die Fähigkeit, Daten zu sammeln und auszuwerten, ist heute essenziell für…

Data Scientists statt Marketingfachleute

Zalando will mehr Data Scientists für datenbasiertes Marketing einsetzen und Werbefachleute entlassen. Die künstliche Intelligenz (KI) soll das Feld übernehmen und das am besten schon morgen. Warum dieser Plan recht riskant sein dürfte, erklärt Philippe Take in diesem Artikel.   Einer der größten Online-Modehändler möchte seinen Kleiderschrank ausmisten. Der Stoff der Zukunft sind Daten. Und…

Data Scientist in Programmatic

Die Harvard Business Review kürte den »Data Scientist« kürzlich zum attraktivsten Beruf des 21. Jahrhunderts. Doch was tut ein Experte, der zwischen Big Data, Analytics und Business Intelligence angesiedelt ist, in seinem Arbeitsalltag? Und welche Fähigkeiten sollte er dafür mitbringen? Die Programmatic-Media-Buying-Plattform Tradelab hat für das spannende Berufsfeld eine Infografik erstellt. Diese zeigt auf, was…

Big Data 2018: Umsatz liegt erstmals über 6 Milliarden Euro

■  Umsatzwachstum von 10 Prozent prognostiziert ■  Ausbildung zum Data Scientist   Deutschland ist ein Wachstumsmarkt für Big Data. Im Jahr 2018 werden mit Hardware, Software und Services für Big-Data-Anwendungen voraussichtlich 6,4 Milliarden Euro umgesetzt, ein Plus von 10 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. Das zeigen Berechnungen des IT-Marktforschungsunternehmens IDC im Auftrag des Digitalverbands Bitkom.…

Daten richtig nutzen: Wettbewerbsvorteile mit der Data Journey

Es gibt ein neues Vorgehensmodell mit dem jedes Unternehmen in drei Schritten echten Mehrwert aus seinen Daten ziehen kann. Daten sind die Zukunft und durchdringen neben den Großunternehmen auch verstärkt den Mittelstand. Um den Digitalisierungsmotor einzuschalten und echten Mehrwert aus den Daten zu gewinnen, müssen ineinandergreifende Prozesse in das Unternehmen integriert werden. Die Alexander Thamm…

Weitere Artikel zu