Interaktiv-Trends 2020/2021 (11): Datenmanagement und KI in der Wechselwirkung

Man kann nicht das Wort Daten in den Mund nehmen, ohne auch von KI zu sprechen. Steve Guggenheimer von Microsoft hat auf der Informatica World Konferenz im vergangenen Mai in Las Vegas diese Beziehung zwischen Daten und KI zusammengefasst: "Sie können keine intelligenten KI-Konversationen führen, solange Sie keine intelligente Datenkonversationen führen können." Bei der Wechselwirkung Daten und KI schlägt das Pendel stärker Richtung Daten aus.

Zwar kommt Datenmanagement auch nicht ohne KI aus, aber noch wichtiger: keine KI ohne vernünftige Datenbasis. Werden Daten nicht effektiv und skalierbar verwaltet, werden KI-Modelle dasselbe Schicksal erleiden wie viele herkömmliche Data-Warehousing-Initiativen in den letzten 30 Jahren. Miese Daten ergeben miese Ergebnisse. Und KI kann auch nur so intelligent sein wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. Die eigentliche Herausforderung ist also das Datenmanagement.

Der mystische "Black-Box-Effekt" bleibt auch 2020 aus

Zudem ist KI in der Form, wie wir sie auch 2020 verstehen und nutzen, weder künstlich, noch wirklich intelligent. Es handelt sich schlicht und einfach um Algorithmen, die im besten Fall der Steuerung und Verbesserung von betrieblichen Prozessen dienen. Geschäftsmodell und Grundlagen (Daten!) müssen Unternehmen immer noch selbst liefern. Experten sehen den Run auf Künstliche Intelligenz im krassen Gegensatz zu Erkenntnisprozessen: Man tue so, als ob man in riesigen Datenmengen einfach nach Korrelationen suchen könne und diese dann einen Sinn ergäben. Da kommt unglaublich viel Schwachsinn heraus. So gibt es eine Korrelation zwischen dem Pro-Kopf-Verbrauch von Käse in den USA und der Zahl der Menschen, die sich mit dem eigenen Bettlaken erdrosseln, aber keine Kausalität.

Um sinnvoll Struktur in die eigenen Daten zu bringen, werden Unternehmen ihre Daten demokratisieren müssen, also so vielen Mitarbeitern wie möglich zugänglich machen. Damit können dann Entscheidungen getroffen werden, die auf konkreten, leicht verständlichen und auf das Unternehmen bezogenen Daten basieren. Damit Daten-Demokratisierung funktioniert, müssen Daten in den passenden Formaten und Kanälen geteilt werden und zum jeweiligen Nutzerprofil und seinem Vorwissen passen - nur die wenigsten Mitarbeiter sind Analysten. Das wird 2020 eine wesentliche Aufgabe in Unternehmen sein.

A propos Experten: Der Mangel an Business-Analysten, Data Scientists und Data Engineers wird sich auch 2020 wieder bemerkbar machen. Der Data Scientist beispielsweise braucht tiefen Einblick in die Fachbereiche, damit er die Projektanforderungen formulieren kann. Er kümmert sich um die Themen Datenmanagement und DQM - natürlich unter Beachtung der Data Governance und übernimmt die Definition von Datenmodellen und Algorithmen. Dazu bringt er tiefe mathematisch-statistische Kenntnisse mit, kann programmieren, kennt sich mit Datenschutz und sonstigen Compliance-Regeln aus und verfügt über umfangreiches Business Know-how. Da es die menschliche Eier legende Wollmilchsau in Sachen Daten nach wie vor kaum gibt, werden Unternehmen weiterhin verstärkt auf Arbeitsteilung setzen.

Datenhubs statt -silos

Dem sinnvollen Zusammenspiel von Datenmanagement und KI steht weit weniger die Angst der Mitarbeiter vor der KI im Weg. Aktuelle Studien, wie die von Genesys  , widerlegen die häufig proklamierte Annahme, Mitarbeiter würden befürchten, dass neue Technologien ihre Jobs übernehmen. Vielmehr schätzt die Mehrheit der deutschen Mitarbeiter KI: Fast die Hälfte (45 Prozent) spart durch den Einsatz neuer Technologie-Tools Zeit und kann sich auf geschäftskritischere Aufgaben konzentrieren. Fast ein Viertel der Befragten ist der Meinung, dass Technologien wie KI helfen, produktiver zu sein.

Wenn beispielsweise Bilddaten von KI ausgewertet werden, können Unternehmen ihren Reparatur- und Gutschriftenprozess verbessern. Bilder von defekten Produkten werden genutzt, um schnell und eindeutig festzustellen, welches Produktteil betroffen ist, um im Gegenzug den Kundenservice zu verbessern und im Idealfall niedrigere Kosten zu verursachen und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

2020 könnte es auch endlich zur vielzitierten Abschaffung von Datensilos kommen. An ihre Stellen treten Datenhubs, deren Prinzip nicht nur die Datenspeicherung, sondern auch die Vereinigung und Bereitstellung von Daten ist. Solche Datenhubs können dann unterschiedliche Informationen zu einem einzigen großen Datenprofil zusammenfassen und dem Marketer somit strategische und analytische Informationen innerhalb einer konsolidierten Lösung bereitstellen. Das Tool dafür: Customer Data Platforms, die 2020 auch den deutschen Markt erreichen. Ihre Ureigenschaft ist, Kundendaten aus unterschiedlichen Organisationseinheiten zu konsolidieren. Und im Unterschied zu Kampagnenmanagementsystemen können sie auch große Datenmengen in Echtzeit abbilden.