Kontinuierliche Intelligenz hilft Unternehmen dabei Daten zu analysieren

Kontinuierliche Intelligenz: Definition, Vorteile, Beispiele

Als Kate Middleton und Prinz William 2010 ihre Verlobung bekannt gaben, trug Kate ein saphirblaues Kleid. Innerhalb kürzester Zeit waren ähnlich aussehende Kleider überall ausverkauft. Der „Kate-Effekt“ war geboren. Doch unerwartete Verkaufsspitzen, plötzliche Anstiege bei neuen Benutzeranmeldungen oder hohe Abbruchraten beim Online-Shopping sorgen bei Einzelhändlern auch heute noch oft für Ratlosigkeit. Aber wie können Daten dabei helfen solche Situationen besser handzuhaben?

Angesichts des wachsenden Volumens, der Komplexität und der Geschwindigkeit von Daten überrascht es nicht, dass Unternehmen oft nur einen kleinen Teil der verfügbaren Daten für Analysen heranziehen. Untersuchungen deuten darauf hin, dass einige der derzeit führenden Anbieter für Anwendungen weniger als sechs Prozent ihrer gesammelten Daten nutzen.

Die kontinuierliche Überwachung von Geschäftsdaten ermöglicht es, Abweichungen und deren Ursachen zu ermitteln. Somit kann schneller auf solche auf den ersten Blick nicht erkennbare Ereignisse und neue Trends reagiert werden.

Genau dieses Analysekonzept wird mit kontinuierlicher Intelligenz geboten, die Unternehmen dabei unterstützt, intelligente Geschäftsentscheidungen in Echtzeit zu treffen.

Was ist „kontinuierliche Intelligenz“?

Traditionell werden Dashboards regelmäßig geprüft, um die wichtigsten KPIs zu überwachen und Daten über vordefinierte Pfade manuell auszuwerten. Wenn jedoch nur vordefinierte Indikatoren und Leistungskennzahlen berücksichtigt werden, führt dies zu einer eingeschränkten Sicht. Informationen zu unerkannten Signalen und Trends in anderen Teilen der Daten oder mit einer niedrigeren Granularität werden so nicht erkannt.

Genau im Auge zu behalten, was gerade in diesem Moment relevant ist, fordert Unternehmen aller Branchen heraus. Hier kommt kontinuierliche Intelligenz ins Spiel.

Laut dem Analystenhaus Gartner ist kontinuierliche Intelligenz ein Designmuster. Dabei werden Echtzeitanalysen in einen Geschäftsvorgang integriert und aktuelle und historische Daten verarbeitet, um als Reaktion auf Ereignisse Aktionen festzulegen. Kontinuierliche Intelligenz automatisiert oder unterstützt die Entscheidungsfindung.

Bei diesem Ansatz kommt eine Vielzahl von Technologien wie maschinelles Lernen, Event Stream Processing, Optimierung und Geschäftsregelverwaltung zum Einsatz.

Unbekannte Faktoren mit KI aufdecken

Menschen können nicht jede mögliche Besonderheit und Kombination in der Flut an eingehenden Daten untersuchen. Maschinen hingegen schon.

Sie können fortwährend Daten im Hintergrund überwachen, um unbekannte Korrelationen und Trends zu erkennen, die von den Erwartungen infolge früherer Beobachtungen des Systems abweichen. Dies ergänzt Analysen, die präzise Antworten auf Fragen liefern, die die Benutzer zu stellen wissen.

So können Unternehmen bisher unerkannte, aber potenziell relevante Signale in den Daten identifizieren. Gartner geht davon aus, dass bis Ende 2022 mehr als die Hälfte der wichtigsten neuen Unternehmenssysteme mit Funktionen für kontinuierliche Intelligenz aufwarten werden.

Durch die Integration kontinuierlicher Intelligenz auf Grundlage künstlicher Intelligenz in den laufenden Geschäftsbetrieb bieten sich Unternehmen folgende Vorteile:

  1. Sie können die Effizienz steigern, indem sie weniger Zeit damit verbringen, Daten aus verschiedenen Quellen zu durchsuchen.
  2. Sie haben die Möglichkeit, sich auf das Wesentliche konzentrieren, um ihr Geschäft voranzutreiben.
  3. Sie sind in der Lage, schneller zu handeln.

Unternehmen können kritische Indikatoren wie Umsatz, Webseitenaufrufe, aktive Benutzer oder Transaktionsvolumen in Echtzeit automatisch überprüfen lassen. So verkürzen sie die Reaktionszeit und können besser auf Situationen reagieren, bevor sich diese auf den Geschäftsbetrieb auswirken.

Kontinuierliche Intelligenz gekonnt einsetzen

Das SAP Innovation Center Network (ICN) untersucht das geschäftliche Potenzial sowie die Anforderungen von kontinuierlicher Intelligenz und entwickelte einen Prototyp eines selbstlernenden Cloud-Service.

Dieser Service ermittelt selbstständig Muster in historischen Daten, um Trends in neuen Daten zu erkennen, die von erwarteten Entwicklungen abweichen. Einblicke werden nach Relevanz sortiert und dem Benutzer proaktiv als umfassende Daten-Storys mit vollständigem Kontext bereitgestellt.

Vor allem in Branchen mit schnelldrehenden Konsumgütern wie dem Einzelhandel könnte der Service entscheidend für eine schnelle Anpassung an verändertes Kaufverhalten, Trends und Marktbedingungen sein. Einzelhändler würden so auf einen plötzlich steigenden Absatz von Kleidern wie dem von Kate Middleton, Lebensmitteltrends wie Avocados und Hafermilch oder die Nachfrage nach Schirmen aufgrund von schlechtem Wetter hingewiesen werden.

Aber nicht nur Einzelhändler könnten davon profitieren. Servicemeldungen sind ein weiterer Anwendungsbereich, den das ICN-Team untersucht. Mit kontinuierlicher Intelligenz könnten Mitarbeitende im Service und Support beispielsweise aktuell wichtige und relevante Themen identifizieren, für die eine ungewöhnlich hohe Anzahl offener Meldungen vorliegen. Die Mitarbeitenden könnten bei der Bearbeitung dann mit zugeschnittenen Materialien zusätzliche Informationen anbieten.

Mit dem Markttempo Schritt halten

Es reicht nicht mehr aus, sich ausschließlich auf Standardkennzahlen zu verlassen und Standard-KPIs zu überwachen. Die Dynamik komplexer Systeme oder Unternehmen muss verständlich sein und es soll die Möglichkeit geben darauf zu reagieren.

Es wird davon ausgegangen, dass kontinuierliche Intelligenz in der Zukunft zur Norm wird. Denn die Geschwindigkeit, mit der Unternehmen auf sich rasch verändernde Marktbedingungen reagieren müssen, wird nur noch zunehmen. Kontinuierliche Intelligenz wird eine wichtige Komponente für Unternehmen sein, die Benutzer auf relevante Daten hinweisen möchten. So können sie Maßnahmen anstoßen, wenn dies am notwendigsten ist.

Ist Ihr Unternehmen bereit, ein intelligentes Unternehmen zu werden? Finden Sie es hier heraus.


Dieser Artikel wurde ursprünglich auf The Future of Customer Engagement and Experience veröffentlicht.