Ein Fachbeitrag von Kathrin Stadler (Foto), Trendscout und Wissensmanager bei der Mindbreeze GmbH Themen wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning rücken immer häufiger in den Fokus von Unternehmen. Der aktuellen IDC-Studie „Künstliche Intelligenz und Machine Learning in Deutschland 2018“ zu Folge planen 69 Prozent der 350 befragten IT-Entscheider innerhalb des nächsten Jahres die Umsetzung eines Projekts in diesem Umfeld. Am häufigsten arbeiten die Betriebe daran, Wissen aus ihrem umfassenden Datenschatz zu gewinnen. Die Insight Engine kann dabei helfen.
Unabhängig von der jeweiligen Branche produzieren und speichern alle Unternehmen über alle Fachbereiche hinweg eine riesige Menge an Informationen. Um das darin liegende Know-how etwa zu Marketing-Zwecken optimal einsetzen zu können, ist es notwendig, das in Form von Daten vorhandene Potenzial voll auszuschöpfen.
Ganz klar: In allen Fachabteilungen wird es wichtiger, relevante Informationen zur richtigen Zeit zur Hand zu haben. Nur so lässt sich in kürzester Zeit auf sich ändernde Marktanforderungen reagieren oder besser noch proaktiv agieren.
Herausforderung: Die Datenflut beherrschen
Eine besonders geeignete Lösung, um zügig Erkenntnisse zu gewinnen, stellen sogenannte Insight Engines dar. Um das bestehende Unternehmenswissen erfassen, die benötigten Informationen entsprechend extrahieren sowie jegliche Zusammenhänge identifizieren und aufbereiten zu können, nutzen diese Systeme Methoden der künstlichen Intelligenz. Mithilfe von intelligenten Technologien wie Machine und Deep Learning können sie einen Einblick in die Datenflut geben und vor allem Zusammenhänge effizient darstellbar und nutzbar machen.
[caption id="attachment_281" align="alignleft" width="1150"]
Insight Engines identifizieren Zusammenhänge[/caption]
Suchabfragen können zudem ganz einfach in natürlicher Sprache abgegeben werden. Möglich ist dies dank Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Question Answering (NLQA). Dadurch können sowohl strukturierte Metadaten als auch Textinhalte richtig analysiert, verstanden und so das konkrete Anliegen des Nutzers ermitteln werden. Die menschliche Sprache wird mit NLP erfasst, während mit NLQA die linguistische Interpretation der Anfrage erfolgt.
Suchergebnisse können dadurch perfekt auf die Bedürfnisse der Anwender angepasst werden. Damit werden endlose Trefferlisten zu perfekt auf die Anfrage, die Rolle und Zugriffsrechte des Nutzers und den Kontext abgestimmten Ergebnissen.
Insight Engine: Alles auf einem Blick
Deep und Machine Learning dienen der Insight Engines als Gedächtnis. Unter Zuhilfenahme dieser Methoden lernt sie durch die laufende Analyse von Arbeitsweisen stetig hinzu.
Die Insight Engine analysiert beispielsweise, wie oft oder in welchem Kontext bestimmte Informationen aufgerufen werden. Dadurch erwirbt sie die Fähigkeit, nach und nach die Relevanz dieser Daten zu kategorisieren und Anwendern entsprechend des spezifischen Anwendungsfalls und ihres Fachbereichs die Daten personalisiert und proaktiv bereitzustellen.
Das versetzt Insight Engines in die Lage, Nutzern bei einer Abfrage eine 360-Grad Sicht auf alle (geschäfts-) relevanten Daten innerhalb des Unternehmens verfügbar zu machen. Im Marketing beispielsweise führt die Verknüpfung und Auswertung von Unternehmensdaten zu einem gesammelten und umfassenden Überblick über laufende Projekte, Kampagnen, Budgets oder die Erfolge der verschiedenen Werbekanäle. Nur so können Abweichungen und neuartige Trends identifiziert werden, damit Marketeers sowie Produktmanager rasch und flexibel darauf reagieren können.
[caption id="attachment_280" align="alignleft" width="1150"]
Insight Engine: Alle relevanten Daten auf einen Blick[/caption]
Insight Engines werden häufig als Appliances, eine Kombination aus Hard- und Software, angeboten. Dank des Out-of-the-box-Charakters entfallen nach der Integration im Unternehmen kosten- und zeitintensive Implementierungsprojekte sowie eine fortlaufende Betreuung durch das Fachpersonal. Die verschiedensten Datenquellen werden mittels Konnektoren ohne Aufwand angebunden. Dieser rasche und unkomplizierte Zugriff auf das Unternehmenswissen mindert aber keineswegs die Datensicherheit. Bei jeder einzelnen Abfrage werden die bei den Datenquellen hinterlegten Berechtigungen abgefragt und überprüft. Jeder Nutzer erhält nur Zugriff auf Informationen, für die er entsprechend seiner Position, Rolle oder Abteilung Berechtigung hat.
Fazit: Verknüpfung der Daten eröffnet neue Blickwinkel
Die Chancen und Möglichkeiten im Bereich Big Data Analytics werden weiterhin rasant wachsen – genauso wie es auch die Datenberge tun. Schon heute können aber intelligente Lösungen jene erfolgsentscheidenden Informationen aus den Unmengen an Daten filtern und gezielt einsetzten. Die Verknüpfung aller Informationen etwa zu Kunden, Produkten, Aufträgen, Kampagnen oder Budgets führt zu einer realen 360-Grad-Sicht, die den Mitarbeitern einen neuen Blickwinkel auf Prozesse und Abläufe eröffnet. So kann Optimierungspotenzial aufgezeigt oder bei der raschen und effizienten Lösung von Problemen unterstützt werden. Bestehendes aber verborgenen Wissen im Unternehmen kann also zu höherer Flexibilität und Agilität verhelfen.
Ein Fachbeitrag von Kathrin Stadler (Foto), Trendscout und Wissensmanager bei der Mindbreeze GmbH Themen wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning rücken immer häufiger in den Fokus von Unternehmen. Der aktuellen IDC-Studie „Künstliche Intelligenz und Machine Learning in Deutschland 2018“ zu Folge planen 69 Prozent der 350 befragten IT-Entscheider innerhalb des nächsten Jahres die Umsetzung eines Projekts in diesem Umfeld. Am häufigsten arbeiten die Betriebe daran, Wissen aus ihrem umfassenden Datenschatz zu gewinnen. Die Insight Engine kann dabei helfen.
Unabhängig von der jeweiligen Branche produzieren und speichern alle Unternehmen über alle Fachbereiche hinweg eine riesige Menge an Informationen. Um das darin liegende Know-how etwa zu Marketing-Zwecken optimal einsetzen zu können, ist es notwendig, das in Form von Daten vorhandene Potenzial voll auszuschöpfen.
Ganz klar: In allen Fachabteilungen wird es wichtiger, relevante Informationen zur richtigen Zeit zur Hand zu haben. Nur so lässt sich in kürzester Zeit auf sich ändernde Marktanforderungen reagieren oder besser noch proaktiv agieren.
Herausforderung: Die Datenflut beherrschen
Eine besonders geeignete Lösung, um zügig Erkenntnisse zu gewinnen, stellen sogenannte Insight Engines dar. Um das bestehende Unternehmenswissen erfassen, die benötigten Informationen entsprechend extrahieren sowie jegliche Zusammenhänge identifizieren und aufbereiten zu können, nutzen diese Systeme Methoden der künstlichen Intelligenz. Mithilfe von intelligenten Technologien wie Machine und Deep Learning können sie einen Einblick in die Datenflut geben und vor allem Zusammenhänge effizient darstellbar und nutzbar machen.
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Insight Engines identifizieren Zusammenhänge[/caption]
Suchabfragen können zudem ganz einfach in natürlicher Sprache abgegeben werden. Möglich ist dies dank Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Question Answering (NLQA). Dadurch können sowohl strukturierte Metadaten als auch Textinhalte richtig analysiert, verstanden und so das konkrete Anliegen des Nutzers ermitteln werden. Die menschliche Sprache wird mit NLP erfasst, während mit NLQA die linguistische Interpretation der Anfrage erfolgt.
Suchergebnisse können dadurch perfekt auf die Bedürfnisse der Anwender angepasst werden. Damit werden endlose Trefferlisten zu perfekt auf die Anfrage, die Rolle und Zugriffsrechte des Nutzers und den Kontext abgestimmten Ergebnissen.
Insight Engine: Alles auf einem Blick
Deep und Machine Learning dienen der Insight Engines als Gedächtnis. Unter Zuhilfenahme dieser Methoden lernt sie durch die laufende Analyse von Arbeitsweisen stetig hinzu.
Die Insight Engine analysiert beispielsweise, wie oft oder in welchem Kontext bestimmte Informationen aufgerufen werden. Dadurch erwirbt sie die Fähigkeit, nach und nach die Relevanz dieser Daten zu kategorisieren und Anwendern entsprechend des spezifischen Anwendungsfalls und ihres Fachbereichs die Daten personalisiert und proaktiv bereitzustellen.
Das versetzt Insight Engines in die Lage, Nutzern bei einer Abfrage eine 360-Grad Sicht auf alle (geschäfts-) relevanten Daten innerhalb des Unternehmens verfügbar zu machen. Im Marketing beispielsweise führt die Verknüpfung und Auswertung von Unternehmensdaten zu einem gesammelten und umfassenden Überblick über laufende Projekte, Kampagnen, Budgets oder die Erfolge der verschiedenen Werbekanäle. Nur so können Abweichungen und neuartige Trends identifiziert werden, damit Marketeers sowie Produktmanager rasch und flexibel darauf reagieren können.
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Insight Engine: Alle relevanten Daten auf einen Blick[/caption]
Insight Engines werden häufig als Appliances, eine Kombination aus Hard- und Software, angeboten. Dank des Out-of-the-box-Charakters entfallen nach der Integration im Unternehmen kosten- und zeitintensive Implementierungsprojekte sowie eine fortlaufende Betreuung durch das Fachpersonal. Die verschiedensten Datenquellen werden mittels Konnektoren ohne Aufwand angebunden. Dieser rasche und unkomplizierte Zugriff auf das Unternehmenswissen mindert aber keineswegs die Datensicherheit. Bei jeder einzelnen Abfrage werden die bei den Datenquellen hinterlegten Berechtigungen abgefragt und überprüft. Jeder Nutzer erhält nur Zugriff auf Informationen, für die er entsprechend seiner Position, Rolle oder Abteilung Berechtigung hat.
Fazit: Verknüpfung der Daten eröffnet neue Blickwinkel
Die Chancen und Möglichkeiten im Bereich Big Data Analytics werden weiterhin rasant wachsen – genauso wie es auch die Datenberge tun. Schon heute können aber intelligente Lösungen jene erfolgsentscheidenden Informationen aus den Unmengen an Daten filtern und gezielt einsetzten. Die Verknüpfung aller Informationen etwa zu Kunden, Produkten, Aufträgen, Kampagnen oder Budgets führt zu einer realen 360-Grad-Sicht, die den Mitarbeitern einen neuen Blickwinkel auf Prozesse und Abläufe eröffnet. So kann Optimierungspotenzial aufgezeigt oder bei der raschen und effizienten Lösung von Problemen unterstützt werden. Bestehendes aber verborgenen Wissen im Unternehmen kann also zu höherer Flexibilität und Agilität verhelfen.
Ein Fachbeitrag von Kathrin Stadler (Foto), Trendscout und Wissensmanager bei der Mindbreeze GmbH Themen wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning rücken immer häufiger in den Fokus von Unternehmen. Der aktuellen IDC-Studie „Künstliche Intelligenz und Machine Learning in Deutschland 2018“ zu Folge planen 69 Prozent der 350 befragten IT-Entscheider innerhalb des nächsten Jahres die Umsetzung eines Projekts in diesem Umfeld. Am häufigsten arbeiten die Betriebe daran, Wissen aus ihrem umfassenden Datenschatz zu gewinnen. Die Insight Engine kann dabei helfen.
Unabhängig von der jeweiligen Branche produzieren und speichern alle Unternehmen über alle Fachbereiche hinweg eine riesige Menge an Informationen. Um das darin liegende Know-how etwa zu Marketing-Zwecken optimal einsetzen zu können, ist es notwendig, das in Form von Daten vorhandene Potenzial voll auszuschöpfen.
Ganz klar: In allen Fachabteilungen wird es wichtiger, relevante Informationen zur richtigen Zeit zur Hand zu haben. Nur so lässt sich in kürzester Zeit auf sich ändernde Marktanforderungen reagieren oder besser noch proaktiv agieren.
Herausforderung: Die Datenflut beherrschen
Eine besonders geeignete Lösung, um zügig Erkenntnisse zu gewinnen, stellen sogenannte Insight Engines dar. Um das bestehende Unternehmenswissen erfassen, die benötigten Informationen entsprechend extrahieren sowie jegliche Zusammenhänge identifizieren und aufbereiten zu können, nutzen diese Systeme Methoden der künstlichen Intelligenz. Mithilfe von intelligenten Technologien wie Machine und Deep Learning können sie einen Einblick in die Datenflut geben und vor allem Zusammenhänge effizient darstellbar und nutzbar machen.
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Insight Engines identifizieren Zusammenhänge[/caption]
Suchabfragen können zudem ganz einfach in natürlicher Sprache abgegeben werden. Möglich ist dies dank Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Question Answering (NLQA). Dadurch können sowohl strukturierte Metadaten als auch Textinhalte richtig analysiert, verstanden und so das konkrete Anliegen des Nutzers ermitteln werden. Die menschliche Sprache wird mit NLP erfasst, während mit NLQA die linguistische Interpretation der Anfrage erfolgt.
Suchergebnisse können dadurch perfekt auf die Bedürfnisse der Anwender angepasst werden. Damit werden endlose Trefferlisten zu perfekt auf die Anfrage, die Rolle und Zugriffsrechte des Nutzers und den Kontext abgestimmten Ergebnissen.
Insight Engine: Alles auf einem Blick
Deep und Machine Learning dienen der Insight Engines als Gedächtnis. Unter Zuhilfenahme dieser Methoden lernt sie durch die laufende Analyse von Arbeitsweisen stetig hinzu.
Die Insight Engine analysiert beispielsweise, wie oft oder in welchem Kontext bestimmte Informationen aufgerufen werden. Dadurch erwirbt sie die Fähigkeit, nach und nach die Relevanz dieser Daten zu kategorisieren und Anwendern entsprechend des spezifischen Anwendungsfalls und ihres Fachbereichs die Daten personalisiert und proaktiv bereitzustellen.
Das versetzt Insight Engines in die Lage, Nutzern bei einer Abfrage eine 360-Grad Sicht auf alle (geschäfts-) relevanten Daten innerhalb des Unternehmens verfügbar zu machen. Im Marketing beispielsweise führt die Verknüpfung und Auswertung von Unternehmensdaten zu einem gesammelten und umfassenden Überblick über laufende Projekte, Kampagnen, Budgets oder die Erfolge der verschiedenen Werbekanäle. Nur so können Abweichungen und neuartige Trends identifiziert werden, damit Marketeers sowie Produktmanager rasch und flexibel darauf reagieren können.
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Insight Engine: Alle relevanten Daten auf einen Blick[/caption]
Insight Engines werden häufig als Appliances, eine Kombination aus Hard- und Software, angeboten. Dank des Out-of-the-box-Charakters entfallen nach der Integration im Unternehmen kosten- und zeitintensive Implementierungsprojekte sowie eine fortlaufende Betreuung durch das Fachpersonal. Die verschiedensten Datenquellen werden mittels Konnektoren ohne Aufwand angebunden. Dieser rasche und unkomplizierte Zugriff auf das Unternehmenswissen mindert aber keineswegs die Datensicherheit. Bei jeder einzelnen Abfrage werden die bei den Datenquellen hinterlegten Berechtigungen abgefragt und überprüft. Jeder Nutzer erhält nur Zugriff auf Informationen, für die er entsprechend seiner Position, Rolle oder Abteilung Berechtigung hat.
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Die Chancen und Möglichkeiten im Bereich Big Data Analytics werden weiterhin rasant wachsen – genauso wie es auch die Datenberge tun. Schon heute können aber intelligente Lösungen jene erfolgsentscheidenden Informationen aus den Unmengen an Daten filtern und gezielt einsetzten. Die Verknüpfung aller Informationen etwa zu Kunden, Produkten, Aufträgen, Kampagnen oder Budgets führt zu einer realen 360-Grad-Sicht, die den Mitarbeitern einen neuen Blickwinkel auf Prozesse und Abläufe eröffnet. So kann Optimierungspotenzial aufgezeigt oder bei der raschen und effizienten Lösung von Problemen unterstützt werden. Bestehendes aber verborgenen Wissen im Unternehmen kann also zu höherer Flexibilität und Agilität verhelfen.
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