Augmented Analytics: So einfach wird Datenanalyse in Zukunft sein

Zwar haben die meisten Organisationen inzwischen zahlreiche Tools, um Daten zu erheben und zu sammeln – allerdings scheitert es häufig an deren Auswertung. Zu lange dauert es, bis die enormen Datenmengen konsolidiert sind und zu vielfältig sind die Interpretationsmöglichkeiten. Marktforscher prophezeien daher: Die Zukunft der Datenanalyse liegt in Augmented Analytics.

Big Data brachte den Beruf des Data Scientists hervor. Er ist dafür verantwortlich, dass riesige Datenmengen homogenisiert und ausgewertet werden können. Doch es kostet viel Zeit, die Qualität der Daten sicherzustellen – und die Auswertungen anschließend richtig zu interpretieren. Hier greift Augmented Analytics ein.

Was ist Augmented Analytics?

Die Technologie basiert auf Machine-Learning-Verfahren, Algorithmen und Echtzeitanalysen. Das System weiß nach einer gewissen Einarbeitungszeit, welche Datenquellen für welche Fragestellungen relevant sind und greift auf diese Daten zu. Bestenfalls bezieht es auch Pläne, Konzepte und aktuelle Entwicklungen in seine Auswertungen ein.

Um diese Daten zusammenzutragen, sind einige Arbeitsschritte nötig, von der Datenbankabfrage bis zu Skalierung und Zusammenführung von Tabellen. Händisch ausgeführt, sind das lange und fehleranfällige Prozesse – zumal die Datengrundlage häufig auch noch überarbeitet werden muss. Systemgesteuert dauert die Datenzusammenführung bestenfalls nur Sekunden, Übertragungsfehler fallen weg. Zudem vereinheitlicht Software Daten aus den verschiedenen Quellen und kann sie so miteinander vergleichen. Im Anschluss entwickelt sie eine Datenmatrix, die für spätere Auswertungen genutzt wird.

Was unterscheidet Augmented Analytics von normaler Datenanalyse?

Wer beispielsweise wissen möchte, wie rentabel die einzelnen Standorte seiner Organisation sind und welche Abteilungen die größten Ausgaben haben, ruft zukünftig nicht mehr die Analysten an und wartet ein paar Tage, bis dieser die Daten dafür herausgefiltert und mithilfe seiner Software analysiert hat. Stattdessen fragt er per Sprachsteuerung sein Smartphone. Im Hintergrund untersuchen Analysetools selbstständig Datensätze, finden Auffälligkeiten, Muster und Unregelmäßigkeiten, entwickeln Hypothesen und Handlungsempfehlungen. Kurze Zeit später erklärt eine freundliche Stimme die Ergebnisse und deren Bedeutung – langwierige Analysen und deren Interpretationen fallen weg. Zeitgleich erscheinen anschauliche Diagramme auf dem Smartphone oder dem Whiteboard.

Doch Augmented Analytics geht noch weiter: Statt einfach nur die absoluten Umsatz-, Gewinn- und Verlustzahlen zu interpretieren, bezieht es auch Erkenntnisse aus dem Umfeld, aus den letzten Jahren und aus aktuellen Gegebenheiten mit ein. Unregelmäßigkeiten in den Zahlen fallen den intelligenten Algorithmen auf – bis hin zu Betrugsfällen, die in diesem Zusammenhang aufgedeckt werden können. So weist die Technik von selbst daraufhin, was die Gründe für schlechte Abschlusszahlen sein könnten. Das wiederum führt zu ganz anderen Entscheidungen als der reine Zahlenvergleich.

Marktforscher wie Gartner sind sich sicher, dass diese Vision in wenigen Jahren Realität wird – schon 2020 sollen mehr als 40 Prozent der datenwissenschaftlichen Aufgaben automatisch ablaufen. Erste Tools dafür sind auch schon auf dem Markt, doch noch nicht reif für den Massenmarkt.

Augmented Analytics soll Datenanalysten entlasten

Augmented Analytics könnte bald die Königsklasse der Analysewerkzeuge werden – und eignet sich auch für kleinere und mittlere Organisationen, die zwar „data-driven“ agieren wollen, aber nicht die Ressourcen für aufwändige Analyseprojekte haben. Daten sammeln die meisten Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen inzwischen mehr als genug. Umso dringender werden intelligente Technologien benötigt, die aus diesen Daten schnell Handlungsempfehlungen ableiten können.

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Titelfoto: © Laurence Dutton/iStock

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