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August 13, 2019

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Daten nutzbar machen

Daten nutzbar machen

Forscher schätzen, dass bis zum Jahr 2020 jeder Mensch weltweit pro Sekunde 1,7 Megabyte Daten produzieren wird. Diese enorme Datenmenge kann Unternehmen dabei unterstützen, Informationen zu sammeln, die eigene Leistung zu analysieren und wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen – allerdings nur, wenn die Daten in einem verständlichen, auswertbaren Format vorliegen.

Unternehmen aus allen möglichen Branchen machen sich Gedanken darüber, wie sie Vorteile aus der allgegenwärtigen Digitalisierung ziehen können. Durch die unternehmensinterne Einführung digitaler Plattformen und Prozesse können Manager Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen erzielen, um in ihrem jeweiligen Sektor wettbewerbsfähig zu bleiben.

Digitalisierung kann sich auf verschiedene Bereiche in einem Unternehmen auswirken, beispielsweise auf die Speicherung von Dokumenten, auf das Workflow-Management oder auf die Möglichkeit, Mitarbeitern per Fernzugriff Zugang zu Daten zu ermöglichen. Auch können Unternehmen enorme Datenmengen sammeln, die aus einer stetig wachsenden Zahl unterschiedlicher Quellen stammen, um Parameter wie Unternehmensleistung, Produktivität und Kundenverhalten zu überwachen. Zum Beispiel können Hersteller heute Sensoren an ihren Produktionsanlagen anbringen, um den Zustand der Ausrüstung zu überwachen und sicherzustellen, dass alles mit voller Leistung arbeitet.

Daten verstehen und interpretieren können

Führungskräfte müssen verstehen, was die gesammelten Daten tatsächlich aussagen, damit sie strategische Entscheidungen treffen können. Dazu können die Dienste von Datenspezialisten herangezogen werden, die Daten sammeln und analysieren, die Ergebnisse interpretieren und Berichte erstellen, die für die Führungskräfte klar und einfach zu verstehen sind. Diese Vorgehensweise kann allerdings relativ zeitaufwändig sein, und bis zum dem Zeitpunkt, da das Management sinnvoll aufbereitete Daten vorgelegt bekommt, kann es unter Umständen schon zu spät sein, um ursprünglich noch vor ihrer Entstehung entdeckte Probleme tatsächlich zu verhindern.

Ein Beispiel: Fertigungsbetriebe können Sensoren an einem Roboter anbringen, um den Zustand der fraglichen Maschine zu überwachen. Die Führungsebene muss jedoch in der Lage sein, den entsprechenden Bericht zu lesen und zu verstehen, wann eine Maschine nicht mit voller Leistung arbeitet. In einem solchen Fall kann ein Zulieferer für Industriebauteile kontaktiert werden, um ein Ersatzteil zu beschaffen, mit dem die Maschine repariert und so das Risiko von Stillstandszeiten ausgeschaltet werden kann.

Den Mittelsmann überflüssig machen

Durch die Investition in die richtigen Technologien können Unternehmensleiter den Zeitraum verkürzen, der für die Interpretation wichtiger Daten erforderlich ist. So können Unternehmen beispielsweise in eine Management- und Datenanalyse-Plattform mit der Fähigkeit zur Verarbeitung natürlicher Sprache investieren.

Die maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache, auch bekannt als „Natural Language Processing“ oder „NLP“ ist ein Teilbereich der Forschung zu Künstlicher Intelligenz (KI), der Computern dabei hilft, die menschliche Sprache verstehen zu können. NLP ist jedoch kein völlig neuer Wissenschaftszweig, sondern wird bereits seit den 1960er Jahren genutzt, um es Menschen zu ermöglichen, Datenbanken mithilfe von natürlicher Sprache zu durchsuchen. Zum Beispiel ist NLP die Grundlage dafür, dass Suchmaschinen in der Lage sind, unsere Suchanfragen zu verstehen und uns sinnvolle Ergebnisse zu präsentieren.

NLP ist also ein wichtiges Werkzeug, um die Barrieren zwischen Mensch und Technologie abzubauen und so Kommunikation und Produktivität zu verbessern. Darauf aufbauend kann ein KI-System in Echtzeit aus den gesammelten Daten Berichte in natürlicher Sprache erstellen. Statt sich auf die Arbeit eines Datenspezialisten zu verlassen, können Führungskräfte solche Berichte einsehen, sobald die Daten verfügbar sind, sie können Muster und Trends entdecken und beinahe in Echtzeit wichtige Geschäftsentscheidungen treffen.

Das Computerprogramm „Watson“ von IBM kombiniert beispielsweise künstliche Intelligenz mit analytischer Software, um Unternehmen dabei zu unterstützen, riesige, unstrukturierte Datenmengen zu analysieren. Die Plattform verwendet unter anderem die Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep-Learning-Algorithmen und Tonanalyse, um Empfehlungen zur Präsentation der Daten zu generieren.

Die Verwendung von Plattformen wie „Watson“ ermöglicht es Unternehmen, und hier insbesondere Fertigungsunternehmen, ihre Produktivität zu steigern. Techniker können „Watson“ nutzen, um unternehmensweit zur Verfügung gestellte Daten zu katalogisieren, vorzubereiten und zu analysieren. Dank seiner Fähigkeit zur Verarbeitung natürlicher Sprache ist „Watson“ in der Lage, unstrukturierte Daten zu verstehen, daraus relevante Schlüsselwörter, Trends und semantische Zusammenhänge zu extrahieren und die Ergebnisse in dreizehn verschiedenen Sprachen zu interpretieren.

Auf dem Weg zum papierlosen Büro

Unternehmensleiter können NLP außerdem einsetzen, um administrative Aufgaben effizienter und präziser zu erledigen. In Unternehmen, deren Prozesse auf manuell ausgefüllten Formularen oder von Menschen produzierten Inhalten basieren, kann es zum Beispiel vorkommen, dass Formulare unleserlich sind oder im Verlauf der Weitergabe zwischen Mitarbeitern verloren gehen. Auch die manuelle Eingabe großer Datenmengen in Computersysteme, eine zeitaufwändige und repetitive Aufgabe für Mitarbeiter, ist ein Faktor, der das Fehlerrisiko erhöht.

Dank Technologien zu Handschrifterkennung gehört die Notwendigkeit der manuellen Dateneingabe der Vergangenheit an. Mitarbeiter können Dokumente einfach einscannen und den Text mithilfe einer entsprechenden Zeichenerkennungssoftware zeitsparend in ein digitales Format konvertieren.

Unternehmen sollten sich intensiv damit auseinandersetzen, wie sie die enormen Datenmengen, die wir täglich generieren, am besten nutzen können. Durch die Investition in Datenanalyse-Plattformen mit der Fähigkeit zur Verarbeitung natürlicher Sprache können Unternehmensleiter in Echtzeit auf Informationen zugreifen und Entscheidungen treffen, die Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit steigern, was in einem Umfeld der zunehmenden Digitalisierung von entscheidendem Vorteil sein kann.

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