Continuous Intelligence
Inhaltsverzeichnis
Was ist Continuous Intelligence?
Die Continuous Intelligence (CI) ist eine Kombination der beiden Analyseverfahren Realtime Analytics und Predictive Analytics. Hierbei handelt es sich damit um die höchste Ausbaustufe von in Unternehmen ablaufenden Analysen.
- Realtime Analytics: Diese Analysen basieren auf aktuellen Daten, die zum Beispiel vor weniger als einer Minute ihren Weg in das System gefunden haben. Das bedeutet, dass die Daten für die Analyse immer dann zur Verfügung stehen, wenn der Anwender sie benötigt. Die Datenverarbeitung kann in Echtzeit stattfinden.
- Predictive Analytics: Im Rahmen der Vorhersageanalyse greift der Anwender auf seine historischen Daten zurück, um daraus Vorhersagen ableiten zu können. Hierbei spielen die Muster- und Trenderkennung eine entscheidende Rolle. Die Vorhersagen basieren auf der Erstellung eines mathematischen Modells, anhand dessen sich die Zukunft vorausberechnen lassen soll.
Mittels CI lassen sich beide Ansätze miteinander kombinieren. Hier leitet das Unternehmen seine Prognosen aus den historischen und gerade frisch erzeugten Daten ab, sodass diese im Idealfall an Schnelligkeit und Präzision gewinnen. Das Verfahren kommt für die Optimierung der Entscheidungsfindung und der Prozesssteuerung zum Einsatz.
Welche typischen Vorteile sind mit Continuous Intelligence verbunden?
Der Nutzen der CI hängt stark davon ab, wie die Unternehmen das Analyseverfahren einsetzen. Einige grundsätzliche Vorteile lassen sich jedoch identifizieren.
Transformation mit genaueren Prognosen vorantreiben
Die Vorhersageanalyse basiert klassischerweise insbesondere auf historischen und damit bereits länger im Unternehmen vorliegenden Daten. Die CI bezieht hingegen auch die Echtzeitdaten ein. Das hat erhebliche Auswirkungen auf das Analyseergebnis. Es kommt hier die Dimension eines Situationsbewusstseins in Echtzeit hinzu. Der Anwender kann zum Beispiel seine aktiven Metriken oder direkt aus seinen maschinengesteuerten Prozessen gewonnenen Berichte für die Analyse verwenden. Dadurch erhält er ein präziseres Ergebnis und damit letztlich Verbesserungen für seine Entscheidungsprozesse.
Höhere Reaktionsgeschwindigkeit
Bei der Continuous Intelligence handelt es sich um ein erweitertes Analyseverfahren, das sich direkt in die betrieblichen Prozesse einbetten lässt. Es ermöglicht die Definition bestimmter Bedingungen, bei deren Erfüllung sich weitere Aktionen auslösen lassen. Das können zum Beispiel zeitabhängige Warnungen sein. Auf diese Weise können die Mitarbeiter auf sich verändernde Bedingungen schneller reagieren. Es ist aber auch möglich, vollständig automatisierte Prozesse zu erstellen, die ohne manuelles Eingreifen auskommen und selbstständig die erforderlichen Maßnahmen einleiten.
Hohe Verlässlichkeit
Durch den Einbezug von Echtzeitdaten werden die Prognosen genauer und verlässlicher. Das stärkt vor allem das Vertrauen der Mitarbeiter prognosebasierten Entscheidungen. Damit einher geht eine reduzierte Unsicherheit sowie ein gestärktes Sicherheitsgefühl. Dieses trägt dazu bei, dass die Mitarbeiter weniger von Zweifel paralysiert sind.
Funktionsweise
Folgende fünf Schritte beschreiben, wie eine typische Implementierung der CI im Unternehmen aussehen könnte:
- Daten generieren: Der Anwender erstellt die benötigten JSON-Dokumente, um die Daten beschreiben zu können, die seine Transaktionen generieren.
- Datenbankimport: Der Nutzer lädt die JSON-Dokumente in den vorgesehenen Datenbank-Cluster.
- Datensets generieren und testen: Anhand einer Replika des Datensets erfolgt die Testung der Funktionsfähigkeit der JSON-Dokumente.
- Verbindung mit dem BI-Tool: Der Nutzer lädt seine aus der Datenbank stammenden operativen Daten in das BI-Werkzeug.
- Dashboard aufsetzen: Es erfolgt die Erstellung der Dashboards, über welche die Kontrolle und Steuerung der Datenbank-Transaktionen geschieht. Außerdem konfiguriert der Nutzer die gewünschten ML-Funktionen für die spätere Prognoseerstellung aus den Daten.
Abgrenzung zur Business Intelligence
Business Intelligence (BI)-Lösungen gehen den Umweg über ein Data Warehouse. Hier sind die zu analysierenden Daten zuerst einzuspeisen, bevor dann die Anwendung von Data-Mining-Verfahren erfolgt. Die CI umgeht diesen langwierigen Prozess und analysiert die Daten stattdessen direkt an der Quelle. Damit geht eine größere Unmittelbarkeit der Analyse einher.
SAP Continuous Intelligence
Für die laufende Analyse von Echtzeit- und historischen Daten und deren Interpretation und Auswertung bietet SAP im Rahmen seines Innovation Center Networks eine auf maschinellem Lernen basierte Lösung an. Beim Innovation Center Network handelt es sich um eine Art Ideenschmiede des Softwareentwicklers, um neue Konzepte wie jene der Continuous Intelligence zu erforschen.
Konkret steht ein selbstlernender Cloud-Dienst zur Verfügung, der Muster in den historischen Daten und Trends in den aktuellen Daten selbstständig erkennen kann. Es erfolgt eine Anordnung nach Relevanz und Unterstützung des Nutzers mit umfassenden Datenberichten. Das soll Unternehmen dabei helfen, auf Veränderungen etwa im Kaufverhalten der Kunden schneller reagieren zu können.
Fazit
Die Continuous Intelligence stellt ein erweitertes Analyseverfahren dar, das Unternehmen für die Stärkung ihrer Entscheidungsfindung und für die Verbesserung ihrer Prozesssteuerung einsetzen können. Es handelt sich damit um ein operatives Instrument. Der entscheidende Vorteil besteht darin, dass die CI auch Echtzeitdaten und Daten mit niedrigerer Granularität in die Erstellung von Prognosen einbezieht und daher eine höhere Genauigkeit der Ergebnisse liefert und das mit höherer Geschwindigkeit.
FAQ
Was ist Continuous Intelligence?
Continuous Intelligence (CI) ist eine fortschrittliche Form der Unternehmensanalyse, die Realtime Analytics und Predictive Analytics kombiniert. Das Ziel von CI ist die Verbesserung von Entscheidungsfindung und Prozesssteuerung.
Welche Vorteile sind mit Continuous Intelligence verbunden?
Continuous Intelligence bietet höhere Präzision durch Echtzeitdaten, schnellere Reaktionsgeschwindigkeit durch Prozessautomatisierung und höhere Zuverlässigkeit von Prognosen. CI stärkt das Vertrauen der Mitarbeiter in prognosebasierte Entscheidungen und reduziert Zweifel.
Wie unterscheidet sich Continuous Intelligence von Business Intelligence?
Business Intelligence (BI) nutzt historische Daten, um Einblicke in vergangene Prozesse und Trends zu erhalten. CI hingegen kombiniert historische und Echtzeitdaten, um aktuelle Entscheidungen zu treffen und auf Veränderungen zu reagieren.
