Das alleinige Sammeln von Daten zu Dokumentationszwecken rückt zunehmend in den Hintergrund. Immer mehr Unternehmen wollen Wettbewerbsvorteile gegenüber der Konkurrenz erzielen, indem sie Mehrwert aus den zusammengetragenen Datenbergen generieren und daraus die richtigen Entscheidungen ableiten. Gleichzeitig müssen sich die Unternehmen aber auch den Herausforderungen stellen, welche die Digitalisierung mit sich bringt – die steigenden Datenfluten aus multiplen Systemen sowie die hohe Komplexität der Daten erschweren dabei oftmals Einsicht und Verständnis unternehmensrelevanter Daten.

Um Informationen verstehen zu können und verborgenes Erkenntnispotenzial zugänglich zu machen, ist die effiziente Nutzung von geeigneten technologischen Werkzeugen sowie “intelligenten” Algorithmen notwendig. Grundlegend dafür ist das digitalisierte Know-how der Domänen-Expertinnen und -Experten sowie der damit verbundenen Optimierung der Geschäfts- und Produktionsprozesse.

Durch Anwendung von statistischen Verfahren, moderner Methoden aus dem Bereich Data- und Visual Analytics sowie Machine Learning wird das vorhandene Wissen in Kontext mit den aufgezeichneten Daten analysiert. Dadurch können Anomalien und Muster identifiziert und in weiterer Folge zusätzliche Informationen über Korrelationen zur Fehler- und Ursachenanalyse abgeleitet werden. Mittels Methoden aus dem Umfeld der Künstlichen Intelligenz wird Wissen generiert und daraus werden Handlungsempfehlungen für Expert*innen (Expert-in-the-Loop) abgeleitet.

Referenzen