Jedes größere Unternehmen unterhält heute ein Data Warehouse System (DWH) und kann ohne funktionierende Business Intelligence (BI) kaum richtige Planungsentscheidungen treffen.
Das klassische BI ist im Wandel und Schlagwörter wie Competitive Intelligence, BI-Agilität oder Self-Service BI vermitteln den Eindruck, dass es sich dabei um etwas Großes handelt.
Für uns handelt es sich bei diesen Themen um die völlig natürliche Evolution der Unternehmens-BI im Laufe der Zeit.
Bei Cognitive Intelligence (CI) geht es um eine disruptive Technologie, auf die sich momentan nur wenige Unternehmen fokussieren.
Der Begriff Cognitive Intelligence bedeutet, dass es sich um selbstlernende und selbstanalysierende Systeme handelt, die aus allen Kanälen unstrukturierte Informationen erhalten, verarbeiten, Aussagen treffen und daraus Schlussfolgerungen ziehen.
Cognitive BI (CBI) beschreibt die Integration von kognitiven Systemen mit der Unternehmens-BI. Kombiniert man diese beiden Welten, dann ergeben sich ganz neue Möglichkeiten für ein Customer Profile 360° oder ein Product Profile 360°, sowie für viele andere klassische Themen im BI-Umfeld, wie Supply Chain Management, Financial oder Marketing Controlling.
Letztendlich wird durch CBI ein umfassendes Neural Product Planning [DE: www.mysecondway.com/Neural-Product-Planing EN: www.mysecondway.com/en/Neural-Product-Planing] erst möglich.
CBI liefert detailliertere und genauere Antworten auf die wichtigsten unternehmerischen Fragen: Was genau wollen Kunden und wann? Welche Produkte am Markt werden zukünftig nachgefragt (und wie müssen diese gestaltet sein)? Welche Chancen und Risiken beeinflussen die Unternehmensziele?
Zu den Chancen und Risiken zählen dabei z.B. Markteinflüsse durch Wettbewerberfusionen, Rohstoffüberschüsse oder -knappheit, sozio-ökonomische Einflüsse usw., die sich auf die gesamte Supply-Chain auswirken und somit die Unternehmensziele beeinflussen.
Um zu erkennen was genau den disruptiven Teil ausmacht, ist ein Blick auf die aktuelle Vorgehensweise lohnenswert.
Ein funktionierendes BI kann nur dann hilfreich sein, wenn die richtigen Daten im DWH liegen und diese auch richtig ausgewertet werden.
Dafür setzen Unternehmen hoch spezialisierte und erfahrende Mitarbeiter aus den Fachbereichen und der IT ein, die gemeinsam unternehmensrelevante Daten identifizieren und deren Analysen ausarbeiten. Teilweise arbeiten hunderte Data Scientists an neuen BI-Analysen um noch bessere und aussagefähigere Ergebnisse zu erhalten.
Nicht immer ist klar, ob diese Analysen auch wirklich die Ergebnisse liefern, die man sich erhofft. Nicht selten werden neue Analysemethoden aufwändig umgesetzt um dann erst sehr spät zu erkennen, dass keine nennenswerten Zusammenhänge bestehen.
Hier setzt Cognitive BI an. CBI analysiert permanent was das Kundensegment und den Kundenmarkt bewegt und welche Korrelationen erkennbar sind. Dabei nutzt es Informationen aus allen Kanälen. Die neuesten Informationen aus dem gesamten Internet, wie z.B. aus Patentdatenbanken oder dem Social Web, und alle Erfahrungen aus dem internen DWH und BI.
Die daraus entstehenden Erkenntnisse werden an die Fachbereiche und Data Scientists weitergegeben, die dann gezielt neue Analysemethoden erarbeiten.
Das interne BI wird dadurch effektiver, schneller, agiler und günstiger. Weniger Analysten können sich gezielt auf den Teil der Informationen konzentrieren, der den höchsten wahrscheinlichen Mehrwert für das Unternehmen darstellt.
Aufbauend auf der BOSON-Architektur entsteht ein System, das selbstlernend und selbstanalysierend agiert und den Fachanwendern die Möglichkeit zur Self-Service BI bietet. Self-Service BI bedeutet in diesem Zusammenhang nicht die Darstellung über ein Dashboard, sondern die Möglichkeit, dass jede(r) Mitarbeiter(in) auf natürliche Weise über einen Chatbot mit dem System sprechend kommunizieren kann. Darüber hinaus liefert das Cognitive System permanent neu gelernte Ergebnisse, die es zur Beurteilung und weiteren Anwendung an den Fachbereich weiterleitet.
Cognitive BI liefert neue Insights und gibt Vorschläge für unentdeckte Korrelationen, die den Unternehmenszielen dienen. Experten müssen diese Vorschläge prüfen und entsprechend handeln. Das Ergebnis sind neue Analysen, die wiederum als Eingaben für das CBI dienen. Damit entsteht ein Kreislauf mit sich stetig veränderten Rahmenbedingungen und Erkenntnissen.
Um keine zu hohen Erwartungen zu wecken, muss gesagt werden, dass CBI hierbei nicht selbst die Unternehmensanalysen steuert sondern den Unternehmens-Experten Aussagen über potentiell unentdeckte Möglichkeiten und Korrelationen liefert.
Unternehmen ermitteln schon lange mit Hilfe von BI beispielsweise das Verhalten ihrer Kunden und können bereits heute sehr gute Aussagen darüber treffen, wie Kunden reagieren (Channelmarketing, Timespreading usw.) und sich beeinflussen lassen (Rabatte, Gratis-Produkte, Bundles etc.).
Sie erhalten dieses Wissen indem sie durch komplexe Analysen der Kundenverhalten (Page Impressions, Funnels, Bounce Rates, Cross-Selling uvm.) verschiedene Kundencluster ermitteln, die dann durch unterschiedliche Kampagnen angesprochen werden können. Die individuelle Kundenansprache ist relevant, denn allgemeine Werbung, die alle Kunden gleich anspricht, ist ineffizient und teuer.
Cognitive BI liefert den unternehmensinternen Experten und Analysten Aussagen darüber, wo sich versteckte Korrelationen in all diesen Daten verbergen und wo sich tiefere Analysen im DWH lohnen.
Neu und disruptiv an diesem Ansatz ist, dass Maschinen sich die Daten aus dem DWH genauer ansehen und diese in Verbindung zu Informationen aus Chatrooms, Websites, Communities, Patentdatenbanken, Artikeln der Wettbewerber und Sonstigem bringen. Dabei können sowohl externe Quellen, als auch interne Datenbestände außerhalb des zentralen DWH zur Analyse genutzt werden.
Mit aktuellen BI Systemen lassen sich z.B. Aussagen darüber machen, dass Kunden die Produkt A gekauft haben zu 35% auch Produkt B kaufen und zu 20% Produkt C. Und wer Produkt B in den Warenkorb legt, der kauft zu 15% auch Produkt D.
So entsteht aus Vergangenheitswerten eine Kaskade an Möglichkeiten, die den Kunden angeboten werden können.
CBI geht hier einen Schritt weiter. Es ermittelt nicht nur welche Trends am Entstehen sind, sondern auch welche Auswirkungen dies auf Lieferantenverträge, Lieferverfahren, Bestellrhythmus oder zukünftiges Käuferverhalten hat.
Entsteht beispielsweise ein Trend zu einem neuen Produkt Z, so erkennt das System aus den eingespielten Produktdaten des DWH, dass dieses Produkt vom Unternehmen bisher noch nicht angeboten wird. Durch Informationen über das Produkt (Produktzusammensetzung auf Websites, Daten aus Patentdatenbanken usw.) erkennt das System gleichzeitig Abhängigkeiten zu Rohstoffen oder Aggregaten.
Aus dem DWH wird die zugehörige Produktgruppe und weitere Insights wie z.B. Early-Adopter-Status der Kunden usw. ermittelt und Berechnungen über das zukünftige Potential des neuen Produktes durchgeführt.
Ein Ergebnis könnte sein, dass bei Aufnahme des Produktes Z in den Unternehmenswarenkorb die Produkte B und C ein verbessertes Sales-Verhalten bieten. Das CBI System wird eine Aussage darüber treffen und diese den Experten als Vorschlag unterbreiten.
Ein entscheidender Wettbewerbsvorteil!
BI Systeme müssen vermehrt darauf ausgebaut werden aggregierte Informationen zu speichern. So müssen im Customer Profile nicht nur die wichtigsten Aggregationswerte wie Status, Early-Adopter-Rate, Bounce-Rate, Return-Rate usw. vorhanden sein. Es müssen viel mehr Informationen wie z.B. Cross-Selling-Product-Rate, Influencer-Rate, Copycat-Rate, Produktkategorie-Bouncerates, Produktkategorie-Sales und eine Reihe weiterer Kunden-Kennzahlen ermittelt und gespeichert werden. Diese Daten dienen dem Cognitive BI als wichtige Eingangsgrößen und sind entscheidend bei der Analyse.
Aus Sicht des Product Profile ergeben sich analoge Anforderungen, damit das CBI System vom Product Planning detaillierte Aussagen erhalten kann.
Unsere Übersicht zeigt, wie ein solches System aufgebaut werden kann und wie es interagiert.
Zusammenspiel von Neural Product Planing und Cognitive BI
Cognitive BI entsteht und wird in 5 Jahren denjenigen Unternehmen einen nicht zu unterschätzenden Wettbewerbsvorteil liefern, die sich bereits heute damit befassen und ihre Systeme darauf vorbereiten.
So müssen sich auch die sicherheitsbewusstesten Unternehmen Gedanken darüber machen, dass sie sowohl die unvorhersehbaren Systemlasten als auch die Menge an Daten, die zukünftig zu verarbeiten ist, kaum mehr wirtschaftlich selbst bewerkstelligen können und mindestens eine Hybrid-Cloud-Lösung benötigen. Einen Ansatz hierfür zeigt die Integrated Hybrid Infrastructure (IHI) auf.
Nur wer zukünftig in der Lage ist mehrere Petabytes an Daten in unternehmerisch vertretbarer Zeit verarbeiten zu können, wird dem Wettbewerb gewachsen sein.
Aus technischer Architektursicht wird die Adaption von Prinzipien wie Data Locality, Autoscaling und die richtige Datenhaltungsinfrastruktur darüber entscheiden, wie erfolgreich am Markt agiert werden kann.
Neue Ansätze wie z.B. das Apache Projekt Kudu sind bereits heute schneller als ihre DWH-RDBMS Konkurrenten und werden diesen mittelfristig deutlich Marktanteile nehmen. Beim Kosten/Nutzen - Vergleich sind sie klar im Vorteil.
Ralph Kimball sagt in einem Interview dazu:
Gleiches gilt für das Thema Künstliche Intelligenz und die daraus entstehenden kognitiven Systeme.
Kognitive Systeme werden in den kommenden Jahren unsere Entscheidungen, unsere Absatzmärkte und unser Leben mehr beeinflussen, als man sich dies momentan vorstellen kann.
Die Möglichkeiten und der Nutzen von Cognitive BI sind enorm und noch nicht absehbar. Eines ist sicher. CBI und Neural Product Planning werden starken Einfluss auf die Wettbewerbsfähigkeit haben.
Die Unternehmen, die sich bereits jetzt damit beschäftigen und ihre Infrastruktur darauf auslegen, werden in der Lage sein sehr schnell auf Cognitive BI umzustellen. Und wer schneller und besser die Kundenbedürfnisse und die Kundenbedarfe kennt wird Marktanteile für sich gewinnen.
Cognitive BI ist ein wichtiger Baustein im Neural Product Planing [DE: www.mysecondway.com/Neural-Product-Planing EN: www.mysecondway.com/en/Neural-Product-Planing]. Nur wer den gesamten Markt und dessen Einflüsse in Zusammenhang bringen kann wird sich im Wettbewerb behaupten können.
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