Artikelserie: BI Tools im Vergleich – Datengrundlage

Dieser Artikel wird als Fortsetzung des ersten Artikels, einer Artikelserie zu BI Tools, die Datengrundlage erläutern.

Als Datengrundlage sollen die Trainingsdaten – AdventureWorks 2017 – von Microsoft dienen und Ziel soll es sein, ein möglichst gleiches Dashboard in jedem dieser Tools zu erstellen.

Bei der Datenbasis handelt es sich bereits um ein relationales Datenbankmodel mit strukturierten Daten, welches als Datei-Typ .bak zur Verfügung steht. Die Daten sind bereits bereinigt und normalisiert, sowie bestehen auch bereits Beziehungen zwischen den Tabellen. Demnach fallen sowohl aufwendige Datenbereinigungen weg, als auch der Aufbau eines relationalen Datenmodells im Dashboard. In den meisten Tools ist beides möglich, wenn auch nicht das optimale Programm. Vor allem sollte vermieden werden Datenbereinigungen in BI Tools vorzunehmen. Alle Tools bieten einem die Möglichkeit strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedensten Datenquellen zu importieren. Die Datenquelle wird SQL Server von Microsoft sein, da die .bak Datei nicht direkt in die meisten Dashboards geladen werden kann und zudem auf Grund der Datenmenge ein kompletter Import auch nicht ratsam ist. Aus Gründen der Performance sollten nur die für das Dashboard relevanten Daten importiert werden. Für den Vergleich werden 15 von insgesamt 71 Tabellen importiert, um Visualisierungen für wesentliche Geschäftskennzahlen aufzubauen. Die obere Grafik zeigt das Entity-Relationship-Modell (ERM) zu den relevanten Tabellen. Die Datengrundlage eignet sich sehr gut für tiefer gehende Analysen und bietet zugleich ein großes Potential für sehr ausgefallene Visualisierungen. Im Fokus dieser Artikelserie soll aber nicht die Komplexität der Grafiken, sondern die allgemeine Handhabbarkeit stehen. Allgemein besteht die Gefahr, dass die Kernaussagen eines Reports in den Hintergrund rücken bei der Verwendung von zu komplexen Visualisierungen, welche lediglich der Ästhetik dienlich sind.

Eine Beschränkung soll gelten: So soll eine Manipulation von Daten lediglich in den Dashboards selbst vorgenommen werden. Bedeutet das keine Tabellen in SQL Server geändert oder Views erstellt werden. Gehen wir einfach Mal davon aus, dass der Data Engineer Haare auf den Zähnen hat und die Zuarbeit in jeglicher Art und Weise verwehrt wird.

Also ganz nach dem Motto: Help yourself! 😉

Daten zum Üben gibt es etliche. Einfach Mal Github, Kaggle oder andere Open Data Quellen anzapfen. Falls ihr Lust habt, dann probiert euch doch selber einmal an den Dashboards. Ihr solltet ein wenig Zeit mitbringen, aber wenn man erstmal drin ist macht es viel Spaß und es gibt immer etwas neues zu entdecken! Das erste Dashboard und somit die Fortsetzung dieser Artikelserie wird  Power BI als Grundlage haben.

Hier ein paar Links um euch startklar zu machen, falls das Interesse in euch geweckt wurde.

Dataset: AdventureWorks 2017

MS SQL Server

MS SSMS

MS Power BI (Desktop)

Artikelserie: BI Tools im Vergleich – Einführung und Motivation

„Mit welchem BI-Tool arbeitest du am liebsten?“ Mit dieser Frage werde ich dieser Tage oft konfrontiert. Meine klassische Antwort und eine typische Beraterantwort: „Es kommt darauf an.“ Nach einem Jahr als Berater sitzt diese Antwort sicher, aber gerade in diesem Fall auch begründet. Auf den Analytics und Business Intelligence Markt drängen jedes Jahr etliche neue Dashboard-Anbieter und die etablierten erweitern Services und Technik in rasantem Tempo. Zudem sind die Anforderungen an ein BI-Tool höchst unterschiedlich und von vielen Faktoren abhängig. Meine Perspektive, also die Anwenderperspektive eines Entwicklers, ist ein Faktor und auch der Kern dieser Artikelserie. Um die Masse an Tools auf eine machbare Anzahl runter zu brechen werde ich die bekanntesten Tools im Vergleich ausprobieren und hier vorstellen. Die Aufgabe ist also schnell erklärt: Ein Dashboard mit den gleichen Funktionen und Aussagen in unterschiedlichen Tools erstellen. Im Folgenden werde ich auch ein paar Worte zur Bewertungsgrundlage und zur Datengrundlage verlieren.

Erstmal kurz zu mir: Wie bereits erwähnt arbeite ich seit einem Jahr als Berater, genauer als Data Analyst in einem BI-Consulting Unternehmen namens DATANOMIQ. Bereits davor habe ich mich auf der anderen Seite der Macht, quasi als Kunde eines Beraters, viel mit Dashboards beschäftigt. Aber erst in dem vergangenen Jahr wurde mir die Fülle an BI Tools bewusst und der Lerneffekt war riesig. Die folgende Grafik zeigt alle Tools welche ich in der Artikelserie vorstellen möchte.

Gartner’s Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platform führt jedes Jahr eine Portfolioanalyse über die visionärsten und bedeutendsten BI-Tools durch, unter der genannten befindet sich nur eines, welches nicht in dieser Übersicht geführt wird, ich jedoch als potenziellen Newcomer für die kommenden Jahre erwarte. Trotz mittlerweile einigen Jahren Erfahrung gibt es noch reichlich Potential nach oben und viel Neues zu entdecken, gerade in einem so direkten Vergleich. Also seht mich ruhig als fortgeschrittenen BI-Analyst, der für sich herausfinden will, welche Tools aus Anwendersicht am besten geeignet sind und vielleicht kann ich dem ein oder anderen auch ein paar nützliche Tipps mit auf den Weg geben.

Was ist eigentlich eine „Analytical and Business Intelligence Platform“?

Für alle, die komplett neu im Thema sind, möchte ich erklären, was eine Analytical and Business Intelligence Platform in diesem Kontext ist, und warum wir es nachfolgend auch einfach als BI-Tool bezeichnen können. Es sind Softwarelösungen zur Generierung von Erkenntnissen mittels Visualisierung und Informationsintegration von Daten. Sie sollten einfach handhabbar sein, weil der Nutzer für die Erstellung von Dashboards keine speziellen IT-Kenntnisse mitbringen muss und das Userinterface der jeweiligen Software einen mehr oder minder gut befähigt die meisten Features zu nutzen. Die meisten und zumindest die oben genannten lassen sich aber auch um komplexere Anwendungen und Programmiersprachen erweitern. Zudem bestimmt natürlich auch der Use Case den Schwierigkeitsgrad der Umsetzung.

Cloudbasierte BI Tools sind mittlerweile der Standard und folgen dem allgemeinen Trend. Die klassische Desktop-Version wird aber ebenfalls von den meisten angeboten. Von den oben genannten haben lediglich Data Studio und Looker keine Desktop- Version. Für den einfachen User macht das keinen großen Unterschied, welche Version man nutzt. Aber für das Unternehmen in Gesamtheit ist es ein wesentlicher Entscheidungsfaktor für die Wahl der Software und auch auf den Workflow des Developers bzw. BI-Analyst kann sich das auswirken.

Unternehmensperspektive: Strategie & Struktur

Die Unternehmensstrategie setzt einen wesentlichen Rahmen zur Entwicklung einer Datenstrategie worunter auch ein anständiges Konzept zur Data Governance gehört.

Ein wesentlicher Punkt der Datenstrategie ist die Verteilung der BI- und Datenkompetenz im Unternehmen. An der Entwicklung der Dashboards arbeiten in der Regel zwei Parteien, der Developer, der im Unternehmen meistens die Bezeichnung BI- oder Data Analyst hat, und der Stakeholder, also einzelner User oder die User ganzer Fachabteilungen.

Prognose: Laut Gartner wird die Anzahl der Daten- und Analyse-Experten in den Fachabteilungen, also die Entwickler und Benutzer von BI Tools, drei Mal so schnell wachsen verglichen mit dem bereits starken Wachstum an IT-Fachkräften.

Nicht selten gibt es für ein Dashboard mehrere Stakeholder verschiedener Abteilungen. Je nach Organisation und Softwarelösung mit unterschiedlich weitreichenden Verantwortlichkeiten, was die Entwicklung eines Dashboards an geht.

Die obige Grafik zeigt die wesentlichen Prozessschritte von der Konzeption bis zum fertigen Dashboard und drei oft gelebte Konzepte zur Verteilung der Aufgaben zwischen dem User und dem Developer. Natürlich handelt es sich fast immer um einen iterativen Prozess und am Ende stellen sich auch positive Nebenerkenntnisse heraus. Verschiedene Tools unterstützen durch Ihre Konfiguration und Features verschiedene Ansätze zur Aufgabenverteilung, auch wenn mit jedem Tool fast jedes System gelebt werden kann, provozieren einige Tools mit ihrem logischen Aufbau und dem Lizenzmodell zu einer bestimmten Organisationsform. Looker zum Beispiel verkauft mit der Software das Konzept, dem User eine größere Möglichkeit zu geben, das Dashboard in Eigenregie zu bauen und gleichzeitig die Datenhoheit an den richtigen Stellen zu gewährleisten (mittlerer Balken in der Grafik). Somit wird dem User eine höhere Verantwortung übertragen und weit mehr Kompetenzen müssen vermittelt werden, da der Aufbau von Visualisierung ebenfalls Fehlerpotential in sich birgt. Ein Full‑Service hingegen unterstützt das Konzept fast aller Tools durch Zuweisen von Berechtigungen. Teilweise werden aber gewisse kostenintensive Features nicht genutzt oder auf Cloud-Lizenzen verzichtet, so dass jeder Mitarbeiter unabhängig auf einer eigenen Desktop-Version arbeitet, am Ende dann leider die Single Source of Truth nicht mehr gegeben ist. Denn das führt eigentlich gezwungenermaßen dazu, dass die User sich aus x beliebigen Datentöpfen bedienen, ungeschultes Personal falsche Berechnungen anstellt und am Ende die unterschiedlichen Abteilungen sich mit schlichtweg falschen KPIs überbieten. Das spricht meistens für ein Unternehmen ohne vollumfängliches Konzept für Data Governance bzw. einer fehlenden Datenstrategie.

Zu dem Thema könnte man einen Roman schreiben und um euch diesen zu ersparen, möchte ich kurz die wichtigsten Fragestellungen aus Unternehmensperspektive aufzählen, ohne Anspruch auf Vollständigkeit:

  • Wann wird ein Return on Invest (ROI) realisiert werden?
  • Wie hoch ist mein Budget für BI-Lösungen?
  • Sollen die Mitarbeiter mit BI-Kompetenz zentral oder dezentral organisiert sein?
  • Wie ist meine Infrastruktur aufgebaut? Cloudbasiert oder on Premise?
  • Soll der Stakeholder/User Zeit-Ressourcen für den Aufbau von Dashboards erhalten?
  • Über welche Skills verfügen die Mitarbeiter bereits?
  • Welche Autorisierung in Bezug auf die Datensichtbarkeit und -manipulation haben die jeweiligen Mitarbeiter der Fachabteilungen?
  • Bedarf an Dashboards: Wie häufig werden diese benötigt und wie oft werden bestehende Dashboards angepasst?
  • Kann die Data Exploration durch den Stakeholder/User einen signifikanten Mehrwert liefern?
  • Werden Dashboards in der Regel für mehrere Stakeholder gebaut?

Die Entscheidung für die Wahl eines Dashboards ist nicht nur davon abhängig, wie sich die Grafiken von links nach rechts schieben lassen, sondern es handelt sich auch um eine wichtige strategische Frage aus Unternehmersicht.

Ein Leitsatz hierbei sollte lauten:
Die Strategie des Unternehmens bestimmt die Anforderungen an das Tool und nicht andersrum!

Anwenderperspektive – Entwickler:      Bewertungsgrundlage der Tools

So jetzt Mal Butter bei die Fische und ab zum Kern des Artikels. Jeder der Artikel wird aus den folgenden Elementen bestehen:

  • Das Tool:
    • Daten laden
    • Daten transformieren
    • Daten visualisieren
    • Zukunftsfähigkeit am Beispiel von Pythonintegration
    • Handhabbarkeit
  • Umweltfaktoren:
    • Community
    • Dokumentation
    • Features anderer Entwickler(-firmen) zur Erweiterung
    • Lizenzmodell
      • Cloud (SaaS) ODER on premise Lizenzen?
      • Preis (pro Lizenz, Unternehmenslizenz etc.)
      • Freie Version

Bevor die Vorstellung der Tools beginnt, folgt im nächsten Artikel die Vorstellung der Datengrundlage, auf der alle Dashboards gleichermaßen aufgebaut werden.

Interview – Customer Data Platform, more than CRM 2.0?

Interview with David M. Raab from the CDP Institute

David M. Raab is as a consultant specialized in marketing software and service vendor selection, marketing analytics and marketing technology assessment. Furthermore he is the founder of the Customer Data Platform Institute which is a vendor-neutral educational project to help marketers build a unified customer view that is available to all of their company systems.

Furthermore he is a Keynote-Speaker for the Predictive Analytics World Event 2019 in Berlin.

Data Science Blog: Mr. Raab, what exactly is a Customer Data Platform (CDP)? And where is the need for it?

The CDP Institute defines a Customer Data Platform as „packaged software that builds a unified, persistent customer database that is accessible by other systems“.  In plainer language, a CDP assembles customer data from all sources, combines it into customer profiles, and makes the profiles available for any use.  It’s important because customer data is collected in so many different systems today and must be unified to give customers the experience they expect.

Data Science Blog: Is it something like a CRM System 2.0? What Use Cases can be realized by a Customer Data Platform?

CRM systems are used to interact directly with customers, usually by telephone or in the field.  They work almost exclusively with data that is entered during those interactions.  This gives a very limited view of the customer since interactions through other channels such as order processing or Web sites are not included.  In fact, one common use case for CDP is to give CRM users a view of all customer interactions, typically by opening a window into the CDP database without needing to import the data into the CRM.  There are many other use cases for unified data, including customer segmentation, journey analysis, and personalization.  Anything that requires sharing data across different systems is a CDP use case.

Data Science Blog: When does a CDP make sense for a company? It is more relevant for retail and financial companies than for industrial companies, isn´t it?

CDP has been adopted most widely in retail and online media, where each customer has many interactions and there are many products to choose from.  This is a combination that can make good use of predictive modeling, which benefits greatly from having more complete data.  Financial services was slower to adopt, probably because they have fewer products but also because they already had pretty good customer data systems.  B2B has also been slow to adopt because so much of their customer relationship is handled by sales people.  We’ve more recently been seeing growth in additional sectors such as travel, healthcare, and education.  Those involve fewer transactions than retail but also rely on building strong customer relationships based on good data.

Data Science Blog: There are several providers for CDPs. Adobe, Tealium, Emarsys or Dynamic Yield, just to name some of them. Do they differ a lot between each other?

Yes they do.  All CDPs build the customer profiles I mentioned.  But some do more things, such as predictive modeling, message selection, and, increasingly, message delivery.  Of course they also vary in the industries they specialize in, regions they support, size of clients they work with, and many technical details.  This makes it hard to buy a CDP but also means buyers are more likely to find a system that fits their needs.

Data Science Blog: How established is the concept of the CDP in Europe in general? And how in comparison with the United States?

CDP is becoming more familiar in Europe but is not as well understood as in the U.S.  The European market spent a lot of money on Data Management Platforms (DMPs) which promised to do much of what a CDP does but were not able to because they do not store the level of detail that a CDP does.  Many DMPs also don’t work with personally identifiable data because the DMPs primarily support Web advertising, where many customers are anonymous.  The failures of DMPs have harmed CDPs because they have made buyers skeptical that any system can meet their needs, having already failed once.  But we are overcoming this as the market becomes better educated and more success stories are available.  What’s the same in Europe and the U.S. is that marketers face the same needs.  This will push European marketers towards CDPs as the best solution in many cases.

Data Science Blog: What are coming trends? What will be the main topic 2020?

We see many CDPs with broader functions for marketing execution: campaign management, personalization, and message delivery in particular.  This is because marketers would like to buy as few systems as possible, so they want broader scope in each systems.  We’re seeing expansion into new industries such as financial services, travel, telecommunications, healthcare, and education.  Perhaps most interesting will be the entry of Adobe, Salesforce, and Oracle, who have all promised CDP products late this year or early next year.  That will encourage many more people to consider buying CDPs.  We expect that market will expand quite rapidly, so current CDP vendors will be able to grow even as Adobe, Salesforce, and Oracle make new CDP sales.


You want to get in touch with Daniel M. Raab and understand more about the concept of a CDP? Meet him at the Predictive Analytics World 18th and 19th November 2019 in Berlin, Germany. As a Keynote-Speaker, he will introduce the concept of a Customer Data Platform in the light of Predictive Analytics. Click here to see the agenda of the event.

 


 

Das Potenzial von Prozessanalysen

Haben Sie das große Ganze im Blick? Die Diskussion rund um einen Prozess und seine Schnittstellen zwischen verschiedenen Abteilungen hat sich in den vergangenen Jahren verändert und eine neue Qualität erhalten. Unternehmen möchten nicht mehr erraten, wie die Abläufe organisiert sind. Stattdessen konzentrieren sie sich auf objektive Fakten wie Durchlaufzeiten, Prozessvarianten und deren Optimierung.

Daten liefern wertvolle Erkenntnisse über das Unternehmen, Benutzer, Kundenstämme und Märkte. Diese Daten müssen jedoch bestmöglich analysiert und genutzt werden, was oftmals eine Herausforderung darstellt. Tatsächlich ist für gewöhnlich nicht die Menge an Daten das Problem, sondern deren Aufschlüsselung und erfolgreiche Nutzung. Unsicherheiten bei der Bewertung und Analyse von Prozessen können den Go-Live behindern und das Zusammenspiel von Prozessen und Geschäftsabläufen ineffizient machen. Ohne eine zuverlässige Datenanalyse könnte Ihr Unternehmen Kapital, Talente und sogar Kunden verlieren.

So geht es bei der Prozessanalyse letztlich darum, aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen, die zu einem besseren Verständnis Ihres Unternehmens und der geschäftlichen Abläufe führen.

Die „Ist“-Prozesse

Die Analyse des Ist-Zustands hilft Unternehmen, Prozesse zu dokumentieren, nachzuverfolgen und zu optimieren, mit dem Ziel, die Leistung und Effizienz zu steigern und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Die Kontextualisierung von Daten eröffnet Ihnen die Möglichkeit, Prozesse zu steuern und zu organisieren, Engpässe zu beseitigen, geschäftliche Präferenzen festzulegen und mithilfe von Process-Mining-Initiativen eine optimale Strategie zu planen. Dies kann sowohl auf Unternehmensebene als auch nur auf einen bestimmten Prozess innerhalb einer Abteilung oder eines Teams angewandt werden.

Es gibt mehrere wichtige Ziele und Gründe für die Analyse des Ist-Zustands, wie beispielsweise:

  • Kosteneinsparungen und Verbesserung des ROI
  • Optimierung bestehender Prozesse oder Schaffung neuer Prozesse
  • Steigerung der Kundenzufriedenheit und -erlebnisse
  • Verbesserung der Koordination von Geschäften und der Reaktionsfähigkeit des Unternehmens
  • Einhaltung neuer regulatorischer Standards
  • Anpassung von Methoden nach einer Fusion oder Akquisition

 Die „Soll“-Prozesse

Einfach ausgedrückt: Der Ist-Zustand stellt dar, wie Ihre Prozesse aktuell verlaufen, der Soll-Zustand, wie Ihre Prozesse zukünftig verlaufen sollen. Bei der Planung der Soll-Prozesse wird der zukünftige Prozessverlauf dokumentiert. Mithilfe des Ist-Diagramms können Sie gemeinsam mit Stakeholdern Entwicklungs- und Optimierungsmöglichkeiten des aktuellen Prozesses identifizieren und notwendige Änderungen dann in Ihrer Roadmap der Soll-Prozesse skizzieren.

Solch eine Analyse kann Ihnen dabei helfen, optimale geschäftliche und innovative OpEx-Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu treffen. Führende Unternehmen wie Google und Amazon nutzen Daten beispielsweise, um auf der Basis von Analyseergebnissen datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Oder denken Sie an die Vorteile, die Ihnen Recommendation Engines, PageRank- und Demand-Forecasting-Systeme bieten. Grundlage hierfür sind fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens und der statistischen Modellierung, die zu verbesserten Datenergebnissen führen. Interessanterweise werden diese Techniken – da sie sich auf umfangreiche Datensätze beziehen und Analysen und Ergebnisse in Echtzeit widerspiegeln – auf Bereiche angewendet, die über die menschliche Entscheidungsfindung hinausgehen.

Die Analyse und kontinuierliche Überwachung von qualitativen und quantitativen Daten ermöglicht es uns zudem, Erkenntnisse über potenzielle Risiken und Verbesserungspotenziale zu erhalten. Mithilfe der leistungsstarken Kombination aus Process Discovery, Prozessanalyse und Conformance-Check können Sie Prozesse verbessern und gewinnbringende Informationen über das eigene Unternehmen erhalten. Zum Beispiel:

  • Über welche Vorfälle möchte ich sofort informiert werden, um entsprechend proaktiv zu handeln?
  • An welchen Stellen kann eine bessere Priorisierung der Aufgaben dabei helfen, die Performance des Unternehmens zu verbessern?
  • Wie kann mehr Transparenz mein Unternehmen voranbringen?
  • Wie lerne ich, in Prozessen zu denken, anstatt nur auf das Bauchgefühl zu vertrauen?

Das geschäftliche Umfeld verändert sich kontinuierlich. Um Schritt zu halten, müssen moderne Unternehmen prozessbasierte Ansätze verfolgen und dabei ist die Prozessanalyse die perfekte Basis.

Mithilfe der Process-Mining-Technologie können moderne Unternehmen ihre Prozessherausforderungen über die Grenzen der Implementierung hinweg bewältigen. Dabei können wir den Proof of Concept für alle vorgeschlagenen Verbesserungen auswerten und relevante Informationen aus einem homogenen Datensatz gewinnen. Zudem kann mithilfe von Prozessmodellierung und Business Process Management (BPM) die möglicherweise schwierige Integrationsphase überwunden werden.

Initiativen für Process-Mining und Prozessanalyse

Process-Mining- und Process-Discovery-Initiativen liefern wichtige Einblicke in den Automatisierungsstatus und in jede Phase der Robotic Process Automation (RPA) – von der Festlegung der Strategie bis zur kontinuierlichen Optimierung und Innovation. Durch datenbasiertes Process Mining kann die Prozessanalyse sogar auf Teams und einzelne Personen ausgedehnt werden. Indem Automatisierungsmöglichkeiten ermittelt und validiert werden, können IT-Störfälle schneller behoben und die Arbeitsgewohnheiten verbessert werden.

Ein weiterer Bereich, in dem sich die Vorteile von Process Mining und der strategischen Prozessanalyse/-ausrichtung bereits auszahlen, ist das IT-Incident-Management. Als „Incident“ wird ein IT-Störfall bezeichnet. Hierbei kann es sich um den vollständigen Ausfall oder um die eingeschränkte Ausführung eines IT-Services handeln. Ziel des Incident-Managements ist es, den IT-Service so schnell wie möglich wiederherzustellen und die Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb zu minimieren. Daher zählt das IT-Incident- Management zu den kritischen Prozessen der Information Technology Library (ITIL).

Process Mining hat das Potenzial, die Incident-Management-Prozesse im Ist-Zustand zu verbessern. Zudem trägt es zu einer höheren Transparenz über die IT-Prozesse bei und bietet so Informationen über außergewöhnliche und unerwünschte Prozessschritte. Durch die Methode ist es ebenfalls möglich, die unterschiedlichen Arbeitsgewohnheiten von verschiedenen Personen und auch Teams zu erfassen. Die Bearbeitungszeiten von Störfällen lassen sich auf diese Weise reduzieren und die Auswirkungen auf Kundenprozesse besser überblicken.

Positive und praktische Erfahrungen mit branchenübergreifendem Process Mining haben zudem zu einer dynamischen Entwicklung von Tools, Anwendungsfällen und auch der Benutzer-Community geführt. Selbst sehr erfahrene Prozessverantwortliche stellen fest, dass durch die Visualisierung von Prozessen neue Ideen und Anregungen für weitere Verbesserungen entstehen.

Der Einsatz von Process Mining für das Incident-Management bietet jedoch noch weitaus mehr potenzielle Vorteile:

  • Ermittlung der Regeln und Abläufe für Eskalationen,
  • Berechnung von Incident-Management-KPIs einschließlich Service Level Agreements (SLA),
  • Ursachenforschung für auftretende Prozessprobleme,
  • Verständnis über die zugrunde liegende Schnittstelle und deren Auswirkung (E-Mail, Webformular, Telefon usw.),
  • Kostenberechnung für störungsanfällige Prozesse,
  • Verknüpfung der Incident-Management-Systeme mit den entsprechenden Prozessen für auftretende Störungen.

Robotic Process Automation (RPA)

RPA (Robotic Process Automation) ermöglicht die Automatisierung manueller, sich wiederholender und fehleranfälliger Aufgaben. Dies setzt jedoch voraus, dass Prozessverantwortliche genau wissen, wie und mit welchem Ziel sie Software-Roboter einsetzen und ihre Leistung messen.

Daher bietet die Kombination aus RPA und Process Mining Unternehmen viele Vorteile: Über den gesamten RPA-Zyklus hinweg können sie die Leistung und die Vorteile ihrer Software-Roboter messen und sie bestmöglich für ihr Szenario einsetzen. Damit eignet sich Process Mining hervorragend als Vorbereitung für Prozessautomatisierung: Durch Process Mining verstehen wir besser, was wir heute für erfolgreiche Prozessinitiativen von morgen benötigen.

Um die Vorteile der robotergesteuerten Automatisierung vollumfänglich auszuschöpfen, müssen Organisationen nicht nur ihre bestehenden Systeme verstehen, sondern auch Möglichkeiten zur Automatisierung ermitteln. Process-Mining-Tools bieten während des gesamten RPA-Zyklus wertvolle Erkenntnisse über die Prozessdaten: von der Festlegung der Strategie bis hin zu kontinuierlichen Verbesserungen und Innovationen.

Zu den Vorteilen von Process Mining und Prozessanalyse im RPA-Zyklus zählen:

  1. Überblick der Prozesslandschaft in einem Unternehmen, basierend auf spezifischen Kriterien,
  2. Identifikation von Prozessen, die während der Vorbereitungsphase für RPA geeignet sind,
  3. Erarbeitung des optimalen Prozessflusses,
  4. Besseres Verständnis darüber, wie RPA auch in veralteten Prozessen und IT-Systemen eingesetzt werden kann,
  5. Überwachung und Analyse der Leistung von RPA-Initiativen während der Implementierungsphase,
  6. Überwachung und kontinuierliche Verbesserung von RPA nach der Implementierung.

Der Weg zu besseren Erkenntnissen

Jedes Unternehmen ist anders und bringt damit ganz unterschiedliche Fragen in Bezug auf seine Prozesse mit. Einige Muster sind trotzdem erkennbar. Beispielsweise stehen Kunden, die datengestützte Prozessanalysen im Rahmen der Geschäftstransformation einführen, in der Regel vor der Herausforderung, Prozesse aus unterschiedlichen Sparten oder Standorten zu harmonisieren. An dieser Stelle sollten Organisationen sich die Daten und Statistiken der jeweiligen Prozesse vor Augen zu führen, anstatt sich auf das Gefühl oder auf die Einschätzung Einzelner zu verlassen.

Auf diese Weise führt eine datengestützte Prozessanalyse zu faktenbasierten Diskussionen und bildet eine wichtige Brücke zwischen der Fachabteilung, Prozessverantwortlichen und dem Management. So lassen sich vor allem Übergaben und abteilungsübergreifende Schritte transparent gestalten und Silo-Denken vermeiden.

Mit anderen Worten: Die richtigen Prozesse von heute sorgen für eine erfolgreiche Transformation von morgen.

Erfahren Sie mehr über Process Mining mit Signavio Process Intelligence und wie Ihr Unternehmen den versteckten Mehrwert von Prozessen für sich nutzen, neue Ideen generieren sowie Zeit und Kosten sparen kann.

Von BI zu PI: Der nächste Schritt auf dem Weg zu datengetriebenen Entscheidungen

„Alles ist stetig und fortlaufend im Wandel.“ „Das Tempo der Veränderungen nimmt zu.“ „Die Welt wird immer komplexer und Unternehmen müssen Schritt halten.“ Unternehmen jeder Art und Größe haben diese Sätze schon oft gehört – vielleicht zu oft! Und dennoch ist es für den Erfolg eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung, sich den Veränderungen anzupassen.


Read this article in English: 
“From BI to PI: The Next Step in the Evolution of Data-Driven Decisions”


Sie müssen die zugrunde liegenden organisatorischen Bausteine verstehen, um sicherzustellen, dass die von Ihnen getroffenen Entscheidungen sich auch in die richtige Richtung entwickeln. Es geht sozusagen um die DNA Ihres Unternehmens: die Geschäftsprozesse, auf denen Ihre Arbeitsweise basiert, und die alles zu einer harmonischen Einheit miteinander verbinden. Zu verstehen, wie diese Prozesse verlaufen und an welcher Stelle es Verbesserungsmöglichkeiten gibt, kann den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen.

Unternehmen, die ihren Fokus auf Wachstum gesetzt haben, haben dies bereits erkannt. In der Vergangenheit wurde Business Intelligence als die Lösung für diese Herausforderung betrachtet. In jüngerer Zeit sehen sich zukunftsorientierte Unternehmen damit konfrontiert, Lösungen zu überwachen, die mit dem heutigen Tempo der Veränderungen Schritt halten können. Gleichzeitig erkennen diese Unternehmen, dass die zunehmende Komplexität der Geschäftsprozesse dazu führt, dass herkömmliche Methoden nicht mehr ausreichen.

Anpassung an ein sich änderndes Umfeld? Die Herausforderungen von BI

Business Intelligence ist nicht notwendigerweise überholt oder unnötig. In einer schnelllebigen und sich ständig verändernden Welt stehen die BI-Tools und -Lösungen jedoch vor einer Reihe von Herausforderungen. Hierzu können zählen:

  • Hohe Datenlatenz – Die Datenlatenz gibt an, wie lange ein Benutzer benötigt, um Daten beispielsweise über ein Business-Intelligence-Dashboard abzurufen. In vielen Fällen kann dies mehr als 24 Stunden dauern. Ein geschäftskritischer Zeitraum, da Unternehmen Geschäftschancen für sich nutzen möchten, die möglicherweise ein begrenztes Zeitfenster haben.
  • Unvollständige Datensätze – Business Intelligence verfolgt einen breiten Ansatz, sodass Prüfungen möglicherweise zwar umfassend, aber nicht tief greifend sind. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Daten übersehen werden; insbesondere in Fällen, in denen die Prüfungsparameter durch die Tools selbst nur schwer geändert werden können.
  • Erkennung statt Analyse – Business-Intelligence-Tools sind in erster Linie darauf ausgelegt, Daten zu finden. Der Fokus hierbei liegt vor allem auf Daten, die für ihre Benutzer nützlich sein können. An dieser Stelle endet jedoch häufig die Leistungsfähigkeit der Tools, da sie Benutzern keine einfachen Optionen bieten, die Daten tatsächlich zu analysieren. Die Möglichkeit, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, verringert sich somit.
  • Eingeschränkte Skalierbarkeit – Im Allgemeinen bleibt Business Intelligence ein Bereich für Spezialisten und Experten mit dem entsprechenden Know-how, über das Mitarbeiter im operativen Bereich oftmals nicht verfügen. Ohne umfangreiches Verständnis für die geschäftlichen Prozesse und deren Analyse innerhalb des Unternehmens bleibt die optimierte Anwendung eines bestimmten Business-Intelligence-Tools aber eingeschränkt.
  • Nicht nachvollziehbare Metriken – Werden Metriken verwendet, die nicht mit den Geschäftsprozessen verknüpft sind, kann Business Intelligence kaum positive Veränderungen innerhalb eines Unternehmens unterstützen. Für Benutzer ist es schwierig, Ergebnisse richtig auszuwerten und zu verstehen und diese Ergebnisse zweckdienlich zu nutzen.

Process Intelligence: der nächste wegweisende Schritt

Es bedarf einer effektiveren Methode zur Prozessanalyse, um eine effiziente Arbeitsweise und fundierte Entscheidungsfindung sicherzustellen. An dieser Stelle kommt Process Intelligence (PI) ins Spiel. PI bietet die entscheidenden Hintergrundinformationen für die Beantwortung von Fragen, die mit Business-Intelligence-Tools unbeantwortet bleiben.

Process Intelligence ermöglicht die durchgehende Visualisierung von Prozessabläufen mithilfe von Rohdaten. Mit dem richtigen Process-Intelligence-Tool können diese Rohdaten sofort analysiert werden, sodass Prozesse präzise angezeigt werden. Der Endbenutzer kann diese Informationen nach Bedarf einsehen und bearbeiten, ohne eine Vorauswahl für die Analyse treffen zu müssen.

Zum Vergleich: Da Business Intelligence vordefinierte Analysekriterien benötigt, kann BI nur dann wirklich nützlich sein, wenn diese Kriterien auch definiert sind. Unternehmen können verzögerte Analysen vermeiden, indem sie Process Intelligence zur Ermittlung der Hauptursache von Prozessproblemen nutzen, und dann die richtigen Kriterien zur Bestimmung des Analyserahmens auswählen.

Anschließend können Sie Ihre Systemprozesse analysieren und erkennen die Diskrepanzen und Varianten zwischen dem angestrebten Geschäftsprozess und dem tatsächlichen Verlauf Ihrer Prozesse. Und je schneller Sie Echtzeit-Einblicke in Ihre Prozesse gewinnen, desto schneller können Sie in Ihrem Unternehmen positive Veränderungen auf den Weg bringen.

Kurz gesagt: Business Intelligence eignet sich dafür, ein breites Verständnis über die Abläufe in einem Unternehmen zu gewinnen. Für einige Unternehmen kann dies ausreichend sein. Für andere hingegen ist ein Überblick nicht genug.

Sie suchen nach einer Möglichkeit um festzustellen, wie jeder Prozess in Ihrer Organisation tatsächlich funktioniert? Die Antwort hierauf lautet Software. Software, die Prozesserkennung, Prozessanalyse und Konformitätsprüfung miteinander kombiniert.

Mit den richtigen Process-Intelligence-Tools können Sie nicht nur Daten aus den verschiedenen IT-Systemen in Ihrem Unternehmen gewinnen, sondern auch Ihre End-to-End-Prozesse kontinuierlich überwachen. So erhalten Sie Erkenntnisse über mögliche Risiken und Verbesserungspotenziale. PI steht für einen kollaborativen Ansatz zur Prozessverbesserung, der zu einem bahnbrechenden Verständnis über die Abläufe in Ihrem Unternehmen führt, und wie diese optimiert werden können.

Erhöhtes Potenzial mit Signavio Process Intelligence

Mit Signavio Process Intelligence erhalten Sie wegweisende Erkenntnisse über Ihre Prozesse, auf deren Basis Sie bessere Geschäftsentscheidungen treffen können. Erlangen Sie eine vollständige Sicht auf Ihre Abläufe und ein Verständnis dafür, was in Ihrer Organisation tatsächlich geschieht.

Als Teil der Signavio Business Transformation Suite lässt sich Signavio Process Intelligence perfekt mit der Prozessmodellierung und -automatisierung kombinieren. Als eine vollständig cloudbasierte Process-Mining-Lösung erleichtert es die Software, organisationsweit zusammenzuarbeiten und Wissen zu teilen.

Generieren Sie neue Ideen, sparen Sie Aufwand und Kosten ein und optimieren Sie Ihre Prozesse. Erfahren Sie mehr über Signavio Process Intelligence.

From BI to PI: The Next Step in the Evolution of Data-Driven Decisions

“Change is a constant.” “The pace of change is accelerating.” “The world is increasingly complex, and businesses have to keep up.” Organizations of all shapes and sizes have heard these ideas over and over—perhaps too often! However, the truth remains that adaptation is crucial to a successful business.


Read this article in German: Von der Datenanalyse zur Prozessverbesserung: So gelingt eine erfolgreiche Process-Mining-Initiative

 


Of course, the only way to ensure that the decisions you make are evolving in the right way is to understand the underlying building blocks of your organization. You can think of it as DNA; the business processes that underpin the way you work and combine to create a single unified whole. Knowing how those processes operate, and where the opportunities for improvement lie, can be the difference between success and failure.

Businesses with an eye on their growth understand this already. In the past, Business Intelligence was seen as the solution to this challenge. In more recent times, forward-thinking organizations see the need for monitoring solutions that can keep up with today’s rate of change, at the same time as they recognize that increasing complexity within business processes means traditional methods are no longer sufficient.

Adapting to a changing environment? The challenges of BI

Business Intelligence itself is not necessarily defunct or obsolete. However, the tools and solutions that enable Business Intelligence face a range of challenges in a fast-paced and constantly changing world. Some of these issues may include:

  • High data latency – Data latency refers to how long it takes for a business user to retrieve data from, for example, a business intelligence dashboard. In many cases, this can take more than 24 hours, a critical time period when businesses are attempting to take advantage of opportunities that may have a limited timeframe.
  • Incomplete data sets – The broad approach of Business Intelligence means investigations may run wide but not deep. This increases the chances that data will be missed, especially in instances where the tools themselves make the parameters for investigations difficult to change.
  • Discovery, not analysis – Business intelligence tools are primarily optimized for exploration, with a focus on actually finding data that may be useful to their users. Often, this is where the tools stop, offering no simple way for users to actually analyze the data, and therefore reducing the possibility of finding actionable insights.
  • Limited scalability – In general, Business Intelligence remains an arena for specialists and experts, leaving a gap in understanding for operational staff. Without a wide appreciation for processes and their analysis within an organization, the opportunities to increase the application of a particular Business Intelligence tool will be limited.
  • Unconnected metrics – Business Intelligence can be significantly restricted in its capacity to support positive change within a business through the use of metrics that are not connected to the business context. This makes it difficult for users to interpret and understand the results of an investigation, and apply these results to a useful purpose within their organization.

Process Intelligence: the next evolutionary step

To ensure companies can work efficiently and make the best decisions, a more effective method of process discovery is needed. Process Intelligence (PI) provides the critical background to answer questions that cannot be answered with Business Intelligence tools.

Process Intelligence offers visualization of end-to-end process sequences using raw data, and the right Process Intelligence tool means analysis of that raw data can be conducted straight away, so that processes are displayed accurately. The end-user is free to view and work with this accurate information as they please, without the need to do a preselection for the analysis.

By comparison, because Business Intelligence requires predefined analysis criteria, only once the criteria are defined can BI be truly useful. Organizations can avoid delayed analysis by using Process Intelligence to identify the root causes of process problems, then selecting the right criteria to determine the analysis framework.

Then, you can analyze your system processes and see the gaps and variants between the intended business process and what you actually have. And of course, the faster you discover what you have, the faster you can apply the changes that will make a difference in your business.

In short, Business Intelligence is suitable for gaining a broad understanding of the way a business usually functions. For some businesses, this will be sufficient. For others, an overview is not enough.

They understand that true insights lie in the detail, and are looking for a way of drilling down into exactly how each process within their organization actually works. Software that combines process discovery, process analysis, and conformance checking is the answer.

The right Process Intelligence tools means you will be able to automatically mine process models from the different IT systems operating within your business, as well as continuously monitor your end-to-end processes for insights into potential risks and ongoing improvement opportunities. All of this is in service of a collaborative approach to process improvement, which will lead to a game-changing understanding of how your business works, and how it can work better.

Early humans evolved from more primitive ancestors, and in the process, learned to use more and more sophisticated tools. For the modern human, working in a complex organization, the right tool is Process Intelligence.

Endless Potential with Signavio Process Intelligence

Signavio Process Intelligence allows you to unearth the truth about your processes and make better decisions based on true evidence found in your organization’s IT systems. Get a complete end-to-end perspective and understanding of exactly what is happening in your organization in a matter of weeks.

As part of Signavio Business Transformation Suite, Signavio Process Intelligence integrates perfectly with Signavio Process Manager and is accessible from the Signavio Collaboration Hub. As an entirely cloud-based process mining solution, the tool makes it easy to collaborate with colleagues from all over the world and harness the wisdom of the crowd.

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Interview: Profitiert Business Intelligence vom Data Warehouse in der Cloud?

Interview mit Ross Perez, Senior Director, Marketing EMEA bei Snowflake

Read this Article in English:
“Does Business Intelligence benefit from Cloud Data Warehousing?”

Profitiert Business Intelligence vom Cloud Data Warehousing?

Ross Perez ist Senior Director Marketing EMEA bei Snowflake. Er leitet das Snowflake-Marketingteam in EMEA und ist damit beauftragt, die Diskussion über Analysen, Daten und Cloud-Data-Warehousing in EMEA voran zu bringen. Vor Snowflake war Ross Produkt Marketer bei Tableau Software, wo er die Iron Viz Championship gründete, den weltweit größten und aufwändigsten Wettbewerb für Datenvisualisierung.

Data Science Blog: Ross, Business Intelligence (BI) ist kein wirklich neuer Trend. In 2019/2020 sollte es kein Thema mehr sein, Daten für das ganze Unternehmen verfügbar zu machen. Stimmt das soweit?

BI ist definitiv ein alter Trend, denn Berichterstattung gibt es schon seit 50 Jahren. Die Menschen sind es gewohnt, Statistiken und Daten für das gesamte Unternehmen und sogar für ihre Geschäftsbereiche zu erhalten. Die Verwendung von BI zur Bereitstellung von Analysen für alle Mitarbeiter im Unternehmen und die Ermutigung zur Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Daten für den jeweiligen Bereich ist jedoch relativ neu. In vielen Unternehmen, mit denen Snowflake zusammenarbeitet, gibt es eine neue Gruppe von Mitarbeitern, die gerade erst den Zugriff auf Self-Service-BI- und Visualisierungstools wie Tableau, Looker und Sigma erhalten haben und nun auch anfangen, Antworten auf ihre Fragen zu finden.

Data Science Blog: Bi jetzt ging es im BI vor allem darum Dashboards für Geschäftsberichte zu erstellen. Und dabei spielte das Data Warehouse (DWH) die Rolle des Backends. Heute haben wir einen noch viel größeren Bedarf an Datentransparenz. Wie sollten Unternehmen damit umgehen?

Da immer mehr Mitarbeiter in immer mehr Abteilungen immer häufiger auf Daten zugreifen möchten, steigt die Nachfrage nach Back-End-Systemen – wie dem Data Warehouse – rapide. In vielen Fällen verfügen Unternehmen über Data Warehouses, die nicht für diese gleichzeitige und heterogene Nachfrage gebaut wurden. Die Erfahrungen der Mitarbeiter mit dem DWH und BI sind daher oftmals schlecht, denn Endbenutzer müssen lange auf ihre Berichte warten. Und nun kommt Snowflake ins Spiel: Da wir die Leistung der Cloud nutzen können, um Ressourcen auf Abruf bereitzustellen, können wir beliebig viele Benutzer gleichzeitig bedienen. Snowflake kann zudem unbegrenzte Datenmengen sowohl in strukturierten als auch in halbstrukturierten Formaten speichern.

Data Science Blog: Würden Sie sagen, dass das DWH der Schlüssel dazu ist, ein datengetriebenes Unternehmen zu werden? Was sollte noch bedacht werden?

Absolut. Ohne alle Ihre Daten in einem einzigen, hoch-elastischen und flexiblen Data Warehouse zu haben, kann es eine große Herausforderung sein, den Mitarbeitern im Unternehmen Einblicke zu gewähren.

Data Science Blog: So viel zur Theorie, lassen Sie uns nun über spezifische Anwendungsfälle sprechen. Generell macht es einen großen Unterschied, welche Daten wir speichern und analysieren wollen, beispielsweise Finanz- oder Maschinendaten. Was dürfen wir dabei nicht vergessen, wenn es um die Erstellung eines DWHs geht?

Finanzdaten und Maschinendaten sind sehr unterschiedlich und liegen häufig in unterschiedlichen Formaten vor. Beispielsweise weisen Finanzdaten häufig ein relationales Standardformat auf. Daten wie diese müssen mit Standard-SQL einfach abgefragt werden können, was viele Hadoop- und noSQL-Tools nicht sinnvoll bereitstellen konnten. Zum Glück handelt es sich bei Snowflake um ein SQL-Data-Warehouse nach ANSI-Standard, sodass die Verwendung dieser Art von Daten problemlos möglich ist.

Zum anderen sind Maschinendaten häufig teilstrukturiert oder sogar völlig unstrukturiert. Diese Art von Daten wird mit dem Aufkommen von Internet of Things (IoT) immer häufiger, aber herkömmliche Data Warehouses haben sich bisher kaum darauf vorbereitet, da sie für relationale Daten optimiert wurden. Halbstrukturierte Daten wie JSON, Avro, XML, Orc und Parkett können in Snowflake zur Analyse nahtlos in ihrem nativen Format geladen werden. Dies ist wichtig, da Sie die Daten nicht reduzieren müssen, um sie nutzen zu können.

Beide Datentypen sind wichtig und Snowflake ist das erste Data Warehouse, das nahtlos mit beiden zusammenarbeitet.

Data Science Blog: Zurück zum gewöhnlichen Anwendungsfall im Business, also der Erstellung von Verkaufs- und Einkaufs-Berichten für die Business Manager, die auf Daten von ERP-Systemen – wie etwa von Microsoft oder SAP – basieren. Welche Architektur könnte für das DWH die richtige sein? Wie viele Layer braucht ein DWH dafür?

Die Art des Berichts spielt weitgehend keine Rolle, da Sie in jedem Fall ein Data Warehouse benötigen, das alle Ihre Daten unterstützt und alle Ihre Benutzer bedient. Idealerweise möchten Sie es auch in der Lage sein, es je nach Bedarf ein- und auszuschalten. Das bedeutet, dass Sie eine Cloud-basierte Architektur benötigen… und insbesondere die innovative Architektur von Snowflake, die Speicher und Computer voneinander trennt und es Ihnen ermöglicht, genau das zu bezahlen, was Sie verwenden.

Data Science Blog: Wo würden Sie den Hauptteil der Geschäftslogik für einen Report implementieren? Tendenziell eher im DWH oder im BI-Tool, dass für das Reporting verwendet word? Hängt es eigentlich vom BI-Tool ab?

Das Tolle ist, dass Sie es frei wählen können. Snowflake kann als Data Warehouse für SQL nach dem ANSI-Standard ein hohes Maß an Datenmodellierung und Geschäftslogik-Implementierung unterstützen. Sie können aber auch Partner wie Looker und Sigma einsetzen, die sich auf die Datenmodellierung für BI spezialisiert haben. Wir sind der Meinung, dass es am besten ist, wenn jedes Unternehmen für sich selbst entscheidet, was der individuell richtige Ansatz ist.

Data Science Blog: Snowflake ermöglicht es Organisationen, Daten in der Cloud zu speichern und zu verwalten. Heißt das aber auch, dass Unternehmen ein Stück weit die Kontrolle über ihre eigenen Daten verlieren?

Kunden haben die vollständige Kontrolle über ihre Daten und Snowflake kann keinen Teil ihrer Daten sehen oder ändern. Der Vorteil einer Cloud-Lösung besteht darin, dass Kunden weder die Infrastruktur noch das Tuning verwalten müssen. Sie entscheiden, wie sie ihre Daten speichern und analysieren möchten, und Snowflake kümmert sich um den Rest.

Data Science Blog: Wie groß ist der Aufwand für kleinere oder mittelgroße Unternehmen, ein DWH in der Cloud zu errichten? Und bedeutet es auch, dass damit ein teures Langzeit-Projekt verbunden ist?

Das Schöne an Snowflake ist, dass Sie in wenigen Minuten mit einer kostenlosen Testversion beginnen können. Nun kann der Wechsel von einem herkömmlichen Data Warehouse zu Snowflake einige Zeit in Anspruch nehmen, abhängig von der von Ihnen verwendeten Legacy-Technologie. Snowflake selbst ist jedoch recht einfach einzurichten und sehr gut mit historischen Werkzeugen kompatibel. Der Einstieg könnte daher nicht einfacherer sein.

Von der Datenanalyse zur Prozessverbesserung: So gelingt eine erfolgreiche Process-Mining-Initiative

Den Prozessdaten auf der Spur: Systematische Datenanalyse kombiniert mit Prozessmanagement

Die Digitalisierung verändert Organisationen aller Branchen. In zahlreichen Unternehmen werden alltägliche Betriebsabläufe softwarebasiert modelliert, automatisiert und optimiert. Damit hinterlässt fast jeder Prozess elektronische Spuren in den CRM-, ERP- oder anderen IT-Systemen einer Organisation. Process Mining gilt als effektive Methode, um diese Datenspuren zusammenzuführen und für umfassende Auswertungen zu nutzen. Sie kombiniert die systematische Datenanalyse mit Geschäftsprozessmanagement: Dabei werden Prozessdaten aus den verschiedenen IT-Systemen einer Organisation extrahiert und mit Hilfe von Data-Science-Technologien visualisiert und ausgewertet.


Read this article in English: From BI to PI: The Next Step in the Evolution of Data-Driven Decisions

 


Professionelle Process-Mining-Lösungen erlauben, die Ergebnisse dieser Prozessauswertungen auf Dashboards darzustellen und nach bestimmten Prozessen, Transaktionen, Abteilungen oder Kunden zu filtern. So ist es möglich, die Performance, Durchlaufzeiten und die Kosten einzelner Betriebsabläufe zu erfassen. Prozessverantwortliche werden auf diesem Wege auf Verzögerungen, ineffiziente Abläufe und mögliche Prozessverbesserungen aufmerksam.

Praxisbeispiel: Einkaufsprozess – Prozessabweichungen als Kosten- und Risikofaktor

Ein Beispiel aus dem Unternehmensalltag ist ein einfacher Einkaufsprozess: Ein Mitarbeiter benötigt einen neuen Laptop. Im Normalfall beginnt der Prozess mit der Anfrage des Mitarbeiters, die durch seinen Manager bestätigt wird. Ist kein Laptop vorrätig, löst das für den Einkauf zuständige Team die Bestellung aus. Zu einem späteren Zeitpunkt wird der Laptop dem Mitarbeiter übergeben und das Unternehmen erhält eine Rechnung. Diese Rechnung wird geprüft und fristgemäß gemäß den vorgegebenen Konditionen beglichen. Obwohl dieser alltägliche Prozess nicht sehr komplex ist, weicht er im Unternehmensalltag häufig vom modellierten Idealzustand ab, was unnötige Kosten und möglicherweise auch Risiken verursacht.

Die Gründe sind vielfältig:

  • Freigaben fehlen
  • Während des Bestellprozesses sind Informationen unvollständig
  • Rechnungen werden aufgrund von unvollständigen Informationen mehrfach korrigiert

Process Mining ermöglicht, den gesamten Prozessverlauf alltäglicher Betriebsabläufe unter die Lupe zu nehmen und faktenbasierte Diskussionen zwischen den Fachabteilungen, Prozessverantwortlichen sowie dem Management in einer Organisation anzuregen. So werden unternehmensweite Prozessverbesserungen möglich – vorausgesetzt, die Methode wird richtig angewandt und ist strategisch durchdacht. Doch wie gelingt eine erfolgreiche unternehmensweite Process-Mining-Initiative über Abteilungsgrenzen hinaus?

Wie sich eine erfolgreiche Process-Mining-Initiative auf den Weg bringen lässt

Jedes Unternehmen ist einzigartig und geht mit unterschiedlichen Fragestellungen an eine Process-Mining-Initiative heran: ob einzelne Prozesse gezielt verbessert, Prozesslebenszyklen verkürzt oder abteilungsübergreifende Abläufe an unterschiedlichen Standorten miteinander verglichen werden. Sie alle haben etwas gemeinsam: Eine erfolgreiche Process-Mining-Initiative erfordert ein strategisches Vorgehen.

Schritt 1: Mit Weitsicht planen und richtig kommunizieren

Wie definiere ich die Ziele und den Umfang der Process-Mining-Initiative?

Die Anfangsphase einer Process-Mining-Initiative dient der Planung und entscheidet häufig über den Erfolg eines Projektes. In erster Linie kommt es darauf an, die Ziele des Projektes zu definieren und die Erfolgsfaktoren zu bestimmen. Die Ziele einer erfolgreichen Process-Mining-Initiative sind SMART definiert: spezifisch, messbar, attainable/relevant, reasonable/umsetzbar und zeitgebunden/time-bound. Mögliche Ziele für das Projekt lassen sich zum Beispiel wie folgt formulieren:

  • Prozessdauer auf 25 Tage reduzieren
  • Hauptunterschiede zwischen zwei Ländern hinsichtlich bestimmter Prozesse identifizieren
  • Prozessautomatisierung um 25% steigern

Unter diesen Voraussetzungen lässt sich auch der Rahmen der Process-Mining-Initiative festlegen: Sie halten fest, welche Prozesse, konkret betroffen sind und wie sie mit den IT-Systemen und Mitarbeiterrollen in Ihrer Organisation verknüpft sind.

Welche Rollen und Verantwortlichkeiten gibt es?

Die Ziele Ihrer Process-Mining-Initiative sollten unternehmensweit geteilt werden: Dies erfordert neben einer klaren Strategie eine transparente Kommunikation in der gesamten Organisation: Indem Sie Ihren Mitarbeitern das nötige Wissen an die Hand geben, um die Initiative erfolgreich mitzugestalten, sichern Sie sich auch ihre Unterstützung.

So verstehen sie nicht nur, warum dieses Projekt sinnvoll ist, sondern sind auch in der Lage, das Wissen auf ihre individuelle Rolle und Situation zu übertragen. Im Rahmen einer Process-Mining-Initiative sind verschiedene Projektbeteiligte in unterschiedlichen Rollen aktiv:

Während Projektträger verantwortlich für die Prozessanalyse sind (z. B. Chief Procurement Officer oder Process Owner), wissen Prozessexperten, wie ein bestimmter Prozess verläuft und kennen die verschiedenen Variationen. Sie nutzen Methoden wie Process Mining, um ihr Wissen zu vertiefen und Diskussionen über die gewonnenen Daten anzustoßen. Sie arbeiten eng mit Business-Analysten zusammen, die die Prozessanalyse vorantreiben. Datenexperten wiederum verfolgen die einzelnen Spuren, die ein Prozess in der IT-Landschaft einer Organisation hinterlässt und bereiten sie so auf, dass sie Aufschluss über die Performance eines Prozesses geben.

Wie gestaltet sich die Zusammenarbeit?

Diese unterschiedlichen Rollen gilt es im Rahmen einer erfolgreichen Process-Mining-Initiative an einen Tisch zu bringen: So können die gewonnen Erkenntnisse gemeinsam im Team interpretiert und diskutiert werden, um die richtigen Veränderungen anzustoßen. Die daraus gewonnen Prozessverbesserungen spiegeln das Know-how des gesamten Teams wider und sind das Ergebnis einer erfolgreichen Zusammenarbeit.

Schritt 2: Die technischen Voraussetzungen schaffen

Wie werden Prozessdaten systemübergreifend aggregiert und aufbereitet?

Nun wird es Zeit für die technischen Vorbereitungen: Entscheidend ist es, alle Anforderungen an die beteiligten IT-Systeme zu durchdenken und die IT-Verantwortlichen so früh wie möglich einzubeziehen. Um valide Daten für Prozessverbesserungen zu generieren, sind diese drei Teilschritte nötig:

  1.  Datenextraktion: Relevante Daten aus unterschiedlichen IT-Systemen werden aggregiert (Datenquellen sind datenbasierte Tabellen aus ERP- und CRM-Lösungen, analytische Daten wie Reports, Logdateien, CSV-Dateien usw.)
  2.  Datenumwandlung gemäß den Anforderungen für Process Mining: Die extrahierten Daten werden in Cases (Abfolge verschiedener Prozessschritte) umgewandelt, mit einem Zeitstempel versehen und in Event-Logs gespeichert.
  3.  Datenübertragung: Die Process-Mining-Software greift auf die gespeicherten Event-Logs zu.

Welche Rolle spielen Konnektoren?

Diese Teilschritte werden erfahrungsgemäß mittels eines Software-Konnektors durchgeführt und in regelmäßigen Abständen wiederholt. Ein Software-Konnektor hat die Aufgabe, die Daten aus der IT-Landschaft eines Unternehmens nach den Anforderungen der Process-Mining-Lösung zu übersetzen. Er wird speziell für die Kombination mit bestimmten IT-Systemen wie SAP, Oracle oder Salesforce entwickelt und steuert die gesamte Datenintegration von der Extraktion über die Umwandlung bis zur Datenübertragung.

Process-Mining-Lösungen wie Signavio Process Intelligence verfügen über Standardkonnektoren sowie über eine API für individuell entwickelte Konnektoren. Im Rahmen der technischen Vorbereitungen gilt es, mit Blick auf das jeweilige Szenario über die Möglichkeiten der Umsetzbarkeit zu entscheiden und andere technische Lösungen zu evaluieren.

Schritt 3: Von der Prozessanalyse zur Prozessverbesserung

Wie lassen sich die ermittelten Daten für Verbesserungen nutzen?

Sind die umgewandelten Daten in der Process-Mining-Lösung verfügbar, beginnt die Prozessauswertung. Durch IT-gestütztes Process Mining erhalten Prozessexperten die Möglichkeit, alle vorliegenden Daten zu visualisieren und einzelne Prozesse detailliert auszuwerten. Die vorliegenden Prozesse werden nun hinsichtlich unterschiedlicher Faktoren untersucht, etwa mit Blick auf Durchlaufzeiten, Performance und den Prozessfluss. Im direkten Vergleich lässt sich auf diesem Wege ermitteln, welche Faktoren sich auf die Erfolgskennzahlen auswirken und an welchen Stellen Verzögerungen oder Abweichungen auftreten.

Die so gewonnen Erkenntnisse bilden eine wichtige Grundlage für faktenbasierte Diskussionen zwischen den verschiedenen Stakeholdern der Process-Mining-Initiative. Doch erst die konkreten Schritte, die aus dieser Datenbasis abgeleitet werden, entscheiden über den Erfolg des Projektes: Entscheidend ist, wie diese Erkenntnisse in die Praxis umgesetzt werden.

 

Eine Process-Mining-Lösung, die nicht als reines Analysetool zur Verfügung steht, sondern in eine umfassende Lösung für die Modellierung, Automatisierung und Analyse professioneller Geschäftsprozesse integriert ist, erleichtert den Schritt von der Business Process Discovery zur Prozessverbesserung. Schließlich gilt es, konkrete Prozessverbesserungen und Änderungen zu planen, in den Unternehmensalltag zu integrieren und die Ergebnisse auszuwerten – auch über das Ende der Process-Mining-Initiative hinaus.

Warum ist ein Process-Mining-Projekt nie vollständig abgeschlossen?  

Wer einmal mit der Prozessverbesserung beginnt, wird feststellen: Viele weitere Stellen in den Prozessen warten nur darauf, verbessert zu werden. Daher lohnt es sich, einige Wochen nach der initialen Prozessverbesserung neue Daten zu extrahieren, um herauszufinden, welche Veränderungen nachweislich zu mehr Effizienz geführt haben. Eine kontinuierliche Messung und Auswertung erleichtert einen umfassenden Blick auf die eigene Organisation:

  • Funktionieren die überarbeiteten Prozesse wie geplant?
  • Haben Prozessveränderungen unvorhersehbare Effekte?
  • Treten Schwachstellen in anderen Prozessen auf?
  • Haben sich die Prozesse verändert, seitdem sie überarbeitet wurden?
  • Wie lässt sich ein bestimmter Prozess weiter verbessern?

Somit lässt sich zusammenfassen: Wem es gelingt, die Datenspuren in den IT-Systemen der eigenen Organisation zu verfolgen, ist auf dem richtigen Weg zur kontinuierlichen Verbesserung. Davon profitieren nicht nur die Prozesse und IT-Systeme, sondern auch die Mitarbeiter in den Organisationen.

Über die Integration symbolischer Inferenz in tiefe neuronale Netze

Tiefe neuronale Netze waren in den letzten Jahren eine enorme Erfolgsgeschichte. Viele Fortschritte im Bereich der KI, wie das Erkennen von Objekten, die fließende Übersetzung natürlicher Sprache oder das Spielen von GO auf Weltklasseniveau, basieren auf tiefen neuronalen Netzen. Über die Grenzen dieses Ansatzes gab es jedoch nur wenige Berichte. Eine dieser Einschränkungen ist die Unfähigkeit, aus einer kleinen Anzahl von Beispielen zu lernen. Tiefe neuronale Netze erfordern in der Regel eine Vielzahl von Trainingsbeispielen, während der Mensch aus nur einem einzigen Beispiel lernen kann. Wenn Sie eine Katze einem Kind zeigen, das noch nie zuvor eine gesehen hat, kann es eine weitere Katze anhand dieser einzigen Instanz erkennen. Tiefe neuronale Netze hingegen benötigen Hunderttausende von Bildern, um zu erlernen, wie eine Katze aussieht. Eine weitere Einschränkung ist die Unfähigkeit, Rückschlüsse aus bereits erlerntem Allgemeinwissen zu ziehen. Beim Lesen eines Textes neigen Menschen dazu, weitreichende Rückschlüsse auf mögliche Interpretationen des Textes zu ziehen. Der Mensch ist dazu in der Lage, weil er Wissen aus sehr unterschiedlichen Bereichen abrufen und auf den Text anwenden kann.

Diese Einschränkungen deuten darauf hin, dass in tiefen neuronalen Netzen noch etwas Grundsätzliches fehlt. Dieses Etwas ist die Fähigkeit, symbolische Bezüge zu Entitäten in der realen Welt herzustellen und sie in Beziehung zueinander zu setzen. Symbolische Inferenz in Form von formaler Logik ist seit Jahrzehnten der Kern der klassischen KI, hat sich jedoch als spröde und komplex in der Anwendung erwiesen. Gibt es dennoch keine Möglichkeit, tiefe neuronale Netze so zu verbessern, dass sie in der Lage sind, symbolische Informationen zu verarbeiten? Tiefe neuronale Netzwerke wurden von biologischen neuronalen Netzwerken wie dem menschlichen Gehirn inspiriert. Im Wesentlichen sind sie ein vereinfachtes Modell der Neuronen und Synapsen, die die Grundbausteine des Gehirns ausmachen. Eine solche Vereinfachung ist, dass statt mit zeitlich begrenzten Aktionspotenzialen nur mit einem Aktivierungswert gearbeitet wird. Aber was ist, wenn es nicht nur wichtig ist, ob ein Neuron aktiviert wird, sondern auch, wann genau. Was wäre, wenn der Zeitpunkt, zu dem ein Neuron feuert, einen relationalen Kontext herstellt, auf den sich diese Aktivierung bezieht? Nehmen wir zum Beispiel ein Neuron, das für ein bestimmtes Wort steht. Wäre es nicht sinnvoll, wenn dieses Neuron jedes Mal ausgelöst würde, wenn das Wort in einem Text erscheint? In diesem Fall würde das Timing der Aktionspotenziale eine wichtige Rolle spielen. Und nicht nur das Timing einer einzelnen Aktivierung, sondern auch das Timing aller eingehenden Aktionspotenziale eines Neurons relativ zueinander wäre wichtig. Dieses zeitliche Muster kann verwendet werden, um eine Beziehung zwischen diesen Eingangsaktivierungen herzustellen. Wenn beispielsweise ein Neuron, das ein bestimmtes Wort repräsentiert, eine Eingabesynapse für jeden Buchstaben in diesem Wort hat, ist es wichtig, dass das Wort Neuron nur dann ausgelöst wird, wenn die Buchstabenneuronen in der richtigen Reihenfolge zueinander abgefeuert wurden. Konzeptionell könnten diese zeitlichen Unterschiede als Relationen zwischen den Eingangssynapsen eines Neurons modelliert werden. Diese Relationen definieren auch den Zeitpunkt, zu dem das Neuron selbst im Verhältnis zu seinen Eingangsaktivierungen feuert. Aus praktischen Gründen kann es sinnvoll sein, der Aktivierung eines Neurons mehrere Slots zuzuordnen, wie z.B. den Anfang und das Ende eines Wortes. Andernfalls müssten Anfang und Ende eines Wortes als zwei getrennte Neuronen modelliert werden. Diese Relationen sind ein sehr mächtiges Konzept. Sie ermöglichen es, die hierarchische Struktur von Texten einfach zu erfassen oder verschiedene Bereiche innerhalb eines Textes miteinander in Beziehung zu setzen. In diesem Fall kann sich ein Neuron auf eine sehr lokale Information beziehen, wie z.B. einen Buchstaben, oder auf eine sehr weitreichende Information, wie z.B. das Thema eines Textes.

Eine weitere Vereinfachung im Hinblick auf biologische neuronale Netze besteht darin, dass mit Hilfe einer Aktivierungsfunktion die Feuerrate eines einzelnen Neurons angenähert wird. Zu diesem Zweck nutzen klassische neuronale Netze die Sigmoidfunktion. Die Sigmoidfunktion ist jedoch symmetrisch bezüglich großer positiver oder negativer Eingangswerte, was es sehr schwierig macht, ausssagenlogische Operationen mit Neuronen mit der Sigmoidfunktion zu modellieren. Spiking-Netzwerke hingegen haben einen klaren Schwellenwert und ignorieren alle Eingangssignale, die unterhalb dieses Schwellenwerts bleiben. Daher ist die ReLU-Funktion oder eine andere asymmetrische Funktion eine deutlich bessere Annäherung für die Feuerrate. Diese Asymmetrie ist auch für Neuronen unerlässlich, die relationale Informationen verarbeiten. Das Neuron, das ein bestimmtes Wort repräsentiert, muss nämlich für alle Zeitpunkte, an denen das Wort nicht vorkommt, völlig inaktiv bleiben.

Ebenfalls vernachlässigt wird in tiefen neuronalen Netzwerken die Tatsache, dass verschiedene Arten von Neuronen in der Großhirnrinde vorkommen. Zwei wichtige Typen sind die bedornte Pyramidenzelle, die in erster Linie eine exzitatorische Charakteristik aufweist, und die nicht bedornte Sternzelle, die eine hemmende aufweist. Die inhibitorischen Neuronen sind besonders, weil sie es ermöglichen, negative Rückkopplungsschleifen aufzubauen. Solche Rückkopplungsschleifen finden sich normalerweise nicht in einem tiefen neuronalen Netzwerk, da sie einen inneren Zustand in das Netzwerk einbringen. Betrachten wir das folgende Netzwerk mit einem hemmenden Neuron und zwei exzitatorischen Neuronen, die zwei verschiedene Bedeutungen des Wortes “August” darstellen.

Beide Bedeutungen schließen sich gegenseitig aus, so dass das Netzwerk nun zwei stabile Zustände aufweist. Diese Zustände können von weiteren Eingangssynapsen der beiden exzitatorischen Neuronen abhängen. Wenn beispielsweise das nächste Wort nach dem Wort ‘August’ ein potenzieller Nachname ist, könnte eine entsprechende Eingabesynapse für das Entitätsneuron August-(Vorname) das Gewicht dieses Zustands erhöhen. Es ist nun wahrscheinlicher, dass das Wort “August” als Vorname und nicht als Monat eingestuft wird. Aber bedenken Sie, dass beide Zustände evaluiert werden müssen. In größeren Netzwerken können viele Neuronen durch negative oder positive Rückkopplungsschleifen verbunden sein, was zu einer großen Anzahl von stabilen Zuständen im Netzwerk führen kann.

Aus diesem Grund ist ein effizienter Optimierungsprozess erforderlich, der den besten Zustand in Bezug auf eine Zielfunktion ermittelt. Diese Zielfunktion könnte darin bestehen, die Notwendigkeit der Unterdrückung stark aktivierter Neuronen zu minimieren. Diese Zustände haben jedoch den enormen Vorteil, dass sie es erlauben, unterschiedliche Interpretationen eines bestimmten Textes zu berücksichtigen. Es ist eine Art Denkprozess, in dem verschiedene Interpretationen bewertet werden und die jeweils stärkste als Ergebnis geliefert wird. Glücklicherweise lässt sich die Suche nach einem optimalen Lösungszustand recht gut optimieren.

Der Grund, warum wir in diesen Rückkopplungsschleifen hemmende Neuronen benötigen, ist, dass sonst alle gegenseitig unterdrückenden Neuronen vollständig miteinander verbunden sein müssten. Das würde zu einer quadratisch zunehmenden Anzahl von Synapsen führen.

Durch die negativen Rückkopplungsschleifen, d.h. durch einfaches Verbinden einer negativen Synapse mit einem ihrer Vorläuferneuronen, haben wir plötzlich den Bereich der nichtmonotonen Logik betreten. Die nichtmonotone Logik ist ein Teilgebiet der formalen Logik, in dem Implikationen nicht nur zu einem Modell hinzugefügt, sondern auch entfernt werden. Es wird davon ausgegangen, dass eine nichtmonotone Logik erforderlich ist, um Schlussfolgerungen für viele Common Sense Aufgaben ziehen zu können. Eines der Hauptprobleme der nichtmonotonen Logik ist, dass sie oft nicht entscheiden kann, welche Schlussfolgerungen sie ziehen soll und welche eben nicht. Einige skeptische oder leichtgläubige Schlussfolgerungen sollten nur gezogen werden, wenn keine anderen Schlussfolgerungen wahrscheinlicher sind. Hier kommt die gewichtete Natur neuronaler Netze zum Tragen. In neuronalen Netzen können nämlich eher wahrscheinliche Zustände weniger wahrscheinliche Zustände unterdrücken.

Beispielimplementierung innerhalb des Aika-Frameworks

An dieser Stelle möchte ich noch einmal das Beispielneuron für das Wort ‘der’ vom Anfang aufgreifen. Das Wort-Neuron besteht aus drei Eingabesynapsen, die sich jeweils auf die einzelnen Buchstaben des Wortes beziehen. Über die Relationen werden die Eingabesynapsen nun zueinander in eine bestimmte Beziehung gesetzt, so dass das Wort ‘der’ nur erkannt wird, wenn alle Buchstaben in der korrekten Reihenfolge auftreten.
Als Aktivierungsfunktion des Neurons wird hier der im negativen Bereich abgeschnittene (rectified) hyperbolische Tangens verwendet. Dieser hat gerade bei einem UND-verknüpfenden Neuron den Vorteil, dass er selbst bei sehr großen Werten der gewichteten Summe auf den Wert 1 begrenzt ist. Alternativ kann auch die ReLU-Funktion (Rectified Linear Unit) verwendet werden. Diese eignet sich insbesondere für ODER-verknüpfende Neuronen, da sie die Eingabewerte unverzerrt weiterleitet.
Im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzen gibt es hier mehrere Bias Werte, einen für das gesamte Neuron (in diesem Fall auf 5.0 gesetzt) und einen für jede Synapse. Intern werden diese Werte zu einem gemeinsamen Bias aufsummiert. Es ist schon klar, dass dieses Aufteilen des Bias nicht wirklich gut zu Lernregeln wie der Delta-Rule und dem Backpropagation passt, allerdings eignen sich diese Lernverfahren eh nur sehr begrenzt für diese Art von neuronalem Netzwerk. Als Lernverfahren kommen eher von den natürlichen Mechanismen Langzeit-Potenzierung und Langzeit-Depression inspirierte Ansätze in Betracht.

Fazit

Obwohl tiefe neuronale Netze bereits einen langen Weg zurückgelegt haben und mittlerweile beeindruckende Ergebnisse liefern, kann es sich doch lohnen, einen weiteren Blick auf das Original, das menschliche Gehirn und seine Schaltkreise zu werfen. Wenn eine so inhärent komplexe Struktur wie das menschliche Gehirn als Blaupause für ein neuronales Modell verwendet werden soll, müssen vereinfachende Annahmen getroffen werden. Allerdings ist bei diesem Prozess Vorsicht geboten, da sonst wichtige Aspekte des Originals verloren gehen können.

Referenzen

  1. Der Aika-Algorithm
    Lukas Molzberger
  2. Neuroscience: Exploring the Brain
    Mark F. Bear, Barry W. Connors, Michael A. Paradiso
  3. Neural-Symbolic Learning and Reasoning: A Survey and Interpretation
    Tarek R. Besold, Artur d’Avila Garcez, Sebastian Bader; Howard Bowman, Pedro Domingos, Pascal Hitzler, Kai-Uwe Kuehnberger, Luis C. Lamb, ; Daniel Lowd, Priscila Machado Vieira Lima, Leo de Penning, Gadi Pinkas, Hoifung Poon, Gerson Zaverucha
  4. Deep Learning: A Critical Appraisal
    Gary Marcus
  5. Nonmonotonic Reasoning
    Gerhard Brewka, Ilkka Niemela, Mirosław Truszczynski

Cloudera beschleunigt die KI-Industrialisierung mit Cloud nativer Machine-Learning-Plattform

Neues Cloudera-Angebot vereinfacht Machine-Learning-Workflows mit einer einheitlichen Erfahrung für Data Engineering und Data Science auf Kubernetes.

München, Palo Alto (Kalifornien), 5. Dezember 2018 – Cloudera, Inc. (NYSE: CLDR) hat eine Vorschau auf eine neue, Cloud-basierte Machine-Learning-Plattform der nächsten Generation auf Basis von Kubernetes veröffentlicht. Das kommende Cloudera Machine Learning erweitert das Angebot von Cloudera für Self-Service Data Science im Unternehmen. Es bietet eine schnelle Bereitstellung und automatische Skalierung sowie eine containerisierte, verteilte Verarbeitung auf heterogenen Rechnern. Cloudera Machine Learning gewährleistet auch einen sicheren Datenzugriff mit einem einheitlichen Erlebnis in lokalen, Public-Cloud- und hybriden Umgebungen.

Im Gegensatz zu Data-Science-Tools, die nur Teile des Machine-Learning-Workflows adressieren oder nur für die Public Cloud verfügbar sind, kombiniert Cloudera Machine Learning Data Engineering und Data Science, auf beliebigen Daten und überall. Darüber hinaus werden Datensilos aufgelöst, um den kompletten Machine-Learning-Workflow zu vereinfachen und zu beschleunigen. Unternehmen können ab sofort hier Zugang zu einer Vorabversion von Cloudera Machine Learning anfragen.

Container und das Kubernetes-Ökosystem ermöglichen die Agilität der Cloud in verschiedenen Umgebungen mit einer konsistenten Erfahrung und ermöglichen die Bereitstellung skalierbarer Services für die IT in hybriden und Multi-Cloud-Implementierungen. Gleichzeitig sind Unternehmen bestrebt, komplette Machine-Learning-Workflows zu operationalisieren und zu skalieren. Mit Cloudera Machine Learning können Unternehmen Machine Learning von der Forschung bis zur Produktion beschleunigen. Benutzer sind in der Lage, Umgebungen einfach bereitzustellen und Ressourcen zu skalieren und müssen so weniger Zeit für die Infrastruktur und können mehr Zeit für Innovationen aufwenden.

Zu den Fähigkeiten gehören:

  • Nahtlose Portierbarkeit über Private Cloud, Public Cloud und Hybrid Cloud auf Basis von Kubernetes.

  • Schnelle Cloud-Bereitstellung und automatische Skalierung.

  • Skalierbares Data Engineering und Machine Learning mit nahtloser Abhängigkeitsverwaltung durch containerisiertes Python, R und Spark-on-Kubernetes.

  • Hochgeschwindigkeits-Deep-Learning mit verteiltem GPU-Scheduling und Training.

  • Sicherer Datenzugriff über HDFS, Cloud Object Stores und externe Datenbanken hinweg.

„Teams produktiver zu machen, ist entscheidend für die Skalierung von Machine Learning im Unternehmen. Modelle konsistent über eine hochskalierbare, transparente Infrastruktur zu erstellen und einzusetzen und dabei überall auf Daten zuzugreifen, erfordert aber eine neuartige Plattform”, sagt Hilary Mason, General Manager, Machine Learning bei Cloudera. „Cloudera Machine Learning vereint die kritischen Funktionen von Data Engineering, kollaborativer Exploration, Modelltraining und -bereitstellung in einer Cloud-basierten Plattform, die dort läuft, wo Sie sie benötigen – mit den integrierten Sicherheits-, Governance- und Managementfunktionen, die unsere Kunden nachfragen.”

„Bei Akamai haben wir ausgereifte Web-Sicherheitssysteme auf der Grundlage einer umfassenden Datenanalyse und -verarbeitung aufgebaut. Dabei ist uns bewusst geworden, dass Geschwindigkeit und Skalierbarkeit entscheidend für die Erkennung von Anomalien im Internet sind”, sagt Oren Marmor, DevOps Manager, Web Security bei Akamai. „Die Agilität, die Docker und Kubernetes Apache Spark verleihen, ist für uns ein wichtiger Baustein, sowohl für Data Science als auch für Data Engineering. Wir freuen uns sehr über die Einführung der kommenden Cloudera Machine Learning Plattform. Die Möglichkeit, mit der Plattform das Abhängigkeitsmanagement von Betriebssystemen und Bibliotheken zu vereinfachen, ist eine vielversprechende Entwicklung.”


Matt Brandwein, Senior Director of Products bei Cloudera, erläutert im Video, wie die neue Cloudera Plattform Teams in die Lage versetzt, Machine Learning im Unternehmen zu entwickeln und einzusetzen.

Mit Cloudera Machine Learning sowie der Forschung und fachkundigen Beratung durch die Cloudera Fast Forward Labs bietet Cloudera einen umfassenden Ansatz zur Beschleunigung der Industrialisierung von KI.

Um Kunden dabei zu unterstützen, KI überall zu nutzen, hat das Applied Research Team von Cloudera kürzlich Federated Learning eingeführt, um Machine-Learning-Modelle von der Cloud bis zum Edge einzusetzen, gleichzeitig den Datenschutz zu gewährleisten und den Aufwand für die Netzwerkkommunikation zu reduzieren. Der Bericht bietet eine detaillierte, technische Erläuterung des Ansatzes sowie praktische technische Empfehlungen, die sich mit Anwendungsfällen in den Bereichen Mobilfunk, Gesundheitswesen und Fertigung befassen, einschließlich IoT-gesteuerter Predictive Maintenance.

„Federated Learning beseitigt Hindernisse für die Anwendung von Machine Learning in stark regulierten und wettbewerbsorientierten Branchen. Wir freuen uns sehr, unseren Kunden helfen zu können, damit Starthilfe für die Industrialisierung der KI zu erhalten”, so Mike Lee Williams, Forschungsingenieur bei Cloudera Fast Forward Labs.


Mike Lee Williams, Research Engineer bei den Cloudera Fast Forward Labs, erklärt im Video, wie Machine-Learning-Systeme mit Hilfe von Federated Learning ohne direkten Zugriff auf Trainingsdaten aufgebaut werden können. 

Über Cloudera

Bei Cloudera glauben wir, dass Daten morgen Dinge ermöglichen werden, die heute noch unmöglich sind. Wir versetzen Menschen in die Lage, komplexe Daten in klare, umsetzbare Erkenntnisse zu transformieren. Wir sind die moderne Plattform für Machine Learning und Analysen, optimiert für die Cloud. Die größten Unternehmen der Welt vertrauen Cloudera bei der Lösung ihrer herausforderndsten, geschäftlichen Probleme. Weitere Informationen finden Sie unter de.cloudera.com/.