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Trends 2019: Insight Engines, wichtiger denn je

Daten sind das Gold der Digitalen Transformation – aber nur, wenn aus ihnen Wissen generiert werden kann. Insight Engines wurden entwickelt, um genau diese Aufgabe zu erfüllen. Daniel Fallmann, Gründer und Geschäftsführer von Mindbreeze, definiert hierzu die wichtigsten Trends für das Jahr 2019.

Big Data trifft Künstliche Intelligenz Bildquelle: © Bild: Computer & AUTOMATION; Quellen: Fotolia/PixlMakr; Fotolia/Edelweiss

Der von Francis Bacon im 16. Jahrhundert formulierte Satz „Wissen ist Macht“ hat kaum eine größere Rolle gespielt als im digitalen Zeitalter. Denn Wissen, das zur richtigen Zeit abgerufen werden kann, entscheidet in der heutigen schnelllebigen Ära darüber, ob die notwendigen Geschäftsentscheidungen zeitgerecht getroffen werden können, ob der Kunde dem Unternehmen treu bleibt, weil er hier sofort die gewünschten Antworten bekommt, oder ob Zeit und Geld gespart wird, weil etwa Maschinenteile mit Hilfe vorausschauender Wartung („Predictive Maintenance“) ausgetauscht werden, bevor es zum teuren Produktionsstillstand kommt.

Wie viel Wissen ist in heutigen Unternehmen vorhanden? Paradoxerweise weniger denn je, wenn man das Thema in Relation zu den gegebenen Möglichkeiten betrachtet. Dafür gibt es vor allem zwei Gründe:

  1. Mit dem rasanten Anstieg der zur Verfügung stehenden Daten – Stichwort Big Data – und der zunehmenden Komplexität wird es generell schwieriger, Wissen zu generieren.
  1. User sind nach wie vor gezwungen, sich Wissen mit den Methoden der analogen Welt anzueignen. Denn traditionelle File-Systeme gängiger Applikationen oder die ausufernden Ergebnisse von Online-Suchanfragen sind im Grunde nichts anderes als altmodische Karteikästen, in denen man Antworten in zeitraubender manueller Kleinarbeit zusammensuchen muss.

Genau hier setzt eine sogenannte Insight Engine an – ein System, das den Möglichkeiten der digitalen Transformation nicht nur technisch, sondern auch methodisch gerecht wird. So extrahieren Insight Engines etwa mit Mitteln des Deep Learning, Machine Learning oder Natural Language Processing (NLP) relevante Informationen aus den unterschiedlichsten Datenquellen – egal ob strukturiert oder unstrukturiert – und bündeln sie zu unternehmensweit nutzbarem Wissen. Zudem bekommen die User nur die für den jeweiligen Kontext relevanten Informationen, die umso genauer sind, je länger das System im Einsatz ist. Das heißt: Wissen auf Knopfdruck und zur richtigen Zeit.

Dass die Zahl der Unternehmen, welche die Vorteile von Insight Engines erkennen, rasch steigt, zeigen heutige Marktstudien. 2017 lag das globale Marktvolumen bei rund 700 Millionen US-Dollar, im Jahr 2025 soll es bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 26,4 Prozent die Drei-Milliarden-Grenze knacken.