Die wichtigsten Begriffe im Zusammenhang mit Big Data und Analytics

Die wichtigsten Begriffe im Zusammenhang mit Big Data und Analytics

Wir hinterlassen überall Daten. Begriffe wie Artificial Intelligence (AI)/Künstliche Intelligenz (KI), Advanced Analytics, Machine Learning und Deep Learning sind allgegenwärtig. Insbesondere der Begriff KI ist derzeit eines der Themen, welches am meisten polarisiert und am meisten gehypt wird. Aber es gehen damit auch viele falsche Vorstellungen, Erwartungen und Befürchtungen einher.

Nicht nur in der Unternehmenswelt, sondern auch in der öffentlichen Verwaltung besteht ein immer größeres Interesse rund um das Thema KI und Datenanalyse für den Einsatz in verschiedensten Bereichen. Zunächst werden wir die wichtigsten Begriffe im Zusammenhang mit Big Data und Analytics erläutern.

Artificial Intelligence (Künstliche Intelligenz

Tausende von Jahren hat der Mensch herauszufinden und zu verstehen versucht, wie wir denken. Das Forschungsgebiet Artificial Intelligence (auf Deutsch: Künstliche Intelligenz) geht darüber hinaus – es versucht nicht nur, Intelligenz zu verstehen, sondern auch den Beweis für das Verständnis zu führen, indem es intelligente technische Systeme nutzt.

Artificial Intelligence gehört zu den neueren Gebieten in Wissenschaft und Technik und beschreibt alle Forschungsfelder, die sich mit der Erbringung menschlicher Intelligenzleistungen durch Maschinen beschäftigen.

Artificial Intelligence beschreibt eine gewisse Anzahl moderner mathematisch-statistischer Verfahren mit der Zielsetzung, ein technisches Äquivalent zur menschlichen Intelligenz zu schaffen und dadurch automatische Entscheidungen auf Basis vorliegender Informationen zu treffen.

Big Data

Mit Big Data werden große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten bezeichnet. Dabei umfasst Big Data die Erfassung, zielgerichtete Verarbeitung und Nutzung von großen Datenmengen. Es handelt sich hierbei um Datenquellen, die entweder zu groß, zu schnell oder zu unzureichend analysiert sind und für die klassische Datenbanktechnologien und Analyseverfahren nicht mehr ausreichen.

Das wirtschaftliche Potential ist enorm – ganz nach dem Leitsatz: „Daten sind das neue Öl“. Nicht die Daten selbst sind so wichtig, sondern vielmehr, welche Informationen aus den Daten analysiert und welche Erkenntnisse daraus gewonnen werden können. Das ist die Grundlage für bessere Entscheidungen und die Unternehmensstrategie.

Business Intelligence

Business Intelligence (BI) ist ein technologiegetriebener Prozess zur Analyse von Daten und zur Präsentation verwertbarer Informationen, um Entscheidungsträger bei strategischen Entscheidungen zu unterstützen.

BI umfasst eine Vielzahl von Tools, um Unternehmensdaten aus unterschiedlichen internen und externen Systemen zu erheben, zu sammeln und zu analysieren. Die Aufbereitung von Daten zu aussagekräftigen Informationen erhöht die Transparenz und verbessert die Unternehmenssteuerung. Dazu werden Reporting-Berichte, Dashboards, Data Visualisation etc. erstellt.

Data-Mining

Data-Mining ist die systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände mit dem Ziel, durch neue Muster, Trends und Zusammenhänge Informationen zu gewinnen.

Deep Learning

Deep Learning ist eine Teildisziplin des Machine Learning und nutzt neuronale Netze. Es handelt sich um eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung von großen Datenmengen. Die Funktionsweise ist in vielen Bereichen nach dem Lernen im menschlichen Gehirn ausgerichtet und ist in der Lage, Prognosen oder Entscheidungen zu treffen und diese zu hinterfragen. Daraus resultierend werden Entscheidungen entweder bestätigt oder in einem neuen Anlauf geändert. Beim sogenannten „Learning“, wo komplexe Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen erlernt werden, gibt es grundsätzlich keine menschliche Interaktion. Dieses Verfahren wird üblichweise für die Bild- und Spracherkennung eingesetzt, d.h. das grundlegende Konzept des Deep Learning ist es, Maschinen das Lernen zu lehren.

Machine Learning

Machine Learning (auf deutsch maschinelles Lernen) ist eine Datenanalysemethode, die mithilfe von Algorithmen Zusammenhänge in Daten erkennt. Machine Learning ermöglicht eine automatische Erstellung von Analysemodellen mit minimaler menschlicher Intervention.

Maschinelles Lernen ist ein Teil des Forschungsfeldes der künstlichen Intelligenz und basiert auf dem Gedanken, dass Systeme aus Daten lernen, Muster und Gesetzmäßigkeiten erkennen können. Es wird quasi Wissen aus Erfahrungen generiert.

Machine Learning kann überall dort zum Einsatz kommen, wo ausreichend Daten zur Verfügung stehen.

Predictive Analytics

Das ist die zentrale Technologie zur Extraktion von Mustern, Strukturen und Zusammenhängen aus Daten, um Vorhersagemodelle zu entwickeln.

Mehr dazu im Buch: Setnicka/Krippner/Rosar (Hrsg), Digitalisierung im Steuer- und Rechnungswesen (2020)