Continuous Intelligence (CI)

Was ist Continuous Intelligence?

Continuous Intelligence (CI) ist ein Datenanalyseprozess, der im Rahmen der laufenden Geschäftsabläufe Echtzeitanalysen und Erkenntnisse liefert.

Die CI-Technologie erfasst aktuelle und historische Daten, analysiert sie und liefert Erkenntnisse und Maßnahmen, die ein Unternehmen als Reaktion darauf ergreifen kann. Continuous Intelligence bietet außerdem Entscheidungsunterstützung und automatisierte Entscheidungsfindungsfunktionen. Dadurch erhalten Führungskräfte, Geschäftsleiter, operative Mitarbeiter und automatisierte Systeme eines Unternehmens in Echtzeit Einblick in aktuelle Geschäftsszenarien.

Durch die Ergänzung von Computersystemen um Tools für Continuous Intelligence können Unternehmen bessere und schnellere Entscheidungen treffen. Dies wiederum ermöglicht ihnen, die Geschäftsprozesse oder Funktionen zu verbessern, die von Plattformen mit integrierter CI unterstützt werden.

Continuous Intelligence geht über Business Intelligence (BI) und sogar über Embedded Analytics hinaus, da CI nicht nur Einblicke in Benutzeranfragen liefert, sondern auch maschinelles Lernen nutzt, um Daten im Hintergrund kontinuierlich zu überwachen und zu verarbeiten und so unbekannte Trends aufzudecken. Dies hilft Unternehmen, ein vollständigeres Bild ihrer Abläufe zu entwickeln und noch mehr Wert aus ihren Daten zu schöpfen. Neben maschinellem Lernen stützt sich Continuous Intelligence auf Augmented Analytics, Event Stream Processing, Business Rule Management und Entscheidungsmanagementtechnologien.

Wie funktioniert Continuous Intelligence?

Um CI zu implementieren, müssen Unternehmen über einen hohen Reifegrad in Bezug auf Daten und Technologie, softwaregesteuerte Produkte und Dienstleistungen und moderne Anwendungen, automatisierte Workflows und ein fortschrittliches Datenmanagementprogramm verfügen.

Eine CI-Umgebung funktioniert durch die kontinuierliche Erfassung strukturierter, unstrukturierter oder semistrukturierter Daten, die von verschiedenen Systemen generiert werden. Dabei kann es sich sowohl um ruhende Daten handeln – Daten, die in Datei-Hosting-Diensten, Datenbanken, Data Warehouses oder anderen Speichersystemen gespeichert sind – als auch um Daten in Bewegung, wie beispielsweise Daten, die über Unternehmensnetzwerke übertragen werden, oder Streaming-Daten aus externen Quellen.

Eine Continuous-Intelligence-Plattform analysiert alle Daten mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen, künstlicher Intelligenz (KI) und anderen Technologien und führt anschließend folgende Schritte aus:

• liefert umsetzbare Erkenntnisse für Geschäftsanwender
• empfiehlt Maßnahmen, die Benutzer ergreifen sollten
• führt bestimmte Maßnahmen automatisch selbst aus, sofern dies so programmiert ist

Darüber hinaus lernt Continuous Intelligence durch maschinelles Lernen, sodass es im Laufe der Zeit immer weiter optimiert werden kann. CI-Systeme können auch proaktiv Erkenntnisse als Reaktion auf Benutzeranforderungen oder andere Auslöser bereitstellen.

Die Implementierung von Continuous Intelligence in einem Unternehmen erfordert eine IT-Umgebung und insbesondere eine Datenarchitektur, die Folgendes leisten kann:

• Bereitstellung der erforderlichen Daten über Technologien wie Programmierschnittstellen (APIs) und Datenpipelines
• Unterstützung der Datentransformation und -analyse
• Bereitstellung und Umsetzung der gewonnenen Erkenntnisse

Diese Komponenten werden mithilfe einer Kombination aus proprietärem Code und Softwareprodukten von Anbietern erstellt.

Potenzielle Vorteile von Continuous Intelligence

Trotz jahrelanger Investitionen in Dateninfrastruktur, Analyseprogramme und zunehmend auch in KI haben die meisten Unternehmen immer noch Schwierigkeiten, den vollen Wert ihrer Daten zu nutzen und zu optimieren. Der Einsatz von Continuous Intelligence kann Unternehmen jedoch dabei helfen, ihre Datennutzung zu verbessern.

Wie alle erfolgreichen Investitionen in Datenmanagement und -analyse kann auch Continuous Intelligence innerhalb eines Unternehmens weitere Vorteile bieten. Beispielsweise kann CI Unternehmen dabei unterstützen, Folgendes zu erreichen:

• Beschleunigung der Entscheidungsfindung durch kontinuierliche Echtzeit-Transparenz der Betriebsabläufe
• angemessenere Reaktion auf Geschäftssituationen dank Echtzeit-Einblicken anstelle von historischen Berichten oder Prognosen, die auf veralteten Daten basieren
• Automatisierung der Reaktionen auf aktuelle Geschäftssituationen
• Erstellung genauerer Prognosen
• genauere Anpassungen der Betriebsabläufe als Reaktion auf Echtzeit-Einblicke
• Aufdeckung versteckter Muster, Zusammenhänge, Beziehungen, Signale und Trends in Daten, die es dem Unternehmen ermöglichen, bessere Entscheidungen zu treffen oder neue Chancen zu erschließen, zum Beispiel neue Umsatzmodelle

Diese Vorteile können zu folgenden geschäftlichen Vorteilen führen:

• effizientere Abläufe
• verbesserte Benutzererfahrung für Kunden und Mitarbeiter
• höhere Rendite für die Investitionen des Unternehmens in sein Datenprogramm
• Wettbewerbsvorteil auf dem Markt
• bessere Finanzergebnisse durch höhere Gewinne aufgrund einer verbesserten Kundenerfahrung sowie neue Geschäftsmöglichkeiten und Kosteneinsparungen durch effizientere Abläufe

Continuous Intelligence versus klassische Business Intelligence

Obwohl Business Intelligence innerhalb des Unternehmens nach wie vor einen Wert hat, beispielsweise für die Visualisierung des Fortschritts anhand von Leistungskennzahlen und Finanzergebnissen, liefern die statischen Erkenntnisse von BI in der Regel keine Echtzeitinformationen auf der Grundlage dynamischer Daten, mit denen Unternehmen präzise auf aktuelle Umstände reagieren können.

Continuous Intelligence – eine von vielen Technologien, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Daten zu verstehen – baut auf Vorgängern wie BI auf, die seit vielen Jahren weit verbreitet sind. BI und CI haben zwar ähnliche Namen, weisen jedoch wesentliche Unterschiede auf.

Zunächst einmal basiert Business Intelligence auf der menschlichen Koordination und Auswertung von Daten, während Continuous Intelligence mit ihren maschinengesteuerten Analysen automatisiert ist. BI-Tools erforderten in der Regel IT-Mitarbeiter und andere Experten, um Daten zu extrahieren, zu analysieren und zu visualisieren. CI demokratisiert die Leistungsfähigkeit solcher Analysen, da mehr Benutzer und sogar Systeme die Analysen innerhalb einer Continuous-Intelligence-Plattform nutzen können.

Der vielleicht wichtigste Unterschied besteht in den generierten Daten. Business-Intelligence-Dashboards liefern Erkenntnisse zu vordefinierten Indikatoren und Kennzahlen, während Continuous Intelligence tiefer und breiter nach Datenmustern, Trends und Zusammenhängen sucht – sogar nach solchen, von denen das Unternehmen nicht wusste, dass sie abgefragt werden müssen. Diese Fähigkeit unterscheidet Continuous Intelligence von BI und macht sie zu einer besonders wertvollen Ergänzung des Analyseprogramms eines Unternehmens.

Anwendungsfälle und Beispiele für Continuous-Intelligence-Anwendungen

Continuous Intelligence kann in allen Funktionsbereichen eines Unternehmens, für verschiedene Geschäftsanwendungsfälle und zur Unterstützung verschiedener Prozesse eingesetzt werden. Im Folgenden finden Sie Beispiele dafür, wo und wie CI in den Funktionsbereichen eines Unternehmens eingesetzt werden kann:

• IT-Teams können Continuous Intelligence nutzen, um Systeme zu überwachen und effizient auf Benachrichtigungen zu reagieren, wodurch die überwältigende Menge an Warnmeldungen reduziert wird, die die IT-Mitarbeiter auslasten können.
• Der Betrieb kann CI unter anderem dazu nutzen, Informationen über die Leistung zu generieren, Chancen zu identifizieren und weiterzuentwickeln, sowie Geschäftsrisiken zu erkennen und zu beheben.
• Die Lieferkette kann CI nutzen, um den Echtzeitbedarf nicht nur auf der Grundlage historischer Daten wie der jüngsten Verkäufe, sondern auch anhand der aktuellen Situation wie Lagerbeständen und Artikeln im Transit zu ermitteln.

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für branchenspezifische Anwendungsfälle für Continuous Intelligence:

• Der Finanzsektor kann CI nutzen, um seine Betrugserkennungsfähigkeiten zu verbessern, indem verdächtige Aktivitäten sofort erkannt werden.
• Das Gesundheitswesen kann Continuous Intelligence nutzen, um ein umfassenderes Bild eines Patienten zu erhalten und Ärzte dabei zu unterstützen, in Echtzeit Entscheidungen über Behandlungsoptionen zu treffen, die speziell auf den jeweiligen Patienten zu diesem Zeitpunkt zugeschnitten sind.
• Einzelhändler können Continuous Intelligence nutzen, um ihren Kunden personalisierte Empfehlungen zu geben.

Wichtige Funktionen und Fähigkeiten von Continuous-Intelligence-Plattformen

Continuous-Intelligence-Plattformen müssen per Definition über KI-basierte Machine-Learning-Fähigkeiten verfügen, um Daten kontinuierlich zu erfassen und zu analysieren. In der Regel umfassen sie auch die folgenden Funktionen:

• Cloud-native Architektur
• Unterstützung für die Integration mit Datenvisualisierungs-Tools
• APIs, Konnektoren und andere Integrationsfunktionen für den Zugriff auf verschiedene Datenquellen
• Datensicherheitsfunktionen

Um Continuous-Intelligence-Plattformen erfolgreich einzusetzen, müssen Unternehmen jedoch über eine moderne IT-Umgebung und ein ausgereiftes Datenmanagementprogramm verfügen, das Datensilos beseitigt und strenge Datenmanagement- und Datenqualitätsprozesse unterstützt.