Entscheidungsintelligenz (Decision Intelligence)

Was ist Entscheidungsintelligenz (Decision Intelligence)?

Entscheidungsintelligenz (Decision Intelligence) ist ein aufstrebendes Feld, das Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz (KI) und Entscheidungstheorie kombiniert, um die Entscheidungsfindung in Organisationen zu verbessern.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Definition von Entscheidungsintelligenz nicht immer einheitlich ist. Das Analystenunternehmen Gartner definiert Entscheidungsintelligenz eng als den Prozess der Dokumentation und Gestaltung von Entscheidungsprozessen. Der breitere Markt – einschließlich der Anbieter, die in diesem Bereich tätig sind – betrachtet die Technologie jedoch in der Regel als eine Reihe von Tools, die Business Intelligence (BI), KI und andere datenwissenschaftliche Funktionen kombinieren, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Das Kernkonzept der Entscheidungsintelligenz besteht darin, dass Entscheidungen auf dem Verständnis basieren, wie Handlungen zu Ergebnissen führen. Sie bietet einen Rahmen für die Analyse dieser Kette von Ursache und Wirkung, wobei visuelle Entscheidungsmodelle zur Darstellung dieser Beziehungen verwendet werden.

Entscheidungsintelligenzplattformen integrieren und analysieren in der Regel Daten aus verschiedenen Quellen, darunter sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten. KI- und maschinelle Lernalgorithmen werden eingesetzt, um Muster zu erkennen, Trends vorherzusagen und umsetzbare Erkenntnisse zu generieren. Diese Erkenntnisse werden dann Entscheidungsträgern in zugänglichen Formaten wie Dashboards und Visualisierungs-Tools präsentiert.

Entscheidungsintelligenz zielt darauf ab, die Datenanalyse zu demokratisieren und Erkenntnisse sowohl technischen als auch nicht-technischen Benutzern in einem Unternehmen zugänglich zu machen. Sie soll Organisationen dabei unterstützen, sich in komplexen Systemen zurechtzufinden, mit der Informationsflut umzugehen und genauere, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Warum ist Entscheidungsintelligenz für Organisationen wertvoll?

Entscheidungsintelligenz ist für Organisationen wertvoll, da sie mit einer zunehmenden Komplexität in ihrem Geschäftsumfeld konfrontiert sind.

Mit zunehmender Komplexität steigen auch die Herausforderungen und das damit verbundene Risiko, falsche Entscheidungen zu treffen. Entscheidungsintelligenz verspricht, dass Unternehmen effektiver von Datenbeständen profitieren können, indem sie Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln, die zu besseren Ergebnissen führen. Durch die Bereitstellung eines strukturierten, datengestützten Ansatzes für die Entscheidungsfindung hilft Entscheidungsintelligenz Unternehmen, Risiken zu reduzieren, die Effizienz zu steigern und neue Wachstumschancen zu identifizieren.

Technologieplattformen für Entscheidungsintelligenz ermöglichen es Organisationen, Daten aus praktisch jeder Quelle zu verwalten, zu integrieren und zu analysieren, und sind in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten. Sie erweitern die menschlichen Entscheidungsfähigkeiten und ermöglichen es Organisationen, schnellere und genauere Entscheidungen zu treffen.

Wie funktioniert Entscheidungsintelligenz?

Der Prozess der Entscheidungsintelligenz besteht aus mehreren Schritten.

1. Datenerfassung

Entscheidungsintelligenz beginnt mit der Aufnahme von Daten aus mehreren Quellen, die sowohl innerhalb als auch außerhalb der Organisation liegen. Dieser Prozess kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten, einschließlich Text, Audio, Bilder und Video. Das System integriert dann die verschiedenen Datensätze in einen einheitlichen Datenpool und passt sie in ein einheitliches Format an, das leicht analysiert werden kann.

2. Entitätsauflösung

Sobald die Daten erfasst sind, führt das System eine Entitätsauflösung durch. In diesem Schritt werden alle relevanten Datenpunkte, die zur gleichen Entität gehören, unabhängig davon, ob es sich um eine Person, eine Organisation, ein Produkt oder ein Konto handelt, abgeglichen. Das Ergebnis ist ein Multisource-Profil für jede Entität, das einen umfassenden Überblick über alle verfügbaren Informationen bietet.

3. Datenanreicherung und KI-Verarbeitung

Das System reichert die Daten dann mithilfe von KI und maschinellen Lerntechniken an. Dieser Prozess umfasst das Extrahieren von Erkenntnissen aus Daten, wie zum Beispiel das Taggen von Objekten und das Erkennen von bildbezogenen Beziehungen. Diese Prozesse fügen wertvollen Kontext hinzu und machen unstrukturierte Daten besser analysierbar.

4. Erweiterte Analysen

Sobald die angereicherten Daten vorhanden sind, wenden die Entscheidungsintelligenzplattformen dann erweiterte Analysen an. Dazu gehört die Verwendung von Modellen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Anomalieerkennung sowie die Verwendung von prädiktiven Analysen zur Vorhersage von Trends und Ergebnissen.

5. Visuelle Entscheidungsmodellierung

Entscheidungsintelligenz nutzt visuelle Entscheidungsmodellierungstechniken, um Entscheidungsprozesse darzustellen und Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Aktionen und Ergebnissen abzubilden. In diesem Schritt werden visuelle Darstellungen mit Tools wie Link-Analyse, Heatmaps und Zeitleisten erstellt, um komplexe Datenbeziehungen verständlicher zu machen.

6. Automatisierte Erkenntnisgewinnung

Das System erkennt automatisch Muster, Trends und Anomalien in den Daten. Es generiert Risikobewertungen, sagt Ähnlichkeiten zwischen Entitäten voraus und leitet Beziehungen ab. Diese automatisierte Generierung von Erkenntnissen unterstützt dabei, wertvolle Informationen aufzudecken, die bei einer manuellen Analyse möglicherweise übersehen werden.

7. Entscheidungsunterstützung und Automatisierung

Auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse unterbreitet das System den Entscheidungsträgern umsetzbare Empfehlungen. Je nach Implementierungsgrad kann dies von einer Entscheidungsunterstützung, die Informationen zur Vorbereitung menschlicher Entscheidungen bereitstellt, über eine Entscheidungserweiterung, die KI-generierte Empfehlungen zur Überprüfung durch den Menschen bietet, bis hin zu einer Entscheidungsautomatisierung reichen, die Entscheidungen auf der Grundlage vordefinierter Kriterien trifft und umsetzt.

Was sind die Schlüsselkomponenten von Entscheidungsintelligenzsystemen?

Zu den Schlüsselkomponenten von Entscheidungsintelligenzsystemen gehören:

• Datenverwaltung und -integration. Verarbeitet große Mengen unterschiedlicher Datentypen mit der Fähigkeit, verschiedene Datentypen sowie APIs und Konnektoren zu verschiedenen Datenquellen und anderen Systemen zu integrieren.
• KI und maschinelles Lernen. Verwendet eine Reihe von Techniken, darunter prädiktive Analysen, natürliche Sprachverarbeitung und Computer Vision.
• Fortgeschrittene Datenvisualisierung. Bietet interaktive Dashboards, Netzwerkdiagramme und georäumliche Kartierung für eine intuitive Datenrepräsentation.
• Benutzerfreundliche Oberfläche. Bietet Self-Service-Analysefunktionen, die sowohl für technische als auch für nicht-technische Benutzer zugänglich sind.
• Sicherheit und Compliance. Umfasst differenzierte Zugriffskontrollen und Prüfprotokolle, um Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.
• Funktionen für die Zusammenarbeit. Tools für den Informationsaustausch und die Teamarbeit im gesamten Unternehmen.

Was sind die Vorteile von Entscheidungsintelligenz?

Entscheidungsintelligenz bietet zahlreiche potenzielle Vorteile, die Unternehmen unterstützen können. Dazu gehören:

• Verbesserte Entscheidungsgenauigkeit und -geschwindigkeit. Entscheidungsintelligenz unterstützt dabei, die menschliche Entscheidungsfindung zu verbessern, indem KI und fortschrittliche Analysen eingesetzt werden, um große Datenmengen schnell zu verarbeiten. Dies führt zu schnelleren und genaueren Entscheidungen, die auf einer umfassenden Datenanalyse basieren und nicht auf dem Bauchgefühl.
• Umfassende Datenintegration und -analyse. Durch die Integration von Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen bietet Entscheidungsintelligenz einen umfassenden Überblick über alle verfügbaren Informationen. Dadurch werden Datensilos aufgebrochen und eine gründlichere Analyse ermöglicht.
• Reduzierung von Vorurteilen und Objektivität. Entscheidungsintelligenz hilft, kognitive Verzerrungen und analytische blinde Flecken zu minimieren, indem sie datengestützte Erkenntnisse liefert. Dies führt zu einer objektiveren Entscheidungsfindung und kann Organisationen dabei unterstützen, kostspielige Fehler aufgrund von vorgefassten Meinungen oder unvollständigen Informationen zu vermeiden.
• Verbessertes Risikomanagement. Entscheidungsintelligenz kann dazu beitragen, die Genauigkeit der Risikobewertung zu verbessern und gezieltere Ansätze zur Risikominderung zu ermöglichen.
• Proaktive Entscheidungsfindung. Entscheidungsintelligenz nutzt prädiktive Analysen, um wahrscheinliche Ergebnisse zu modellieren, und ermöglicht es Organisationen, einen proaktiveren Ansatz bei der Entscheidungsfindung zu verfolgen. Dies erlaubt eine bessere Vorbereitung und strategische Planung im Hinblick auf zukünftige Herausforderungen und Chancen.

Wie kann KI bei der Entscheidungsintelligenz unterstützen?

KI ist zu einem grundlegenden Element der modernen Entscheidungsintelligenz geworden. Automatisierte Datenanalyse und die Generierung von Erkenntnissen sind der Kern des Beitrags der KI zur Entscheidungsintelligenz. KI-Algorithmen können große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten schnell verarbeiten und Muster und Erkenntnisse aufdecken.

KI verbessert die Entscheidungsintelligenz auch durch Entitätsauflösung und Beziehungszuordnung über unterschiedliche Datenquellen hinweg. Dadurch entsteht ein umfassenderer Überblick über die verfügbaren Informationen, Datensilos werden aufgebrochen und eine gründlichere Analyse ermöglicht. Darüber hinaus kann KI diese Aufgaben in Echtzeit ausführen, was eine schnellere Entscheidungsfindung erlaubt.

Maschinelles Lernen ist eine weitere wichtige Komponente, die es Systemen ermöglicht, aus historischen Daten zu lernen und die Entscheidungsfähigkeit im Laufe der Zeit ohne explizite Programmierung zu verbessern. Dies ermöglicht nützliche prädiktive Analysen, bei denen KI zukünftige Trends und Ergebnisse auf der Grundlage vergangener Daten vorhersagen kann, was Organisationen dabei hilft, proaktive, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Entscheidungsintelligenz versus Business Intelligence und Datenwissenschaft

Entscheidungsintelligenz weist einige Überschneidungen mit traditionellen Ansätzen der Business Intelligence und fortgeschritteneren Ansätzen der Datenwissenschaft auf. Es gibt jedoch auch viele Unterschiede zwischen den drei Disziplinen, die in der folgenden Tabelle aufgeführt sind.

Anwendungsfälle und Beispiele für Entscheidungsintelligenz

Entscheidungsintelligenz findet in verschiedenen Branchen Anwendung und wird in verschiedenen Fällen eingesetzt. Die folgende Liste zeigt potenzielle Einsatzmöglichkeiten in einigen wichtigen Branchen auf:

• Finanzwesen. Kreditrisikobewertung, Betrugserkennung und Unterstützung bei Investitionsentscheidungen.
• Gesundheitswesen. Unterstützung bei der medizinischen Diagnose, Behandlungsempfehlungen und Ressourcenzuweisung.
• Einzelhandel. Bestandsoptimierung, Preisstrategien und Entscheidungen zur Produktplatzierung.
• Fertigung. Optimierung des Produktionsprozesses, Qualitätskontrolle und proaktive Wartung.
• Energie. Netzmanagement, Bedarfsprognose und Wartungsplanung.
• Transportwesen. Flug- und Crewplanung, Flottenwartung und Routenoptimierung.

Entscheidungsintelligenzsysteme können auch von verschiedenen Abteilungen in Organisationen branchenübergreifend für verschiedene Zwecke eingesetzt werden. So kann beispielsweise das Marketing Entscheidungsintelligenz nutzen, um das Kundenverhalten besser zu verstehen und Marketingkampagnen zu optimieren. Es kann die Personalabteilung bei der Personalplanung, der Einstellung und der Mitarbeiterbindung unterstützen. Zu den Einsatzmöglichkeiten in der Lieferkette gehören Bedarfsprognosen und Bestandsverwaltung.

Bewährte Verfahren für die Bereitstellung von Entscheidungsintelligenz

Die Bereitstellung von Entscheidungsintelligenzsystemen kann die Fähigkeit einer Organisation, datengestützte Entscheidungen zu treffen, erheblich verbessern. Eine erfolgreiche Umsetzung erfordert jedoch eine sorgfältige Planung und die Einhaltung bewährter Verfahren. Die folgenden bewährten Verfahren sollen bei der Bereitstellung von Entscheidungsintelligenz berücksichtigt werden:

• Definieren Sie klare Ziele. Zu Beginn empfiehlt es sich, zunächst spezifische Entscheidungsprozesse innerhalb der Organisation zu ermitteln, die von einer Verbesserung profitieren könnten. Legen Sie klar definierte Ziele für die Implementierung von Entscheidungsintelligenz fest und stellen Sie sicher, dass diese mit der allgemeinen Geschäftsstrategie übereinstimmen. Ermitteln Sie sorgfältig die bestehenden Entscheidungsabläufe und Genehmigungspunkte, um zu verstehen, wo Entscheidungsintelligenz den größten Einfluss haben kann.
• Fangen Sie klein an. Entscheidungsintelligenz kann komplex und zeitaufwendig sein. Beginnen Sie mit einem risikoarmen, gut definierten Prozess als Pilotprojekt. Verfolgen Sie einen iterativen Ansatz und verfeinern Sie das System kontinuierlich auf der Grundlage von Feedback und Ergebnissen.
• Sorgen Sie für Datenqualität. Entscheidungsintelligenz basiert auf guten Daten. Führen Sie eine gründliche Prüfung der vorhandenen Datenquellen durch, um die Qualität der Eingaben sicherzustellen. Richten Sie Data-Governance-Praktiken ein, um die Datenintegrität langfristig zu gewährleisten.
• Implementieren Sie Feedbackschleifen. Auch wenn Entscheidungsintelligenz wahrscheinlich gute Ergebnisse liefert, ist dies nicht immer der Fall. Richten Sie Mechanismen ein, um sowohl automatisiertes als auch menschliches Feedback zu Entscheidungsergebnissen zu sammeln. Nutzen Sie dieses Feedback, um Entscheidungsmodelle kontinuierlich zu verbessern und die Leistung des Systems zu optimieren.
• Sorgen Sie für Transparenz und Vertrauen. Die Fähigkeit, dem Entscheidungsintelligenzprozess zu vertrauen, hat viel mit Transparenz zu tun. Machen Sie Entscheidungsprozesse und -begründungen leicht verständlich, um Vertrauen bei Benutzern und Interessengruppen aufzubauen. Geben Sie einen klaren Einblick, wie KI- und maschinelle Lernmodelle zu ihren Empfehlungen oder Entscheidungen gelangen.