Qlik bietet Business Intelligence mit Datenaufbereitung an

Erweiterte Intelligenz statt künstlicher Intelligenz

Die neuesten Funktionen von Qlik Sense zielen darauf ab, moderne BI-Entwicklungen zu berücksichtigen. Hierzu gehört vor allem künstliche Intelligenz (KI), die man bei Qlik aber nicht Artificial Intelligence, sondern Augmented Intelligence – also erweiterte Intelligenz (EI) – nennt. Diese Begriffsänderung hält inzwischen bei vielen Anbietern Einzug, da damit die neuen Technologien treffender beschrieben werden als mit dem häufig irreführenden Begriff künstliche Intelligenz.

Ein weiteres Merkmal des Qlik-Portfolios ist die uneingeschränkte Multi-Cloud-Nutzung. „Ob Public oder Private, ob Single oder Multi-Cloud – wir sind komplett Cloud-agnostisch“, sagt Robert Fleming, Senior Vice President of Global Marketing bei Qlik.

Für das Managen dieser Umgebung gibt es ein eigenes Deployment-Framework, das alle angebundenen Cloud-Plattformen unter einem einzigen Instance verwaltet. Noch in diesem Sommer soll Qlik Sense weitere Funktionen erhalten, wie die Unterstützung von natürlicher Sprache beim Qlik Insight Advisor sowie erweiterte Features beim Machine Learning.

Daneben soll es auch eine neue Suite der Qlik-Sense-SaaS-Produkte geben, die die Teamarbeit in der Cloud stärker unterstützt. Hinzu kommt die Möglichkeit, über die Qlik Cloud direkt auf QlikView-Anwendungen zuzugreifen.

„Wir sind führend, wenn es bei BI-Lösungen um die Kombination der vier Faktoren Multi-Cloud, Skalierbarkeit, Datenintegrität und Datenmanagement geht“, erläutert Fleming. Vieles davon basiert auf der Akquisition des Datenintegrationsspezialisten Attunity, die Qlik Anfang 2019 vollzogen hat.

Inklusive Datenaufbereitung

Auf der jüngsten Kundenveranstaltung Qonnections in Dallas sagte Qlik CEO Mike Capone: „Qlik ist der einzige BI-Anbieter, der eine komplette End-to-End-Datenplattform anbietet.“ So könne man als einziger Anbieter alle Datenformate und -Strukturen in Echtzeit verarbeiten.

David Bolton, Qliks Vice President Industry Solutions, ging hierauf genauer ein: „Die meisten BI-Anbieter fokussieren sich auf eine einfache Self-Service-Lösung, die aber erst dann einsetzt, sobald die Daten aufbereitet sind. Das heißt, sie bieten nichts im Bereich Datenerfassung oder Mapping von heterogenen Datenströmen. Um das zu ermöglichen, müssen andere Systeme vorgeschaltet werden, zum Beispiel ein Data Warehouse, Data Marts oder sogar OLAP Cube Structuring.“

Anwender häufig überfordert

Anwendungsseitig gehören BI und BA inzwischen zu den Standardanwendungen in fast jedem Unternehmen. Von der Beschaffung über die Produktion bis hin zu Marketing, Verkauf und Maintenance – überall haben diese Programme mehr oder weniger EI an Bord.

„Die Gewinner der vierten industriellen Generation werden die sein, die über die entsprechenden Datenfähigkeiten verfügen.“

Sie helfen den Managern, wichtige Entscheidungen zu treffen, indem sie ihnen viele geschäftsrelevante Informationen an die Hand geben beziehungsweise in einer visuell aufbereiteten Form vor Augen führen. Damit aber beginnt ein zunehmendes Problem dieser Tools, denn die Fähigkeiten zum Verstehen und Hinterfragen von Daten sind nicht bei allen Menschen gleich verteilt. Mit anderen Worten: Eine wichtige Voraussetzung für die persönliche Karriere und sogar für die Konkurrenzfähigkeit eines Unternehmens besteht heute darin, Geschäftszahlen und damit verbundene Informationen richtig anzuwenden und zu interpretieren.

Datenkompetenz als Wettbewerbsvorteil

Vor allem bei den Prognosemodellen im Handel und bei Industrie 4.0 sind die Fähigkeiten im Umgang mit den Ergebnissen von Computermodellen besonders gefordert.

„Die Gewinner der vierten industriellen Generation werden die sein, die über die entsprechenden Datenfähigkeiten verfügen. Das sind nicht nur Datenanalysten und Datenwissenschaftler, sondern jene Manager und Sachbearbeiter, die die richtigen Schlüsse aus Daten und Maschinen ziehen“, sagt Jordan Morrow, Global Head of Data Literacy bei Qlik.

Wer nicht über die entsprechenden Manipulations- und Interpretationsfähigkeiten für die Zahlenberge, Tabellen und Balkengrafiken verfügt, gilt als Datenanalphabet – und kann leicht manipuliert werden. Das betrifft auch visualisierte Datenausgaben. Im allgemeinen Volksmund sagt man dazu: Traue keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast.

Datenmanipulationen erkennen

Die häufigsten manipulativen Darstellungen sind überlagerte Kurven mit jeweils unterschiedlichen Skalierungen oder ein Zoomen auf marginale Veränderungen, die dann einen dramatischen Trend abbilden. Eine weitere Manipulationsmöglichkeit sind unzulässige Relationen – vor allem das Verwechseln von Korrelation und Kausalität. Doch die höchste Form der Manipulation mit Daten ist das Verstecken der Ausgangsdaten. Hierbei wird das Sample so gewählt, dass sich ein gewolltes Ergebnis einstellt, ohne dass man explizit darauf hinweist.

Qlik widmet sich dem Thema Datenkompetenz in besonderer Form. So bietet man spezielle Schulungen mit Abschlusszertifikaten an und hat inzwischen ein eigenständiges Beratungsteam dafür eingerichtet.

Wer sich aktuell über die Qlik-Produkte informieren will, kann das auf der Qlik-Roadshow, die im Sommer 2019 an 130 Orte weltweit stattfindet. In Deutschland stehen sechs Orte auf dem Programm in denen noch bis Ende Juni ein Stopp gemacht wird.