Natural Analytics

Eldorado für Jäger und Sammler

»Mit dem Natural-Analytics-Ansatz liegen unzählige Schätze nur einen Fingertipp entfernt«, Stefan Jensen, Director Presales DACH bei Qlik.

»Mit dem Natural-Analytics-Ansatz liegen unzählige Schätze nur einen Fingertipp entfernt«, Stefan Jensen, Director Presales DACH bei Qlik.

Business Intelligence ist aus etlichen Anwendungsbereichen kaum mehr wegzudenken. Zugleich zeigen sich bei zahlreichen Softwarelösungen die Grenzen, die ein zu statistischer Analyseansatz mit sich bringt. Angesichts von immer neuen Datenquellen, die in die Auswertung eingebunden werden sollen, entwickelt sich dies mitunter zur Sisyphusarbeit.

Der Blick auf die Funktionsweise des menschlichen Gehirns ist für das Thema BI geradezu Pflicht – ebenso wie ein tiefes Verständnis für Assoziation, Vergleich und Antizipation. Wie bei vielen medizinisch-anthropologischen Zusammenhängen bringt der Blick auf unsere Vorfahren interessante Einblicke: Der Sammler vergangener Zeiten wusste ganz genau, unter welchen Bäumen sich die besonders schmackhaften Pilze ernten ließen. Schließlich hatte er dort bereits zuvor den einen oder anderen Fund gemacht.

Unser Hirn kategorisiert permanent neue Erkenntnisse, verbindet Zusammenhänge zwischen Sachverhalten und kann Abweichungen von erfassten Mustern erkennen und bewerten. Außerdem ist es leicht möglich, die Gegenwart auf Basis der Vergangenheit zu beurteilen und die Zukunft zu antizipieren.

Bei BI-Anwendungen gelang es bislang kaum, diese Vorgänge abzubilden und für die Analyse verwertbar zu machen. Das Hauptproblem dabei war ein sehr limitierter Blick auf die Daten, der sich an linearen Pfaden orientierte. Durch den starren Drill-Down-Ansatz ließen sich nur sehr begrenzt relevante Muster und Zusammenhänge erkennen.

Bessere Einblicke. Beim Natural-Analytics-Ansatz kann der Anwender über ein dynamisches, interaktives Interface von einem beliebigen Punkt aus in die Analyse einsteigen. Dadurch können neue Fragen ad-hoc und in Echtzeit beantwortet werden, ohne dass die IT erst die Grundlage schaffen müsste. Zudem lassen sich Verbindungen und Lücken innerhalb des Datenmaterials sehr schnell erkennen und weiter analysieren. Auch die Forschungsergebnisse der Wissenschaft rund um das Thema »Vergleich« flossen in die Entwicklung ein. Das ist vor allem bei der Gegenüberstellung von verschiedenen Datensets im Rahmen von sogenannten »Marktkorb-Analysen« relevant.

In der Praxis kommt dies z.B. im Handel oder im Finance-Bereich für Stock-Performance-Analysen zum Einsatz. Wenn Anwender den Verkaufserfolg von zwei oder mehreren Produktgruppen vergleichen möchten, wählen sie verschiedene Elemente aus jeder Gruppe aus und die BI-Software mit Natural-Analytics-Fähigkeiten arrangiert diese automatisch nebeneinander – so sind die Inhalte gut zu überblicken, verteilt auf Regionen, Zeitzonen oder andere Merkmale.

Ebenso wichtig ist es, Analysen ganz einfach durch Drag-and-Drop erstellen zu können. Schließlich wollen viele BI-Anwender Applikationen erweitern, Objekte ändern oder zusätzliche Visualisierungen erzeugen. Auch damit werden sie unabhängig von der IT-Abteilung und kommen schneller und komfortabler an relevante Informationen.
In einem nächsten Schritt lassen sich auf Basis der neuen Informationen schnell Entscheidungen treffen. Damit verbunden sind Möglichkeiten zur Teamarbeit. Im Rahmen des »Data Storytellings« lassen sich Snapshots von Objekten auf Seiten platzieren und so Erkenntnisse gewinnen und an andere weitergeben. Diese Objekte halten den Status Quo fest, den sie bei der Erstellung der Geschichte hatten. Zur Vertiefung der Analyse können die Anwender sich durch die Objekte bis zur aktuellen Live-Version klicken.

Mit Hilfe des Natural-Analytics-Ansatzes ist es heute leichter denn je, aus großen Datenmengen sinnvolle Informationen zu extrahieren. Kombiniert mit dem Zugriff über ein Mobil-Gerät liegen damit unzählige Schätze nur einen Fingertipp entfernt.

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