Data Driven Automation – datenbasierte statt intuitive Entscheidungen

Was steckt hinter Data Driven Automation

 Analysegrafik auf dem Bildschrim

Wer in den letzten Jahren nicht auf einer einsamen Insel gelebt hat, der ist mit dem Begriff der digitalen Transformation ebenso vertraut, wie mit den Grundlagen der Prozessautomatisierung. Aber eine effektive Prozessautomatisierung geht weit über die Automatisierung zeitaufwendiger manueller Aufgaben hinaus. Die Nutzung leistungsfähiger Daten kann einen großen Einfluss auf die Ergebnisse automatisierter Prozesse oder Workflows haben. Um große Datenmengen zu analysieren, zu vergleichen und zu strukturieren, setzen immer mehr Unternehmen auf eine Kombination aus Prozessautomatisierung und Machine Learning (ML) als Teilbereich Künstlicher Intelligenz (KI), besser bekannt unter dem Begriff Data Driven Automation (DDA).

DDA ermöglicht fundiertere Entscheidungen

Data Driven Automation zeichnet sich durch die Lösung komplexer, datenintensiver Geschäftsprobleme aus, bei denen traditionelle Ansätze, wie menschliches Urteilsvermögen und Software-Engineering, zunehmend versagen. Die Zunahme der Rechenleistung, die Explosion der verfügbaren Datenquellen und die Senkung der Kosten für Software-Tools haben die Verbreitung dieser neuen Technologien beschleunigt. DDA ist in der Lage, riesige Datenmengen jenseits einfacher Algorithmen zu analysieren und neue Leistungs- und Erkenntnisebenen zu erreichen. Die datengesteuerte Automatisierung hat den Vorteil, dass datengesteuerte Prozesse die Art und Weise fundierter Entscheidungsfindung verändern, indem sie in vielen Fällen durch den Einsatz von fortgeschrittenen Analyse- und logikbasierten Techniken Ereignisse interpretieren, autonom handeln und Entscheidungen automatisiert nahtlos und oft unsichtbar in den Ablauf der Geschäftsaktivitäten einfließen lassen.

ML sorgt für die Datenbasis

ML, eine Disziplin Künstlicher Intelligenz (KI) und wichtige Komponente der DDA, ist dabei in der Lage, mit Hilfe mathematischer Modelle Wissen aus Daten zu extrahieren. ML-Algorithmen identifizieren dabei Muster in strukturierten Daten wie Leistungsdaten durch „überwachtes“ und „unbeaufsichtigtes“ Lernen und erstellen Modelle aus den Daten, um Entscheidungsprozesse basierend auf diesen Daten zu automatisieren. Stellt man ML den menschlichen kognitiven Fähigkeiten gegenüber, ist ML in der Lage, mit bedeutenderen Datenmengen umzugehen, Interaktionen und Muster höherer Ordnung innerhalb der Daten zu finden, hochkomplexere Geschäftsprobleme zu bewältigen, als Menschen dies können, und letztendlich auch sein Wissen unter Berücksichtigung neuer Faktoren laufend selbst zu aktualisieren.

Auch große Datenvolumen sind kein Problem

Da ML über native Datenfusionsfunktionen verfügt, bei denen viele verschiedene Datenquellen zu einem Eingabevektor verkettet werden können, kommt ML gut mit großen und vielfältigen Datenvolumen zurecht. Überwachte Algorithmen lernen aus strukturierten Datensätzen, um selbst Vorhersagen auf der Grundlage neuer Eingaben zu treffen, während unüberwachte Algorithmen strukturierte Daten beobachten und Einblicke in erkannte Muster liefern. Modelle des Maschinellen Lernens können Automatisierungskandidaten sowohl hinsichtlich des Einsparpotenzials als auch der Einfachheit der Automatisierung bewerten und können so helfen, die Automatisierung gewinnbringend und schnell zu skalieren.

RPA übernimmt den Automatisierungspart

Während ML den Bereich der Datenanalyse abdeckt, kümmern sich Automatisierungslösungen wie Robotic Process Automation (RPA) um das Abwickeln der jeweiligen Arbeitsschritte. Um Geschäftsprozesse effizient, zukunftsorientiert und strategisch zu automatisieren, ist die Kombination beider Bereiche sinnvoll. Denn für Unternehmen mit einem gewissen Reifegrad in der Prozessautomatisierung kann die Nutzung von Daten und Analysen den Wert ihrer Prozessautomatisierung Tools auf die nächste Stufe heben.

DDA hilft, Entscheidungsprozess zu skalieren

Und so verwundert es nicht, dass datengetriebene Automatisierungsmodelle immer mehr Aufmerksamkeit bei den Unternehmen erregt haben, da diese Modelle in der Lage sind, Vorhersagen ohne a priori Kenntnisse des Systems zu treffen, und das Potenzial haben, eine hohe Genauigkeit bei geringen Rechenkosten zu erreichen. Durch den Einsatz datengesteuerter Automatisierung kann ein stetiger Strom an Informationen generiert werden, der Unternehmen eine Vorstellung davon vermittelt, welche Bereiche geändert werden müssen und welche Bereiche erfolgreich arbeiten. Komplexe Prozesse und Entscheidungen lassen sich mit maßgeschneiderten Algorithmen, die innerhalb von Sekunden Tausende von Datenpunkten nutzen, skalieren.

Ein zukunftsweisender Ansatz

Datengetriebene Lösungen sind in der Lage, automatisierte Prozesse anzustoßen, die Daten von Kunden nicht nur sammeln und speichern, sondern auch proaktiv Handlungsempfehlungen oder Reaktionen aus ihnen ableiten. Angesichts der reduzierten Kosten für Datenspeichergeräte und der Weiterentwicklung der Computertechnologien scheint das datengesteuerte Maschinelle Lernen der vielversprechendste Ansatz für fortgeschrittene Prozessmodellierung in der Zukunft zu sein. Denn den größten Nutzen, den Unternehmen aus der Verwendung von Geschäftsdaten ziehen, ist die Möglichkeit, verschiedenste Maßnahmen und Empfehlungen zu automatisieren.

Eine Vielzahl von Anwendungsszenarien

DDA wird für Unternehmen von entscheidender Bedeutung im Wettlauf um die Verbesserung der Compliance, die Reduzierung von Kostenstrukturen und den Wettbewerbsvorteil durch neue Erkenntnisse. Beispielsweise wurden bereits Advanced Analytics umfassend in führenden HR-Gruppen implementiert, um Verhaltensweisen besser vorherzusagen, Karrierewege zu entwickeln und die Nachfolge von Führungskräften zu planen. Bedingt durch die Verfügbarkeit von Sensordaten, die Erweiterung der Bandbreite und sinkende Speicherkosten werden sich immer mehr Anwendungsszenarien für den Einsatz von DDA eröffnen. Die Palette an Anwendungsmöglichkeiten reicht heute schon von rasch wachsenden Bereichen wie dynamische Benutzersegmente, Paywall-Erfahrungen, Produktempfehlungen oder gezielte Werbeaktionen über die Kundenbindung, die digitale Produktion, selbstfahrende Autos, Risikomanagement und intelligente Städte.

Dank der Anwendung intelligenter Technologien garantiert DDA eine Verbesserung der Robotic Process Automation (RPA) und erleichtert nicht nur die Entwicklung von Lösungen, die einfache und wiederkehrende Aufgaben bewältigen, sondern auch von neuen Paradigmen, die auf Techniken des Maschinellen Lernens basieren. DDA ermöglicht es, auf der Basis von Daten automatisiert neues Wissen zu entwickeln, Entscheidungen zu treffen, Bewertungen vorzunehmen und entsprechendes Feedback zu geben. Die prominentesten Anwendungsfälle sind Data Driven Test Automation und Data Driven Marketing Automation.

Data Driven Test Automation

Jede Anwendung oder jedes Produkt muss sorgfältig getestet werden, bevor es auf den Markt kommt. Natürlich gibt es verschiedene Testmethoden, aber eine effektive Teststrategie, die man auch in Betracht ziehen sollte, ist die datengesteuerte Testautomatisierung. Die datengesteuerte Testautomatisierung ist ein Weg, den Softwareentwickler und Qualitätssicherungsteams einschlagen können, um die Automatisierung für das Testen von Software in ihrem Betrieb zu nutzen. Sie liefert ein klareres Bild vom aktuellen Status der Projekte und Testfälle, indem sie realistische Einblicke bietet, die kontinuierliche Änderungen der Testdaten widerspiegeln, so dass jede Ausführung des Testskripts potenziell Fehler aufdecken kann, die in früheren Tests nicht gefunden worden wären.

Beim manuellen Testen muss ein Tester mehrere Testskripte entwerfen oder vorhandene Testskripte mehrmals ändern und einzeln ausführen, eine mühsame und monotone Aufgabe. Datengetriebene Testautomatisierung hilft, beim Ausführen von Tests mit großen Datenmengen effizienter zu werden, indem Probleme bei der Ausführung verschiedener Testskripte für mehrere Datensätze überwunden werden, da die externen Daten und Funktionstests getrennt gehalten und bei Bedarf geladen werden.

Data Driven Marketing Automation

Für Marketing-Experten sind Daten das A und O, gleichzeitig aber auch ein zweischneidiges Schwert. Einerseits sind sie leicht verfügbar, andererseits bremsen herkömmliche Analysemöglichkeiten die Auswertung der Daten aufgrund ihres enormen Volumens ein. Data Driven Marketing Automation ermöglicht es Marketingteams durch die Nutzung von Big Data und Analytics, die ihnen zur Verfügung stehenden Daten zu verarbeiten, aus ihnen Bedürfnisse, Wünsche und zukünftige Verhaltensweisen der Kunden abzuleiten und zielgerichtet einzusetzen, um mehrstufige Kampagnen mit zielgruppenspezifischen oder auch vollständig individualisierten Informationen automatisiert abzuwickeln.

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Fazit:

Unternehmen haben heute Zugriff auf mehr Daten als je zuvor. Wer diese Daten nutzt, um Entscheidungen schneller und sicherer zu treffen, verschafft sich einen Wettbewerbsvorteil, senkt die Geschäftskosten und steigert den Gewinn. Data Driven Automation ermöglicht den Unternehmen durch die Nutzung von Fakten, Metriken und Daten, organisatorische und strategische Entscheidungen basierend auf aktuellen Datenanalysen statt auf Intuition oder Beobachtung automatisiert zu treffen. Die datengetriebene Automatisierung von Entscheidungen basierend auf Regeln und Logik macht Unternehmen weniger anfällig für riskante Entscheidungen, die schief gehen können und ist der beste Weg in die Zukunft.

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