KI-basiertes Dashboarding / 4 Integration von Künstlicher Intelligenz in die Systemlandschaft

Wie bereits dargestellt gibt es einige KI-Funktionalitäten, welche in einem Standard-Dashboarding-Tool integriert sind und somit keiner weitergehenden, komplexen Entwicklung oder Integration bedürfen. Diese Funktionalitäten sind in der Regel jedoch recht eingeschränkt in den Möglichkeiten und Reifegraden, welche sie bieten.

Möchte man komplexe und fortschrittliche Methoden nutzen, so ist es in der Regel nicht möglich, diese in ein bestehendes Business Warehouse oder eine Frontend-Anwendung zu integrieren, da diese in der Regel nicht über ausreichend Rechen-Power zur Nutzung der Methoden verfügen. Hier wird eine zusätzliche Schicht in der IT-Architektur benötigt, welche dedizierte Server mit entsprechender Rechen-Kapazität nutzen.

Was macht eine solche KI-Schicht aus?

Die KI-Schicht bietet eine Engine, welche schnelle Berechnungen großer Datenvolumina ermöglicht. Da diese Engine nur dann angesprochen wird, wenn sie auch tatsächlich genutzt wird, d. h. Berechnungen durchführt, wird sie bei Nicht-Nutzung heruntergefahren, d. h. es entstehen lediglich während des aktiven Betriebs Kosten für die Engine. Die großen Datenmengen, welche einer KI in der Regel als Basis dienen, müssen nicht kostspielig in einer weiteren Schicht gespeichert und ständig vorgehalten werden.

Da die KI Engine als zusätzliche Schicht zur Architektur hinzugefügt wird, muss keine große Modifikation der IT-Landschaft vorgenommen werden. Die Integration stellt somit keine unüberwindbare Hürde dar und sollte – bei entsprechend vorhandenen Use Cases – in Betracht gezogen werden, um sich nicht auf die Nutzung von eingeschränkten Standard-Funktionalitäten zu beschränken.

Die Entwicklung sowie die Maintenance einer KI-Engine erfolgt in der Regel durch Data Scientists, welche die Inhalte über KI-basiertes Reporting zur Verfügung stellen, in einer maximal anwenderfreundlichen Art und Weise, durch klare Navigationspfade und leicht verständlichen Visualisierungen, die optisch und in der Anwendung den Standard-Inhalten eines Dashboards stark ähneln.

Durch die Integration dieser KI-Möglichkeiten können tiefergehende Analysen betrieben werden, wodurch breitere und teilweise auch neue Nutzergruppen den Vorteil der intelligenten Auswertungen nutzen können – dies ist möglich durch die ganzheitliche Betrachtung der Daten aus unterschiedlichen Quellen (intern wie extern), kombiniert mit geeigneten Algorithmen.

Abb. 4: Erweiterung der Systemlandschaft um eine KI-Engine