Forschung, Weiterbildung
SBICC – der einfache Weg in die Business Intelligence Cloud
28. Juni 2017
Business Intelligence (BI) bietet Organisationen die Möglichkeit, aus ihren Datenbeständen Er-kenntnisse zu gewinnen und somit bessere Entscheidungen zu treffen. Ein typisches Problem von BI-Lösungen sind deren hohe initiale Kosten: Bis alle relevante Daten für Analysen genutzt wer-den können, müssen diese zunächst aufwendig zusammengeführt werden und Analyseservices müssen ausgewählt und konfiguriert werden.
Im neuen KTI-Projekt „Smart BI Cloud Configurator“ (SBICC) erarbeitet das Institut für Wirt-schaftsinformatik der FHNW zusammen mit der Firma Informatec einen digitalen Assistenten für die Auswahl und Konfiguration von BI-Services in der Cloud.
Informatec berät Kunden bei der Auswahl von BI-Services und bietet dazu heute standardisierte, aber vielfach konfigurierbare Lösungen an, die vermehrt in der Cloud betrieben werden. Die Fülle der Konfigurationsmöglichkeiten muss dabei auf die vielfältigen Kundenbedürfnisse abgestimmt werden. Welche Lösung für einen Kunden die richtige ist und wie diese konfiguriert werden sollte, hängt von vielen verschiedenen Faktoren ab: Von der aktuellen IT-Landschaft des Kunden bis hin zu dessen Branche, Organisationseinheiten und Geschäftsprozessen.
Das Hauptaugenmerk des Projektes liegt auf der Frage: „Wie können die Informatec-Mitarbeiter bei der Beratung der Kunden wirkungsvoll unterstützt werden?“ Die Projektvision besteht darin, dass ein digitaler KI-Assistent Teile der Beratung übernimmt, sodass sich die BI-Spezialisten der Informatec in ihrer Beratung verstärkt einer standard-orientierten, aber dennoch im Einzelfall klar individualisierten und damit für den Kunden optimalen BI-Lösung widmen können. Der digitale Berater greift auf Wissen zurück, welche Services zu welchen Kundenbedürfnissen passen und lernt Erfahrungen aus alten Projekten wiederzuverwenden und automatisch Zusammenhänge zu erkennen.
Als Basis für die Realisierung des digitalen Beraters werden semantischer Technologien zur for-malen Beschreibung von Kundenkontexten und -anforderungen einerseits, sowie von BI-Services und ihren Parametern andererseits verwendet. Des Weiteren wird eine Fallbasis aufgebaut, in welcher historische Fälle von Beratungsprojekten gesammelt werden und die mittels geeigneter, vom IWI entwickelter Ähnlichkeitsmasse und Retrieval-Verfahren für die Wiederverwendung von Erfahrungen genutzt werden kann. Schliesslich werden automatische Lernverfahren angewendet werden, um Muster zu erlernen, die helfen, historische Lösungen auf aktuelle Problemstellungen anzupassen.
SBICC hat Mitte Juni 2017 gestartet, die Projektlaufzeit beträgt 2 Jahre. Für Informationen kontaktieren Sie Prof. Dr. Stella Gatziu Grivas (stella.gatziugrivas@fhnw.ch)
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