Big Data ist in aller Munde – “da muss man doch was tun!”. Aber wie? Werkzeuge gibt es genug, ob bereits die richtigen großen Fragen gestellt werden, steht auf einem anderen Blatt. Leer drehender Aktionismus? Cognitive Computing steht als neue Sau am Rand des Dorfes und wird bereits den Hintern gezwickt, um sich in Bewegung zu setzen.
Was haben die beiden Buzzwords miteinander zu tun? Welchen Nutzen bringt es, beides gemeinsam zu betrachten?
80 Prozent der Daten, die “Big Data” erschließt, sind unstrukturiert und liegen meist als geschriebenes Wort vor. Laut einer Umfrage der BITKOM nutzen Unternehmen diese aber kaum:
[Frage: Welche Arten von Daten werden in Ihrem Unternehmen für Entscheidungsprozesse IT-gestützt analysiert? Quelle]
Kognitive Systeme zeichnet es unter anderem aus, dass sie Sprache verstehen, eigenständig Hypothesen erstellen und diese bewerten. Das klingt doch schon mal ganz passend, insbesondere wenn es um Analysen im Kundenservice geht.
Spezialisten gesucht
Noch braucht es Datenspezialisten und Spezialwerkzeuge, um Big Data ernsthaft zu betreiben. Das könnte sich mit Cognitive Computing nun ändern. Big Data und Cognitive Computing überlappen sich zwar in mehreren Aspekten, zielen aber auf unterschiedliche Schwerpunkte:
Big Data hilft dem versierten Datenexperten, Hypothesen für einen Datenbestand aufzustellen, zu testen oder zu entdecken. Er versteht routiniert Zahlen und Algorithmen. Er fahndet nach unbekannten Zusammenhängen zwischen abstrakten Informationsstücken, der spezielle Kontext von Daten ist ihm nachranging. Stattdessen formuliert, findet und testet er allgemein anwendbare Hypothesen an seinen Daten.
Big Data hilft Entscheidern dabei, neue Muster in vorgegebenen Datenbeständen zu entdecken. Welche Optionen sich daraus ableiten lassen, wird in nachgeordneten Prozessschritten erarbeitet. Meist gelten gar die aus den Datenhalden herausgekratzten Muster selbst bereits als das Ergebnis einer Big Data-Analyse. Die aus der Analyse abgeleiteten Empfehlungen gehören dann nicht mehr zu Big Data.
Cognitive Computing erwartet keine Fähigkeit, eine Hypothese formulieren zu können. Das System selbst soll den Bediener anleiten, seine Hypothesen zuallererst dialogisch zu entwickeln. Er muss dafür nicht gleichzeitig ein Methodenspezialist sein, sondern ist und bleibt primär Spezialist für sein Fachgebiet. Ausgangspunkt seiner Überlegungen ist eine ggf. noch unklare fachliche Frage, auf die er eine Antwort sucht.
Cognitive Computing hilft einem Wissensarbeiter, sein Problem möglicherweise erst im Dialog mit der Maschine zu formulieren. Anschließend arbeiten Mensch und Maschine im Dialog an plausiblen Entscheidungsalternativen zu konkreten Fällen. Denkender Mensch und Denkmaschine tauschen sich intensiv zu einzelnen Fällen aus. Das Ergebnis sind konkrete Hypothesen bezogen auf diesen Einzelfall, die sich jederzeit ändern könnten, wenn neue Kontextinformation verfügbar wird.
Und das hat Folgen:
- Wissensarbeiter verwandeln ihre Datenquellen in Geschäftsvorteile – auch ohne Datenexpertise
- Die Einsatzszenarien verbreitern sich.
Neue Szenarien jenseits von Analytikerschreibtischen
Kognitive Systeme können Ärzten zu besseren Diagnosen von schwerkranken Patienten verhelfen, Unternehmen darin unterstützen, wie sie sonst beratungsresistente Bankkunde doch noch aktivieren oder frustrierte Anrufer im Contactcenter glücklicher machen können.
Die Resultate von Cognitive Computing sind nicht nur strategische Empfehlungen, sie lösen individuelle Probleme in einer akuten Situation.
Cognitive Computing wird einer breiten Schar von Wissensarbeitern ermöglichen, Massendaten zu nutzen. Damit erweitern sie ihren Horizont und kommen schneller zu Ergebnissen, ohne von Spezialsystemen oder Spezialisten abhängig zu sein.
Dadurch wird Cognitive Computing zum Steigbügelhalter für den wirtschaftlichen Durchbruch von Big Data.
Veranstaltungshinweis
Stefan Holtel wird auf dem BITKOM Big Data Summit am 25. Februar 2015 in Hanau am Literarischen Quartett zu diesem Thema teilnehmen (Link zu unserer Eventseite).
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