Maschinelles Lernen und Analysen: Ein Expertenleitfaden

Maschinelles Lernen und Analysen sind heute unverzichtbar, um aus Unternehmensdaten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Mithilfe leistungsstarker Algorithmen und statistischer Modelle lassen sich verborgene Muster sichtbar machen, fundierte Entscheidungen treffen und Wettbewerbsvorteile in einem dynamischen Marktumfeld sichern.

Zwar können Daten auch ohne maschinelles Lernen ausgewertet werden, doch bleiben die Ergebnisse oft hinter den Möglichkeiten zurück. Fakt ist: ML erweitert die Leistungsfähigkeit von Analyseplattformen erheblich.

Was ist Machine Learning?

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es nutzt auf großen Datenmengen trainierte Algorithmen, um Trends, Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Diese Erkenntnisse werden anschließend eingesetzt, um Vorhersagen zu erstellen oder Entscheidungen zu unterstützen – ohne explizite Programmierung und mit minimalem menschlichem Eingriff.

Machine-Learning-Technologien kommen in zahlreichen Branchen zum Einsatz, wie z. B. im Gesundheitswesen, in der Finanzwirtschaft, im Marketing und in der Cybersicherheit. Die Ergebnisse verbessern sich durch einen iterativen Lernprozess, der auf höhere Präzision, mehr Flexibilität und weniger Fehler im Modell abzielt.

Was sind Analysen?

Die Analyse beschreibt den Prozess, aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen und diese für fundierte Entscheidungen oder Schlussfolgerungen zu nutzen. Dazu gehören das Erfassen, Bereinigen und Strukturieren von Daten, um Trends, Zusammenhänge und Muster sichtbar zu machen. Durch den Einsatz statistischer und mathematischer Methoden unterstützt die Analyse Unternehmen dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, die Leistung zu steigern und Abläufe effizienter zu gestalten.

Die Analyse ist eng mit der Statistik verknüpft, deren Konzepte helfen, Daten zu verstehen und gezielt für Wachstum und Erfolg einzusetzen. Im geschäftlichen Umfeld bezeichnet die Analyse häufig den Einsatz von Software, um große Datenmengen zu durchforsten, Beziehungen zu erkennen und Ergebnisse in verständlichen Visualisierungen aufzubereiten.

Wichtige Erkenntnisse

• Maschinelles Lernen und Analysen ergänzen sich gegenseitig.
• Maschinelles Lernen beschleunigt und erweitert die Möglichkeiten der Analysen, indem es Muster und Erkenntnisse aufzeigt, die sonst unentdeckt blieben.
• Analysen schaffen wiederum Mehrwert, indem Daten in den richtigen Kontext gesetzt und in umsetzbare Erkenntnisse überführt werden.
• Für beide Bereiche ist eine kontinuierliche Überwachung wichtig, um verborgene Verzerrungen und Ungenauigkeiten frühzeitig zu erkennen.

Maschinelles Lernen und Analysen einfach erklärt

Analysen profitieren erheblich vom Einsatz von maschinellem Lernen und weiteren KI-Techniken. Klassische Analysetools ohne ML basieren auf statischen Algorithmen und übersehen dabei häufig verborgene, aber entscheidende Muster in den Daten. Maschinelles Lernen erkennt diese Zusammenhänge und kann zudem deutlich größere und vielfältigere Datenmengen verarbeiten, als es herkömmliche Ansätze erlauben.

Gehört maschinelles Lernen zur Analyse?

Die Analyse benötigt nicht zwingend maschinelles Lernen. Über viele Jahre haben Unternehmen mithilfe statistischer Verfahren Trends identifiziert, Prognosen erstellt und die Wirksamkeit von Strategien bewertet. Ohne ML lauteten die typischen Fragen wie folgt: Wie erfolgreich war unsere Rabattaktion zu den Feiertagen? Welche Produkte oder Services sind in diesem Kundensegment am beliebtesten? Welche bringen den höchsten Gewinn? Zwar liefern traditionelle Methoden Antworten, doch ohne ML sind sowohl der Umfang der Analysen als auch die Anzahl der einbezogenen Datenpunkte deutlich begrenzt.

Für solche Fragestellungen kam lange Zeit das sogenannte Online Analytical Processing (OLAP) zum Einsatz. Es ermöglicht, Ausschnitte transaktionaler Daten zu erfassen und mit klassischen statistischen Methoden zu analysieren. Bei strukturierten Daten – wie z. B. in relationalen Datenbanken – ist OLAP äußerst wirkungsvoll. Werden jedoch unstrukturierte Daten wie Texte oder nicht-numerische Informationen zum Unternehmen einbezogen, stößt die klassische Statistik schnell an Grenzen. Ein weiterer Vorteil von ML ist, dass Analysten damit komplexe, nichtlineare Muster erkennen können – selbst in unstrukturierten Datenquellen.

Mit der zunehmenden Integration unstrukturierter Daten in moderne Data Warehouses gewinnt ML daher immer mehr an Bedeutung, um umfassende und tiefere Analysen zu ermöglichen.

Warum sind maschinelles Lernen und Analysen für Unternehmen entscheidend?

Zusammen helfen maschinelles Lernen und Analysen dabei, aus einer enormen Vielfalt an Daten wertvolle Erkenntnisse und präzise Prognosen zu gewinnen. Das verschafft Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil – denn Daten entstehen heute nahezu überall und oft in Echtzeit: interne Leistungskennzahlen, Bestände von Lieferanten, Ergebnisse von Marketingkampagnen, Nutzungsdaten aus Kunden-Apps, Informationen aus öffentlichen Quellen, Finanzdaten oder Sensordaten aus IoT-Geräten. Dieses digitale Ökosystem produziert fortlaufend riesige Datenmengen und speist sie in Data Warehouses oder cloudbasierte Repositorys wie Data Lakes ein.

Das sind enorme Datenmengen – und sie eröffnen Unternehmen zahlreiche Chancen, wertvolle Erkenntnisse zu Abläufen, Marketing, Lieferketten und vielem mehr zu gewinnen. Voraussetzung dafür ist jedoch die Fähigkeit, große und vielfältige Datenbestände effizient zu analysieren. Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen wird der gesamte Prozess der Business Analytics nicht nur effizienter, sondern auch inhaltlich deutlich breiter aufgestellt – insbesondere aus folgenden Gründen:

• Die Automatisierung durch maschinelles Lernen macht Prozesse der Datenaufbereitung – wie z. B. die Bereinigung oder die Erkennung von Qualitätsproblemen – deutlich effizienter.
• Wenn es in Analytik-Tools integriert ist, ermöglicht maschinelles Lernen selbst bei einfachen Anfragen von Geschäftsanwendern überraschende „Aha-Momente“ und liefert wertvolle Erkenntnisse.
• ML-basierte Analysetools können zudem verborgene Muster in komplexen Daten erkennen. Dadurch entstehen neue Ideen und Diskussionen, die zusätzliche Geschäftschancen eröffnen können.

Ein weiterer Vorteil von ML-gestützter Analyse ist die hohe Skalierbarkeit und Flexibilität, die moderne cloudbasierte Data Warehouses und Analysetools bieten. Enorme Datenmengen und komplexe Machine-Learning-Algorithmen erfordern viel Rechenleistung für eine effiziente Analyse. Da sich dieses Feld zudem rasant entwickelt, profitieren Entwickler und Data Scientists, die neue Modelle erstellen und bereitstellen wollen, von Online-Tools und Services, die speziell für maschinelles Lernen und Analysen entwickelt wurden. Die Cloud ermöglicht es Organisationen, die neuesten Innovationen in der Datenanalyse zu nutzen und gleichzeitig allen autorisierten Mitarbeitern im Unternehmen einfachen Zugriff zu gewähren.

Einsatz von maschinellem Lernen bei der Geschäftsanalyse

Sobald eine Organisation Eingaben aus verschiedenen Quellen in einem Repository sammelt, können Machine-Learning-Systeme große Datenmengen verarbeiten und damit strategische Initiativen unterstützen. Diese Initiativen können Teil von Bereichen wie Betrieb, Marketing, Logistik oder auch öffentlicher Kommunikation in sozialen Medien sein.

Hier sind einige gängige Anwendungsfälle für das maschinelle Lernen bei der Geschäftsanalyse.

• Kundensegmentierung: Maschinelles Lernen ist in beiden Bereichen der Kundensegmentierung hilfreich. Um zu bestimmen, welche Käuferprofile in welche Segmente gehören, kann ML Kaufhistorien und Interaktionsdaten analysieren und daraus Klassifizierungen ableiten. Auf der anderen Seite kann ML schnell die Wirksamkeit von Kampagnen in bestimmten Segmenten bewerten, sodass Marketingteams Zeit gewinnen, um Botschaften oder andere Faktoren der Kampagne anzupassen.
• Betrugserkennung: Maschinelles Lernen kann potenziell betrügerische Muster erkennen, indem Geografie, Kaufhäufigkeit, Kaufarten, ausgegebene Beträge und andere Transaktionsdetails berücksichtigt und mit Kundenprofilen verglichen werden. Mithilfe von Anomalieerkennung kann das System ungewöhnliche Aktivitäten schnell kennzeichnen und potenziell illegitime Transaktionen zur weiteren Prüfung weiterleiten.
• Lieferkettenmanagement: Lieferketten umfassen häufig eine Vielzahl von Partnern, Großhändlern und Logistikdienstleistern weltweit. Wenn lokale Ereignisse den Warenfluss stören, kann dies rasch zu einem Problem für Hersteller und Einzelhändler in weit entfernten Regionen werden. Maschinelles Lernen kann Daten von Zulieferern und Logistikunternehmen erfassen und auswerten, um potenzielle oder aktuelle Störungen zu identifizieren. Zudem korrelieren ML-Systeme diese Daten mit Produktionsplänen, um temporäre Probleme zu erkennen und Trends aufzuspüren, die zu Kosten- und Prozessoptimierungen führen – wie z. B. die Identifizierung von Anbietern, die anfällig für Teileausfälle oder verspätete Lieferungen sind.
• Sentimentanalyse: Die Sentimentanalyse verarbeitet Texte aus Nachrichten, Transkripten und Bewertungen, bestimmt die allgemeine Stimmung und analysiert die Daten anschließend für Marketing- und Vertriebserkenntnisse. Maschinelles Lernen ist notwendig, um große Mengen an Textdaten aus unterschiedlichen Quellen schnell genug zu verarbeiten, um rechtzeitig reagieren zu können – wie z. B. wenn ein Produkt häufig ein wichtiges Teil vermissen lässt oder ein Servicemitarbeiter Probleme verursacht.
• Vorhersageanalysen: Vorhersageanalysen ohne Machine Learning sind seit jeher ein fester Bestandteil der Geschäftsanalyse. Einfache Vergleiche von Umsätzen des Vorjahres mit denen des laufenden Jahres bilden den Ausgangspunkt, und Statistiker haben die Kunst, die Zukunft aus der Vergangenheit vorherzusagen, stark weiterentwickelt. Maschinelles Lernen baut auf diesem Fundament auf, indem es größere Datenmengen präziser mit komplexeren Methoden verarbeitet. Zudem unterstützt ML bei der Analyse von Was-wäre-wenn-Szenarien, die Führungskräften als Orientierungshilfe dienen.
• Preisoptimierung: Bei welchem Preis wird der Gewinn maximiert? Ist der Preis zu hoch, kaufen zu wenige. Ist er zu niedrig, leiden die Margen. Zusätzlich zu den Kaufgewohnheiten fließen auch Faktoren wie Wettbewerberpreise, saisonale Schwankungen, Wetterbedingungen und begrenzte Warenverfügbarkeit in einen komplexen, dynamischen Preisalgorithmus ein. Maschinelles Lernen und Datenanalysen können all diese Daten auswerten und optimale Preisszenarien erstellen.

Analysen einfach erklärt

Es ist immer sinnvoll, die eigenen Maßnahmen zu überprüfen, um festzustellen, ob das bestmögliche Ergebnis erreicht wurde. Die Auswertung vergangener Ergebnisse führt in der Regel zu Verbesserungen bei künftigen Maßnahmen. Analysen sollten daher immer das Ziel haben, durch konkrete Erkenntnisse aus Daten neue Handlungsmöglichkeiten zu erschließen.

Die statistische Analyse numerischer Werte bietet dabei einen soliden Ausgangspunkt. Allerdings bleiben dadurch oft große Datenmengen unberücksichtigt oder die Resultate entstehen nur langsam – mit dem Risiko menschlicher Fehler. Maschinelles Lernen erweitert diese Analysen und ermöglicht Einblicke, die auf herkömmlichem Weg nur schwer zu erkennen wären.

Arten der Analyse

Unternehmen haben Zugang zu einer breiten Palette an Analysearten und -methoden. Welche sich am besten eignet, hängt maßgeblich davon ab, welche Ziele das Team mit den vorhandenen Daten verfolgt. Analysen lassen sich in die folgenden vier Kategorien einteilen.

• Beschreibende Analysen. Beschreibende Analysesysteme werten historische Daten aus, um Muster und Kennzahlen zu erkennen und daraus eine Situationsanalyse abzuleiten. So kann beispielsweise ein Finanzmodell Daten aus Vertrieb, Marketing, Personalwesen und Ausgaben zusammenführen, um eine Quartalsauswertung für ein Unternehmen zu erstellen. Typischerweise werden Dashboards genutzt, um die Ergebnisse der beschreibenden Analyse anschaulich darzustellen.
• Diagnostische Analysen. Diagnostische Analysesysteme nutzen ebenfalls historische Daten, um die Ursache einer Situation, eines Trends oder einer bestimmten Entwicklung zu ermitteln. Verzeichnet ein Unternehmen beispielsweise vermehrte Beschwerden zur Produktqualität, kann ein diagnostisches Tool Daten von der Lieferkette bis hin zur Auslieferung analysieren, um festzustellen, ob ein bestimmtes Material, ein Produktionsschritt oder ein anderer Faktor verantwortlich ist.
• Prädiktive Analysen. Prädiktive Analysesysteme erstellen Prognosen über zukünftige Entwicklungen auf Grundlage aktueller und vergangener Daten. Solche Vorhersagen können viele Bereiche betreffen – von Wettermodellen über die Ermittlung optimaler Lagerbestände bis hin zum Kundenverhalten in Marketingkampagnen. Je umfangreicher und vielfältiger die Datenbasis, desto präziser lassen sich Prognosen und belastbare Szenarien ableiten.
• Präskriptive Analysen. Präskriptive Analysen ähneln den prädiktiven Analysen, gehen jedoch darüber hinaus, indem sie nicht nur Prognosen erstellen, sondern auch konkrete Handlungsempfehlungen zur Lösung identifizierter Probleme liefern. So könnte ein prädiktives System beispielsweise stagnierende Verkaufszahlen für das nächste Quartal vorhersagen. Die präskriptive Analyse würde daraufhin historische Daten mit Marktanalysen verknüpfen, um gezielte Maßnahmen vorzuschlagen, mit denen sich die schwächeren Verkaufsprognosen verbessern lassen.

Schritte im Analyseprozess

Grundsätzlich umfasst der Prozess das Erfassen und Aufbereiten von Daten, die Auswahl der passenden Analysemethode, die Auswertung der Ergebnisse sowie die verständliche Aufbereitung der Erkenntnisse für die Stakeholder. Eine enge Zusammenarbeit von Datenanalysten, Fachspezialisten und Entscheidungsträgern stellt sicher, dass die gewonnenen Einsichten sowohl relevant als auch nachhaltig wirksam sind.

1. Das Problem identifizieren. Jede Analyse sollte ein konkretes Geschäftsproblem adressieren. Geht es darum, Marketingdaten auszuwerten? Die Ursachen für Mitarbeiterfluktuation zu erkennen? Oder die Schwachstelle in der Lieferkette? Die klare Definition des Problems bildet den Ausgangspunkt für jedes Analyseprojekt.
2. Daten erfassen und aufbereiten. Sind die Projektziele definiert, gilt es, die relevanten Datenquellen für die Analyseplattform zu bestimmen. Dies kann über ein iPaaS-System zur Verknüpfung von Datenquellen erfolgen oder durch den Anschluss an ein Repository wie einen Data Lake oder ein Data Warehouse. Um eine zuverlässige Verarbeitung sicherzustellen, müssen die Daten in ein kompatibles Format überführt werden. Die Aufbereitung umfasst in der Regel das Entfernen doppelter Einträge sowie die Denormalisierung vor der Analyse. Bei regelmäßig wiederkehrenden Datenquellen kann maschinelles Lernen den Bereinigungs- und Transformationsprozess teilweise automatisieren und so die Effizienz deutlich erhöhen.
3. Daten untersuchen und visualisieren. Mit Analysetools lassen sich Datenvisualisierungen erstellen und erste Erkenntnisse gewinnen. Dieser Schritt liefert grundlegende Ergebnisse, die den Rahmen für datenbasierte Hypothesen bilden. So wird sichtbar, welche Datensätze den größten Nutzen bringen und als Grundlage für die Entwicklung von Datenmodellen dienen.
4. Daten modellieren. Auf Basis der definierten Ziele und der identifizierten Datenquellen entwickeln Data Engineers Modelle, um Daten zu strukturieren und zu organisieren. So entsteht die Verbindung zwischen Rohdaten und aufbereiteten Informationen, die von Analyseanwendungen gespeichert und genutzt werden können.
5. Modell bewerten. Hier findet die eigentliche Analyse statt. Sobald das Datenmodell bereitsteht, können Teams mit der Analyse beginnen, um die ursprünglichen Projektziele zu erreichen. Die Datenanalyse kann verschiedene Formen statistischer Verfahren umfassen – einschließlich der Nutzung von Programmiersprachen und spezieller Analysetools.
6. Bereitstellung und Überwachung. Jetzt ist es an der Zeit zu handeln. Mit fertigen Berichten und Visualisierungen können die Ergebnisse Stakeholdern präsentiert werden, um wichtige Entscheidungen anzustoßen. Dank Analysen basieren Empfehlungen auf nachweisbaren Daten und werden klar durch Visualisierungen vermittelt – oft mit tiefergehenden Erkenntnissen, die über traditionelle oder manuelle Auswertungsmethoden hinausgehen.

Wichtige Techniken in der Analyse

Die Praxis der Analyse basiert auf einer Reihe statistischer Verfahren, die durch die Möglichkeiten des maschinellen Lernens erweitert und skaliert wurden. Zu den am häufigsten eingesetzten Techniken in der Analyse gehören unter anderem:

• Regressionsanalyse. Regressionsanalyse ist eine der grundlegenden Techniken im Daten- und Statistikmodell. Dabei untersucht ein Machine-Learning-Modell, welche Variablen ein Ergebnis beeinflussen – und in welchem Ausmaß. Zur Regressionsanalyse gehören verschiedene Methoden wie lineare Regression, nichtlineare Regression und logistische Regression.
• Clustering. Clustering ist eine Analysemethode, die mit unüberwachtem Machine Learning eingesetzt wird. Hierbei untersucht ein Modell einen Datensatz, um kleinere Gruppen verwandter Daten zu finden. Aus diesen Clustern lassen sich Verbindungen und Muster ableiten, die ein tieferes Verständnis ermöglichen.
• Zeitreihenanalyse. In der Statistik und Datenmodellierung betrachtet die Zeitreihenanalyse Datenpunkte innerhalb eines bestimmten Zeitraums, um Muster, Veränderungen und den Einfluss von Variablen zu erkennen und darauf basierende Prognosemodelle zu erstellen. Ein typisches Beispiel ist die Analyse von Wetterdaten über ein Jahr hinweg, um saisonale Muster vorherzusagen.
• Assoziationsanalyse Einige der aufschlussreichsten Erkenntnisse entstehen durch das Erkennen von Mustern und das Aufdecken interessanter Beziehungen in großen Datensätzen – eines der Kernprinzipien der Diagrammanalyse. Die Assoziationsanalyse ist eine Machine-Learning-Technik, die verborgene Zusammenhänge und Gemeinsamkeiten zwischen Variablen aufdeckt. Ein Schnellrestaurant könnte diese Methode beispielsweise nutzen, um Artikel zu identifizieren, die häufig zusammen bestellt werden, und diese anschließend als ermäßigte Bundles anzubieten.
• Text-Mining. Text-Mining ist eine Form des unüberwachten Machine Learning, bei der eingehende Texte – wie z. B. aus E-Mails, Website-Kommentaren oder Social-Media-Beiträgen – analysiert werden. Mithilfe von Natural Language Processing (NLP) lassen sich daraus aussagekräftige Muster ableiten. Diese können wiederum mit anderen Variablen, wie Interaktionsmetriken oder Verkaufsdaten, verknüpft werden, um Erkenntnisse zu Absicht und Stimmungslage zu gewinnen.

Erläuterungen zum maschinellen Lernen

Im Kern geht es bei Machine Learning darum, Verbindungen und Muster in Daten zu erkennen. Dabei reichen die eingesetzten Techniken von einfachen Entscheidungsbäumen bis hin zu komplexen neuronalen Netzen, die durch ihre tiefen Schichten nichtlineare Zusammenhänge sichtbar machen können. Unabhängig von der Methode unterstützt ML Unternehmen dabei, aufwendige Prozesse zu verbessern und ihre Daten effizient zu nutzen – für mehr Produktivität und fundiertere Entscheidungen.

Arten des maschinellen Lernens

Es existiert eine große Bandbreite an Machine-Learning-Modellen, deren Einsatz sich nach den verfügbaren Ressourcen, den Zielen sowie den Rahmenbedingungen eines Projekts richtet. Ein gutes Verständnis der verschiedenen Arten von Machine-Learning-Techniken ermöglicht es Teams, die jeweils passende Methode auszuwählen. Zu den gängigen Arten des maschinellen Lernens gehören:

• Überwacht (Supervised). Beim überwachten Lernen (Supervised Learning) werden Algorithmen mit bereits beschrifteten Datensätzen trainiert. Ziel ist es, bekannte Muster zu identifizieren und die Genauigkeit der Ergebnisse Schritt für Schritt zu steigern. „Überwacht“ wird dieser Prozess deshalb genannt, weil die bekannten Parameter eine eindeutige Bewertung und Nachverfolgung der Modellverbesserungen erlauben.
• Unüberwacht (Unsupervised). Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning) ermöglicht es ML-Modellen, mit unbeschrifteten Datensätzen zu arbeiten – ohne vorgegebene Ziele oder Kennzahlen. Stattdessen bietet dieser Ansatz eine Art „Sandbox“ für organisches Lernen, bei dem Muster, Zusammenhänge oder andere Erkenntnisse selbstständig entdeckt werden. Gelingt dies, können Modelle, die durch unüberwachtes Lernen trainiert wurden, die im Datensatz abgebildete Umgebung nachahmen und daraus präzise Vorhersagen ableiten.
• Teilüberwacht (Semi-Supervised). Teilüberwachtes Lernen (Semi-supervised Learning) kombiniert überwachtes und unüberwachtes Lernen, um den Machine-Learning-Prozess zu beschleunigen. Dabei erhält das Modell zunächst einen Vorsprung durch eine kleine Menge beschrifteter Daten. Nach deren Verarbeitung beginnt es, einen größeren unbeschrifteten Datensatz zu untersuchen und die im ersten Schritt erlernten Grundlagen anzuwenden, bevor es seine Vorhersagen in einem organischen, unüberwachten Prozess weiter verfeinert.
• Bestärkendes Lernen (Reinforcement). Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning) bezeichnet den Prozess, bei dem ein Modell einen Datensatz erkundet, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Jede getroffene Entscheidung führt zu Feedback in Form von positiver oder negativer Verstärkung. Dieses Feedback dient dem Modell als Grundlage, um seine Entscheidungen schrittweise zu optimieren und künftig angemessen auf vergleichbare Situationen reagieren zu können.

Schritte im Prozess des maschinellen Lernens

Unabhängig von den Zielen und Parametern eines Machine-Learning-Modells folgen solche Projekte häufig einem standardisierten Prozess. Ein Verständnis dieses Ablaufs vor Projektbeginn bietet eine klare Roadmap für die Ressourcenplanung und Budgetierung über den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus hinweg.

Die folgenden Schritte sind typisch für die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen.

1. Das Problem identifizieren. Welches Ziel soll Ihr Machine-Learning-Modell erreichen? Und noch entscheidender: Gibt es bereits Modelle für diese Aufgabe – und wäre eines davon möglicherweise ausreichend, um Ihre Anforderungen zu erfüllen? Jedes Projekt muss ein klar definiertes Problem lösen können, und die Qualität dieser Lösung sollte von Anfang an die Projektparameter sowie die Erfolgskriterien bestimmen.
2. Daten erfassen und aufbereiten. Daten sind die Grundlage jedes Machine-Learning-Projekts. Daher gilt es, passende Trainingsdatenquellen zu identifizieren, die den späteren Einsatzszenarien des Modells möglichst nahekommen. Diese Daten müssen gesammelt, in ein einheitliches, kompatibles Format überführt und von Dubletten sowie Fehlern bereinigt werden. Wird dieser Schritt vernachlässigt, können Verzerrungen entstehen, die Ergebnisse verfälschen oder den Projekterfolg gefährden. Eine gründliche Pflege und Verwaltung des Datensatzes ist deshalb eine entscheidende Investition in den langfristigen Erfolg des Projekts.
3. Features entwickeln. Nicht alle Elemente eines Datensatzes sind notwendig, um ein Machine-Learning-Modell zu trainieren. Ein entscheidender früher Schritt besteht darin, die für das Projekt relevanten Parameter zu identifizieren und anschließend Datensätze zusammenzustellen, die eine möglichst große Vielfalt dieser Parameter abbilden. Feature Engineering erfordert fachkundige Iterationen und umfasst das Hinzufügen, Entfernen oder Kombinieren von Daten, um zusätzlichen Kontext zu schaffen und so die Genauigkeit des Modells zu verbessern.
4. Modell auswählen und trainieren. Ihre Projektziele bestimmen eine engere Auswahl an Machine-Learning-Methoden. Praktische Faktoren wie verfügbare Compute-Ressource, Zeitrahmen, Qualität der Datenquellen und die Erfahrung des Teams können die Auswahl zusätzlich einschränken und letztlich die beste Option für das Projekt vorgeben. Ist das Modell ausgewählt, wird es iterativ mit einem kuratierten Trainingsdatensatz trainiert und verfeinert, bis es eine konsistente Genauigkeit erreicht.
5. Modell bewerten. Ein erfolgreich trainiertes Modell liefert konsistente, nachvollziehbare und präzise Ergebnisse. Um seine Leistungsfähigkeit außerhalb des Trainingsdatensatzes zu überprüfen, sollte es mit realen Daten validiert werden. Diese Bewertung zeigt dem Team, wie nah das Projekt an der Erreichung seiner ursprünglichen Ziele ist.
6. Bereitstellung und Überwachung. Kann ein Modell reale Testdaten dauerhaft zuverlässig verarbeiten, ist es reif für den Einsatz in einer Produktionsumgebung. Die Einführung sollte jedoch erst nach dem Erreichen definierter Benchmarks erfolgen. Gleichzeitig endet die Entwicklung des Modells damit nicht: Teams müssen die Ergebnisse kontinuierlich überwachen, um sicherzustellen, dass Genauigkeit, Stabilität und andere gewünschte Eigenschaften erhalten bleiben – und bei Abweichungen die Ursachen schnell identifizieren.

Wichtige Techniken des maschinellen Lernens

Es gibt zahlreiche Techniken im maschinellen Lernen, doch nicht jede eignet sich gleichermaßen für die spezifischen Ziele oder Rahmenbedingungen eines Projekts. Der Erfolg hängt maßgeblich davon ab, die richtige Methode auf Basis der jeweiligen Anforderungen auszuwählen.

Zu den etablierten Verfahren des maschinellen Lernens gehören unter anderem:

• Entscheidungsbäume: Entscheidungsbäume basieren auf überwachtem Lernen und dienen dazu, unterschiedliche Optionen innerhalb eines Prozesses nachvollziehbar darzustellen. Beispielsweise müssen bei Eingang einer neuen Rechnung bestimmte Entscheidungen getroffen werden, bevor die Zahlung erfolgen kann. Entscheidungsbäume können dabei Regressionen und Clusteranalysen unterstützen, wie z. B. um festzustellen, ob eine Rechnung vollständig und gültig ist oder ob sie möglicherweise betrügerisch ist bzw. relevante Angaben fehlen.
• Random Forests. Ein einzelner Entscheidungsbaum liefert nur eine begrenzte Perspektive. Random Forests hingegen kombinieren eine Vielzahl von Entscheidungsbäumen – und erzeugen so ein Gesamtmodell mit breiterer Sichtweise. Auf diese Weise werden viele Schwächen einzelner Bäume überwunden. Random Forests bieten zudem mehr Flexibilität in Funktion und Einsatzbreite. Bei der Betrugserkennung hängt die Entscheidung, ob eine Transaktion legitim ist oder nicht, von zahlreichen Faktoren ab – wie z. B. dem Ursprungsort der Transaktion, der Frage, ob die Artikelzusammenstellung für den Kunden typisch ist, oder ob der Kaufbetrag ungewöhnlich hoch ausfällt. Einzelne Entscheidungsbäume innerhalb eines Waldes können jeweils einen Bewertungsparameter übernehmen.
• Support Vector Machines. Mitunter lassen sich Daten von Natur aus in Cluster einordnen – teils offensichtlich, teils verborgen. Support Vector Machines (SVMs) sind eine Methode des überwachten Lernens, die darauf abzielt, den Abstand zwischen zwei Datenclustern möglichst groß zu halten. In manchen Fällen ergibt sich eine klare lineare Trennlinie zwischen den Gruppen, in anderen Fällen ist die Trennfunktion nichtlinear. Lässt sich in einer zweidimensionalen Darstellung keine eindeutige Clusterung erkennen, können SVMs auf Analysen in höheren Dimensionen zurückgreifen, um geeignete Trennungen zu finden.
• Neuronale Netze: Neuronale Netze ordnen Compute Nodes ähnlich wie die Neuronen in unserem Gehirn an. Jede Schicht innerhalb eines neuronalen Netzes führt eigene Funktionen aus, um zu bestimmen, wie Eingabedaten klassifiziert werden sollen und ob sich daraus Vorhersagen ableiten lassen.
• Gradient Boosting: Jede Vorhersage eines Machine-Learning-Modells ist mit einem gewissen Maß an Wahrscheinlichkeit verbunden. So könnte beispielsweise eine Transaktion mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,8 (wobei 1,0 vollständige Sicherheit bedeutet) als betrügerisch eingestuft werden. Das ist eine recht hohe Trefferwahrscheinlichkeit. Wenn ein Modell seine Bewertung vornimmt, tragen einige Berechnungen wesentlich zur Vorhersage bei, während andere nur einen geringen Einfluss haben. In zahlreichen Modellen werden Faktoren mit geringem Einfluss ausgeblendet, da sie isoliert betrachtet lediglich als Störrauschen erscheinen. Gradient Boosting hingegen versucht, genau diese schwächeren Beiträge in einer Weise zu kombinieren, dass sie stärker ins Gewicht fallen, die Fehlerrate senken und die Zuverlässigkeit der Vorhersage erhöhen.

Herausforderungen bei Analysen und maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen und Analysen basieren auf vielen ähnlichen Methoden. Daher sehen sich beide Ansätze vergleichbaren Herausforderungen gegenüber – unabhängig davon, ob sie getrennt eingesetzt oder als kombiniertes „Analytics-powered-by-Machine-Learning“-Projekt umgesetzt werden. Zu den häufigsten Herausforderungen für Projektteams zählen:

• Datenqualität: Maschinelles Lernen erfordert große Datenmengen. Sind diese jedoch uneinheitlich formatiert, enthalten Dubletten oder andere Mängel, kann dies den Trainingsprozess des Modells erheblich beeinträchtigen. Datenqualität gehört daher zu den größten Hürden bei der Entwicklung leistungsfähiger Modelle. Im ML-Kontext bedeutet „Qualität“, dass Daten korrekt formatiert sind und die Realität möglichst genau widerspiegeln. Sind Trainingsdaten hingegen zu stark bereinigt und zeigen nicht die natürliche Vielfalt realer Szenarien, besteht das Risiko von Overfitting – das Modell ist dann nicht in der Lage, mit der Variabilität und Komplexität echter Daten umzugehen. Unternehmen sollten deshalb Strategien implementieren, um eine verlässliche Datenqualität zu sichern – von der sorgfältigen Auswahl und Prüfung der Datenquellen über Transformationsverfahren bis hin zu regelmäßiger Dublettenbereinigung. Dabei gilt es, ein Gleichgewicht zu finden: Daten so weit zu bereinigen, dass Fehler und Rauschen entfernt werden, ohne die notwendige Vielfalt einzubüßen.
• Algorithmusauswahl und -optimierung: Jedes Projekt bringt eigene Anforderungen mit sich, und je nach Zielsetzung eignen sich unterschiedliche Techniken und Algorithmen. In manchen Fällen ist die Wahl eindeutig – wie z. B. wenn Entscheidungsbäume aufgrund ihrer Struktur optimal zum Problem passen. In anderen Fällen ist die Entscheidung weniger klar. Wichtig ist es, die Eigenschaften der Daten – wie z. B. Umfang, Art und Komplexität – zu dokumentieren und sie mit der jeweiligen Fragestellung abzugleichen. Zudem müssen Faktoren wie benötigte Compute-Ressourcen für Training und Anwendung sowie die Skalierbarkeit für große Datenmengen berücksichtigt werden. Es ist sinnvoll, zunächst einfach zu beginnen und die Komplexität Schritt für Schritt zu erhöhen. Tools wie AutoML können dabei unterstützen, Tests zu automatisieren und den besten Algorithmus für Ihr Projekt auszuwählen.
• Overfitting und Underfitting: Fehlt es den Trainingsdaten an einer ausgewogenen Mischung aus Breite und Qualität, kann es zu Overfitting oder Underfitting kommen. Overfitting tritt auf, wenn das Modell nur auf eine eingeschränkte Datenvielfalt trainiert wird. Ein Beispiel: Soll eine App Musiktitel und Interpreten erkennen, wird sie scheitern, wenn sie ausschließlich mit Country-Musik trainiert wurde – bei Rock oder R&B ist sie dann überfordert. Underfitting ist das Gegenteil: Das Modell wurde nicht ausreichend trainiert und versagt selbst bei einfachen Anfragen oder klaren Eingaben.
• Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit: Beide Begriffe sind eng verwandt, beschreiben jedoch unterschiedliche Eigenschaften eines KI-Modells. Erklärbarkeit bedeutet, die Ergebnisse des Modells nachvollziehen zu können und zu verstehen, woher sie stammen. Erstellt generative KI etwa eine vier Absätze lange Zusammenfassung einer Vorstandssitzung, können Sie im Protokoll nachlesen und erkennen, wie die KI zu diesem Ergebnis gelangt ist. Sagt ein Modell beispielsweise einen Umsatzanstieg von 3 % voraus, lassen sich die zugrunde liegenden Verkaufsberichte prüfen. Das ist Erklärbarkeit.
  
  Interpretierbarkeit hingegen beschreibt, wie genau das Modell im Detail zu seinem Ergebnis gekommen ist. Warum hat das GenAI-System bestimmte Formulierungen in dieser Reihenfolge gewählt? Welche Berechnungen führten zu der Prognose von 3 % Umsatzsteigerung? Gibt die KI ihre Quellen an, verbessert dies die Erklärbarkeit. Mit zunehmender Modellkomplexität sinkt jedoch die Interpretierbarkeit.

Best Practices für Analysen und maschinelles Lernen

Analysen und maschinelles Lernen verfolgen ähnliche Ansätze, insbesondere in Bezug auf Datenquellen, Algorithmen und Bewertungsmetriken. Für beide Bereiche gelten folgende Grundprinzipien:

1. Problem und Erfolgskriterien festlegen: Welches Ziel soll Ihr Analyseprojekt erreichen? Diese grundlegende Frage ist der Ausgangspunkt für alle weiteren Schritte. Sobald das Problem klar definiert ist, lassen sich Entscheidungen wie die Auswahl geeigneter Algorithmen und Datenquellen gezielt ableiten. Ebenso wichtig ist die Definition des Endziels. Woran wird Erfolg gemessen? Diese beiden Leitfragen schaffen den Rahmen, innerhalb dessen die Projektteams die Details ausgestalten können.
2. Qualitativ hochwertige und vielfältige Datensätze verwenden: Die Qualität der Ergebnisse hängt unmittelbar von den zugrunde liegenden Daten ab. Unvollständige oder fehlerhafte Datensätze – wie z. B. mit Dubletten oder zu homogenen Quellen – können die Resultate verzerren. Im schlimmsten Fall führen sie zu falschen Erkenntnissen, die Zeit, Geld und Kunden kosten. Für Analysen und KI gilt daher gleichermaßen: Daten sollten aktuell, realitätsnah und vielfältig sein, um ein umfassendes und relevantes Bild sicherzustellen.
3. Passende Algorithmen und Modellarchitekturen auswählen: Machine-Learning-Methoden wurden für unterschiedliche Anwendungszwecke entwickelt. Ein System zur Anomalieerkennung unterscheidet sich grundlegend von Verfahren wie hierarchischem Clustering oder Objekterkennung. Manche Ansätze erfordern zudem hohe Rechenkapazitäten und sind für einfachere Szenarien ungeeignet. Auch in der klassischen Datenanalyse haben Modelle jeweils spezifische Einsatzfelder. Daher ist es sinnvoll, verschiedene Verfahren an den eigenen Daten auszuprobieren und ihre Leistungsfähigkeit im direkten Vergleich zu bewerten.
4. Modelle regularisieren und optimieren: Overfitting entsteht, wenn das Trainingsset nicht die notwendige Vielfalt widerspiegelt, die später im Einsatz gefordert ist. Ein Modell, das nur auf einem eingeschränkten Datensatz trainiert wurde, kann neue oder abweichende Eingaben nicht zuverlässig interpretieren. Regularisierung reduziert dieses Risiko und macht Modelle robuster und vielseitiger einsetzbar. Optimierung bedeutet, die Modelle Schritt für Schritt zu justieren, um eine hohe Genauigkeit und Stabilität zu erreichen.
5. Ergebnisse verständlich kommunizieren: Die oben genannten Vorgehensweisen betreffen die technischen Elemente eines Projekts. Doch ein entscheidender Erfolgsfaktor wird häufig übersehen: die klare Kommunikation der Ergebnisse. Teams konzentrieren sich oft auf die Feinabstimmung von Modellen oder die Überprüfung von Datenquellen und übersehen dabei, dass zentrale Stakeholder regelmäßig über den Projektfortschritt informiert werden müssen. Dies erfordert eine klare Kommunikation mit aussagekräftigen Kennzahlen sowie eine prägnante Einschätzung zur Frage: „Wie läuft es?“

Anwendungsfälle und Anwendungen von Analysen und maschinellem Lernen

Wie werden Analysen und maschinelles Lernen in der Praxis angewendet? Solange es Daten gibt, können Organisationen in jeder Branche Analysen und maschinelles Lernen integrieren. Tatsächlich können verschiedene Abteilungen wie Engineering, Betrieb, Marketing und Vertrieb diese auf unterschiedliche Weise nutzen. Die folgenden Beispiele decken nur eine Handvoll von Anwendungsfällen ab, die die Vorteile von Analysen und maschinellem Lernen (PDF) in einer Vielzahl von Branchen und Funktionen aufzeigen.

• Marketing: Marketingabteilungen erhalten Daten aus den unterschiedlichsten Quellen: Engagement-Tracking in E-Mails und sozialen Medien, Kaufhistorien, App-Nutzung, Browsing-Verhalten und mehr. Was tun mit dieser Informationsflut? ML-Systeme können diese Daten kompilieren, um nach spezifischen Mustern zu suchen und ein analytisches Profil von einzelnen Kunden und Segmenten für Geschäftsanwender zu erstellen. Auf dieser Basis können datengetriebene Entscheidungen weitere Strategien wie zielgerichtete Angebote oder saisonales Engagement nach demografischen Merkmalen aktivieren.
• Finanzwesen: Wenn Daten aus einem Unternehmen konsolidiert werden, können Finanzabteilungen maschinelles Lernen nutzen, um diese riesigen Datenmengen für die Analyse zusammenzustellen. Die resultierenden datengetriebenen Einblicke bieten einen genaueren Blick auf kritische Faktoren wie Cashflow, Gehaltstrends und Asset-Kaufmuster. Analysen können durch Trenderkennung und modellbasierte Vorhersagen neue Einblicke liefern und gleichzeitig bei der Betrugserkennung helfen.
• Gesundheitswesen: Zwischen elektronischen Patientenakten, vernetzten Geräten und betrieblichen Kennzahlen von Einrichtungen können maschinelles Lernen und Analysen zusammenarbeiten, um Organisationen im Gesundheitswesen bei der Optimierung von Abläufen und der besseren individuellen Betreuung zu unterstützen. Für den Betrieb kann die Personalplanung basierend auf bewährten Nutzungszyklen, die durch Faktoren wie Jahreszeiten und Wetter ausgelöst werden, flexibel vertikal und horizontal skaliert werden. Für Einzelpersonen können datengesteuerte Erkenntnisse Hinweise darauf geben, wann bestimmte Screenings oder vielversprechende neue Behandlungen durchgeführt werden sollten.
• Robotik: Fast jede Nutzung von Robotik erzeugt Daten, vom Fertigungszyklus bis zum Endprodukt in der Produktion. Bei letzteren können die Daten aus Quellen wie Temperatursensoren, CPU-Auslastung sowie mechanischen Joint- und Motor-Überwachung stammen. Analysen können diese riesigen Datenmengen nutzen, um alle Aspekte der Produktion zu optimieren, wie z. B. die Beschaffung von Komponenten und die Wartung von Motoren, was letztlich die Wartungskosten senkt.
• Wirtschaft: Maschinelles Lernen kann die wirtschaftliche Forschung und Analyse auf vielfältige Weise verbessern. Es kann beispielsweise große Datenmengen verarbeiten und Visualisierungen erstellen. Wirtschaftsanalyse-Experten nutzen maschinelles Lernen jedoch auch, um verwandte Datenpunkte wie textbasierte Sentiments zu erforschen, um den Kontext und die Hintergründe bestimmter Erkenntnisse besser zu verstehen.

Oracle: Analysen und maschinelles Lernen nutzen, um Ihr Unternehmen weiterzuentwickeln

Leistungsstark genug für Data Scientists und gleichzeitig intuitiv für Geschäftsbenutzer bieten Oracle Analytics-Systeme umfangreiche Funktionen, die nahtlos mit maschinellem Lernen integriert sind. Oracle Analytics-Produkte ermöglichen es Ihnen, Daten mit Natural Language Processing zu erkunden, Visualisierungen in einer codefreien Oberfläche zu erstellen und mit nur einem Klick KI-gestützte Erkenntnisse zu erhalten. Oracle unterstützt dabei, Informationen in den richtigen Kontext zu stellen, während gleichzeitig der Datenzugang und die Zugänglichkeit von KI/ML demokratisiert werden – unter anderem durch No-Code- und AutoML-ähnliche Funktionen.

Maschinelles Lernen und Analysen bieten ein enormes Potenzial, um Unternehmen zu transformieren und Innovation zu fördern. Durch die Nutzung des Potenzials von Daten und den Einsatz fortschrittlicher Techniken können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, datenbasierte Entscheidungen treffen und sich möglicherweise einen Wettbewerbsvorteil sichern. Während sich die Technologie weiterentwickelt, werden die Anwendungsbereiche des maschinellen Lernens in Analysen nur noch expandieren und spannende Möglichkeiten für Unternehmen jeder Größe bieten.

Häufig gestellte Fragen zum Thema „Maschinelles Lernen und Analysen“

Was ist der Unterschied zwischen ML und Analysen?

Maschinelles Lernen ist der Prozess der Auswertung großer Datensätze, um Muster zu erkennen und ein Prognosemodell zu erstellen – sei es für kleine Automatisierungsaufgaben oder für größere, komplexe Prozesse, die kritisches Denken erfordern. Analytik bezeichnet die Wissenschaft der systematischen Analyse von Daten und Statistiken. Durch die Integration von maschinellem Lernen in Analysen lassen sich Datenmodelle erstellen, wobei die beiden Konzepte separat bestehen, es sei denn, sie werden bewusst miteinander verbunden. Im heutigen Geschäftsumfeld kann die Kombination aus ML und Analysen ein Unternehmen erfolgreich positionieren.

Welche Arten von Analysen mit maschinellem Lernen gibt es?

Im Allgemeinen kann jede Art von Analyse maschinelles Lernen verwenden, solange die Analyseplattform dies unterstützt und richtig an ein Datenrepository angeschlossen ist. Funktionell kann nahezu jedes Analyseprojekt vom Einsatz des maschinellen Lernens profitieren, um den Daten-Crunching-Prozess zu beschleunigen.

Wie können maschinelles Lernen und Analysen genutzt werden, um Geschäftsprognosen zu erstellen?

Analysen können Unternehmen dabei helfen, Geschäftsprognosen zu erstellen, indem sie historische Daten verarbeiten und Muster für Dinge wie Verkaufszyklen, Markttrends, Kundenverhalten oder sogar Fertigungsprozesse erkennen. Mit prädiktiven Einblicken in diese Bereiche können Organisationen Entscheidungen treffen, um die Ergebnisse bestmöglich zu nutzen.

Wie können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Projekte für maschinelles Lernen und Analysen erfolgreich sind?

Bei Projekten im Bereich maschinelles Lernen und Analytics sollten die folgenden bewährten Praktiken berücksichtigt werden, um den Erfolg zu fördern:

• Sowohl bei maschinellem Lernen als auch bei Analysen gilt: Hochwertige Datenquellen verwenden.
• Bei Analysen: Data Engineers sollten sicherstellen, dass Modellierung und Daten den Standards entsprechen, bevor sie verwendet werden.
• Bei Analysen: Techniken auswählen, die am besten die Projektziele und die verfügbaren Ressourcen ausbalancieren.
• Beim maschinellen Lernen: Probleme wie Overfitting und Underfitting beheben.
• Beim maschinellen Lernen: Ein Modell nach der Einführung kontinuierlich überwachen, um festzustellen, ob weitere Überarbeitungen und Anpassungen notwendig sind.