Zukünftige Erweiterung zu Intelligent Guided Analytics (InGA)
Die interaktive Analyse geschäftlicher und fachlicher Daten ist mit der Entwicklung von Erkenntnisse und mit dem Verständnis über Geschäftsverläufe verbunden, wobei Daten interaktive überprüft und aggregierte Kennzahlen verglichen werden. Der Prozess ist explorativ, offen hinsichtlich eines Abschlusses und nur teilweise strukturiert. Business Analysten traversieren den Suchraum in einer iterativen Art und Weise, indem Auswahl- und Vergleichsbedingungen verändert werden; die explorative Analyse führt möglicherweise zu einer Reihe von Hypothesen, was mehrere Frage-/Anwortrunden zur Folge hat.
Es liegt in der Natur der Sache, dass die Datendurchdringung mittels interaktiver Analyse um ein Vielfaches komplexer ist als einfache Abfragen an transaktionale Datenbanken. Business Analysten stehen einem ständig ansteigenden Datenvolumen und einer exponentiellen Anzahl an Betrachtungs- und Vergleichsmöglichkeiten gegenüber. Zum Unterschied zur transaktionalen Verarbeitung, bei der die Beteiligten über vordefinierte Geschäftsprozesse geführt werden, sind Business Analysten mit um ein Vielfaches komplexeren Aufgaben konfrontiert und stehen weitgehend ohne Führungsunterstützung da.
In den Bereichen Business Intelligence und Analytics ist unterstützendes Führungswissen beschränkt und eng mit Datenvisualisierung verbunden. Vor allem wird das verborgene Wissen von Business Analysten nicht erfasst und verwertet, genausowenig wie die analytische Erfahrung von Kollegen. Über das semCockpit-Projekt hinaus, kann zukünftige Forschung Methoden und Techniken aus dem Data Warehousing, der Wissensrepräsentation und der Geschäftsprozessmodellierung verwenden und erweitern, um Wissen über Analyseprozesse explizit in einer semantischen BI-Prozess-Schicht (unterhalb der Visualisierungs- und über der Datenschicht) zu erfassen. Diese BI-Prozess-Schicht wird mit fachlichen Begriffen des Business Analysten beschrieben und stellt einen Meilenstein für Intelligent Guided Analytics dar.
Dieser zukünftige Ansatz wird Wissen darüber, wie man analysiert, mithilfe von teilweise strukturierten Analysegraphen repräsentieren. Analysegraphen beschreiben deklarativ wie Analysesituationen eines Analyseprozesses in Beziehung stehen. Dies erfolgt über analytische Datenbeziehungen (z.B. „schränke auf … ein“ ) und beigefügten Fachbegriffen einer fachspezifischen Ontologie (z.B. „schränke auf VIP-Kunden ein“). Damit verbundene Führungsregeln erfassen Wissen in der Form von „Bedingungs-Aktions-Regeln“, mit denen eine aktive Führung, wie in einer gegebenen Analyse fortzufahren ist, geboten wird. Diese werden über Analysesituationen, Datenbeziehungen und ontologischen Begriffen (repräsentieren Fachbegriffe) definiert. Ein geeigneter Analytics-Framework kann analytische Dienste zum Modellieren, Repräsentieren und Teilen von Wissen über Analyseprozesse und assoziierte Führungsregeln in einer semantischen Schicht zur Verfügung stellen. Logisches Schließen über dieses Wissen ermöglicht die Gewinnung relevanter Anleitungen während der Analyse.
Das Bedürfnis einer Erweiterung von semCockpit in die Richtung einer Intelligent Guided Analytics wurde von unseren Partnern aus den Anwendungsbereichen identifiziert. Wir haben eine entsprechende Forschungs-Roadmap festgelegt und hoffen die Aufmerksamkeit zu einer weiteren geförderten Zusammenarbeit mit akademischen Partnern gewonnen zu haben.
