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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Wie man die Effizienz von Behörden optimieren kann

Wie KI behördliches Datenbankmanagement verbessern kann, weiß Dr. Stefan Grotehans, Director Sales Engineering DACH & Nordics at MarkLogic, zu berichten (Foto: MarkLogic)
Wie KI behördliches Datenbankmanagement verbessern kann, weiß Dr. Stefan Grotehans, Director Sales Engineering DACH & Nordics at MarkLogic, zu berichten (Foto: MarkLogic)
Bei der digitalen Transformation von Behörden geht es darum, mithilfe von Informationstechnologie in den verschiedensten Bereichen bessere Ergebnisse zu erzielen – vom Gesundheitswesen bis zur Cyber-Abwehr. Dabei geht es auch um die Senkung des bestehenden Kosten-, Ressourcen- und Zeitaufwands hinsichtlich der Prozesse. (10.11.2017)Seit einigen Jahren werden in US-amerikanischen sowie europäischen Regierungsbehörden, Nachrichtendiensten und wissenschaftlichen Regierungsinstitutionen Data Scientists beschäftigt – also Experten in den Bereichen Statistik und Informationswissenschaft. Data Scientists verfügen über tiefgreifendes Wissen in ihrem Fachgebiet und wenden verschiedenste statistische und mathematische Verfahren auf unternehmenskritische Fragestellungen an. Sie erfüllen damit die Aufgaben, die früher von Experten in den Bereichen Business Intelligence und Reporting, Operations Research sowie von Analysten bearbeitet wurden. Die Arbeit von Data Scientists kann zwar enorm bereichernd sein, doch häufig verbringen sie bis zu 80 Prozent ihrer Zeit damit, Daten aus verschiedenen Systemen zu aggregieren und zu bearbeiten, damit diese in den modernen Tools genutzt werden können. Diese Aufgaben verschlingen große Mengen an Geld, das ansonsten in strategisch wichtigere Bereiche investiert werden könnte. Die Integration von Datensilos und die Umwandlung von Daten in eine Form, mit der Data Scientists arbeiten können, um Algorithmen zu entwickeln, zu testen und zu nutzen, stellen nach wie vor ein bedeutendes Hindernis für die Nutzung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen dar.

Im Bereich der künstlichen Intelligenz geht es darum, Computern intelligentes Verhalten beizubringen. Maschinelles Lernen und Deep Learning sind Methoden, die es Maschinen ermöglichen, eigenständiges Denken zu erlernen. Bereits bevor das Ziel selbstständig denkender Maschinen erreicht wird, können durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verschiedenste banale, mühselige, umfassende und überaus komplexe Prozesse vereinfacht werden. Ob nationale oder öffentliche Sicherheit, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Finanzen, Ansprüche und Leistungen oder Infrastruktur – künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden den manuellen Arbeitsaufwand in den verschiedensten Bereichen reduzieren:

  • Automatisierung der Erfassung, Ausgabe und Nutzung von Mustern und Anomalien, seien es Bedrohungen oder Chancen
  • Klassifizierung, Kennzeichnung und/oder Tagging von Elementen und Ereignissen sowie Erfassung der nicht offensichtlichen Zusammenhänge und Beziehungen
  • Unterstützung in Bezug auf die Entscheidungsfindung

Im Zentrum all dieser Entwicklungen stehen Mathematiker und Data Scientists, die Algorithmen und Frameworks entwickeln, sowie die zugehörige Infrastruktur. Doch genauso wie mit Rechnern, die zunächst nur von Experten mit Programmierkenntnissen verwendet wurden und dann zum Mainstream wurden, ist heute nahezu jeder mit einem Smartphone oder Laptop Teil des Wandels zu künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Und schon bald werden diese Entwicklungen sich auch im alltäglichen Leben bemerkbar machen.

Was bedeutet das für die Transformation von Behörden?

  • Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen stehen im Zentrum von Initiativen zur Modernisierung von Behörden und deren Prozesse. Voraussetzung hierfür ist, dass Datensilos aufgesprengt werden.
  • Die Interaktion zwischen Mensch und Computer muss intensiviert werden, mit detailliertem Feedback, granularen Datenzugriffskontrollen und Sicherheitsmaßnahmen. Darüber hinaus müssen die Algorithmen und Technologien kontinuierlich weiterentwickelt werden.
  • Wir befinden uns am Startpunkt eines Prozesses. Die Konzeption, Entwicklung, Prüfung und Anwendung von Algorithmen müssen in einer iterativen Testumgebung erfolgen, in der Fehler frühzeitig erkannt werden. Gleichzeitig sollte der Wechsel in die Betriebsumgebung erfolgen, ohne alle bestehenden Systeme zu ersetzen.
  • Aus Sicht des Datenbank-Managements stellen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sowie die zugehörigen Algorithmen bedeutende Chancen dar, die von Regierungsbehörden verwendeten operationalen Daten anzureichern.
  • Hierfür benötigen Organisationen ein Datenbank-Managementsystem und ein Implementierungsmuster, etwa einen Data Hub, der diese modernen Technologien nutzt, um die mithilfe künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens gewonnenen Einblicke dank einer 360-Grad-Sicht auf Daten einfach operationalisieren zu können. Dabei ist es entscheidend, die richtige Plattform für das Datenbank-Management auszuwählen, die es Data Scientists ermöglicht, Daten schnell und einfach zu bearbeiten.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen könnten die Lösung für Behörden sein, die die Balance zwischen Kostenkontrolle und schnelle Entscheidungsfindung gewährleisten könnten.

Der Autor des Beitrages ist Dr. Stefan Grotehans, Director Sales Engineering DACH & Nordics at MarkLogic




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