Analytik in smarten Systemen

Begriffe wie Smart City, Smart Infrastructure und Smart Systems deuten darauf hin: Mit dem Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Industrie 4.0, Politik 4.0 und Verwaltung 4.0 beginnt eine neue Ära von Verfahren und Algorithmen mit Fokus auf heterogene Daten und neuartige Fragestellungen. Wodurch zeichnen sich jedoch diese «neuen» Analytikfunktionen aus?

Die Beratungsfirma Gartner hat ein Analytik-Reifegradmodell erarbeitet, das sich für die Beschreibung unterschiedlicher Analytiklevels eignet. Der Begriff «Reifegradmodell» enthält natürlich eine Wertung. Unserer Ansicht nach sind aber die weniger komplexen Analytiklevels nicht in jedem Fall weniger wertvoll als die komplexeren. Die komplexeren Analytiklevels werden durch die Anwendung spezieller Verfahren ermöglicht: Beispiele sind Simulation, Trendextrapolation, Machine Learning-Ansätze und Neuronale Netzwerke.

Die vier Analytiklevels smarter Systeme, nach Gartner (CC-BY-NC www.ebp.ch)

Die vier Analytiklevels smarter Systeme, nach Gartner (CC-BY-NC www.ebp.ch)

Folgende Analytiklevels können in intelligenten Systemen unterschieden werden:

Deskriptive Analytik (Descriptive Analytics)

Die deskriptive Analytik umfasst die Beschreibung von Zuständen und Ereignissen. Mit den Mitteln der deskriptiven Statistik und Informationsvisualisierung beantwortet sie die Frage: «Was ist wann / wo / wie geschehen?». Ein Beispiel von deskriptiver Analytik anhand eines Fahrzeugs wäre die statistisch-beschreibende Auswertung von Daten eines Fahrtenschreibers: Wie lange fuhr das Fahrzeug? Mit welcher Durchschnittsgeschwindigkeit?

Diagnostische Analytik (Diagnostic Analytics)

Die diagnostische Analytik geht über die deskriptive Analytik hinaus und fragt nach den Gründen (kausalen Zusammenhängen) hinter einem Zustand oder Ereignis. Sie beantwortet damit die Frage «Weshalb ist (…) geschehen?». Dazu nutzt sie kausalitätsaufspürende Verfahren. Statistische Korrelationsanalysen können dafür ein Ausgangspunkt sein – allerdings müssen Scheinkorrelationen (aufgrund von Mediatorvariablen bzw. confounding variables) ausgeschlossen werden können und der zeitliche Verlauf zwischen Ursache und Ereignis richtig sein. Im Fahrzeug-Beispiel gedacht könnte eine diagnostische Analyse der Frage nach den Gründen eines Motorschadens oder eines Unfalls nachgehen.

Prädiktive Analytik (Predictive Analytics)

Die prädiktive Analytik macht basierend auf Messungen oder Beobachtungen Vorhersagen zu zukünftigen Zuständen eines untersuchten Systems oder Ereignissen im System. Dadurch beantwortet Sie Fragen wie «Was wird wann / wo / wie geschehen?». Sie hilft damit direkt, Entwicklungen zu antizipieren und allenfalls entsprechende Massnahmen zu entwerfen. Ein einfaches Beispiel prädiktiver Analytik wäre ein System, dass Fahrzeuginsassen bei bevorstehendem Spurwechsel vor einer möglichen Kollision mit einem von hinten schnell nahenden anderen Fahrzeug warnt.

Präskriptive Analytik (Prescriptive Analytics)

Die präskriptive Analytik geht noch einen Schritt weiter als die prädiktive: Sie versucht, aus vorhergesehenen Zuständen bzw. Ereignissen direkt Handlungsanweisungen abzuleiten, um einen gewünschten Zielzustand des untersuchten Systems zu erreichen. Sie beantwortet also die Frage «Was muss ich wann / wo / wie tun, um den Systemzustand x zu erreichen?».

Bei der präskriptiven Analytik können zwei Untertypen unterschieden werden: Bei der Entscheidungsunterstützung formuliert die Analyse Empfehlungen, die dann von Menschen beurteilt und entweder zur Anwendung empfohlen oder verworfen werden. Bei der Entscheidungsautomatisierung ist auch das Anwenden der algorithmisch abgeleiteten Entscheidung dem System überlassen. Hier misst oder beobachtet ein smartes System also seine Umwelt, analysiert diese bezüglich von Menschen definierten Zielwerten und setzt automatisch Entscheidungen um. Diese Kategorie wird manchmal auch normative Analytik genannt.

Ein einfaches Beispiel für die Entscheidungsautomatisierung ist ein Spur- und Abstandsautomat in einem Fahrzeug, der zur Vermeidung von Kollisionen selbständig Lenk- und Bremsbefehle an die Fahrzeugsteuerung sendet. Ein Beispiel für Entscheidungsunterstützung wäre ein ähnliches System, bei dem aber «nur» Warnleuchten im Fahrzeugcockpit aufleuchten und die Entscheidung zu lenken oder zu bremsen weiterhin der Fahrerin oder dem Fahrer überlassen bleibt.

Welche Analytiklevels unterstützen Ihre Erhebungs- oder Messmethodik, Ihre Dateninfrastruktur, Ihre Softwareumgebung und Ihre Organisation? Welcher Analytiklevel ist für welche Ihrer Fragestellungen der richtige? Was ist der Nutzen und wie kann dieser möglichst effizient realisiert werden? Mit solchen Fragen dürfen Sie sich gerne an uns wenden.

Ralph Straumann

Ralph Straumann

Ralph Straumann (Dr. sc. nat.) hat an der Universität Zürich Geographie mit Vertiefung in GIS, Wirtschaftsgeographie und Politologie studiert.

Seit 2010 arbeitet er im Tätigkeitsfeld Systemberatung + Analytik von EBP Informatik als Senior Consultant.

Er berät Kunden bei strategischen Fragen, zu Geschäftsprozessen und Organisation sowie bezüglich Quellen, Modellierung, Workflows und Analyse mit verschiedenartigen Daten im Schnittbereich zwischen IT/GIS und Anwendungsfeldern wie Verkehr und Raumplanung.

Mail: ralph.straumann@ebp.ch

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