Aus dem Unterrichtsnachmittag vom 21. November 2017 des CAS Digital Real Estate mit Dr. Ronny Haase, Partner, Wüest Partner AG und Daniel Meister, CTO, Datahouse AG. Ein Bericht über Market Intelligence von Patrik Kamber, Student 2017.

Kann man die Zukunft vorhersagen?

Nein. Warum das so schwierig ist, beschreiben verschiedene Philosophen und Wissenschaftler in ihren Arbeiten rund ums Thema. Interessierte lesen das Konzept des «Laplaceschen Dämons», informieren sich über Chaotische Systeme (Butterfly-Effekt), studieren die Relativitätstheorie und die Heisenbergsche Unschärferelation.

Daten, Daten, Daten

Man kann Teile der Zukunft jedoch mittels Datenanalyse prognostizieren. Als Fachausdruck wird hier Predictive Analytics genannt. Predictive Analytics wird meist dort angewendet, wo komplexe Verfahren zur zukunftsorientierten Datenauswertung notwendig sind.

Einer Datenauswertung gehen immer Daten voraus: Sie werden gesammelt, bewertet, es werden Entscheidungen daraus gefällt und schlussendlich in eine Aktion umgewandelt.

Eine Analyse der Zukunft folgt einem bestimmten Prozess, welche die Wahrscheinlichkeit zum Ziel hat. Es geht hier im Wesentlichen um Statistik:

  1. Aktuelle und historische Entwicklung kennen
  2. Beschreiben der Datenlage
  3. Modelle bilden
  4. Extrapolieren

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist kein neues Thema. Bereits seit fast 70 Jahren befasst sich die Wissenschaft damit. Einer sehr intensiven Phase folgte eine längere Wissensdurststrecke. Heute ist das Thema wieder allgegenwärtig und entwickelt sich sehr schnell.

Künstliche Intelligenz wird heute wesentlich mittels Deep Learning oder verstärktem Lernen erzeugt. Es geht in erster Linie um die Abhängigkeit in Netzwerken. Einzelne Verbindungen werden durch die Abhängigkeit zueinander gestärkt. Die Stärkung basiert in der Regel auf Wiederholen von Prüfmechanismen. Die so entstehenden künstlichen neuronalen Netzwerke lernen anhand von Modelbildung selbständig.

Prescriptive Analytics

Die mit KI entstehende Prescriptive Analyse soll uns Menschen als Entscheidungshilfe dienen. Viele Voraussagen werden so zuverlässiger z.B. in Zeit und Aussage. Einige Beispiele dafür sind Wahlprognosen, Preisentwicklungen, soziodemografische Veränderungen u.s.w. Das ist Market Intelligence.

Wir stehen heute erst am Anfang der Künstlichen Intelligenz. Wird die Maschine einst über den Menschen herrschen?