Wissen ordnen, Erfolg gestalten:

Der Weg zu echter Business Intelligence

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Wissen ist nur so wertvoll wie seine Ordnung.

Suchen ist eine Konstante in unserem Leben. Was passiert, wenn wir endlich finden, wonach wir suchten? Die Herausforderung, Wissen zu sammeln und zu strukturieren ist so alt, wie die Menschheit selbst. Schon vor Jahrtausenden gab es den Traum, alles Wissen an einem Ort zu speichern. Mit der Digitalisierung sind wir diesem Ziel sehr viel näher gekommen. Künstliche Intelligenz eröffnet uns dazu völlig neue Möglichkeiten: Sie filtert, analysiert und verknüpft Informationen blitzschnell und macht Wissen so noch gezielter nutzbar.

Was weiß KI?

Künstliche Intelligenz analysiert riesige Datenmengen, erkennt Muster und stellt Zusammenhänge her, die für den Menschen oft schwer fassbar sind. Sie hilft uns, Wissen nicht nur zu sammeln, sondern es auch zu strukturieren und gezielt zu nutzen.

Wie KI die Unternehmensplanung von datengestützten Prognosen bis hin zu KI-Assistenten unterstützt? Echte Erkenntnisse von IBM, United Internet und Primavera Life am 3. April im Wirtschaftsclub Düsseldorf!

Der Weg des Wissens

Vom Sammeln zur perfekten Organisation

Wie wurde Wissen früher gespeichert? Vor nicht allzu langer Zeit war das Finden von Informationen eine Meisterschaft für sich. Wer in der Antike neue Erkenntnisse suchte, machte sich zu den großen Bibliotheken auf. Später führten klösterliche Abschriften, Karteikarten und Enzyklopädien das Wissen der Welt zusammen. Eine Antwort zu finden, war ein langwieriger Prozess. Willkommen auf unserer kurzen Zeitreise durch einige Methoden der Informationsspeicherung:

Die Bibliothek von Alexandria. Die erste Cloud der Welt?

Die sagenumwobene Bibliothek von Alexandria (3. Jh. v.. Chr.) gilt als das Wissenszentrum der Antike. Ihr ambitioniertes Ziel war es, alles Wissen der Welt zu sammeln. Bücher wurden den Schiffen im Hafen abgenommen, abgeschrieben und erst dann (manchmal nie) zurückgegeben. Die Zerstörung der Bibliothek bleibt bis heute ein unsicheres, aber faszinierendes Thema. Es fehlt an primären Quellen, die belegen, wann und wie die Bibliothek von Alexandria zerstört wurde. Fakt ist, dass sie nach der arabischen Eroberung, (642 n. Chr.)  offline ging. Aber auch schon vorher wurde sie zweimal durch die Römer stark beschädigt.

Ein Datenbank-System?

Im Mittelalter waren es die Skriptorien der Klöster, die Wissen sammelten und bewahrten. Erst mit Einführung von Karteikarten konnte eine breitere und schnellere Organisation von Informationen ermöglicht werden.

Karteikarten, ein früher Wikipedia Ansatz.

Die ersten ernsthaften Versuche, Wissen systematisch zu organisieren gehen auf Carl von Linné (1707-1778), den Vater der biologischen Taxonomie zurück. Seine Methode war so revolutionär, dass Gelehrte über die Karteikarten lachten und den Begriff Zettelwirtschaft dafür verwendeten.

Mit dieser Methode organisierte Linnaeus die Natur und veranlasste sogar, dass seine Schüler auf losen Karten, statt in feste Bücher schreiben sollten. So konnten die Einträge jederzeit umsortiert werden.

Linnaeus Kartenmethode

Linnaeus führte das Konzept von Indexkarten 1730 ein, um seine Systematik und Klassifizierung von Pflanzen und Tieren zu organisieren. Diese Methode setzte sich durch und beeinflusste die künftige Entwicklung von Katalogisierungssystemen. Karteikarten und Enzyklopädien brachten erstmals eine systematische Strukturierung von Wissen.

Foto von Karteikarten, die man als einen frühen Wikipedia Ansatz bezeichnen kann.

Der erste Bug

Lochkarten, die Anfänge der programmierbaren Maschine.

Die ersten Lochkarten wurden für Webstühle entwickelt. Joseph-Marie Jacquard erfand 1804 einen Webstuhl, der per Lochkarte Muster steuerte. Jacquard selbst wird darum häufig als „Vater der Programmierung“ bezeichnet, da seine Technologie für die Textilwirtschaft zur Verbreitung und Verfeinerung von Lochkarten führte.

Später kamen Lochkarten in der Datenverarbeitung zum Einsatz,

insbesondere durch Herman Hollerith, dessen Maschinen die US-Volkszählung 1890 revolutionierten. Doch die Karten mussten perfekt gestanzt sein. Ein winziger Fehler, ein Knick und die ganze Berechnung ging schief.

Der erste Computer-Bug

Die Geschichte des „Computer-Bug“ stammt von Grace Hopper, einer Pionierin der Informatik. 1947 verursachte eine echte Motte eine Störung im Harvard Mark II Rechner. Die Techniker fanden das tote Insekt zwischen den Relais. Es war die Geburtsstunde des Computer-Bug!

Durch die Erfindung der Lochkarten konnten Daten erstmals im 19. Jahrhundert maschinell gespeichert werden. Damit beginnt die Ära der strukturierten Informationen. Im 20. Jahrhundert folgten Festplatten, Disketten und CDs. Plötzlich passte Wissen in die Hosentasche.

Foto einer Motte, um die Geschichte des Computer Bugs zu illustrieren

Wissen auf Abruf

Mit der zunehmenden Digitalisierung hat sich die Suche nach Wissen in der modernen Welt drastisch verändert. Google, die Suchmaschine, die 1998 ins Leben gerufen wurde, ist mittlerweile (noch) nicht aus unserem Leben wegzudenken. Täglich suchen Millionen von Menschen Informationen mit Google.

 … doch wer stellt die richtigen Fragen?

Wie lange kann eine Schildkröte die Luft anhalten?“

Warum träumen Hunde?“ „Kann man einen Regenbogen berühren?“

Google hat für alles eine Antwort! In Sekundenbruchteilen durchforstet die Suchmaschine das gesamte Internet, um uns vermeintlich schlauer zu machen. Jedes Jahr veröffentlicht Google die meist gesuchten Begriffe. Oft überraschend, oft skurril. Was sagen sie über unsere Gesellschaft aus? Die häufigsten Suchanfragen drehen sich um alltägliche Fragen:

Google Jahresrückblick 2024

Jedes Jahr zeigt Google Trends, wonach die Welt sucht: wichtige Sportereignisse, virale Phänomene oder großes Promi-Drama. Unterhaltsam? Ja. Relevant für fundierte Entscheidungen? Nicht unbedingt. Google liefert auf jede Frage eine Antwort aber keine Bewertung, keine Verknüpfung, keine echte Erkenntnis.

KI wird unser Wissen noch gezielter strukturieren und die Suche im Netz maßgeblich verändern. So prognostiziert Gartner einen Rückgang des Google-Suchvolumens um 25 % bis 2026, beeinflusst durch KI-Technologien und verändertes Nutzerverhalten.

Foto mit Katze und der Google Suchanfrage Warum haben Katzen Angst vor Gurken?

Desperately Seeking Intelligence

Ein Film als Metapher für Datenanalyse?

Identität, Zufall und die Frage: Wie finde ich, was ich eigentlich suchte?

Die Popkultur zeigt uns, das Suchen nicht gleich Finden ist. Ob Indiana Jones, E.T. oder die X-Files. Es war die Zeit der großen Suchen. Nach legendären Artefakten, nach Hause 🛸, Wahrheit, Identität, Freiheit und der perfekten Dauerwelle. Marty McFly suchte seinen Platz in der Zukunft. Madonna suchte verzweifelt nach einer geheimnisvollen Fremden, nach sich selbst und nach neuen Perspektiven. Der Film Desperately Seeking Susan kam 1985 in die Kinos.

In diesem Film führt eine Zeitungsanzeige zu einer chaotischen Identitätsverwechselung. Eine Frau sucht eine andere, verliert ihr eigenes Gedächtnis und findet am Ende etwas Unerwartetes. Was damals für die Madonna-Generation eine philosophische Frage war, ist heute für Unternehmen knallharte Realität: die Daten sind da, aber oft fehlt der Schlüssel um sie richtig zu deuten. Erst durch Struktur und Kontext werden Informationen zu echter Business Intelligence. Künstliche Intelligenz in BI-Systemen hilft uns heute dabei, die richtigen Zusammenhänge zu erkennen.

Foto mit Requisiten der 80er Jahre

KI als Business Gamechanger

Seit jeher sind Unternehmen auf der Suche nach besseren Entscheidungen, schnellerer Planung und effizienteren Prozessen. Heute stehen uns dafür mehr Daten zur Verfügung als je zuvor. Wie verwandelt man diese Daten in echtes Wissen?

Diskutieren Sie mit!

Von Business Intelligence zur KI-gestützten Unternehmenssteuerung. Die Möglichkeiten wachsen rasant. Welche Ansätze funktionieren in der Praxis? Diskutieren Sie mit uns beim exklusiven Event Desperately Seeking Intelligence am 3. April im Wirtschaftsclub Düsseldorf. Lassen Sie sich inspirieren von führenden Experten aus Business Intelligence und KI, Best Practices von IBM & Co. sowie praxisnahen Lösungsansätzen für den Einsatz von AI-gestützter Unternehmensplanung.