Einführung

Formalisieren Sie Ihren Entscheidungsprozess

Haben Sie verteilte Berichte in MS Excel und anderen Formaten in Ihrem Unternehmen?

Wollen Sie Berichte, Analysen und Kennzahlen an zentraler Stelle und automatisiert bereitstellen?

Möchten Sie zentrales Reporting mit zentralem Management von Sicherheit, Authentifizierung und Datenschutz kombinieren?

Verbinden Sie Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Mit einem Expertensystem bezeichnet man Software-Lösungen, die zur Bewertung von Alternativen und gegebenen Datenkonstellationen sowie für die Ableitung von Entscheidungen verwendet werden können. Sie enthalten Wissen in formalisierter Weise, sodass eine Regelmaschine Eingabedaten in geeigneter Weise verarbeitet werden kann. Neben gespeichertem Wissen können auch Mechanismen des maschinellen Lernens oder des Data Mining enthalten sein, dass sie sogar neues Wissen aufnehmen oder bestehendes Wissen verändern können.

Umsetzungsmöglichkeiten

Man unterscheidet die folgenden typischen Varianten eines Expertensystems:

• Fallbasierte Systeme: Eine Falldatenbasis, die Vergleichs- und Präzedenzfälle in einer Weise enthält, dass sie gesucht und strukturiert ausgelesen werden können, dient für den Vergleich mit einem gegebenen neuen Fall. Durch automatisierten Vergleich und Bewertung versucht das System, eine adäquate Lösung für den neuen Fall zu erzeugen.
• Regelbasierte Systeme bzw. Business Rule Management Systeme (BRMS): Eine Regelbasis mit einem vorgegebenen oder aufgrund von Data Mining-Methoden gelerntem Wissen kommt zum Einsatz, um neue Daten zu bewerten, zu klassifizieren und schließlich zu einer Entscheidung zu kommen.

Aufgabenklassen

Typische Aufgabenklassen für Expertensysteme sind:

Dateninterpretation

Analyse von Daten mit dem Ziel einer Zuordnung zu Objekten oder Erscheinungen, insbesondere Signalverstehen

Überwachung

Interpretation von Daten mit Aktionsauslösung in Abhängigkeit vom Ergebnis.

Diagnose

Interpretation von Daten mit starker Erklärungskomponente.

Therapie

Aktionen zur Korrektur fehlerhafter Systemzustände und Beseitigung der Ursachen (oftmals mit Diagnose gekoppelt).

Planung

Erzeugen und Bewerten von Aktionsfolgen zur Erreichung von Zielzuständen:

Entwurf

Beschreibung von Strukturen, die vorgegebenen Anforderungen genügen.

Prognose

Vorhersage und Bewertung erreichbarer Zustände zeitvarianter Systeme.

Verknüpfen Sie innovative Technologien

Expertensysteme erfordern für ihren erfolgreichen Einsatz die Kombination einer Vielzahl an Technologien:

• Statistik und Data Mining: Zur automatisierten Bewertung und Klassifikation kommen oft mathematisch-statisische Verfahren und Algorithmen zum Einsatz. Hier können auch Data Mining-Komponenten für Text-Mining oder Bildanalyse eingesetzt werden.
• Semantische Technologien: Ontologien und damit semantische Technologien bilden oft die Technologie für die interne Datenmodellierung und Datenrepräsentation.
• Regelmaschinen: Es gibt verschiedene Software-Komponenten, die für die Entwicklung oder Konfiguration von Regelmaschinen exisiteren

Teilgebiete und Anwendungsgebiete

• Wissensbasierte Systeme: Wissensbasierte Systeme sind in der Lage, auf eine Frage des Anwenders mit Hilfe von formalisiertem Fachwissen und daraus gezogener logischer Schlüsse Antworten zu liefern.
• Spracherkennung: Mit sprachlicher Intelligenz kann man einen Text in Sprache umwandeln (Sprachsynthese) und umgekehrt gesprochene Sprache verschriftlichen (Spracherkennung). Auf der Grundlage dieser automatischen Sprachverarbeitung kann man latente semantische Analyse anwenden und Worten und Texten Bedeutung beimessen.
• Musteranalyse und Mustererkennung: MIt visueller Intelligenz kann man Formen identifizieren.

Produkt-Entwicklung für die Consulting-Branche

Viele unserer Kunden nutzen die Entwicklung eines Expertensystems, um eine von Ihnen entwickelte oder auf eine bestimmte Branche oder Fragestellung hin angepasste Bewertungs- und Analysetechnik softwaregestützt durchzuführen oder unterstützen zu lassen. Normalerweise ist das strategische Ziel, einen Wettbewerbsvorteil durch eine strukturierte und formalisierte Methodik zu erlangen. Wir bezeichnen dies auch als "Produktentwicklung", da aus Software-Sicht viele Aspekte einer Produktentwicklung hier gefunden werden können. Dies gilt auch dann, wenn die Software ausschließlich von den Beratern/innen genutzt wird und man sie nicht an Kunden verkauft.

Wir unterstützen dieses strategische Entwicklungsvorhaben durch langjährige Erfahrung auf diesem Gebiet und mit den folgenden Techniken:

• Fachliche und wissenschaftliche Beratung bzgl. der (software-) technischen Umsetzung
• Wissens- und Datenmodellierung
• Methodenauswahl und Methodenimplementierung mithilfe mathematischer und statistischer Verfahren, Data Mining und Verfahren der Künstlichen Intelligenz
• Individuelle Software-Entwicklung und Projekt-Management 
• Langjährige Betreuung der Lösung und ihrer Anforderungen sowie auch der fachlichen Konzepte
• Unterstützung bei Veröffentlichungen und begleitenden Marketing-/Werbe-Maßnahmen

Ausgangspunkt für Erweiterungen

Ein Expertensystem kann als eigenständige Software entwickelt werden oder auch in bestehenden Business Intelligence-Systemen als Software-Komponente integriert werden. Durch die Vielzahl an eingesetzten Techniken hat es auch Schnittstellen zu anderen BI-Techniken. Daher kann man es als Ausgangspunkt für andere Techniken gesehen werden:

• Berichtssysteme: Neben der Bereitstellung als eigenständige Software ist auch eine Integration des Expertensystems in ein Berichtssystem oder auch eine andere betriebliche Software oder sogar in eine mobile Anwendung für Bewertungen mögich. In diesen Fällen  tritt es als  Software-Komponente auf , wobei die  grafische Benutzeroberfläche der Dateneingabe und der Präsentation von Ergebnissen  sich nach der umschließenden Anwendung richtet.
• Statistische Analysen: Innerhalb der Regelmaschine und bei den Bewertungen können statistische Verfahren zum Einsatz kommen.
• Data Mining: Auch Data Mining-Verfahren können bei der Ableitung von Wissen oder der Aktualisierung der Regelmaschine (Entscheidungsbaum, Clustering oder Diskriminanzanalyse) eingesetzt werden.