HANA braucht man nicht? – Teil 2

Zum Repertoire von HANA gehören natürlich nicht nur prognostische Verfahren aller Art, sondern ganz handfeste Analysen. So kann ein bestehender Auftragsbestand im Hinblick auf Beschaffungs- und Produktionsbedarfe analysiert werden und dabei weitaus mehr Daten einbeziehen als das bisher möglich war. Diverse Varianten für Beschaffung und Produktion können in kürzester Zeit durchgerechnet und optimiert werden. Bei Bedarf werden auch externe Datenquellen einbezogen und die vollständige Supply-Chain nach Maßgabe der technischen Möglichkeiten einbezogen.

Ganz sicher wird es noch viel Zeit und Hirn brauchen, bis wir den noch etwas luftigen HANA-Bau ansprechend möbliert haben aber immerhin ein paar schöne Einzelstücke gibt es schon zu bewundern und es werden ständig mehr.

Derzeit sind die Themenfelder „predictive analysis“ und „cloud“ sehr massiv mit der Hoffnung auf höhere Transparenz und einer deutlich erhöhten Trefferquote bei prognostischen Verfahren verknüpft. Diese Erwartungen können nur in dem Umfang erfüllt werden, in dem diese Modelle überhaupt in der Lage sind, zukünftige Realitäten zumindest in vernünftiger Näherung abzubilden.

Man führe sich an dieser Stelle vor Augen, dass im Vorfeld der großen Bankenkrise die denkbar komplexesten Prognoseverfahren und extrem leistungsstarke Rechnersysteme zur Anwendung kamen. Die scheinbare Sicherheit, das „Alles im Griff“-Gefühl, das diese Zahlenwerke vermittelten löste sich dann in kürzester Zeit in Luft auf.

Es gibt immer etwas, das außerhalb der Reichweite eines Prognosemodells liegt und dieses Etwas passiert auch irgendwann.

Der gesunde Menschenverstand und die Fähigkeit, unterschiedlichste Informationen numerischer und nicht numerischer Art in die Entscheidungsfindung einfließen zu lassen, bleibt auch weiterhin dem Menschen vorbehalten.

Daten muss man sehen

Wir Menschen sind wahre Meister im Erkennen von Mustern. In wenigen Augenblicken bewerten wir insbesondere Bilder aller Art im Hinblick auf Übereinstimmungen mit bekannten Mustern. Diese Fähigkeit kommt uns auch bei der Analyse von numerischen Daten zugute.

Nicht umsonst münden nahezu alle statistischen Verfahren in der der Erzeugung aussagekräftiger grafischer Darstellungen denn rein deskriptive Kennzahlen für die qualitative Bewertung von Datenreihen führen oft in die Irre.

Als Beispiel diene hier auf eine Gruppe von 4 Zahlenreihen, die F.J.Anscombe schon 1973 als Beispiel ins Feld führte.

b5 i1

Diese vier Datenreihen liefern in Bezug auf Mittelwert, Median und Varianz nahezu identische Werte. Erst die Visualisierung der Datenreihen offenbart die völlig unterschiedlichen Charakteristika der Daten.

b5 i2

Dieses Beispiel illustriert sehr eindrucksvoll, dass Visualisierung eben nicht nur ein nice-to-have ist, sondern für die Bewertung elementar wichtig.

Sie finden nicht umsonst in Tools wie Excel zahllose Möglichkeiten. Ihre Daten ansprechend aufzubereiten. Natürlich hat auch das seine Tücken und wirklich smarte Lösungen zur Visualisierung sind in der Lage, Konstruktionsfehler und Inkonsistenzen aller Art schon bei der Erstellung solcher Charts aufzudecken.

Nehmen wir einmal an, eine Aufstellung der Verkaufszahlen für ein bestimmtes Produkt habe in etwa das Aussehen der oberen linken Grafik. Diese Charakteristik gelte für diverse Beobachtungszeiträume und vielleicht sogar für verschiedene Produkte. Dann haben wir es mir einem sich wiederholenden Muster zu tun und HANA ist in der Lage, dieses Muster zu lernen.

Nun tauchen plötzlichen Datenreihen auf, die vielleicht das Aussehen der unteren linken Grafik haben und die Abweichung vom vorher erlernten „typischen“ Muster würde von HANA sofort erkannt. Diese Daten würden zunächst mal für eine weitere Validierung außen vor gelassen und nicht einfach so übernommen. Diese Fähigkeit zur qualitativen Analyse des zur Verfügung stehenden Datenmaterials ist eine der mächtigsten und wichtigsten Fähigkeiten einer guten Software zur stochastischen Analyse.

Smarte Lösungen können das.

– von Mario Lütkebohle, itelligence AG –

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