Die Kernidee hinter Autonomous Analytics ist, dass der Prozess der Analyse eines Datensatzes in eine Abfolge von Schlussfolgerungsschritten unterteilt werden kann, von denen jeder einzelne automatisiert werden kann. Dabei wird in vielen Fällen entschieden, ob ein bestimmter Schlussfolgerungsschritt auf einen Datensatz angewendet werden kann. Wenn beispielsweise eine Spalte in einer Tabelle Werte wie SE08 7IC, WC86 4OK und NW82 0MZ enthält, kann daraus gefolgert werden, dass es sich bei diesen Werten um Postleitzahlen des Vereinigten Königreichs handelt, was dann die Anwendung geografischer Analysen auf beliebige numerische Spalten in derselben Tabelle ermöglichen würde.

Schlussfolgerungsschritte umfassen Schlüsse zum Format und zur Struktur der Eingabedaten, zu den statistischen und analytischen Eigenschaften der einzelnen Tabellen und Dimensionen, zu Entscheidungen darüber, welche Analysemethoden anwendbar sind, zu Entscheidungen darüber, welche der so abgeleiteten Ergebnisse für einen Nutzer von Interesse sein könnten, und dazu, wie diese Ergebnisse am besten vermittelt und visualisiert werden können. Wenn all diese Schritte systematisch auf einen Datensatz angewandt werden, ermöglichen sie die automatische Ableitung eines geschäftsfähigen Ergebnisses direkt aus den Rohdaten, ohne dass zusätzliche menschliche Eingaben erforderlich sind.

Alle Schlussfolgerungen werden unter Unsicherheit durchgeführt, was bedeutet, dass es – genau wie bei menschlichen Analytikern – keine 100%ige Sicherheit gibt, dass jede einzelne Schlussfolgerung richtig ist. Die oben erwähnten britischen Postleitzahlen könnten zum Beispiel auch zufällige Datenbank-ID-Werte sein, von denen einige zufällig ein wenig wie britische Postleitzahlen aussehen. Für ein autonomes Analysesystem bedeutet dies, dass es eine gewisse Wahrscheinlichkeit gibt, dass jeder Schlussfolgerungsschritt falsch sein kann. Aber das System wird trotzdem weiterdenken, genauso wie ein guter menschlicher Analytiker Annahmen treffen wird, um nicht stecken zu bleiben. Und genau wie ein guter menschlicher Analytiker dokumentiert ein autonomes Analysesystem alle Annahmen und sogar alle Schlussfolgerungsschritte, die es vornimmt, so dass auf der Grundlage dieser Ergebnisse fundierte Entscheidungen getroffen werden können.

#Die Inspirient Automated Analytics Engine

Die Inspirient Automated Analytics Engine ist ein autonomes Analysesystem wie oben beschrieben. Es umfasst mehr als 300 Klassifikatoren, die kompetent begründete Entscheidungen für gängige Geschäftsdatensätze treffen. Darüber hinaus ist sie so abgestimmt, dass sie diese Entscheidungen auch bei großen Datensätzen sehr effizient trifft, so dass die Ergebnisse bei kleinen Datensätzen innerhalb weniger Minuten und bei größeren Datensätzen in höchstens zwei bis vier Stunden zur Verfügung stehen.

Die vollständige Systemarchitektur und der Leistungsumfang aller Komponenten sind auf der Seite zur Inspirient Automated Analytics Engine im Detail beschrieben.