Sprachsteuerung für Business Intelligence

Warum einfach, wenn es auch einfacher geht

Business Intelligence-Berichte sollen unkompliziert und schnell verfügbar sein. Das ist der Ruf aus Fachabteilungen und Top-Management. Deshalb gibt es bei den Benutzeroberflächen schon seit Jahren die Tendenz zur simplen Bedienung. Heute ist die Technik noch einen Schritt weiter. Sie erhalten Ihre wichtigsten Informationen auf einen Blick, ganz ohne Klick, mit dem Einsatz eines digitalen Sprachassistenten. Eine integrierte Sprachsteuerung ermöglicht die Abfrage und Navigation mittels einfacher Sprachbefehle.

Sie müssen Ihre momentanen Aktivitäten nicht mehr unterbrechen, um eine wichtige Kennzahl abzufragen. Ob Sie nun unterwegs sind, in Meetings oder einfach keine Hand frei haben, Sie erhalten Ihre Zahlen sozusagen auf Zuruf. Was sich im privaten Bereich durch Alexa und Co immer mehr durchsetzt, erobert nun auch die Büros. „Siri, wie hoch war der Gesamtumsatz im letzten Monat?“ Klare Frage, klare Antwort. Die Nutzung von Sprachassistenten ist speziell für das Top-Management interessant. Keine langwierigen Drill-Downs, keine mühselige Suche nach der richtigen Zahl. Ein sprachgesteuertes BI-System arbeitet sicher, korrekt und effizient (siehe Video 1).

Video 1: So kann Business Intelligence mit Sprachsteuerung funktionieren.

Nützlich oder Spielerei?

Fragt man die Nutzer, was bei einem BI-System wichtig ist, so lautet die Antwort selten: Sprachsteuerung.

Die Antworten basieren eher auf Kriterien wie

• einfacher Zugang zu Informationen,
• Möglichkeiten der Interaktion,
• Individuelle, tiefere Analysen.
  
  

Die Kombination aus individuellen Dashboards und Sprachassistenten liefert genau diese Vorteile. Nutzer können per Sprachkommando in beliebiger Reihenfolge in einzelne Fenster und Dashboards navigieren, um detaillierte Informationen abzufragen. Darüber hinaus können mehrere thematisch passende Reports vergleichend nebeneinandergelegt werden, eine Funktion, die sowohl in der Einzel-Analyse als auch in Präsentationen gern genutzt wird. Es entsteht eine neue Kommunikation zwischen Mensch und Maschine, die den Bedienkomfort erhöht und die Antwortgeschwindigkeit um das Zehnfache verkürzt.

Im Affenzahn raus aus den Kinderschuhen

Mit dem Computer zu sprechen ist ein lang gehegter Wunsch, der bereits intensiv von Apple und Microsoft in den 90ern verfolgt wurde (z. B. PlainTalk for Mac 1993) und seit 2006 fester Bestandteil des Windows Betriebssystems (Vista) ist. Für die breite Masse zugänglich wurde die Technologie jedoch erst durch die Einführung von Siri im iPhone 4S 2011. Der Schlüssel lag im einfachen, konfigurationslosen und direkten Zugang über das Smartphone (Sprecher unabhängig, ein Knopf, immer dabei), der erst durch die Auslagerung der Rechenleistung auf große Serverfarmen in der Cloud möglich wurde. Die enormen Datenmengen, die durch die Internet-Revolution gesammelt wurden, ermöglichten vor allem Google, die Präzision (Word-Error-Rate, WER) von Spracherkennungssystemen massiv zu verbessern. Durch den Umstieg von eher „klassischen“ Maschine-Learning Methoden wie den Hidden-Markow-Modellen (HMM), die bis dato die Welt der Spracherkennung dominierten, auf neuartige „deep learning“ Systeme wie Convolutional-Neural-Networks (CNN), trainiert durch massive Parallelisierung in leistungsstarken Rechenzentren, konnte die WER auf ein nahezu menschliches Level (~5%) gesenkt werden. Situationen, wie in derzeit viralen Werbespots (siehe Videos 2 + 3) sollten damit künftig vermeidbar sein.

Während die Spracherkennung (ASR) heute weitestgehend als gelöstest Problem angesehen werden kann, befindet sich das maschinelle Sprachverständnis (Natural-Language-Understanding, NLU) im Vergleich dazu noch eher in den Kinderschuhen. Aber auch hier hat sich in den letzten Jahren durch den Einsatz großer Datenbanken, künstlicher, neuronaler Netze wie den LSTMS CNNs (Long short-term memory) und der Entwicklung von Wort-Vektoren einiges bewegt. Allerdings sollte bei Dialog-Systemen noch eine Ergänzung durch handgemachte, Domain-spezifische Regeln erfolgen.

Sprechen, hören, steuern

Sie können also ganz einfach Sprachsteuerung im Rahmen Ihres bestehenden BI-Systems einsetzen. Im Gegensatz zur Alexa Sprachsteuerung wird keine zusätzliche Hardware benötigt. Natürlich können Sie Ihrem System jeden beliebigen Namen geben, Sie sind nicht auf Alexa, Siri, Cortana oder Google beschränkt. Die Steuerung erfolgt über beispielsweise über Mobiltelefon, einen Computer, smarte Lautsprecher oder über smarte Uhren. Ohne großen Aufwand kann die Sprachsteuerung über ein zusätzliches Fenster mit der BI-Lösung gestartet werden. Besonders effizient wirkt die Sprachsteuerung innerhalb des BI-Systems, wenn die Inhalte personalisiert auf Basis der Vorlieben des Nutzers dargestellt und mit anderen Informationsquellen verknüpft werden können. Als Identifikation des Nutzers dient dabei die Stimme selbst. Sie ist so einzigartig wie ein Fingerabdruck. Sobald die Sprachsteuerung angelernt ist, erkennt Sie jeden Nutzer durch die Startansprache und kann individuelle Vorschläge für einzelne Berichte oder Kennzahlen machen.

Komplizierte Dashboards und unübersichtliche Berichte wird es in Zukunft nicht mehr geben. Sie werden in der Lage sein, Ihren digitalen Assistenten alle wichtigen Fragen zu stellen und erhalten im Handumdrehen Antworten – nicht nur Daten.

Video 3: Die Risiken von Sprachsteuerung.

Sprachsteuerung und BI mit Selbach

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