Domänen-Basierte Daten-Analyse (DBDA)
Maßgeschneiderte KI-Anwendungen zu entwickeln ist anspruchsvoll. Wie genau sollen neue Geschäftsprozesse KI-gestützt ablaufen? Welche Daten werden dafür benötigt? Welche Daten sind bereits heute im Unternehmen vorhanden und welche fehlen noch?
Im Rahmen des KompAKI Projekts haben wir die Methodik Domänen-Basierte Daten-Analyse (DBDA) entwickelt, die Analysten hilft, solche Fragen strukturiert zu beantworten. Das Analyse-Ergebnis kann verwendet werden, um die Machbarkeit und den Aufwand für eine KI-Lösung abzuschätzen sowie deren Umsetzung zu planen. DBDA ist angelehnt an die Methodik des Domain Driven Design [1] und konkretisiert diese für datenintensive KI-Lösungen.
Die nachfolgende Abbildung gibt eine Übersicht über die DBDA Phasen.
Abbildung 1: Überblick der DBDA Phasen
Bei DBDA wird zwischen der im jeweiligen Unternehmen betrachteten Fachdomäne und dem Daten-Modell unterschieden, in jeder dieser beiden Teile wird der Ist-Zustand erfasst und der Soll-Zustand definiert.
Zuerst wird eine Bestandsaufnahme der bestehenden Ist-Domäne durchgeführt (Domänen-Analyse Ist). Die Analysten, die DBDA durchführen, müssen einen Überblick über die (Geschäfts-)Prozesse der Problem-Domäne gewinnen, weswegen sie insbesondere in diesem Schritt auf die Mitarbeit von Domänen-Experten angewiesen sind. Der Fokus liegt exklusiv auf der Problem-Domäne, in der Prozess-Veränderungen vorgenommen werden sollen.
Die geplanten Änderungen der Teilprozesse wird in der nachfolgenden Phase beschrieben (Domänen-Analyse Soll). Der Soll-Zustand beschreibt die erwünschte Lösung. Dieser sollte neben der Perspektive der Geschäftsführung auch den Bedürfnissen der Domänen-Experten entsprechen, um die Machbarkeit im gesamten Geschäftsprozess zu gewährleisten.
Nun kann in Zusammenarbeit mit den Daten-Experten im Unternehmen die Datenmodell-Analyse durchgeführt werden. In dieser Phase von DBDA werden unter Berücksichtigung der Fach-Domäne zunächst in einer Bestandsaufnahme die vorhandenen Daten ermittelt, die in Verbindung zu der existierenden Problem-Domäne stehen (Daten-Modell Ist). Dies ist notwendig, um den Datenbestand des zugrundeliegenden Systems zu verstehen.
Dieses wird schließlich als Grundlage verwendet, um die Anpassungen am Datenmodell bezüglich der künftige Soll-Domäne abschätzen zu können (Daten-Modell Soll). Auch hierbei ist die Expertise der Daten-Experten wichtig. Die Phase wird mit einer Abschätzung des zu erwartenden Aufwands der Umsetzung des Soll-Zustands beendet.
Die abschließende Durchsprache aller Beteiligten des DBDA Prozesses stellt den erwünschten Soll-Zustand des Prozesses mit dem Aufwand des benötigten Soll-Zustand der Daten in Relation. Etwaige Ungereimtheiten, welche in den Soll-Daten aufgetreten sind und die Soll-Domäne betreffen, gilt es mit den Domänen Experten zu besprechen, um mögliche Anpassungen an dem Soll-Zustand der Domäne durchzuführen und in dem Daten-Modell zu berücksichtigen.
Sind schlussendlich mögliche Ungereimtheiten beseitigt, ist die Analyse nach der DBDA Methodik abgeschlossen. Nun können die Risiken sowie Nutzen der neuen Soll-Domäne in einer Machbarkeitsstudie abgewägt werden und ggf. die Projektplanung und -realisierung beginnen.
[1] Evans, Eric. 2004. Domain-driven design: tackling complexity in the heart of software. Boston: Addison-Wesley.
