Das Startup Aera: Von Datenexplosionen und wie man sie in den Griff bekommt (III)

Die Reise zum selbststeuernden Unternehmen (Grafik: Aera)
Die Reise zum selbststeuernden Unternehmen (Grafik: Aera)

In unserer Artikelserie stellen wir heute das Startup Aera vor, das im Silicon Valley in den USA beheimatet ist. Der Grūnder und CEO Frederic Laluyaux arbeitete unter anderem fūnf Jahre bei SAP und war zuletzt CEO bei Anaplan, einem Startup, das ebenfalls französische Wurzeln hat und im Herbst 2018 an die Börse gegangen ist. Zu den Finanziers von Aera gehören NEA und Georgian Partners.

Bei dem ganzen nicht enden wollenden Hype um selbstfahrende Autos gerät das Thema von Cognitive und Predictive Analytics so ganz allmählich etwas in Discredit: Denn gerade bei frei herumfahrenden Autos, LKWs und verwandten Fahrzeugen kommen immer mehr Fragezeichen auf, ob so etwas überhaupt jemals zu verwirklichen sei bei dem wahnsinnig grossen technischen Aufwand, der hier zu leisten (und zu bezahlen) wäre. Wer jetzt auf selbstfahrende Strassen- und U-Bahnen oder fast zu 100 Prozent automatisierte Flugzeuge verweisen möchte, greift etwas zu kurz: Denn bei diesen Beispielen handelt es sich um begrenzten Verkehr auf Schienenstrecken oder um streng regulierte Flugstrecken, die mit einem enormen technischen Aufwand überwacht werden.

Was bleibt also übrig an möglichen Anwendungsfeldern für realistische Automatisierung oder Predictive Analytics? Nicht mehr und nicht weniger als einzelne Bereiche aus den klassischen Geschäftsfeldern. Da geht es nicht so sehr um Utopien wie self-driving cars, sondern um das alltägliche Geschäft – also um viel mehr. So beschreibt Alessandro de Luca, Chief Information Officer von Merck Healthcare, das Interesse seines Unternehmens an Automatisierungsverfahren: “Die Technologie von Aera bildet die Grundlage unserer self-driving Supply Chain. Sie arbeitet in real-time und skaliert intelligent, indem sie die Geschwindigkeit, die Qualität und die Auswirkungen unserer Entscheidungen verbessert.”

Self-driving bedeutet in dieser Sichtweise die Automatisierung von Entscheidungen. Laut Aera wurden Entscheidungen in den Unternehmen bisher eher umständlich getroffen, in einem Zeitraum, der sich über Stunden, Tage und Wochen erstreckte: Zunächst würden anhand von Reports und ähnlichen Quellen Daten gesammelt, verallgemeinert und auf Ausnahmen geprüft, anschliessend geht es um die Analyse der Daten und die Ermittlung möglicher Handlungsalternativen. In den Tagen oder Wochen danach dreht es sich um die Verfeinerung von Alternativen, gefolgt von Tests und schliesslichen automatisierten Entscheidungen in ausgewählten Teilbereichen.

Diese grundlegende Struktur von automatisietrten Entscheidungen will Aera dann in Zusammenarbeit mit dem Kunden schrittweise verbessern, Entscheidungsbäume (also Alternativen) aufbauen und wichtige Entscheidungsträger im Unternehmen einbeziehen. Letztlich geht es Aera also um einen allmählich erweiterten Entscheidungsprozess in Richtung Automatisierung, was ein deutlicher Unterschied zu der Phantasie-Technologie von self-driving Autos darstellt.

Das US-Wirtschaftsmagazin Forbes hat in seiner Ausgabe vom 29. 11. 2018 das Jungunternehmen ausführlich beschrieben. In dem Artikel heisst es unter anderem: “Laut Aera arbeitet die Technologie mit “data crawlers”. Dieses real-time Werkzeug sammelt, indexiert und harmonisiert Milliarden von Transaktionen, die aus verschiedenen Unternehmens- und Herstellungsprozessen oder aus externen Quellen stammen können. Diese Daten befinden sich in ständiger Bewegung und werden dabei in der Multitenant Cloud-Lösung von Aera erfasst und in einem einzigen Informationsmodell bearbeitet. Dabei werden über 5.000 Metriken benūtzt, die auf bestimmte Geschäftsprozesse ausgerichtet sind.”