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K眉nstliche Intelligenz (KI) zielt darauf ab, Maschinen zu entwickeln, die Aufgaben erledigen k枚nnen, die normalerweise nur Menschen bew盲ltigen k枚nnen. Daher ist es wenig 眉berraschend, dass viele F眉hrungskr盲fte gro脽es Interesse an der Entwicklung dieser Technologie zeigen, insbesondere da sie zunehmend bestimmte Aufgaben 眉bernehmen kann, die fr眉her nur hochqualifizierten Fachkr盲ften vorbehalten waren.聽

Von den vielen Bereichen, die KI ver盲ndert, ist die Datenanalyse m枚glicherweise am besten darauf vorbereitet, diese neuen Technologien in ihre bestehende Struktur zu integrieren. Schlie脽lich basieren viele KI Technologien auf genau den Daten, mit denen Datenexperten t盲glich arbeiten, und viele dieser Fachkr盲fte nutzen bereits Formen von KI 蹿眉谤 ihre t盲gliche Arbeit. Mit den wachsenden M枚glichkeiten der KI w盲chst auch ihr potenzieller Einfluss auf die Datenanalyse.聽

Hier erfahren Sie mehr 眉ber KI Analysen, ihre Einsatzm枚glichkeiten, Vorteile und ihre Praxiserfahrung. Abschlie脽end stellen wir Ihnen einige KI Analysetools vor, die Sie in Ihrem Unternehmen implementieren k枚nnen. Au脽erdem finden Sie empfohlene Schulungsprogramme zum Ausbau Ihrer KI Kompetenzen.聽

Was ist KI Analyse?聽

KI Analyse ist eine Form der Datenanalyse, die k眉nstliche Intelligenz 鈥� insbesondere fortgeschrittene Formen des maschinellen Lernens 鈥� 蹿眉谤 Business Intelligence Zwecke nutzt. Obwohl sie sich deutlich von den traditionellen Datenanalysemethoden vieler Unternehmen unterscheidet, verfolgt KI Analyse das gleiche Ziel: die Analyse von Datens盲tzen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.聽

Der Hauptunterschied zwischen KI Analysen und herk枚mmlichen Datenanalysen liegt in der Technologie, die zur Gewinnung und zum Zugriff auf diese Erkenntnisse verwendet wird. Viele Unternehmen nutzen heute traditionelle Business Intelligence Tools (BI) wie Dashboards, um Datenpunkte zu synthetisieren und darzustellen, damit sie bei Entscheidungen leicht nachvollziehbar sind. Obwohl diese Tools wirkungsvoll sind, bieten sie den meisten Nutzern oft nur eine statische Datenansicht, st眉tzen sich stark auf statistische Analysen zur Gewinnung von Erkenntnissen und erfordern, dass Analysten selbst Schlussfolgerungen ziehen, anstatt sich auf die Technologie zu verlassen.聽

KI Analysen nutzen fortschrittliche KI Methoden wie Natural Language Processing (NLP) und Deep Learning, um gro脽e Datens盲tze zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen dynamisch zu steuern, indem sie direkt auf Benutzerinteraktionen reagieren. Eine KI gest眉tzte Analyseplattform k枚nnte es Gesch盲ftsanwendern beispielsweise erm枚glichen, direkt Fragen zu stellen wie: 鈥濿ie war unsere Umsatzentwicklung im letzten Quartal?鈥� und 鈥濿ie hoch war der durchschnittliche Umsatz im vierten Quartal der letzten drei Jahre im Weihnachtsgesch盲ft?鈥� Das System k枚nnte diese Fragen dann dynamisch und ohne menschliches Eingreifen beantworten.聽

Bei der KI Analyse geht es also einfach darum, die neuesten kommerziellen Entwicklungen im Bereich der KI auf die Praxis der Datenanalyse anzuwenden, die in vielen Unternehmen bereits etabliert ist.聽

G盲ngige Analysearten

Es gibt vier Hauptarten der Datenanalyse, die sowohl mit traditioneller Datenanalyse als auch mit KI Analyse m枚glich sind. Dazu geh枚ren:聽

• Deskriptive Analyse: Daten werden untersucht, um zu verstehen, was aktuell oder in einem bestimmten Zeitraum in der Vergangenheit passiert ist. Bei der deskriptiven Analyse geht es darum, den Zustand anhand relevanter Datenpunkte zu beschreiben, beispielsweise den bisherigen Umsatz eines Unternehmens oder die Erfolgsquote eines Teams beim Erreichen seiner OKRs im letzten Quartal.聽

• Diagnostische Analyse: Daten werden analysiert, um zu verstehen, warum etwas passiert ist. 脛hnlich wie ein Arzt die Ursache eines Gesundheitszustands diagnostiziert, geht es bei der diagnostischen Analyse darum, die Ursache 蹿眉谤 einen bestimmten Trend oder ein bestimmtes Muster zu identifizieren, beispielsweise den Grund 蹿眉谤 den Umsatzr眉ckgang im letzten Quartal oder den Rekordwert einer digitalen Marketingkampagne.

• Pr盲dikative Analyse: Daten werden analysiert, um Trends und Muster und so zuk眉nftige Ergebnisse vorherzusagen. Wie der Name schon sagt, dient die pr盲dikative Analyse dazu, zuk眉nftige Entwicklungen besser zu verstehen, beispielsweise um das Wachstum eines Unternehmens in den n盲chsten f眉nf Jahren oder die Gesamtzahl der Verk盲ufe im kommenden Quartal zu prognostizieren.聽

• Pr盲skriptive Analyse: Daten werden analysiert, um herauszufinden, wie ein bestimmtes Ziel erreicht werden kann. So wie ein Arzt einem Patienten eine Behandlung verschreibt, um seine Krankheit zu heilen, werden pr盲skriptive Analysen eingesetzt, um die Vorgehensweise eines Unternehmens zu definieren, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, beispielsweise um die Umsatzziele im n盲chsten Jahr zu erreichen oder die Marketingreichweite mit begrenzten Ressourcen zu erh枚hen.

Einsatzm枚glichkeiten von KI in der Analytik聽

Die Einsatzm枚glichkeiten von KI in der Datenanalyse sind vielf盲ltig und entwickeln sich mit dem Fortschritt der k眉nstlichen Intelligenz st盲ndig weiter. Dennoch gibt es einige KI Anwendungen, die in der Gesch盲ftswelt immer h盲ufiger zum Einsatz kommen und die Manager und F眉hrungskr盲fte kennen sollten. Im Folgenden untersuchen wir drei dieser Anwendungen.聽

1. Daten demokratisieren

Um effiziente, datenbasierte Entscheidungen treffen zu k枚nnen, ben枚tigen聽

Unternehmer und Teamleiter聽sofortigen Zugriff auf relevante Daten und Erkenntnisse. Dennoch fehlt vielen Fachkr盲ften in Unternehmen das erforderliche technische Know-how, um effektiv mit Daten zu arbeiten und die ben枚tigten Antworten daraus zu gewinnen.聽

Gl眉cklicherweise k枚nnen KI Analysetools mit interaktiven Schnittstellen, die es Nutzern erm枚glichen, einfach die Plattform selbst abzufragen, zur Demokratisierung von Daten am Arbeitsplatz beitragen. Anstatt das Backend durchsuchen zu m眉ssen, k枚nnen generative KI Tools wie Chatbots Nutzerfragen direkt beantworten, sodass sie die ben枚tigten Erkenntnisse zum richtigen Zeitpunkt erhalten.聽

2. Gro脽e Datens盲tze effizient analysieren

Viele Organisationen sind mit Daten 眉berflutet. Doch anstatt den Mitarbeitern zu helfen, optimale Entscheidungen zu treffen, stellen viele Fachleute fest, dass die schiere Datenmenge, die ihnen zur Verf眉gung steht, ihre Entscheidungsfindung eher behindert als f枚rdert.聽

KI kann dazu beitragen, die Datenflut zu 眉berwinden, mit der viele Mitarbeiter derzeit zu k盲mpfen haben. Sie analysiert die gro脽en Datenmengen schnell und effizient. Mitarbeiter k枚nnen sich darauf verlassen, dass die ihnen zur Verf眉gung stehenden Informationen zuverl盲ssig und aktuell sind und so fundierte Entscheidungen treffen k枚nnen, wenn es darauf ankommt.聽

3. Automatisieren Sie das Datenmanagement聽

Einige der m眉hsamsten und zeitaufw盲ndigsten Aufgaben der Datenanalyse sind zugleich die grundlegendsten: Das Extrahieren, Bereinigen und Eingeben von Daten in Datenbanken sind notwendige Schritte 蹿眉谤 eine effektive Analyse. Daher verbringen viele Datenexperten einen Gro脽teil ihrer Zeit mit diesen notwendigen Schritten, anstatt sich auf die komplexesten und wirkungsvollsten Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren.聽

Gl眉cklicherweise eignet sich KI hervorragend 蹿眉谤 Datenmanagementaufgaben wie Datenbereinigung, -eingabe und -klassifizierung und kann diese automatisch und ohne menschliches Zutun erledigen. Dar眉ber hinaus kann KI Anomalien und Fehler in Datens盲tzen erkennen und beheben, um die Integrit盲t einer Datenbank zu gew盲hrleisten und Datenexperten so Vertrauen in ihre Ergebnisse und Erkenntnisse zu geben.聽

Vorteile der KI Analyse

Der Einsatz von KI 蹿眉谤 die Datenanalyse bietet zahlreiche Vorteile. Zu den h盲ufigsten Vorteilen, die Unternehmen m枚glicherweise erleben, geh枚ren:聽

• Verbesserte Entscheidungsfindung: KI Analysen erm枚glichen die Demokratisierung von Daten, sodass auch Fachleute ohne Erfahrung in der Datenanalyse bei Bedarf Erkenntnisse gewinnen k枚nnen. Dies wiederum verbessert die Entscheidungsfindung 蹿眉谤 mehr Mitarbeiter als viele der heute eingesetzten BI L枚sungen.聽

• 笔谤辞诲耻办迟颈惫颈迟盲迟蝉蝉迟别颈驳别谤耻苍驳: KI Tools k枚nnen m眉hsame Datenanalyseaufgaben 眉bernehmen, die 蹿眉谤 Datenexperten viel Zeit in Anspruch nehmen. Ohne diese Aufgaben k枚nnen sich Datenwissenschaftler und -analysten auf die komplexesten und wirkungsvollsten Projekte 蹿眉谤 ihre Arbeitgeber konzentrieren.聽

• H枚here Vorhersagegenauigkeit: Mit dem Fortschritt der KI entwickeln sich auch ihre F盲higkeiten weiter. Insbesondere Deep Learning und Machine Learning Modelle k枚nnen Ergebnisse pr盲ziser vorhersagen als viele der in der Vergangenheit eingesetzten Prognosetechniken.

• Dynamische und personalisierte Oberfl盲chen: BI Dashboards sind ein g盲ngiges Werkzeug, das Gesch盲ftsleute t盲glich nutzen. W盲hrend viele traditionelle Dashboards nur 眉ber eingeschr盲nkte interaktive Funktionen verf眉gen, k枚nnen KI basierte Dashboards dynamisch auf Benutzer reagieren und ihnen eine personalisierte Ansicht bieten, damit sie optimal arbeiten k枚nnen.聽

Beispiel 蹿眉谤 KI Analysen聽

Unternehmen k枚nnen KI Analysen auf vielf盲ltige Weise in ihre bestehenden Arbeitsabl盲ufe integrieren. F眉r manche Unternehmen ist sie sogar zentraler Bestandteil ihrer Marke und ihres Gesch盲ftsmodells.聽

Netflix beispielsweise nutzt maschinelles Lernen, um Kunden personalisierte Empfehlungen zu geben und sie so zum Bleiben auf der Plattform zu motivieren. Das Unternehmen gibt sich nicht damit zufrieden, KI nur 蹿眉谤 ein ansprechendes Kundenerlebnis einzusetzen, sondern nutzt sie unter anderem auch 蹿眉谤 die Gestaltung seines Filmkatalogs, die Identifizierung erfolgreicher Inhalte und die Steuerung seiner Werbeausgaben.聽

Da KI immer benutzerfreundlicher wird, kann man davon ausgehen, dass viele der Techniken, die Unternehmen wie Netflix zum Erfolg verholfen haben, auch in mittleren und kleinen Unternehmen weiter verbreitet sein werden.

KI Analysetools聽

Nachdem Sie nun ein besseres Verst盲ndnis von KI Analysen haben, ist es an der Zeit, die Tools zu erkunden, die Ihnen bei der Implementierung in Ihrem Unternehmen helfen k枚nnen. Einige g盲ngige KI Analysetools, die Sie in Betracht ziehen k枚nnten, sind:聽

• ChatGPT

• Tableau AI und Tableau Pulse聽

• Power BI mit AI Insights

• IBM Cognos Analytics

• Jupyter AI

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