KI Analyse: Beispiele, Vorteile und Anwendungsfälle aus der Praxis

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Künstliche Intelligenz (KI) zielt darauf ab, Maschinen zu entwickeln, die Aufgaben erledigen können, die normalerweise nur Menschen bewältigen können. Daher ist es wenig überraschend, dass viele Führungskräfte großes Interesse an der Entwicklung dieser Technologie zeigen, insbesondere da sie zunehmend bestimmte Aufgaben übernehmen kann, die früher nur hochqualifizierten Fachkräften vorbehalten waren. 

Von den vielen Bereichen, die KI verändert, ist die Datenanalyse möglicherweise am besten darauf vorbereitet, diese neuen Technologien in ihre bestehende Struktur zu integrieren. Schließlich basieren viele KI Technologien auf genau den Daten, mit denen Datenexperten täglich arbeiten, und viele dieser Fachkräfte nutzen bereits Formen von KI für ihre tägliche Arbeit. Mit den wachsenden Möglichkeiten der KI wächst auch ihr potenzieller Einfluss auf die Datenanalyse. 

Hier erfahren Sie mehr über KI Analysen, ihre Einsatzmöglichkeiten, Vorteile und ihre Praxiserfahrung. Abschließend stellen wir Ihnen einige KI Analysetools vor, die Sie in Ihrem Unternehmen implementieren können. Außerdem finden Sie empfohlene Schulungsprogramme zum Ausbau Ihrer KI Kompetenzen. 

Was ist KI Analyse? 

KI Analyse ist eine Form der Datenanalyse, die künstliche Intelligenz – insbesondere fortgeschrittene Formen des maschinellen Lernens – für Business Intelligence Zwecke nutzt. Obwohl sie sich deutlich von den traditionellen Datenanalysemethoden vieler Unternehmen unterscheidet, verfolgt KI Analyse das gleiche Ziel: die Analyse von Datensätzen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. 

Der Hauptunterschied zwischen KI Analysen und herkömmlichen 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, stützen sich stark auf statistische Analysen zur Gewinnung von Erkenntnissen und erfordern, dass Analysten selbst Schlussfolgerungen ziehen, anstatt sich auf die Technologie zu verlassen. 

KI Analysen nutzen fortschrittliche KI Methoden wie Natural Language Processing (NLP) und Deep Learning, um große Datensätze zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen dynamisch zu steuern, indem sie direkt auf Benutzerinteraktionen reagieren. Eine KI gestützte Analyseplattform könnte es Geschäftsanwendern beispielsweise ermöglichen, direkt Fragen zu stellen wie: „Wie war unsere Umsatzentwicklung im letzten Quartal?“ und „Wie hoch war der durchschnittliche Umsatz im vierten Quartal der letzten drei Jahre im Weihnachtsgeschäft?“ Das System könnte diese Fragen dann dynamisch und ohne menschliches Eingreifen beantworten. 

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. 

Gängige Analysearten

Es gibt vier Hauptarten der Datenanalyse, die sowohl mit traditioneller Datenanalyse als auch mit KI Analyse möglich sind. Dazu gehören: 

• 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. 

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

• Prädikative Analyse: Daten werden analysiert, um Trends und Muster und so zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Wie der Name schon sagt, dient die prädikative Analyse dazu, zukünftige Entwicklungen besser zu verstehen, beispielsweise um das Wachstum eines Unternehmens in den nächsten fünf Jahren oder die Gesamtzahl der Verkäufe im kommenden Quartal zu prognostizieren. 

• Präskriptive 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 präskriptive Analysen eingesetzt, um die Vorgehensweise eines Unternehmens zu definieren, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, beispielsweise um die Umsatzziele im nächsten Jahr zu erreichen oder die Marketingreichweite mit begrenzten Ressourcen zu erhöhen.

Einsatzmöglichkeiten von KI in der Analytik 

Die Einsatzmöglichkeiten von KI in der Datenanalyse sind vielfältig und entwickeln sich mit dem Fortschritt der künstlichen Intelligenz ständig weiter. Dennoch gibt es einige KI Anwendungen, die in der Geschäftswelt immer häufiger zum Einsatz kommen und die Manager und Führungskräfte kennen sollten. Im Folgenden untersuchen wir drei dieser Anwendungen. 

1. Daten demokratisieren

Um effiziente, datenbasierte Entscheidungen treffen zu können, benötigen 

Unternehmer und Teamleiter sofortigen Zugriff auf relevante Daten und Erkenntnisse. Dennoch fehlt vielen Fachkräften in Unternehmen das erforderliche technische Know-how, um effektiv mit Daten zu arbeiten und die benötigten Antworten daraus zu gewinnen. 

Glücklicherweise können KI Analysetools mit interaktiven Schnittstellen, die es Nutzern ermöglichen, einfach die Plattform selbst abzufragen, zur Demokratisierung von Daten am Arbeitsplatz beitragen. Anstatt das Backend durchsuchen zu müssen, können generative KI Tools wie Chatbots Nutzerfragen direkt beantworten, sodass sie die benötigten Erkenntnisse zum richtigen Zeitpunkt erhalten. 

2. Große Datensätze effizient analysieren

Viele Organisationen sind mit Daten überflutet. Doch anstatt den Mitarbeitern zu helfen, optimale Entscheidungen zu treffen, stellen viele Fachleute fest, dass die schiere Datenmenge, die ihnen zur Verfügung steht, ihre Entscheidungsfindung eher behindert als fördert. 

KI kann dazu beitragen, die Datenflut zu überwinden, mit der viele Mitarbeiter derzeit zu kämpfen haben. Sie analysiert die großen Datenmengen schnell und effizient. Mitarbeiter können sich darauf verlassen, dass die ihnen zur Verfügung stehenden Informationen zuverlässig und aktuell sind und so fundierte Entscheidungen treffen können, wenn es darauf ankommt. 

3. Automatisieren Sie das Datenmanagement 

Einige der mühsamsten und zeitaufwändigsten Aufgaben der Datenanalyse sind zugleich die grundlegendsten: Das Extrahieren, Bereinigen und Eingeben von Daten in Datenbanken sind notwendige Schritte für eine effektive Analyse. Daher verbringen viele Datenexperten einen Großteil ihrer Zeit mit diesen notwendigen Schritten, anstatt sich auf die komplexesten und wirkungsvollsten Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren. 

Glücklicherweise eignet sich KI hervorragend für Datenmanagementaufgaben wie Datenbereinigung, -eingabe und -klassifizierung und kann diese automatisch und ohne menschliches Zutun erledigen. Darüber hinaus kann KI Anomalien und Fehler in Datensätzen erkennen und beheben, um die Integrität einer Datenbank zu gewährleisten und Datenexperten so Vertrauen in ihre Ergebnisse und Erkenntnisse zu geben. 

Vorteile der KI Analyse

Der Einsatz von KI für die Datenanalyse bietet zahlreiche Vorteile. Zu den häufigsten Vorteilen, die Unternehmen möglicherweise erleben, gehören: 

• Verbesserte Entscheidungsfindung: KI Analysen ermöglichen die Demokratisierung von Daten, sodass auch Fachleute ohne Erfahrung in der Datenanalyse bei Bedarf Erkenntnisse gewinnen können. Dies wiederum verbessert die Entscheidungsfindung für mehr Mitarbeiter als viele der heute eingesetzten BI Lösungen. 

• Produktivitätssteigerung: KI Tools können mühsame Datenanalyseaufgaben übernehmen, die für Datenexperten viel Zeit in Anspruch nehmen. Ohne diese Aufgaben können sich Datenwissenschaftler und -analysten auf die komplexesten und wirkungsvollsten Projekte für ihre Arbeitgeber konzentrieren. 

• Höhere Vorhersagegenauigkeit: Mit dem Fortschritt der KI entwickeln sich auch ihre Fähigkeiten weiter. Insbesondere Deep Learning und Machine Learning Modelle können Ergebnisse präziser vorhersagen als viele der in der Vergangenheit eingesetzten Prognosetechniken.

• Dynamische und personalisierte Oberflächen: BI Dashboards sind ein gängiges Werkzeug, das Geschäftsleute täglich nutzen. Während viele traditionelle Dashboards nur über eingeschränkte interaktive Funktionen verfügen, können KI basierte Dashboards dynamisch auf Benutzer reagieren und ihnen eine personalisierte Ansicht bieten, damit sie optimal arbeiten können. 

Beispiel für KI Analysen 

Unternehmen können KI Analysen auf vielfältige Weise in ihre bestehenden Arbeitsabläufe integrieren. Für manche Unternehmen ist sie sogar zentraler Bestandteil ihrer Marke und ihres Geschäftsmodells. 

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 für ein ansprechendes Kundenerlebnis einzusetzen, sondern nutzt sie unter anderem auch für die Gestaltung seines Filmkatalogs, die Identifizierung erfolgreicher Inhalte und die Steuerung seiner Werbeausgaben. 

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 

Nachdem Sie nun ein besseres Verständnis von KI Analysen haben, ist es an der Zeit, die Tools zu erkunden, die Ihnen bei der Implementierung in Ihrem Unternehmen helfen können. Einige gängige KI Analysetools, die Sie in Betracht ziehen könnten, sind: 

• ChatGPT

• Tableau AI und Tableau Pulse 

• Power BI mit AI Insights

• IBM Cognos Analytics

• Jupyter AI

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