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Warum KI das nächste große Ding in der Datenanalyse ist (und war)

Veröffentlicht: 14 September 2021

Moderne Geschäftsprozesse zeichnen sich durch ein hohes Maß an Komplexität aus und beinhalten Aufgaben, die zu anstrengend sind, um von Menschen effizient ausgeführt zu werden. Zumindest meistens von Menschen. Mit Hilfe von KI-Lösungen, insbesondere durch KI-gesteuerte Analysen, können Unternehmen florieren und ihre Relevanz im harten Wettbewerb aufrechterhalten.

Dank der KI hat sich die Datenanalyse in den letzten Jahren erheblich weiterentwickelt.

Vordefinierte Dashboards, manuelle Datenexploration und Erkenntnisse, die einer kleinen Gruppe von Datenexperten vorbehalten sind, gehören der Vergangenheit an. Mit Augmented Analytics sind auf die Bedürfnisse der Nutzer zugeschnittene Erkenntnisse für jeden im Unternehmen mit wenigen Klicks verfügbar.

KI-gesteuerte Analysen, auch bekannt als Augmented Analytics, helfen bei der Entdeckung verborgener Muster in großen Datensätzen und bei der Erkennung von Trends und umsetzbaren Erkenntnissen durch die Nutzung von Analysen, maschinellem Lernen und natürlicher Sprachgenerierung.

Aber was bedeutet das alles für Ihr Unternehmen?

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Photo by Tara Winstead on Pexels.com

Warum KI immer noch der König ist

Sie hat zahlreiche Vorteile

Durch das Sammeln und Verarbeiten von Daten kann Business Intelligence dabei helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und einen höheren ROI zu erzielen. Ein gutes BI-Tool sammelt wichtige Daten aus internen und externen Quellen und liefert umsetzbare Erkenntnisse.

Einfach ausgedrückt, verbessert Augmented Analytics die Business Intelligence und unterstützt Unternehmen durch:

  • Beschleunigung der Datenaufbereitung,
  • Automatisierung der Gewinnung von Erkenntnissen,
  • Automatisierung der Gewinnung von Erkenntnissen,
  • die Nutzung von Analyseprodukten durch jedermann ermöglicht wird und
  • die Automatisierung der Berichterstellung und -verbreitung.

Automatisierung beherrscht das Spiel

Das Hauptproblem bei der herkömmlichen Datenanalyse ist der zeitaufwändige Prozess, den die Datenanalysten für die Extraktion und Bereinigung ihrer Daten benötigen.

Durch die Automatisierung des ETL-Datenprozesses (Extrahieren, Transformieren und Laden) und die Bereitstellung wertvoller Daten, die in Sekundenschnelle für die Analyse verwendet werden können, wird dieses Hindernis durch Augmented Analytics beseitigt.

Sobald die Daten aufbereitet sind und verarbeitet werden können, nutzt Augmented Analytics Algorithmen des maschinellen Lernens, um Analysen zu automatisieren und schnell Erkenntnisse zu gewinnen (was Tage und Monate dauern würde, wenn es von Datenwissenschaftlern und Analysten durchgeführt würde).

Vereinfachung gewinnt immer

Darüber hinaus vereinfacht Augmented Analytics die Interaktion der Nutzer mit den Daten, indem es die Datenanalyse in eine zweiseitige Konversation verwandelt, bei der Unternehmen Fragen zu ihren Daten stellen und Antworten in Echtzeit erhalten können.

Dies ist mit Hilfe von NLQ und NLG möglich, da die Software natürlichsprachliche Abfragen entgegennimmt, sie in Maschinensprache übersetzt und dann aussagekräftige Ergebnisse und Erkenntnisse in leicht verständlicher Sprache liefert.

Die Datenabfragefunktion ermöglicht es Fachleuten, tiefer in ihre Daten einzudringen. Noch wichtiger ist, dass jeder im Unternehmen die Analyseprodukte nutzen kann, so dass Unternehmen nicht mehr auf Datenwissenschaftler oder Fachleute mit technischen Kenntnissen angewiesen sind, um Daten mit BI-Tools zu analysieren.

Setzt Ihr Unternehmen die Datenanalyse richtig ein? Bei HICO-Group bieten wir einen ganzheitlichen Ansatz für Kundenlösungen im Bereich Business Intelligence. Unser Team von BI-Experten kann Ihnen helfen, das Beste aus Ihren Datenanalysen herauszuholen oder eine maßgeschneiderte BI-Lösung für Ihr Unternehmen zu entwickeln, die den Anforderungen Ihres Unternehmens und Ihres Marktes gerecht wird.

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