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APRIL 2021: Was kommt als nächstes für Augmented Analytics?

Veröffentlicht: 6 April 2021

Die Datenanalyse war für Unternehmen früher eine unglaubliche Herausforderung, um sie einzurichten und zu betreiben. Um ehrlich zu sein, ist es ein ziemlich langwieriger Prozess – von der Integration verschiedener Datenquellen und deren Aufbereitung für die Analyse bis hin zur tatsächlichen Analyse der Daten und der Kommunikation der Erkenntnisse im gesamten Unternehmen. In jüngster Zeit haben Business-Intelligence-Tools (BI) die nächste Stufe erreicht und beinhalten erweiterte Analysen, die die Datenanalyse zu einem Kinderspiel machen und schnellere Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen.

Augmented Analytics kann als ein Ansatz definiert werden, der disruptive Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzt, um die Datenaufbereitung, die Erkenntnisgewinnung und den Austausch von Informationen zu automatisieren. Mit anderen Worten: Augmented Reality ist eine Kombination aus Analytik und künstlicher Intelligenz (KI).

Sie beinhaltet die Implementierung von KI in die konventionelle Analytik, oft im Kontext von maschinellem Lernen (ML) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP). Augmented Analytics unterscheidet sich von konventionellen Analytics- oder BI-Methoden dadurch, dass ML-Algorithmen hinter den Kulissen ständig lernen und die Ergebnisse verbessern.

Hier sind die wichtigsten Vorteile des Einsatzes von Augmented Analytics im Umgang mit Daten.

Demokratisierung von Daten

Dank Augmented Analytics werden Daten für jeden verfügbar. Mit Augmented-Analytics-Lösungen benötigen Unternehmen keine Datenwissenschaftler oder IT. Stattdessen werden diese Lösungen mit vorgefertigten Modellen, Algorithmen und benutzerfreundlichen Oberflächen geliefert, sodass sie für alle Arten von Benutzern einfach zu verstehen sind.

Schnellere Entscheidungsfindung

Augmented Analytics schlägt die Datensätze vor, die in Tests verwendet werden sollen, benachrichtigt Benutzer, wenn Datensätze geändert werden, und bietet neue Datensätze an, wenn Benutzer nicht die gewünschten Ergebnisse erhalten. Mit nur einem Klick können alle Benutzer detaillierte Prognosen und Hochrechnungen in Abhängigkeit von historischen Daten erhalten.

Automatisierte Empfehlungen

Augmented-Analytics-Plattformen sind inzwischen so weit fortgeschritten, dass sie automatisierte Empfehlungen geben können. Diese Plattformen verfügen in der Regel über NLP, sodass Benutzer ohne technisches Wissen einfach Fragen zu den Quelldaten stellen können, indem sie einfache Geschäftsterminologie verwenden. Die Generierung natürlicher Sprache (NLG) automatisiert dann die Übersetzung komplexer Daten in Text mit intelligenten Empfehlungen und beschleunigt so die analytischen Erkenntnisse.

Die Software lokalisiert und fragt die entsprechenden Daten ab, was zu leicht verständlichen Ergebnissen unter Verwendung von Visualisierungstools oder natürlichsprachlicher Produktion führt. Automatisierte Datenanreicherung und Visualisierungsempfehlungen ermöglichen es jedem Benutzer, ungesehene Muster aufzudecken und Trends vorherzusagen, um die Zeit zu optimieren, die benötigt wird, um von Daten zu Erkenntnissen und Entscheidungen zu gelangen.

Datengesteuert werden…

Um mit ihren Konkurrenten mithalten zu können, müssen Unternehmen in der Lage sein, sich an Veränderungen anzupassen und mögliche Ergebnisse schnell vorherzusagen. Daten und Analysen sind zum Kern jeder Aufgabe geworden, vom Verstehen von Verkaufstrends über die Segmentierung von Kunden auf Basis ihres Online-Verhaltens bis hin zur Vorhersage, wie viel Bestand gehalten werden soll. Unternehmen, die ihre Daten verstehen und manipulieren können, erhalten Zugang zu spezifischen Erkenntnissen, die deutliche Vorteile bieten

Traditionelle Analyselösungen können Ihr Unternehmen nur so weit bringen. Da strukturierte und unstrukturierte Daten zunehmen, liegt es im Interesse jedes Unternehmens, intelligentere Entscheidungen zu treffen, als mit anekdotischen Beweisen und begrenzten Daten zu operieren. Augmented Analytics befindet sich noch in der frühen Wachstumsphase, aber Unternehmen können bereits jetzt von den Vorteilen profitieren, indem sie sich mit BI-Partnern zusammenschließen, die fortschrittliche Tools einsetzen.

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