Was ist die erweiterte Analyse?

Die erweiterte Analyse bietet Geschäftsanwendern intuitive, intelligente Tools für die Datenaufbereitung, -analyse und -visualisierung und hilft Unternehmen, schneller datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Eine Person, die eine Brille trägt und auf etwas zeigt

Die erweiterte Analyse verstehen

Traditionell gehörten die Feinheiten der Datenanalyse den Datenprofis. Sie verfügten über das Know-how, das Fachwissen und die Software, die erforderlich waren, um wichtige Prozesse im Lebenszyklus der Datenanalyse auszuführen. Dazu gehören das Durchsuchen und Aufbereiten von Daten, das Entwerfen und Entwickeln von Modellen sowie die Generierung und Verbreitung von Erkenntnissen. Oft manuell und mühsam konnte die Arbeit Tage, Wochen oder länger in Anspruch nehmen. Geschäftsteams warteten am Rande auf Informationen, um ihre Entscheidungen und Handlungen zu leiten.

Angesichts der Geschwindigkeit, mit der Unternehmen heute in einem wettbewerbsintensiven digitalen Umfeld agieren müssen, können Entscheidungsträger jedoch nicht länger warten. Sie benötigen tiefere Einblicke – und zwar mehr davon – schneller als je zuvor. Die meisten Data Science-Teams können ihre Vorgänge jedoch nicht schnell genug skalieren, um mit den Anforderungen an Datenanalysen Schritt zu halten. Dies ist eine Herausforderung, die durch Big Data und andere große, komplexe Datenspeicher verursacht wird.

Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) und verwandter Technologien trägt die erweiterte Analyse dazu bei, die Art und Weise zu verändern, wie Unternehmen Daten generieren, konsumieren und Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA) gemeinsam nutzen.

Die erweiterte Analyse umfasst drei Schlüsselkomponenten:

Machine learning (ML). ML ist eine Art von KI und verwendet Algorithmen, um historische Daten schnell zu durchsuchen, Muster zu identifizieren, Abweichungen zu erkennen und Erkenntnisse und Empfehlungen zu generieren. ML-Modelle basieren auf Big Data und lernen kontinuierlich aus neuen strukturierten und unstrukturierten Daten – ohne menschliches Eingreifen. ML-Modelle bilden die Grundlage der meisten Funktionen der erweiterten Analyse.
Technologien für natürliche Sprache. Menschen und Computer können mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), die menschliche Sprache für Computer interpretiert, und der Textgenerierung (Natural Language Generation, NLG), die Computercode in menschliche Sprache übersetzt, einfacher miteinander kommunizieren. Infolgedessen können Geschäftsleute in einem Dialog mit Maschinen in Frage-und-Antwort-Sitzungen unter Verwendung vertrauter Fach- und Branchenterminologie interagieren.
Automatisierung. ML-gesteuerte Technologien automatisieren manuelle Routineaufgaben während des gesamten Lebenszyklus der Datenanalyse. Dies reduziert erheblich die Zeit, die benötigt wird, um ML-Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Beispielsweise können technisch versierte und nicht technisch versierte Personen, die durch automatisch generierte Eingabeaufforderungen unterstützt werden, Rohdaten schneller ermitteln und vorbereiten. Nahe dem Ende des Lebenszyklus beschleunigen textbasierte Berichte – automatisch erstellt und mit benutzerdefinierter Frequenz verteilt – das Teilen von Erkenntnissen.

Die erweiterte Analyse ersetzt nicht die menschliche Intelligenz, Intuition und Neugier, sondern ergänzt sie. Mithilfe von ML-Modellen werden kontextbezogene und verhaltensbezogene Hinweise, die im Laufe der Zeit von Benutzern gesammelt wurden, ausgewertet, um menschliche Absichten und Präferenzen zu ermitteln und entsprechende Erkenntnisse, Anleitungen und Empfehlungen in natürlicher Sprache bereitzustellen. Sie überlassen die eigentliche Entscheidungsfindung den Menschen.

Die Vorteile der erweiterten Analyse und erweiterten Analysetools

Ihr Unternehmen befindet sich möglicherweise noch am Anfang der Einstiegsphase in erweiterte Analysen, aber es lohnt sich. Betrachten Sie die Vorteile der Verwendung von erweiterten BI-Tools:

Verbesserte Entscheidungsfindung. Augmented Analytics hilft Geschäftskunden dabei, mehr Verantwortung für Datenanalysen zu übernehmen und verwertbare Informationen Erkenntnisse zu generieren. Die Konsolidierung spezifischer Kennzahlen, wichtiger Leistungsindikatoren (KPIs) und anderer Informationen in maßgeschneiderte Daten-Dashboards und Berichte macht komplexe Daten verständlicher. Darüber hinaus ermöglicht das Geschichtenerzählen mit Daten natürliche Spracherzählungen, die die Daten mit Grafiken und Diagrammen weiter kontextualisieren.
Datendemokratisierung. Wenn mehr Menschen aus verschiedenen Abteilungen in die Datenanalyse einbezogen werden, steigt die Datenkompetenz. Im Laufe der Zeit verändert sich die Unternehmenskultur. Mehr Teams werden sicherer im Umgang mit Daten und arbeiten zusammen, um damit Geschäftswert zu schaffen.
Schnellere Datenaufbereitung. Der Prozess zum Erstellen von Datasets, die zum Entwickeln, Testen und Trainieren von ML-Modellen benötigt werden, wird durch die erweiterte Datenaufbereitung optimiert. Anhand von Empfehlungen, die auf ihre Projektanforderungen zugeschnitten sind, können Benutzer Datasets auswählen und konsolidieren, Datasets bereinigen, formatieren und anreichern sowie neue Datasets finden, um ML-Modelle weiter zu optimieren.
Reduzierter analytischer Trend. Der Trend, der durch unvollständige Datensätze, fehlerhafte Annahmen und fehlenden Kontext verursacht wird, führt zu ungenauen, unzuverlässigen Ergebnissen. ML-Algorithmen, die sehr große Datenmengen analysieren – und automatisierte Workflows, die manuelle Fehler reduzieren – minimieren den Trend.
Zeit- und Kostenersparnis. Mit weniger manuellen Prozessen können Data-Science-Teams produktiver sein und mehr Ressourcen für höherwertige Analyseinitiativen aufwenden. Außerdem können Unternehmensteams, während sie ihre Datenkompetenz erhöhen, einfachere Analyseprojekte übernehmen, wodurch Data Scientists für komplexere Aufgaben entlastet werden.

Herausforderungen der erweiterten Analysetools

Erweiterte Analysetools Tools sind ein integraler Bestandteil vieler BI- und BA-Lösungen für Unternehmen und nutzen die Vorteile von KI-Technologien und respektieren gleichzeitig die menschliche Intelligenz.

Dennoch sollte Ihr Unternehmen darauf vorbereitet sein, häufige Hindernisse zu überwinden, die die Einführung verzögern. Zu den möglichen Herausforderungen gehören die folgenden:

Missverständnisse von KI. Einige Mitarbeiter könnten befürchten, dass KI-Technologien sie ersetzen werden. Kommunizieren Sie offen und helfen Sie ihnen zu verstehen, dass KI ihre Grenzen hat. Augmented Analytics basiert auf menschlichen Initiativen und Domänenkenntnissen, um einen Mehrwert zu erzielen.
Mangelnde Datenkompetenz. Halten Sie Workshops ab, und stellen Sie Mentoren zur Verfügung, um Unternehmensteams dabei zu unterstützen, Analysen zuverlässig zu verfolgen. Vermitteln Sie Benutzern wichtige Datenkonzepte und -ausdrücke und wie Sie Daten auf eine Weise betrachten, die ihrem Team und Unternehmen hilft. Heben Sie erfolgreiche erweiterte Analyseprojekte hervor.
Uneffektive Daten- und Modellverwaltung. Trainieren Sie ML-Modelle mit umfassenden, aktuellen Daten, die frei von Fehlern und Voreingenommenheit sind, und aktualisieren Sie Algorithmen regelmäßig, um sich entwickelnde Datenressourcen zu verarbeiten. Mit hochwertigen Daten und robusten Modellen vertrauen Ihre Benutzer den Tools, die ihnen helfen, zeitnahe und genaue Erkenntnisse zu generieren.
Irrelevante Ergebnisse. Zeigen Sie Benutzern, wie Sie Informationen generieren, die für ihre Rollen und Zuständigkeiten von Bedeutung sind. Andernfalls werden sie frustriert und verschwenden Zeit damit, irrelevante Ergebnisse herauszufiltern.
Unzureichende Rechenleistung und Skalierbarkeit. Je nach Ihren IT-Kapazitäten kann sich ein Anstieg des Informationsvolumens und der Verarbeitungsanforderungen auf die Antwortzeiten auswirken.

Integration der erweiterten Analyse für den Geschäftserfolg

Eine schnelle „Time-to-Insight“ (Erkenntnisgewinnung) ist entscheidend für die Fähigkeit deines Unternehmens, einen Wettbewerbsvorteil zu etablieren und aufrechtzuerhalten. Eine schnelle „Zeit bis zu verwertbaren Erkenntnissen“ ist noch entscheidender. Erweiterte Analysetools können den richtigen Personen helfen, die richtigen Informationen zu generieren, sodass sie bereit sind, wenn sie benötigt werden.

Mit erweiterter BI interagieren Geschäftskunden mit Daten durch personalisierte, konversationsbasierte Interaktionen, die es ihnen ermöglichen, Daten aus neuen Winkeln zu betrachten und Einblicke zu generieren, die für ihre Rollen relevant sind. Zusätzlich können sie durch die Nutzung der Funktionen der erweiterten Analyse mit Business Analytics-Tools klarere Einblicke in Ereignisse und Trends gewinnen und proaktiv planen, anstatt nur darauf zu reagieren.

Durch die schnelle und genaue Analyse von Daten können Unternehmen bessere Geschäftsentscheidungen treffen und effektivere Strategien formulieren. Im Laufe der Zeit können sie zu mehr Wachstum und höheren Einnahmen führen.

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