Augmented Analytics – die Datenanalyse der Zukunft auf Knopfdruck

von Mathias Diwo  // 30 Oktober, 2022

In diesem detaillierten Artikel über Augmented Analytics, KI-Analytik-Strategien, Beispiele und Technologien erfährst du, wie künstliche Intelligenz in der Datenanalyse deinem Unternehmen helfen kann.

Was ist Augmented Analytics?

Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen verbessert Augmented Analytics die Analytik in allen Phasen des Datenlebenszyklus – von der Art und Weise, wie Daten aufbereitet werden, über die Durchführung der Analyse bis hin zur Bereitstellung von Analysen und Ergebnisse.

Augmented Analytics ist eine Kombination aus Data Science und künstlicher Intelligenz und macht Analytics für mehr Menschen zugänglich, damit sie einen Mehrwert aus den Daten ziehen können, indem sie Fragen stellen und automatisch Ergebnisse auf eine einfache, dialogorientierte Weise generieren.

Augmented Analytics nutzt KI und maschinelles Lernen, um das menschliche Wissen zu erweitern, so dass es für Anwender einfacher wird, ihre Daten aufzubereiten, zu analysieren und zu visualisieren. Nutzer gewinnen schneller Erkenntnisse, indem sie ihre Daten mithilfe von Konversationssprache erkunden, während Algorithmen kontextbezogene Vorschläge für relevante Erkenntnisse liefern.

Wie funktioniert die Erweiterte Analytik?

Augmented Analytics kombiniert die besten Aspekte von maschineller Intelligenz und menschlicher Intelligenz, um Anwendern zu helfen, schnellere Erkenntnisse zu gewinnen, Daten aus einzigartigen Blickwinkeln zu betrachten, die Produktivität zu steigern und Anwendern aller Qualifikationsstufen zu helfen, bessere Entscheidungen auf Basis von KI-Analysen zu treffen.

Augmented Analytics liefert schneller Werte

Die Kombination von Data Science und künstlicher Intelligenz führt zu einer schnelleren Datenaufbereitung, einer schnelleren Visualisierung, schnelleren Erkenntnissen und höherer Produktivität.

Auf der Seite der Datenvorbereitung ersetzen Algorithmen manuelle Prozesse und empfehlen automatisch Assoziationen zwischen verschiedenen Datenquellen sowie Vorschläge zur Bereinigung von Daten.

Wenn es um die Entdeckung von Daten geht, generiert ein schnelles Drag-and-Drop automatisch Balkendiagramme, Listen, KPI-Objekte und andere Visualisierungen basierend auf den von dir ausgewählten Daten.

Die Datenanalyse zeigt versteckte Möglichkeiten auf

Mit herkömmlichen BI-Tools hätten die Nutzer eine Idee oder eine Hypothese über die Art von Erkenntnissen benötigt, die sie aufzeigen wollten. Aber mit KI-Analytik machen die Algorithmen die Arbeit und liefern kontextbezogene Vorschläge, die Erkenntnisse aufdecken, von denen die Nutzer nie dachten, dass sie sie brauchen.

Indem sie Beziehungen, Korrelationen und Ausreißer aufdecken, helfen Data Science und künstliche Intelligenz den Nutzern, Vertrauen aufzubauen, während sie durch den Prozess ihrer eigenen Erkenntnisse geführt werden und Augmeneted Analytik anwenden

Erweiterte Datenanalysen stärken das Vertrauen

Wenn der Nutzer mit Daten interagiert, gibt er den Algorithmen des maschinellen Lernens Hinweise auf seine Funktion, seine Fähigkeiten, seinen geschäftlichen Kontext und seine Absicht.

Mit der Zeit liefern die Algorithmen basierend auf diesen Hinweisen relevantere und genauere Vorschläge und Interaktionen, was das Vertrauen der Nutzer in die Daten erhöht.

Und da die Menschen eine Rolle im Analyseprozess spielen, anstatt einfach nur die Erkenntnisse zu akzeptieren, die aus einer Blackbox kommen, wird dieses Vertrauen noch stärker, was die Akzeptanz und eine breitere Einführung von Analytics im Unternehmen erleichtert.

Augmented Analytics erhöht die Datenkompetenz

Es ist wichtig, dass alle Mitarbeiter, unabhängig von ihren analytischen Fähigkeiten, die Möglichkeit haben, aus den Daten einen Nutzen zu ziehen, denn Unternehmen sammeln immer mehr Daten.

KI-Analysen können die Datenkompetenz fördern, indem sie automatisch Erkenntnisse aufzeigen, Empfehlungen aussprechen und alle Nutzer in die Lage versetzen, selbstbewusst mit ihren Daten umzugehen.

Da Nutzer einfach in natürlicher Sprache nach Erkenntnissen suchen und diese mit sehr wenig Aufwand visualisieren können, wird die Schaffung einer datenkompetenten Belegschaft viel einfacher.

KI automatisiert sich wiederholende Aufgaben wie das Aufbereiten von Daten, das Erkennen von Mustern, das Generieren von Code und das Erstellen von Visualisierungen.

Augmented Analytics liefert durch die Analyse des Nutzerverhaltens und der Intention auch automatisch Vorschläge für Erkenntnisse, die Nutzer vielleicht nicht in Betracht gezogen haben. Und mit Hilfe von Konversationsanalysen können Nutzer schnell Erkenntnisse gewinnen, indem sie Antworten auf ihre Datenfragen in natürlicher Sprache erhalten.

Wie können Unternehmen von Augmented Analytics profitieren?

Da KI-Analytik automatisch Einblicke vorschlägt, die auf natürlicher Sprache basieren, können Nutzer schneller das bekommen, was sie brauchen, was die Zeit bis zur Wertschöpfung beschleunigt.

Und wenn die Suche und Visualisierung von Erkenntnissen einfach ist, können mehr Menschen auf Analysen zugreifen, was die Datenkompetenz im gesamten Unternehmen erhöht.

Die wichtigsten Funktionen der Datenanalyse

Von der Automatisierung und Datenermittlung bis hin zu kontextbezogenen Erkenntnisvorschlägen und Conversational Analytics – Augmented Analytics verbessern Business Intelligence-Prozesse in vielen wertvollen Bereichen:

Die Datenanalyze bringt Aufgabenautomatisierung

Durch die Automatisierung von Routineaufgaben im Zusammenhang mit der Datenaufbereitung, -analyse und -visualisierung kann KI dir helfen, schneller zu Ergebnissen zu kommen.

Wenn ein Nutzer beispielsweise Erkenntnisse gewinnen möchte, hilft maschinelles Lernen dabei, Daten zu bereinigen und vorzubereiten, Muster und Beziehungen zu finden, automatisch Code zu generieren, Erkenntnisse vorzuschlagen und Visualisierungen zu erstellen.

Erweiterte Analytik liefert Kontextabhängige Ergebnisvorschläge

Bei der Analyse werden die Absichten und das Verhalten der Nutzer berücksichtigt, sodass die generierten Erkenntnisse kontextbezogen und hochrelevant sind. Basierend auf den Fragen, die der Nutzer stellt, weist die Maschine ihn auf neue Sichtweisen auf die Daten und versteckte Erkenntnisse hin, die er sonst vielleicht nie gesehen hätte.

Das erweiterte Analysesystem mit Konversationsanalyse (Conversational Analytics):

Konversationsanalysen bieten eine schnelle und einfache Möglichkeit für Nutzer aller Fähigkeitsstufen, Erkenntnisse zu gewinnen, indem sie einfach Fragen stellen und Antworten in natürlicher Sprache erhalten.

Während ein Nutzer tippt oder spricht, werden verwandte Datenfelder angezeigt, die vorschlagen und validieren, was der Nutzer herausfinden möchte. Jedes Mal, wenn eine Frage gestellt wird, präsentieren Algorithmen relevante Diagramme, Graphen und Informationen, um den Nutzern zu helfen, schneller Erkenntnisse zu gewinnen.

Die wichtigsten Herausforderungen von Augmented Analytics

Einige der größten Hürden, mit denen Unternehmen bei der Einführung von Augmented Analytics konfrontiert werden, sind folgende.

  • Datenqualität trainieren: Sind die Daten, mit denen du deine Analysemodelle trainierst, nicht ausreichend, werden deine Erkenntnisse nicht viel wert sein. Pflege und aktualisiere die Modelle, um die Qualität der Erkenntnisse hoch zu halten.
  • Datenverzerrungen: Unvollständige Datensätze und fehlender Kontext sind typische Ursachen für Verzerrungen. Achte darauf, dass du den Kontext mit einbeziehst, damit die Algorithmen alle deine Daten analysieren und objektivere Ergebnisse liefern können.
  • Präzision und Vertrauen: Es muss sichergestellt werden, dass die Erkenntnisse, die deine Tools generieren, genau und vertrauenswürdig sind. Das bedeutet, dass du umfassende und fehlerfreie Daten verwendest und die Modelle aktualisierst, wenn sich deine Daten ändern.
  • Leistungsstärke und Skalierbarkeit: In Abhängigkeit von deiner Plattform und deinen Fähigkeiten kann Augmented Analytics eine Menge Rechenleistung benötigen. Außerdem solltest du bedenken, dass das Datenvolumen die Reaktionszeit erheblich beeinflusst.
  • Relevanz: Nutzer haben keine Zeit, irrelevante Informationen herauszufiltern. Teste deine Daten, um sicherzustellen, dass die Suche relevante Ergebnisse liefert. Wenn das nicht der Fall ist, werden die Nutzer aufhören, die Tools zu nutzen, weil sie keinen Wert bieten.

Optimale Methoden und Best Practices

Richte deine KI-Analytik-Initiativen mit diesen Best Practices auf Erfolg aus.

Starte mit der Datenanalyse klein und passe die Kennzahlen (KPIs) an

Deine Daten müssen nicht perfekt sein, um mit Data Science und künstlicher Intelligenz anzufangen. Wähle stattdessen einen Anwendungsfall, der mit deinen Kennzahlen übereinstimmt und einen hohen Geschäftswert hat. Sobald du Erfolge siehst, feiere sie und gehe zu größeren Projekten über.

Investiere in Teamarbeit, um Vertrauen aufzubauen

Eine der größten Quellen des Misstrauens in KI ist mangelnde Transparenz. Vermeide die Intransparenz, indem du Mitarbeitende aus dem gesamten Unternehmen einlädst, Teil deiner Analytics-Initiativen zu sein, damit sie durch Erkenntnisse Vertrauen aufbauen können.

Fördere mit Augmented Analytics eine datengetriebene Kultur

Wenn immer mehr Menschen in deinem Unternehmen beginnen, Analytics zu nutzen, solltest du sicherstellen, dass sie die Strategien und Schulungen erhalten, die sie benötigen, um das Beste aus den wertvollen Datenbeständen deines Unternehmens herauszuholen.

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Über den Autor

Mathias Diwo

Mathias schreibt über transformative Digital- und Technologietrends, der Digitalisierung und der digitalen Transformation. Die Entwicklungen der Megatrends: von Cloud bis KI, von AR/VR bis 5G, den digitalen Arbeitsplatz, Management, Leadership und die Zukunft der Arbeit. Lade ihn ein, bei deiner nächsten Veranstaltung zu sprechen.

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