Was sind erweiterte Analysen?
Bei erweiterten Analysen handelt es sich um Analysen, die um Technologien der künstlichen Intelligenz „erweitert“ werden.
Überblick über Augmented Analytics
Die einfachste Definition von erweiterten Analysen? Erweiterte Analysen sind Analysen, die durch Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) wie maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache „erweitert“ werden. Funktionen für maschinelles Lernen automatisieren komplexe Analyseprozesse wie die Datenaufbereitung und das Gewinnen von Erkenntnissen. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es allen Anwendern, sogar nicht geschulten Fachanwendern, Fragen zu ihren Daten zu stellen und die Antworten darauf einfach und dialogorientiert zu erhalten.
Der englische Begriff „Augmented Analytics“ wurde im Jahr 2017 von Gartner geprägt und gilt heute vielen als die Zukunft von Business Intelligence (BI) und Datenanalysen – einschließlich vorausschauender Analysen.
Warum sind erweiterte Analysen wichtig?
Die Chancen von Big Data nutzen
Daten stellen die größte Chance für Unternehmen in der modernen Wirtschaftswelt dar. Mithilfe von Daten können Unternehmen unter anderem ermitteln, was sie wann produzieren müssen, wer die Zielgruppe ist und wie sie sich weiterentwickeln können. Doch das heutige Datenvolumen ist zu groß, als dass der Mensch die Daten ohne Hilfe – oder ohne Voreingenommenheit – interpretieren kann, und die Forderung nach unmittelbaren Antworten ist einfach nicht erfüllbar. Daher braucht es Technologien wie KI und maschinelles Lernen, um aussagekräftige Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen. Dies ist einer der Gründe, warum Augmented Analytics bzw. erweiterte Analysen so wichtig sind: Sie kombinieren Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz, um Unternehmen bei der Analyse riesiger Datenmengen in Echtzeit zu unterstützen.
Die Abhängigkeit von Datenwissenschaftlern verringern
Der Analyseprozess besteht aus mehreren manuellen, zeitaufwendigen Schritten. Sie sind so kompliziert, dass sie in der Regel nur von Datenforschenden ausgeführt werden können. Diese Analysefachkräfte übernehmen folgende Aufgaben:
- Sie sammeln Daten aus unterschiedlichen Quellen.
- Sie bereiten die Daten für die Analyse auf.
- Sie führen die Analyse durch.
- Sie erhalten aussagekräftige Erkenntnisse.
- Sie visualisieren die Ergebnisse.
- Sie präsentieren diese Ergebnisse ansprechend.
- Sie erstellen einen Maßnahmenplan.
Doch weltweit existiert ein Fachkräftemangel bei Datenforschenden – und die Personalkosten sind hoch. Erweiterte Analysen ersetzen diese Fachkräfte zwar nicht. Doch sie können die Abhängigkeit von ihnen verringern, indem sie Prozesse wie Datensammlung, Aufbereitung, Bereinigung und Analyse automatisieren.
So haben Datenforschende nicht nur wieder mehr Zeit für wichtigere Aufgaben wie das Interpretieren von Ergebnissen, sondern sie können Augmented Analytics auch nutzen, um den Wert zu steigern, den sie für das Unternehmen generieren. Durch KI und maschinelles Lernen unterstützte Analysen helfen ihnen, Abhängigkeiten und Muster zu erkennen, die sie sonst möglicherweise übersehen hätten. Zudem erhalten sie in kürzerer Zeit tiefere Einblicke. Mit diesen Technologien können auch Mitarbeitende aus anderen Analysetätigkeitsfeldern – von Business-Analysefachkräften bis zu Analysefachkräften von Bürgerdaten – die gewonnenen Erkenntnisse verbessern und Aufgaben erledigen, die zuvor nur erfahrene Datenforschende ausführen konnten.
Analysen für nicht geschulte Menschen demokratisieren
Erweiterte Analysen sind auch aus einem weiteren Grund wichtig: Dadurch können sich ungeschulte Forschende auf dem Gebiet der Informationsgewinnung beteiligen. Durch die Automatisierung komplexer Analyseprozesse und die Möglichkeit, Daten mithilfe einfacher Fragen abzurufen, können auch Mitarbeitende ohne Data-Science-Kenntnisse moderne Analyselösungen nutzen. Funktionen für maschinelles Lernen können diesen Forschenden als Leitfaden dienen, indem sie ihnen empfehlen, welche Frage sie als Nächstes stellen sollten, und Vorschläge für weitergehende Informationen machen.
Mit erweiterten Analysen werden Fragen mithilfe vorgefertigter Datenvisualisierungen wie Diagrammen, Grafiken und Karten beantwortet, sodass die Forschenden diese nicht selbst erstellen müssen. Diese Visualisierungen können mit einfachen Befehlen untersucht, zusammengefasst und anderen Teams und Führungskräften präsentiert werden – ohne dass man dafür einen Doktortitel benötigt.
Die Entwicklung von Analyselösungen
Analyselösungen und Business Intelligence haben sich in den letzten Jahren stetig weiterentwickelt – von leistungsfähigen Tools für Daten- und Analysefachkräfte bis hin zu Analyselösungen mit Funktionen für maschinelles Lernen, die jeder nutzen kann.
Herkömmliche Analysen
von der IT unterstützt
begrenzte Nutzerautonomie
leistungsfähige Tools für Daten- und Analysefachkräfte
Fokus auf flexiblem Reporting
Selfservice-Analysen
vom Unternehmen unterstützt
höhere Nutzerautonomie
anwenderfreundliche Oberfläche
Fokus auf nutzerorientierte Erkenntnisse
Erweiterte Analysen
von KI und maschinellem Lernen unterstützt
echte Nutzerautonomie
KI-Tools und geführte Prozesse
Fokus auf schnelle, tiefe, bisher verborgene Erkenntnisse
Anwendungsfälle für erweiterte Analysen
Erweiterte Analysen können Geschäftsprozesse revolutionieren – aber wie sieht das in der Realität aus? Hier finden Sie einige Beispiele für Anwendungsfälle für erweiterte Analysen in Finanzwesen, Vertrieb und Marketing, Logistik, Personalwesen und Debitorenbuchhaltung.
Augmented Analytics im Finanzwesen Eine Business-Analysefachkraft kann Augmented Analytics einsetzen, um Reisekosten und Spesen für verschiedene Geschäftsbereiche vorherzusagen und zu steuern.
Augmented Analytics in der Debitorenbuchhaltung Mitarbeitende in der Forderungsverwaltung können maschinelles Lernen in Augmented Analytics nutzen, um verspätete Zahlungen vorherzusagen, die richtige Inkassostrategie zu ermitteln und den Cashflow im Blick zu behalten.
Augmented Analytics in Vertrieb und Marketing Vertriebs- und Marketingteams können dank Augmented Analytics bessere Kundenprofile erstellen und schnell Cross- und Upselling-Chancen erkennen.
Augmented Analytics in der Fertigung Eine Analysefachkraft bei einem Stahlhersteller kann mit Augmented Analytics die Ausgaben für verschiedene Fabriken in ganz Europa vorhersagen, überwachen und steuern.
Augmented Analytics im Personalwesen Personalleitungen können dank KI-Analysen die Fluktuation von Beschäftigten vorhersagen, die Gründe dafür verstehen und entsprechende Maßnahmen ergreifen, um Spitzenkräfte zu binden.