Jeffrey Erickson | Senior Writer | 13. Januar 2025
Unternehmen wenden seit vielen Jahren Modelle für maschinelles Lernen auf ihre Datenanalyse an. Es ist nur sinnvoll für Analysten, die riesige Mengen an Finanztransaktionen verfolgen oder Sicherheitsvorgänge leiten, um Daten über Modelle für maschinelles Lernen auszuführen, die Anomalien und Trends bei Geschwindigkeiten finden, die Menschen nicht erreichen können.
Jetzt bieten große Sprachmodelle oder LLMs, die jede Woche anspruchsvolle neue Funktionen zu erhalten scheinen, Data Scientists und Datenanalysten faszinierende Möglichkeiten, ihre Workflows durch Automatisierung zu transformieren und datengesteuerte Erkenntnisse für mehr Menschen in ihren Unternehmen bereitzustellen.
KI-Analysen, manchmal auch als KI-Augmented Analytics bezeichnet, sind eine Möglichkeit, die Geschäftsleistung mithilfe einer Kombination aus maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung und Datenmanagementtechniken zu analysieren. Wie bei herkömmlichen Analysen besteht das Ziel von KI-Analysen darin, Muster zu finden, Trends vorherzusehen, Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen – oder eine Kombination davon. Der Unterschied besteht darin, dass KI-Analysen Modelle des maschinellen Lernens (ML) verwenden, um große Datensätze nahezu in Echtzeit zu analysieren und dann leistungsstarke LLMs nutzen, um den Prozess der Vorbereitung und Analyse von Daten und der Visualisierung von Ergebnissen zu automatisieren.
Dazu zielt ein KI-Analyseprozess darauf ab, viele früher arbeitsintensive Aufgaben wie die Datenaufbereitung, Datenbereinigung und Datenmodellierung zu automatisieren. Sobald Daten vorbereitet und analysiert sind, hilft das KI-Analysesystem dabei, Visualisierungen seiner Ergebnisse zu generieren und empfiehlt sogar Handlungsoptionen. Da KI ständig große Datenmengen in nahezu Echtzeit überwachen und analysieren kann, kann sie eine große Anzahl von Datenpunktkombinationen testen und die Beziehungen zwischen ihnen bestimmen.
Das Ziel ist, dass Analysten die Daten einfach abfragen, anstatt komplexe manuelle Datenaufbereitungs- und Data Science-Prozesse zu durchlaufen.
Traditionelle Datenanalyse ist ein beratender und iterativer Prozess, der zwischen einem Geschäftsmann und einem Datenanalyst oder Data Scientist stattfindet. Data Scientists konzentrieren sich in der Regel darauf, Daten vorzubereiten und Techniken und Tools anzuwenden, um sie zu interpretieren, während Datenanalysten die Verwendung von gepackter Analysesoftware zur Information von Geschäftsentscheidungen empfehlen, aber die Rollen überschneiden sich oft. Beide können als Datenanalyseexperten betrachtet werden, die in der Lage sind, Fragen oder Hypothesen darüber zu stellen, welche Daten enthüllen könnten. Sie werden dann die Daten zusammenstellen und anspruchsvolle Techniken und Tools anwenden, um zu sehen, ob die Datenanalyse die Frage beantwortet oder die Hypothese validiert. Sie können diese Ergebnisse dann in einem Dashboard erstellen, das vordefinierte Geschäftsmetriken im Laufe der Zeit verfolgt. Traditionelle Datenanalysen sind nach wie vor ein wichtiges Werkzeug, um Unternehmen dabei zu helfen, Beziehungen und Trends in strukturierten Geschäftsdaten zu untersuchen – sie waren von unschätzbarem Wert für die Beantwortung von Ad-hoc-Fragen zur Geschäftsleistung.
Im Gegensatz dazu verwendet KI-Analysen LLMs zusammen mit separaten Machine Learning-Modellen, um die Schritte zu automatisieren, die Menschen unternehmen, um die Analyse abzuschließen. Business Analysts können Informationen dynamisch anfordern und ohne Unterstützung von IT-Experten synthetisieren. Einmal eingerichtet, um eine Vielzahl von Daten aus Geschäftsanwendungen sowie unstrukturierte Daten aus sozialen Medien, E-Mails, Bildern und Dokumenten zu analysieren, können KI-Analysen viel schneller und konsistenter als ein Mensch. Kein Wunder, dass KI-Analysen schnell zu einem bevorzugten Tool von Analysten werden, um ihre Analysen zu vertiefen und ihre Effizienz zu verbessern.
KI-Analysen im Vergleich zu herkömmlichen Datenanalysen
KI-Analyse | Herkömmliche Datenanalysen |
---|---|
Wendet ML-Modelle an, um Echtzeitanalysen und Vorhersagen zu ermöglichen | Konzentriert sich mehr auf die Analyse von Batches historischer Daten |
Zusammenführung strukturierter und unstrukturierter Daten zur Analyse | Verwendet manuelle Prozesse, die das Risiko menschlicher Fehler beinhalten |
Verwendet Automatisierung, um die Instanzen menschlicher Fehler zu reduzieren | Integriert Daten aus Geschäftsanwendungen und anderen strukturierten Datenquellen |
Menschen bringen Kreativität und Diskretion bei der Steuerung, wie KI ihre Arbeit macht | Profitieren Sie von menschlicher Expertise und Intuition in einem bewussten und kollaborativen Prozess |
Wichtige Erkenntnisse
KI-Analysen nutzen fortschrittliche Technologien, einschließlich maschinellem Lernen, LLMs und Datenvisualisierung, um die Entscheidungsfindung im Unternehmen zu verbessern. Da KI-Analysen viele Facetten der traditionellen Datenanalyse automatisieren, können sie dazu beitragen, die laufenden Kosten für Analysen zu senken, die Genauigkeit zu verbessern und Analysten die Möglichkeit zu geben, sich auf das strategische Denken auf höherer Ebene zu konzentrieren.
Wie bei herkömmlichen Geschäftsanalysen verwendet KI-Analysen ML-Tools, um große Datenmengen zu verarbeiten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Analysen können KI-Analysen Aufgaben wie die Datenerfassung, -bereinigung und -kategorisierung selbst für unstrukturierte Daten wie Bilder und Dokumente automatisieren und dann die Daten ständig überwachen, um Muster zu lernen, Anomalien zu erkennen und Korrelationen zu finden. Auf diese Weise können KI-Analysen nahezu in Echtzeit Erkenntnisse liefern – auch aus großen, komplexen und verschiedenen Datenquellen.
Unternehmen haben lange in Datenanalysetools und Know-how investiert, um bessere Entscheidungen zu treffen. KI-Analysen können dazu beitragen, die Entscheidungsfindung im Unternehmen drastisch zu verbessern, indem sie die Datenanalyse automatisieren und schneller und genauer machen, selbst wenn sie verschiedene Daten abwälzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die manuelle menschliche Prozesse wahrscheinlich nie sehen würden. Infolgedessen können Führungskräfte proaktiver handeln und fundierte Entscheidungen in Echtzeit treffen, indem sie beispielsweise Marktbedürfnisse antizipieren und ihren Bestand verschieben.
KI-Analysen gewinnen an Bedeutung, da sie auch in Bereichen wie der Automatisierung der Dateneingabe, der Bereinigung und Kategorisierung von Daten, der Erstellung von Dashboards und Berichten im Handumdrehen sowie der Erläuterung von Analysen und Erkenntnissen für Geschäftsleute dazu beitragen, die tägliche Effizienz zu steigern.
KI-Analysen verwenden LLM- und ML-Technologie, um Daten zu analysieren und zu interpretieren. Sobald das System trainiert wurde, um Muster, Trends und Anomalien in den Daten eines Unternehmens zu erkennen, kann es dann Vorhersagen und Empfehlungen abgeben. KI-Analysen werden in einer Vielzahl von Unternehmen und Disziplinen verwendet, darunter Marketing, Finanzen, Gesundheitswesen und Fertigung. Jedes Unternehmen, das datengesteuerte Entscheidungen treffen und die betriebliche Effizienz verbessern möchte, kann von KI-Analysen profitieren.
Hier sind einige Begriffe zu wissen.
KI-Analysen werden für Datenanalysten und Data Scientists schnell unverzichtbar, da sie sowohl höhere Effizienz als auch tiefere Funktionen für alltägliche Geschäftsaufgaben bieten. Hier einige Beispiele.
Unternehmen, die KI-Analysen einführen, finden oft, dass sie eine neu entdeckte Fähigkeit haben, Muster und Trends in Daten zu identifizieren, die für menschliche Analysten nicht offensichtlich sind. Das Ergebnis sind oft fundiertere Entscheidungen und datengesteuerte Empfehlungen, die zu einer verbesserten betrieblichen Effizienz, einer höheren Kundenzufriedenheit und letztendlich zu einer höheren Rentabilität führen können. Auf der täglichen Ebene können KI-Analysen dazu beitragen, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, damit sich Mitarbeiter auf strategischere und kreative Initiativen konzentrieren können.
Es gibt einige spezifische Möglichkeiten, wie KI-Analysen das Geschäftswachstum und den Erfolg fördern können.
KI-Analysen helfen dabei, den Prozess der Identifizierung von Mustern zu beschleunigen, indem ML verwendet wird, um große Datenmengen in einem Bruchteil der Zeit zu interpretieren, die selbst ein Team qualifizierter Data Scientists benötigen würde. Diese gesteigerte Effizienz kann es Unternehmen ermöglichen, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen, die auf allen gesammelten Daten basieren, sogar auf unstrukturierten Daten.
KI-Analysen tragen über mehrere Methoden zu intelligenteren Geschäftsergebnissen bei.
Für all seine Vorteile gibt es Herausforderungen und Einschränkungen bei KI-Analysen. Erfolg erfordert Qualitätsdaten, die Möglichkeit, die richtigen Modelle auszuwählen und manchmal mit mangelnder Transparenz darüber zu leben, wie das System zu einem Ergebnis kam. KI-Analyseteams stehen auch vor Herausforderungen in Bezug auf die Integration in bestehende Systeme und die Kosten für die Implementierung und Wartung von KI-Technologien.
Zu den Herausforderungen und Einschränkungen, die für eine erfolgreiche Implementierung angegangen werden müssen, gehören:
Ethische Überlegungen mit KI-Analysen können sich im Allgemeinen um Themen wie Datenschutz, Transparenz, Voreingenommenheit und Verantwortlichkeit drehen. Unternehmen können die Erfassung und Verwendung von Daten in einer Weise in Betracht ziehen, die ihren Richtlinien entspricht, und daran arbeiten, Benutzern zu ermöglichen, zu verstehen, wie Ergebnisse ihrer KI-Analyseabfragen formuliert wurden.
Zu den Überlegungen, um sicherzustellen, dass KI-Analysen auf verantwortungsvolle und vorteilhafte Weise verwendet werden, gehören:
Eine grundlegende Hoffnung von KI-Analysen besteht darin, dass sie Unternehmen dabei helfen, optimale Entscheidungen zu treffen, indem sie große Datenmengen analysieren, um Trends, Muster und Erkenntnisse zu identifizieren, die Menschen möglicherweise nie sehen können. Schnelle Auszahlungen sollten ein tieferes Verständnis der Kunden und die Fähigkeit zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben sein. Langfristig sehen wir KI-Analysen als Kern für Innovation und Geschäftswachstum.
Die Oracle Analytics-Community gestaltet die Zukunft mit – Teilnehmer können Technologien erkunden, Fragen stellen, an Live-Labs teilnehmen und vieles mehr. Insbesondere die technische Entwicklung und Anwendungen haben einige klare Trendlinien.
Mit Oracle können Sie KI-Analysen in Ihr Unternehmen integrieren. Mit Oracle als Partner erhalten Ihre Datenanalysten und Data Scientists eine branchenführende Analyseplattform und eine automatisierte Datenmanagementplattform sowie einsatzbereite Services für eine Vielzahl von Analyseaufgaben.
Die Oracle Analytics-Plattform bietet Unternehmen einen Cloud-nativen Service, bei dem Geschäftsleute und Datenexperten am gesamten KI-Analyseprozess zusammenarbeiten können. Dazu gehören Datenaufnahme und -modellierung, Datenvorbereitung und -anreicherung sowie Visualisierung und eine enge Kontrolle über Datensicherheit und -Governance. Die Datenmanagementplattformen und Geschäftsanwendungen von Oracle sind in maschinelles Lernen und Verarbeitungstechnologien in natürlicher Sprache eingebettet, um KI-Analysen im gesamten Unternehmen bereitzustellen.
Da Technologieunternehmen weiterhin mit LLMs vorankommen, werden die unheimlichen Fähigkeiten dieser KI-Modelle schnell in Datenanalysetools Einzug halten. Von diesem Zeitpunkt an möchte jeder, der in den Bereich der Datenanalyse eintritt, die Vorteile von KI-gesteuerten Analysetools in Betracht ziehen. Der nächste Schritt für diese Analysten wird darin bestehen, die Implementierung eines KI-Analyseprozesses für ihre Unternehmen zu leiten und eine Zukunft zu eröffnen, in der mehr Entscheidungsträgern im gesamten Unternehmen aktuelle, datengesteuerte Erkenntnisse zur Verfügung stehen.
Daten sind der Treibstoff für KI-Analysen. Ohne hochwertige, relevante Daten können KI-Modelle nicht lernen, genaue Vorhersagen treffen oder wertvolle Erkenntnisse liefern. So können CIOs dazu beitragen, die Daten ihrer Unternehmen zu ermöglichen, damit sie eine solide Grundlage für KI bieten.
Welche Fähigkeiten sind für KI-Analysen erforderlich?
Es gibt viele Fähigkeiten, die bei der Einrichtung eines KI-Analyseprozesses in einem Unternehmen wichtig sein können, beginnend mit denen, die derzeit von Ihren Data Scientists und Datenanalysten besessen werden. Sobald das Programm in Betrieb ist, besteht das Ziel darin, dass Personen mit Geschäftskenntnissen, aber wenig Datenanalyse-Know-how in der Lage sind, eine eingehende Analyse mit nativsprachlichem Text und gesprochenen Eingabeaufforderungen durchzuführen.
Was tun Analysten für künstliche Intelligenz?
KI-Analysten verwenden die neuesten KI-Tools und LLMs, um ihre Analyse zu verbessern und Nicht-Fachleute zu befähigen, Datenanalysen mit Text- und Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache durchzuführen.
Was machen Data Scientists in KI-Analysen?
Data Scientists sind für die Einrichtung eines KI-Analyseprozesses unerlässlich. Sie bieten die Möglichkeit, Probleme zu definieren und analytische Ansätze zu entwerfen, auf denen KI aufbauen wird. Sie können auch für die Überwachung von KI-Vorgängen und die Erläuterung ihrer Ergebnisse verantwortlich sein.
Ist künstliche Intelligenz eine Form von Analysen?
Wie Analysen hängt künstliche Intelligenz von der Aufnahme und Interpretation von Daten in vielen Formen ab. KI-Analysen sind jedoch darauf ausgelegt, hochentwickelte Datenmanipulationstechniken zu verwenden, um Trends, Korrelationen und Anomalien in Geschäftsdaten zu ermitteln und Visualisierungen bereitzustellen, um die Ergebnisse hervorzuheben.
Was ist der Unterschied zwischen Analytics und künstlicher Intelligenz?
Künstliche Intelligenz ist für die Datenanalyse wichtig, deckt jedoch ein viel breiteres Spektrum an Fähigkeiten ab. Künstliche Intelligenz kann verwendet werden, um Code, Text, Bilder und andere Inhalte zu generieren, was weit über die Anforderungen der meisten Geschäftsanalysen hinausgeht. Die Fähigkeit von KI, Informationen aus Bildern und Dokumenten zu zeichnen und diese mit Anwendungsdaten zu kombinieren, kann sich jedoch stark auf die Erkenntnisse auswirken, die durch Datenanalysen bereitgestellt werden.
Können KI-Analysen menschliche Analysten ersetzen?
Derzeit können KI-Analysen menschliche Analysten nicht ersetzen, aber es kann einen einzelnen Analysten viel produktiver und kreativer machen. KI und maschinelles Lernen bringen mehr Effizienz in die Datenvorbereitung, -analyse und sogar -visualisierung.
Ist KI-Analyse für kleine Unternehmen zugänglich?
Das Wachstum von Cloud-basierten Services, die auf leistungsstarken ML- und LLM-Lösungen basieren, bedeutet, dass ein kleines Unternehmen Daten hochladen und Erkenntnisse gewinnen kann. KI-Analysen demokratisieren die Datenkompetenz, die für aufschlussreiche Datenanalysen erforderlich ist.
Wie können Unternehmen mit KI-Analysen beginnen?
Unternehmen sollten sich an ihre Cloud-Anbieter wenden, um mehr über die wachsende Anzahl von Analysetools zu erfahren, die KI-Modelle nutzen, um Analysen mit sehr wenig Datenexpertise oder Vorabinvestitionen bereitzustellen.