KI-Analysen: Schnellere Dateneinblicke

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.

Was sind KI-Analysen?

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.

KI-Analysen im Vergleich zu herkömmlichen Datenanalysen

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 bauen auf traditionellen Analysepraktiken auf, indem sie maschinelles Lernen verwenden, um Trends aufzudecken, Anomalien zu finden und Vorhersagen zu treffen.
  • KI-Analysen wenden ML zusammen mit ausgefeilten LLMs an, um den Analyseprozess zu automatisieren, von der Datenvorbereitung bis hin zu Analyse und Visualisierung.
  • KI-Analysen bringen strukturierte Anwendungsdaten mit unstrukturierten Daten wie Social Media-Feeds, Dokumenten und Medieninhalten zusammen, um ihre Ergebnisse zu bereichern.
  • Im Gegensatz zu herkömmlichen Batch-Datenanalysen hilft KI-Analysen, riesige Datenmengen ständig zu überwachen und zu analysieren, um zeitnahere Ergebnisse zu erzielen.
  • Datenwissenschaftler und Datenanalysten nutzen KI-Analysen, um ihre Produktivität zu verbessern und mehr Geschäftsleuten den Zugriff auf Erkenntnisse zu erleichtern.

KI-Analysen erklärt

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.

Bedeutung von KI-Analysen im modernen Unternehmen

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.

Funktionsweise von AI Analytics

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.

  • Maschinelles Lernen: ML ist ein Teilbereich von KI, in dem IT-Teams, Datenanalysten und Data Scientists Algorithmen und Computing-Strukturen verwenden, die sich selbst verbessern, um Muster in Daten zu erkennen, mit denen sie über ihre Programmierung hinaus lernen können.
  • Deep Learning: Wie beim maschinellen Lernen wird ein Deep Learning-Prozess auf einer Anordnung von Computing-Knoten ausgeführt, die als künstliche neuronale Netzwerke bezeichnet werden. Diese Netzwerke sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden und ermöglichen es Computern, komplexe Aufgaben auszuführen, wie etwa Vorhersagen zu treffen und Sprache zu verarbeiten und zu interpretieren.
  • Vorhersageanalysen: Vorhersageanalysen umfassen die Analyse aktueller und vergangener Geschäftsdaten mit dem Ziel, zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Die Praxis wird seit langem in der traditionellen Datenanalyse verwendet und profitiert jetzt von der Geschwindigkeit und Rechenleistung von Cloud-Infrastrukturen, die KI-Analysen ermöglichen.
  • Große Sprachmodelle: Ein LLM ist ein KI-Zweig, der neuronale Netzwerkarchitekturen verwendet, damit KI sowohl die Bedeutung von Sprache als auch den Inhalt von Bildern verstehen kann, um die besten Antworten auf menschliche Eingabeaufforderungen abzuleiten. Diese Modelle können auch Sprache und Bilder erzeugen.
  • Neuronale Netzwerke: Diese Arrangements von mehrschichtigen Computing-Knoten imitieren die Architektur eines menschlichen Gehirns. Im Anwendungsfall für KI-Analysen helfen neuronale Netzwerke KI-Modellen dabei, Aufgaben wie Mustererkennung und Entscheidungsfindung auszuführen.
  • Cognitive Computing: Kognitive Computing-Architekturen funktionieren ähnlich wie ein menschliches Gehirn. Dadurch kann der Computer lernen, immer komplexere Muster in Daten zu erkennen.

Real-World-Anwendungen und Anwendungsfälle für KI-Analysen

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.

  • Geschäftsautomatisierung. KI-Analysen können Unternehmen dabei helfen, tägliche Prozesse wie den Dokumentenfluss zu automatisieren. Durch die Möglichkeit, Dokumente zu lesen und zu verstehen und Signaturen zu erkennen, kann ein automatisierter Dokumentenfluss Unternehmen in den Bereichen Versicherung, Finanzen, Immobilien und anderen dabei helfen, schnelle Entscheidungen zu treffen und Hindernisse zu vermeiden.
  • Datensicherheit. Modelle für maschinelles Lernen können erwartete Muster und wiederkehrende Beziehungen zwischen Datenpunkten erkennen und dies in enormen Datenmengen nahezu in Echtzeit tun. Dies ermöglicht es Modellen, Anomalien zu erkennen, die auf alles hinweisen könnten, von internem Betrug bis hin zu einem aufkommenden Angriff.
  • Recht. KI-Analysen können Rechtspraktiken dabei unterstützen, die arbeitsintensive Praxis von Forschung, Entdeckung und kurzer Vorbereitung zu optimieren.
  • Logistik. Da KI-Analysen häufig Streaming-Daten aufnehmen und in Echtzeit analysieren können, können sich schnell wandelnde Logistikunternehmen bei zeitnahen Entscheidungen im Angesicht von Hindernissen wie Wetterverzögerungen, Straßensperrungen und sogar starkem Verkehr helfen.
  • Medizin. KI-Analysen können auf verschiedene Weise zur Verbesserung der Medizin beitragen. Zum einen kann es Arztpraxen effizienter machen, indem es Prozessabläufe und Supply Chain Intelligence verbessert, sodass medizinisches Personal mehr Zeit mit Patienten verbringen kann und weniger Zeit mit der Nachverfolgung von Lieferungen oder dem Schreiben von Notizen hat. KI kann auch medizinischen Fachleuten wie Radiologen helfen, indem sie Röntgenstrahlen und andere Bildgebungsscans liest. In der medizinischen Entdeckung können KI-Analysen Forschern helfen, Therapien zu lokalisieren, die in riesigen Mengen biologischer Daten verborgen sind, was den Entdeckungsprozess erheblich verkürzt.
  • Produktdesign. Produktdesign ist eine neue Anwendung von KI-Analysen. Durch die Analyse einer breiten Palette von Daten, einschließlich Benutzerbewertungen und Materialeigenschaften, können Produktdesignunternehmen KI gestatten, kreativ zu werden und neue Wege bei der Entwicklung von Artikeln zu bieten, von denen die Verbraucher noch nicht einmal wissen, dass sie dies wünschen.

Vorteile von KI-Analysen

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.

  • Genauere Analyse: Die Automatisierung der Datenanalyse mithilfe von KI trägt dazu bei, die Variabilität und die Möglichkeit menschlicher Fehler aus dem Analyseprozess zu entfernen.
  • Verbesserte Entscheidungsfindung: Die Möglichkeit, Datenanalysten sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten in einem schnellen, automatisierten Prozess vorzubereiten und zu analysieren, ist eine effiziente Möglichkeit, mehr Informationen in den Entscheidungsprozess zu bringen.
  • Kosteneinsparungen: KI-Analysen helfen dabei, schnellere Analysen bereitzustellen und gleichzeitig den Personalaufwand für die Ausführung von Berichten und die Erstellung von Dashboards zu reduzieren. So können Sie die Produktivität steigern und die Gesamtkosten der datengesteuerten Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen senken.
  • Skalierbarkeit: KI-Systeme können dabei helfen, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, weit über das hinaus, was ein Mensch tun kann. KI-Analysen können sich durch große, wachsende und vielfältige Datensätze auszeichnen.
  • Verbesserte Innovation: Die LLMs und ML, die das Herzstück von KI-Analysen bilden, überprüfen, analysieren und prognostizieren ständig Geschäftsergebnisse. Diese KI-gesteuerten Abfragen sind nicht an die Voraussetzungen von Data Scientists gebunden und können völlig neue Erkenntnisse und Vorhersagen liefern.

Wie KI-Analysen die Datenanalyse beschleunigen

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.

  • Große Datenmengen schnell verarbeiten: KI-Analyseprozesse können bei der Vorbereitung von Daten aus vielen Quellen und in vielen Formaten helfen, und maschinelles Lernen zeichnet sich durch eine schnelle Analyse aus.
  • Ergebnisse und Handlungsempfehlungen vorhersagen: Mit KI-Analysen können Business Analysts nahezu in Echtzeit Informationen nutzen, um ihre Vorhersagen und vorgeschlagenen Aktionen zu schärfen.
  • Daten aus mehreren Quellen analysieren: KI-Analysen können dazu beitragen, den Prozess der Konsolidierung, Vorbereitung und Analyse von Daten zu beschleunigen. Dies gilt unabhängig davon, ob die Daten beispielsweise aus einer Geschäftsanwendung oder unstrukturiert, beispielsweise aus Textdokumenten, Bildern oder Webinhalten, strukturiert sind.
  • Mehr Anwendungsmöglichkeiten: KI-Analysen erhalten neue Funktionen. Sie kann jetzt Daten abfragen, indem sie Textabfragen in SQL konvertiert, Textbeschreibungen aus Bildern extrahiert, die Dateneingabe beschleunigt und Datenanalysen und Visualisierungen ermöglicht – alles ohne menschliche Unterstützung.

Herausforderungen und Einschränkungen von KI-Analysen

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:

  • Statistische Auswahlverzerrungen: Ohne menschliche Aufsicht könnte KI einfach voreingenommene Daten aufnehmen und voreingenommene Ergebnisse hervorbringen.
  • Anfängliche Kosten und Startzeit: Die Vorlaufkosten von KI-Analysen entstehen durch die Zusammenstellung von Computerleistung und Datenkompetenz sowie durch die Identifizierung der richtigen Analysetools und KI-Modelle und die Einrichtung der Datenflüsse. Erst wenn diese Prozesse eingerichtet und die Kosten für die Einrichtung erfüllt sind, kann KI fortlaufende Erkenntnisse liefern.
  • Technische Expertise: KI-Analysen sind ein leistungsstarkes Tool für Datenanalysten und Data Scientists, mit dem sie ihre Workflows verbessern können. Allerdings benötigen sie einen Großteil ihrer Aufsicht und ihres Fachwissens, um sie einzurichten und ihre Ergebnisse zu bewerten. Und Unternehmen ohne diese Fähigkeiten können herausgefordert werden, Datenexperten zu rekrutieren und sich zu leisten.
  • Transparenz: Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenanalysen, bei denen es sich um einen beratenden und iterativen Prozess handelt, wird KI-Analyse autonom ausgeführt, sodass es wichtig ist, Erklärbarkeit in das ursprüngliche Design einzubauen.

KI-Analysen und ethische Überlegungen

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:

  • Datenschutz: Da KI-Modelle auf riesigen und vielfältigen Datasets trainiert werden, können Informationen aus diesen Datasets, einschließlich sensibler Informationen, versehentlich in die Ausgaben der KI aufgenommen werden.
  • Sicherheit: KI-Analysen können auf Informationen ausgeführt werden, die aus vielen verschiedenen Datenspeichern stammen. Jede dieser Datenbanken und die Netzwerke, die Daten zwischen ihnen verschieben, profitieren von der Sicherung.
  • Fairness: Alle Analyseprozesse unterliegen statistischen Verzerrungen, und KI-Analysen sind nicht ausgenommen. Es ist möglich, dass KI-Analysen, die auf voreingenommenen Datensätzen basieren, eine bestimmte Gruppe bevorzugen, weil diese Voreingenommenheit in den Datensätzen enthalten ist, mit denen sie ihre Analyse erstellt - obwohl diese Voreingenommenheit am häufigsten unbeabsichtigt ist.
  • Verantwortlichkeit: Automatisierte Prozesse wie KI-Analysen können so konzipiert werden, dass sie die Produktivität steigern, indem die komplexen Details hinter ihrer Analyse abstrahiert werden. Die Abstraktionen können es jedoch schwieriger machen, einen bestimmten Prozess oder eine bestimmte Aktion zur Rechenschaft zu ziehen, wenn ein Unternehmen auf automatisierte Analysen reagiert. Eine interaktive Mensch-Computer-Partnerschaft ist eine gute Möglichkeit, dies anzugehen.
  • Human Oversight: Obwohl KI-Analysen zur Automatisierung von Prozessen entwickelt wurden, sollten Unternehmen die Einrichtung von Mensch-Computer-Partnerschaften und die regelmäßige Überwachung von Dateneingaben und KI-Ausgaben in Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass sie den geschäftlichen und ethischen Überlegungen entsprechen.
  • Rechtliche und regulatorische Compliance: KI-Analyseprogramme in jedem Unternehmen sollten berücksichtigen, dass diese KI-Analyseprogramme auf rechtliche und regulatorische Berichte ausgerichtet sind.

Die Zukunft von AI Analytics

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.

  • Zukünftige Entwicklung von KI-Analysen. Die LLMs und andere KI-Modelle, die das Herzstück von KI-Analysen bilden, entwickeln sich schnell weiter. Öffentlich verfügbare LLMs ändern bereits Codierung, Inhaltsentwicklung und Kundenservice. Da diese KI-Modelle immer ausgefeilter werden, um subtile menschliche Fähigkeiten nachzuahmen, werden KI-Analysen als Partner für menschliche Entscheidungen in großen Unternehmen zur dominierenden Form von Analysen.
  • Zukünftige Anwendungen von KI-Analysen. Aufgrund seiner Fähigkeit, große Datenmengen aus verschiedenen Datensätzen zu analysieren – und dies in Echtzeit zu tun – werden KI-Analysen in einer wachsenden Anzahl von Branchen eingesetzt. Es wird wahrscheinlich zu gezielteren Vorschlägen für Unterhaltungs- und Einzelhandelskunden, einer schnelleren Betrugserkennung für Finanz- und Versicherungsunternehmen und verbesserten Patientenergebnissen im Gesundheitswesen führen.

Bessere Geschäftsdaten in KI-Geschwindigkeit mit Oracle

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 und KI: Ein Leitfaden zum Erfolg für CIOs

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.

Häufig gestellte Fragen zu AI Analytics

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.