Analytics 2.0: Wie KI Business Intelligence und Data Insights verändert
Business Intelligence und Analytics haben im letzten Jahrzehnt große Fortschritte gemacht. Mit dem Aufkommen von Big Data und fortschrittlichen KI-Algorithmen können Analysetools nun beispiellose Erkenntnisse liefern, um eine intelligentere Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Diese neue Ära der erweiterten Analyse wird Analytics 2.0 genannt.
Analytics 2.0-Lösungen nutzen die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache, um tiefere Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Sie können die Datenaufbereitung automatisieren, versteckte Korrelationen finden und Vorhersagemodelle erstellen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Dadurch können Unternehmen von der Rückschau zur Vorausschau übergehen und intelligenter agieren. In diesem Artikel werden die wichtigsten Funktionen von Analytics 2.0 untersucht und wie Unternehmen diese Tools nutzen können, um datengesteuerte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
Automatisierte Datenverarbeitung
In der Vergangenheit verbrachten Analysten die meiste Zeit damit, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und für die Analyse aufzubereiten. Data Wrangling besteht aus Aufgaben wie Datenidentifizierung, -bereinigung, -normalisierung, -transformation und -integration. Dieser manuelle Prozess ist mühsam und zeitaufwändig.
Mit Analytics 2.0-Lösungen wie Alteryx und Trifacta können diese Datenverarbeitungsaufgaben mit einfachen Drag-and-Drop-Schnittstellen automatisiert werden. Benutzer müssen keine Programmiersprachen wie Python oder R beherrschen. Die Plattformen nutzen maschinelles Lernen, um Datentypen zu lernen, Anomalien zu erkennen und Probleme zu beheben. Dadurch reduziert sich der Zeitaufwand für die Datenvorbereitung von 80 % auf nur 10–20 %.
Das automatisierte Data Wrangling bietet eine einheitliche Sicht auf die Daten im gesamten Unternehmen. Es ermöglicht eine schnellere Analyseiteration, indem es Reibungsverluste im Datenvorbereitungsprozess beseitigt. Analysten können sich auf hochwertige Analysen statt auf langweilige Arbeit konzentrieren.
Erzeugung natürlicher Sprache für Erkenntnisse
Herkömmliche Business-Intelligence-Tools können Datenvisualisierungen und Dashboards für Erkenntnisse generieren. Allerdings ist ein erheblicher manueller Aufwand erforderlich, um die Ergebnisse zu interpretieren und begleitende Erzählungen zu erstellen.
Analytics 2.0-Plattformen wie Narrative Science nutzen die Generierung natürlicher Sprache (Natural Language Generation, NLG), um die narrative Berichterstattung zu automatisieren. Benutzer können vorgefertigte Zusammenfassungen erhalten, in denen die wichtigsten in den Daten gefundenen Trends, Korrelationen und Vorhersagen erläutert werden. NLG nutzt sprachliche Regeln und KI, um Datenmuster in für Menschen lesbaren Text zu übersetzen.
NLG liefert schneller Erkenntnisse, da manuelle Analysen und Berichte nicht mehr erforderlich sind. Die automatisch generierten Erzählungen sind konsistent, fehlerfrei und eliminieren menschliche Vorurteile. Benutzer ohne Analysekenntnisse können Erkenntnisse einfacher verstehen und datengesteuerte Entscheidungen schneller treffen.
Konversationsanalyse
Analytics 2.0 liefert Erkenntnisse über Konversationsschnittstellen mit Chatbots und virtuellen Assistenten. Benutzer können Antworten auf analytische Fragen erhalten, indem sie einfach Fragen in natürlicher Sprache eingeben oder sprechen.
Anbieter wie ThoughtSpot und IBM Watson Analytics bieten sprachgesteuerte Analyseplattformen. Benutzer können Fragen stellen und zusätzliche Abfragen durchführen, um einen tieferen Einblick in die Daten zu erhalten. Der virtuelle Assistent versteht den Kontext und die Benutzerabsicht.
Konversationsanalysen machen die Erkundung von Daten intuitiv. Gelegenheitsnutzer und Führungskräfte aus der Wirtschaft können ohne umfassende analytische Fachkenntnisse auf Erkenntnisse zugreifen. Die Conversational UX demokratisiert Analysen im gesamten Unternehmen.
Augmented Analytics
Herkömmliche Business-Intelligence-Tools basieren vollständig auf manuellen Analysen. Dies schränkt die Erkenntnisse ein, die Menschen selbst generieren können. Augmented Analytics vereint die Stärken von Maschinen und Menschen.
Plattformen wie SAP Analytics Cloud nutzen ML-Algorithmen, um die Generierung von Erkenntnissen zu automatisieren. Die Algorithmen analysieren selbstständig große Datensätze, um Zusammenhänge, Muster und Trends zu erkennen, die Menschen übersehen. Benutzer erhalten einen Vorsprung an Erkenntnissen.
Allerdings können Menschen das System außer Kraft setzen und maschinell generierte Erkenntnisse validieren. Dabei wird die Geschwindigkeit von Maschinen mit menschlicher Kontrolle kombiniert. Augmented-Analytics-Lösungen liefern vertrauenswürdige Erkenntnisse in großem Maßstab.
Kontinuierliche Intelligenz
Traditionelle Analysen konzentrieren sich auf historische Daten, um Rückblicke zu ermöglichen. Aber die Leistung der Vergangenheit kann zukünftige Ergebnisse nicht genau vorhersagen. Continuous Intelligence nutzt Echtzeit-Datenströme, um Voraussicht zu ermöglichen.
Analytics 2.0-Tools wie Striim lassen sich in Streaming-Datenquellen wie IoT-Sensoren und Clickstreams integrieren. Sie führen automatisierte Modelle aus, sobald Echtzeitdaten eingehen, um Anomalien zu erkennen und Warnungen zu generieren. Benutzer erhalten sofortige Einblicke in aufkommende Trends und Veränderungen.
Dies verlagert Unternehmen von der statischen Batch-Berichterstattung auf ständig verfügbare Analysen. Kontinuierliche Intelligenz hilft Benutzern, Chancen oder Risiken zu erkennen und schnell zu reagieren, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Vorausschauende Analytik
Deskriptive Analysen geben Antworten auf das, was passiert ist. Die diagnostische Analyse gibt Antworten darauf, warum etwas passiert ist. Predictive Analytics nutzt ML, um zu beantworten, was in der Zukunft passieren könnte.
Analytics 2.0-Lösungen können große historische Datensätze aufnehmen, um Vorhersagemodelle zu trainieren. Diese Modelle lernen komplexe Datenmuster, um zukünftige Wahrscheinlichkeiten und Ergebnisse vorherzusagen. Benutzer können den zukünftigen Bedarf vorhersehen, Geräteausfälle verhindern und Risiken reduzieren.
Bei der vorausschauenden Wartung werden beispielsweise Sensoren eingesetzt, um Geräte zu überwachen und den Wartungsbedarf vorherzusagen, bevor es zu Ausfällen kommt. Predictive Analytics hebt die datengesteuerte Entscheidungsfindung auf die nächste Ebene.
Prescriptive Analytics
Die am weitesten fortgeschrittene Stufe der Analytik ist die präskriptive Analytik. Es empfiehlt Benutzern die beste Vorgehensweise. Das System lernt optimale Entscheidungsregeln und Einschränkungen aus historischen Daten.
Wenn Benutzer an einem Entscheidungspunkt angelangt sind, untersucht die präskriptive Analyse alle Optionen und prognostiziert Ergebnisse. Es schreibt die Entscheidung vor, die zum gewünschten Geschäftsergebnis führt. Beispielsweise kann eine Supply-Chain-Plattform die optimalen Lagerbestandsrichtlinien vorschreiben.
Prescriptive Analytics ermöglicht eine datengesteuerte Entscheidungsautomatisierung. Benutzer können das Rätselraten bei komplexen Entscheidungen überflüssig machen. Sie können auf der Grundlage von Datenerkenntnissen stets bessere Entscheidungen treffen.
Erklärbare KI
Analytics 2.0-Tools nutzen fortschrittliche Modelle des maschinellen Lernens wie Deep-Learning-Neuronale Netze. Bei diesen Modellen handelt es sich um komplexe Black Boxes, die hochpräzise Erkenntnisse liefern. Allerdings ist das Innenleben nicht einfach zu erklären.
Mangelnde Erklärbarkeit kann die Einführung KI-gestützter Analysen behindern. Erklärbare KI-Techniken helfen zu entschlüsseln, wie Modelle zu Erkenntnissen gelangen. Anbieter integrieren Modellinterpretierbarkeitsfunktionen in Analytics 2.0-Lösungen.
Mit erklärbarer KI können Benutzer Modellempfehlungen logisch validieren. Dies erhöht das Vertrauen in KI-generierte Erkenntnisse. Fachexperten können Modelle auch weiter verfeinern.
Demokratisierung der Analytik
In der Vergangenheit waren analytische Fähigkeiten rar. Datenanalysten erstellten Berichte, deren Interpretation für die Beteiligten schwierig war. Analytics 2.0 demokratisiert endlich die Analytik für die breite Masse.
Moderne Analyseplattformen verfügen über einfache Drag-and-Drop-Schnittstellen. Die automatisierte Generierung von Erkenntnissen reduziert auch den Bedarf an technischen Fähigkeiten. Mit Konversationsanalysen können auch technisch nicht versierte Benutzer über natürliche Sprache auf Erkenntnisse zugreifen.
Analytics ist nicht mehr auf Datenwissenschaftler beschränkt. Wissensarbeiter im gesamten Unternehmen können Daten nutzen, um die Produktivität und Entscheidungsfindung zu steigern, ohne über tiefgreifende analytische Kenntnisse zu verfügen.
Operationalisierung von Modellen
Traditionell erstellen Datenanalysten Modelle in Statistikprogrammen wie R und Python. Die Modelle generieren Erkenntnisse, bleiben aber von Geschäftsabläufen getrennt.
Mit Analytics 2.0-Lösungen können diese Modelle operationalisiert und in Anwendungen eingebettet werden. Beispielsweise kann ein vorausschauendes Wartungsmodell in der Fabrikhalle eingesetzt werden, um Wartungsaufträge automatisch zu empfehlen.
Durch die Operationalisierung können Unternehmen in Echtzeit auf Erkenntnisse aus Analysemodellen reagieren. Die Modelle treiben automatisierte Entscheidungen voran und optimieren Geschäftsprozesse kontinuierlich durch Feedbackschleifen.
Cloudbasierte Analyse
Herkömmliche Analyseplattformen erforderten eine teure und unflexible Vor-Ort-Infrastruktur. Cloudbasierte Analysen bieten eine flexible, skalierbare Alternative ohne Hardwareinvestitionen.
Führende Plattformen wie Google BigQuery und Amazon QuickSight sind vollständig verwaltete Cloud-Analysedienste. Unternehmen können klein anfangen und nahtlos skalieren, wenn die Anforderungen wachsen. Die Cloud übernimmt auch die Wartung und Aktualisierung der Infrastruktur im Hintergrund.
Dank der Unterstützung mehrerer Mandanten ermöglicht Cloud Analytics eine einfache Zusammenarbeit zwischen verteilten Teams. Benutzer können Modelle in der Cloud entwickeln und Dashboards teilen und gleichzeitig die Datenverwaltung sicherstellen. Die Cloud ermöglicht außerdem den Zugriff auf Analysen von jedem Gerät weltweit.
Datenvisualisierung
Rohdaten allein liefern kaum Erkenntnisse. Die erweiterte Visualisierung wandelt Daten in interaktive Diagramme, Grafiken und Karten um, um Erkenntnisse zu gewinnen. Analytics 2.0-Plattformen umfassen leistungsstarke Visualisierungsfunktionen.
Über die einfachen Diagramme hinaus bieten diese spezielle visuelle Darstellungen wie Heatmaps, Trichteranalysen und Geodatenkarten. Benutzer können Trends, Ausreißer und Muster in Daten durch überzeugende visuelle Darstellungen hervorheben. Drilldowns ermöglichen eine tiefergehende Untersuchung.
Die intelligente Visualisierung empfiehlt automatisch die richtigen Diagrammtypen basierend auf der Datenstruktur. Benutzer ohne Analysekenntnisse können per Drag-and-Drop aussagekräftige Visualisierungen erstellen. Fotorealistische Grafiken machen die Einblicke intuitiver.
Analytics-Beschleuniger
Einige Analyseanwendungsfälle wie Bedarfsprognose, Kundensegmentierung und Bestandsoptimierung erfordern eine komplexe Modellierung. Die Entwicklung von Modellen von Grund auf nimmt viel Zeit und Ressourcen in Anspruch.
Analytics 2.0-Lösungen bieten vorgefertigte Analysebeschleuniger für gängige Anwendungsfälle. Diese enthalten eingebettete Vorhersagealgorithmen, die auf das Geschäftsproblem zugeschnitten sind.
Analytics-Beschleuniger ermöglichen Unternehmen einen schnelleren Einstieg mit bewährten Modellen. Datenwissenschaftler können auch Beschleuniger als Ausgangspunkt verwenden, anstatt Modelle von Grund auf neu zu erstellen. Die Zeit zur Implementierung von Analysen verkürzt sich drastisch.
Kollaborative Analyse
Traditionell war die Analyse eine isolierte Aufgabe. Einzelpersonen oder Teams entwickeln Modelle in Silos, was zu fragmentierten Erkenntnissen führt. Zusammenarbeit ermöglicht einen besseren Austausch von Daten und Erkenntnissen.
Analytics 2.0-Plattformen fördern die Zusammenarbeit mit gemeinsam nutzbaren Workflows und Dashboards. Kommentare und Anmerkungen ermöglichen Diskussionen rund um Erkenntnisse. ACLs steuern den Zugriff auf sensible Daten.
Kollaborative Analysen durchbrechen Silos und ermöglichen es Unternehmen, kollektives Datenwissen zu nutzen. Modelle integrieren Erkenntnisse aus verschiedenen Abteilungen für eine ganzheitliche Sicht. Demokratisierung verstärkt die Wirkung.
Eingebettete Analysen
Damit Analysen Auswirkungen auf Entscheidungen haben, müssen sie tief in die Geschäftsabläufe integriert werden. Allerdings müssen Benutzer häufig zwischen separaten Analyse-Apps und Betriebssystemen wechseln.
Moderne Plattformen ermöglichen die native Einbettung von Analysen in Anwendungen über APIs und Microservices. Erkenntnisse tauchen während des Arbeitsablaufs nahtlos in Echtzeit auf.
Eingebettete Analysen unterstützen datengesteuerte Prozesse wie intelligente Fertigung, vorausschauende Wartung, Echtzeit-Personalisierung und mehr. Die Operationalisierung von Analysen beschleunigt den ROI.
Fazit
Analytics hat sich deutlich von einfacher Business Intelligence und Reporting weiterentwickelt. Das Aufkommen von KI-gesteuerten Analytics 2.0-Lösungen eröffnet bahnbrechende Funktionen wie die automatisierte Erkenntnisgewinnung, NLP-gestützte Erzählungen, Konversationsanalysen und präskriptive Empfehlungen. Unternehmen können tiefere Erkenntnisse aus Daten gewinnen, um die strategische Planung und datengesteuerte Entscheidungsfindung zu verbessern. Analytics 2.0-Lösungen demokratisieren den Zugriff auf leistungsstarke Analysen für Benutzer im gesamten Unternehmen und ermöglichen durchdringende datengesteuerte Kulturen. Mit zunehmender Weiterentwicklung von KI und maschinellem Lernen werden Analysen noch intelligenter. Unternehmen, die auf der Analytics 2.0-Welle mitreiten, werden sich durch intelligente, vorausschauende Entscheidungen nachhaltige Wettbewerbsvorteile verschaffen.
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