Was ist die erweiterte Analyse?

Die erweiterte Analyse verstehen

Traditionell waren die Feinheiten der Datenanalyse Sache von Datenexperten. Sie verfügten über das Know-how, die Fachkenntnisse und die Software, die für die Durchführung der wichtigsten Prozesse im Lebenszyklus der Datenanalyse erforderlich sind, einschließlich der Datenexploration und -aufbereitung, des Modelldesigns und der Entwicklung sowie der Gewinnung und Verbreitung von Erkenntnissen. Diese oft manuelle und mühsame Arbeit kann Tage, Wochen oder sogar länger dauern. Geschäftsteams warteten an der Seitenlinie auf Informationen, die ihre Entscheidungen und Handlungen leiten sollten.

Doch angesichts der Geschwindigkeit, mit der Unternehmen heute in stark umkämpften digitalen Umgebungen agieren müssen, können Entscheidungsträger einfach nicht warten. Sie benötigen tiefere Einblicke – und mehr davon – schneller als je zuvor. Doch die meisten Data-Science-Teams können ihre Abläufe nicht schnell genug skalieren, um mit der Nachfrage nach Datenanalysen Schritt zu halten – eine Herausforderung, die durch Big Data und andere große, komplexe Datenspeicher noch verstärkt wird.

Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) und verwandter Technologien tragen erweiterte Analysen dazu bei, die Art und Weise zu verändern, wie Unternehmen Daten generieren, konsumieren und Business Intelligence (BI) und Wirtschaftsanalytik (BA) gemeinsam nutzen.

Die erweiterte Analyse umfasst drei Schlüsselkomponenten:

1. Machine Learning (ML). ML ist eine Art von KI und verwendet Algorithmen, um historische Daten schnell zu durchsuchen, Muster zu identifizieren, Abweichungen zu erkennen und Erkenntnisse und Empfehlungen zu generieren. ML-Modelle nutzen große Datenmengen und lernen kontinuierlich aus neuen strukturierten und unstrukturierten Daten – ohne menschliches Eingreifen. ML-Modelle liegen den meisten erweiterten Analysefunktionen zugrunde.
2. Technologien für natürliche Sprache. Menschen und Computer können dank linguistischer Datenverarbeitung, die die menschliche Sprache für Computer interpretiert, und dank Textgenerierung, die Computercode in menschliche Sprache übersetzt, leichter miteinander kommunizieren. So können Geschäftsleute mit Computern in Frage-Antwort-Sitzungen kommunizieren und dabei vertraute Fach- und Branchenbegriffe verwenden.
3. Automatisierung. ML-gesteuerte Technologien automatisieren manuelle Routineaufgaben im gesamten Lebenszyklus der Datenanalyse. Dadurch wird die zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen benötigte Zeit erheblich reduziert. Mithilfe automatisch generierter Eingabeaufforderungen können beispielsweise Benutzer mit und ohne technischen Hintergrund Rohdaten schneller entdecken und aufbereiten. Gegen Ende des Lebenszyklus beschleunigen textbasierte Berichte, die automatisch erstellt und mit benutzerdefinierter Häufigkeit verteilt werden, die Weitergabe von Erkenntnissen.

Wie der Name schon sagt, ersetzt die erweiterte Analyse nicht die menschliche Intelligenz, Intuition und Neugierde, sondern ergänzt sie. Auf der Grundlage von kontextbezogenen und Verhaltenshinweisen, die im Laufe der Zeit von Benutzern gesammelt werden, bewerten ML-Modelle die menschlichen Absichten und Präferenzen und bieten entsprechende Erkenntnisse, Anleitungen und Empfehlungen in natürlicher Sprache. Sie überlassen die eigentliche Entscheidungsfindung den Menschen.

Die Vorteile von erweiterten Analysen und erweiterten Analysetools

Ihr Unternehmen befindet sich möglicherweise noch am Anfang der Einstiegsphase in erweiterte Analysen, aber es lohnt sich. Betrachten Sie die Vorteile der Verwendung von erweiterten BI-Tools:

• Verbesserte Entscheidungsfindung. Die erweiterte Analyse hilft Geschäftsleuten, mehr Verantwortung für die Datenanalyse zu übernehmen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Das Konsolidieren spezifischer Metriken, Key Performance Indicators (KPIs) und anderer Informationen in kundenspezifischen Datendashboards und Berichten macht komplexe Daten verständlicher. Darüber hinaus ermöglicht Data Storytelling Narrative in natürlicher Sprache, die die Daten mit Grafiken und Diagrammen weiter kontextualisieren.
• Datendemokratisierung. Wenn mehr Menschen aus allen Abteilungen in die Datenanalyse einbezogen werden, steigt die Datenkompetenz. Mit der Zeit verändert sich die Organisationskultur. Mehr Teams können mit Daten arbeiten und zusammenarbeiten, um einen geschäftlichen Nutzen daraus zu ziehen.
• Schnellere Datenaufbereitung. Der Prozess zum Erstellen von Datasets, die zum Entwickeln, Testen und Trainieren von ML-Modellen benötigt werden, wird durch die erweiterte Datenaufbereitung optimiert. Anhand von Empfehlungen, die auf ihre Projektanforderungen zugeschnitten sind, können Benutzer Datasets auswählen und konsolidieren, Datasets bereinigen, formatieren und anreichern sowie neue Datasets finden, um ML-Modelle weiter zu optimieren.
• Reduzierter analytischer Trend. Der durch unvollständige Datensätze, falsche Annahmen und fehlenden Kontext verursachte Trend führt zu ungenauen, nicht vertrauenswürdigen Ergebnissen. ML-Algorithmen, die riesige Datenmengen analysieren, und automatisierte Workflows, die manuelle Fehler reduzieren, minimieren Verzerrungen.
• Zeit- und Kostenersparnis. Mit weniger manuellen Prozessen können Data-Science-Teams produktiver arbeiten und mehr Ressourcen für übergeordnete Analyseinitiativen einsetzen. Außerdem können Geschäftsteams mit zunehmender Datenkompetenz einfachere Analyseprojekte übernehmen, sodass wissenschaftliche Fachkräfte für Daten mehr Zeit für komplexere Aufgaben haben.

Herausforderungen der erweiterten Analysetools

Erweiterte Analysetools Tools sind ein integraler Bestandteil vieler BI- und BA-Lösungen für Unternehmen und nutzen die Vorteile von KI-Technologien und respektieren gleichzeitig die menschliche Intelligenz.

Dennoch sollte Ihr Unternehmen darauf vorbereitet sein, häufige Hindernisse zu überwinden, die die Einführung verzögern. Zu den möglichen Herausforderungen gehören die folgenden:

• Missverständnisse von KI. Einige Mitarbeiter befürchten möglicherweise, dass sie durch KI-Technologien ersetzt werden. Kommunizieren Sie offen, und machen Sie ihnen klar, dass KI ihre Grenzen hat. Erweiterte Analysen beruhen auf menschlicher Initiative und Fachwissen, um einen Mehrwert zu schaffen.
• Mangelnde Datenkompetenz. Veranstalten Sie Workshops, und stellen Sie Mentoren zur Verfügung, um Geschäftsteams dabei zu unterstützen, selbstbewusst mit Analysen umzugehen. Bringen Sie Benutzern die wichtigsten Datenkonzepte und -ausdrücke bei, und zeigen Sie ihnen, wie sie mit Daten umgehen müssen, um ihr Team und ihr Unternehmen zu unterstützen. Heben Sie erfolgreiche Projekte mit erweiterten Analysen hervor.
• Uneffektive Daten- und Modellverwaltung. Trainieren Sie ML-Modelle anhand umfassender, aktueller Daten, die frei von Fehlern und Verzerrungen sind, und aktualisieren Sie die Algorithmen regelmäßig, um die sich entwickelnden Datenbestände zu verarbeiten. Mit qualitativ hochwertigen Daten und stabilen Modellen werden Ihre Benutzer den Tools vertrauen, die ihnen helfen, zeitnahe, genaue Erkenntnisse zu gewinnen.
• Irrelevante Ergebnisse. Zeigen Sie Benutzern, wie sie Informationen generieren können, die für ihre Rollen und Verantwortlichkeiten von Bedeutung sind. Andernfalls werden sie frustriert und verschwenden Zeit damit, irrelevante Ergebnisse herauszufiltern.
• Unzureichende Rechenleistung und Skalierbarkeit. Je nach Ihren IT-Kapazitäten kann sich ein Anstieg des Informationsvolumens und der Verarbeitungsanforderungen auf die Antwortzeiten auswirken.

Integration der erweiterten Analyse für den Geschäftserfolg

Eine schnelle „Time-to-Insight“ ist entscheidend für die Fähigkeit Ihres Unternehmens, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und diesen zu erhalten. Eine schnelle „Erzielung aussagekräftiger Erkenntnisse“ ist noch entscheidender. Mit erweiterte Analysetools können den richtigen Personen dabei helfen, die richtigen Informationen zu generieren, damit sie bei Bedarf zur Verfügung stehen.

Im Rahmen der erweiterten BI beschäftigen sich Geschäftsleute mit Daten durch personalisierte, dialogorientierte Interaktionen, die es ihnen ermöglichen, Daten aus neuen Blickwinkeln zu betrachten und Erkenntnisse zu gewinnen, die für ihre Aufgaben relevant sind. Darüber hinaus können sie durch die Verwendung erweiterter Analysefunktionen mit Geschäftsanalysetools einen besseren Einblick in Ereignisse und Trends gewinnen und dann proaktiv planen, anstatt nur darauf zu reagieren.

Durch die schnelle und genaue Analyse von Daten können Unternehmen bessere Geschäftsentscheidungen treffen und effektivere Strategien formulieren. Im Laufe der Zeit können sie zu mehr Wachstum und höheren Einnahmen führen.