Wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning die Welt der Business Intelligence verändern

In der heutigen digitalen Welt ist die Verarbeitung und Analyse von Daten ein entscheidender Faktor für den Erfolg eines Unternehmens. Business Intelligence (BI) und Analytics haben sich zu wichtigen Werkzeugen entwickelt, um komplexe Datenmengen zu verarbeiten und wertvolle Einblicke zu gewinnen. In diesem Blogbeitrag möchten wir Ihnen zeigen, wie Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) die Welt der BI und Analytics revolutionieren.

Die Herausforderungen der Datenanalyse

Zunächst müssen wir die Herausforderungen der Datenanalyse verstehen. Mit dem exponentiellen Wachstum der Datenmenge stehen Unternehmen vor der Aufgabe, diese effektiv zu verwalten und zu analysieren. Große Datenmengen zu verarbeiten und daraus wertvolle Einblicke zu gewinnen, erfordert fortschrittliche BI-Software und -Techniken. Beispielsweise müssen Unternehmen, die täglich Millionen von Transaktionen verarbeiten, in der Lage sein, diese Daten schnell zu analysieren, um zeitnahe und relevante Geschäftsentscheidungen treffen zu können.

Die Rolle von KI und ML in der BI

Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind entscheidende Technologien, die die BI und Analytics revolutionieren. KI ermöglicht Systemen, aus Daten zu lernen und sich ohne explizite Programmierung zu verbessern. Im Kontext von BI kann KI dabei helfen, Muster in Daten zu identifizieren und präzisere Prognosen zu liefern. ML ist ein Teilbereich der KI, der auf maschinellem Lernen basiert und dabei komplexe Algorithmen verwendet, um Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

Self-Service-BI und die Integration von KI und ML

Self-Service-BI-Plattformen wie Zoho Analytics haben sich in den letzten Jahren stark entwickelt und bieten nun KI- und ML-Funktionen an. Diese Plattformen ermöglichen es Anwendern, wichtige Erkenntnisse aus ihren Daten schneller und einfacher zu gewinnen. Zoho Analytics bietet eine benutzerdefinierte Lösung zur Erstellung von Machine-Learning-Modellen und eine nahtlose Integration mit OpenAI. Die Plattform verfügt über eine KI-basierte, automatisierte Insights Engine namens Zia Insights, die kontextbezogene diagnostische Analysen durchführt und Decision Intelligence einsetzt, um Datenanalyse, KI und ML zu kombinieren und Entscheidungsprozesse zu vereinfachen.

Augmented Analytics

Augmented Analytics ist ein Trend, der die Automatisierung und Verbesserung der Datenanalyse vorantreibt. KI-basierte Funktionen wie Smart Insights, Smart Grouping und automatisiertes Forecasting in den Grafikkomponenten der Stories unterstützen den Anwender bei der Datenanalyse und Entscheidungsfindung. Der Just Ask Chatbot in der SAP Analytics Cloud (SAC) ist ein weiteres Beispiel dafür, wie KI die traditionellen analytischen Vorgehensweisen verändert. Der Chatbot unterstützt den Anwender bei der Aufbereitung der Daten und der Gewinnung zusätzlicher Einsichten in die Daten.

Die Vorteile von KI- und ML-integrierten BI-Tools

BI-Tools mit KI- und ML-Funktionen bieten mehrere Vorteile. Einer der wichtigsten Vorteile ist die Vorhersagemodelle, die durch die Analyse historischer Daten zukünftige Trends und Ereignisse prognostizieren können. Anomalieerkennung ist ein weiterer wichtiger Aspekt, da ungewöhnliche Muster und Ausreißer in den Daten automatisch erkannt werden, was viel Zeit spart und das Risiko fehlerhafter Daten reduziert. Routineaufgaben können automatisiert werden, was Zeit spart und die Genauigkeit der Analysen erhöht. Dies ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf strategisch wichtigere Aufgaben zu konzentrieren. KI und ML sind extrem anpassbar und individualisierbar, sodass sie genau auf die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens zugeschnitten werden können.

Beispiele für KI- und ML-integrierte BI-Tools

Einige Beispiele für KI- und ML-integrierte BI-Tools sind:

• Zoho Analytics: Diese Plattform bietet eine benutzerdefinierte Lösung zur Erstellung von Machine-Learning-Modellen und eine nahtlose Integration mit OpenAI. Sie verfügt über eine KI-basierte, automatisierte Insights Engine namens Zia Insights, die kontextbezogene diagnostische Analysen durchführt und Decision Intelligence einsetzt.
• SAP Analytics Cloud (SAC): Der Just Ask Chatbot in der SAC unterstützt den Anwender bei der Aufbereitung der Daten und der Gewinnung zusätzlicher Einsichten in die Daten. Die Plattform verfügt über KI-basierte Funktionen wie Smart Insights, Smart Grouping und automatisiertes Forecasting in den Grafikkomponenten der Stories.
• Qlik: Qlik integriert grundlegende KI- und ML-Funktionen, einschließlich Mustererkennung, Anomalieerkennung und prädiktiver Analysen. Diese Funktionen ermöglichen hochwertige und individualisierte Datenarbeit, die genau auf die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens zugeschnitten werden kann.

Die Zukunft der BI und Analytics

Die Zukunft der BI und Analytics wird von der Integration von KI und ML geprägt sein. Unternehmen, die diese Entwicklung verschlafen, laufen Gefahr, schnell abgehängt zu werden. Die Automatisierung und Verbesserung der Datenanalyse durch KI-basierte Funktionen werden die Art und Weise, wie Unternehmen Daten nutzen und Entscheidungen treffen, revolutionieren. Die Einführung von Generative AI verspricht, die Art und Weise, wie wir BI und Analytics nutzen, zu revolutionieren, da KI-Algorithmen große Datenmengen schneller und genauer analysieren können als traditionelle Methoden.

Fazit

In diesem Blogbeitrag haben wir gezeigt, wie KI und ML die Welt der Business Intelligence und Analytics verändern. Die Integration von KI und ML in BI-Tools bietet viele Vorteile, von Vorhersagemodellen bis hin zur Anomalieerkennung und der Automatisierung von Routineaufgaben. Unternehmen, die diese Technologien nutzen, können schneller und effizienter Entscheidungen treffen und ihre Datenanalyse verbessern. Die Zukunft der BI und Analytics wird von der ständigen Weiterentwicklung und Integration von KI- und ML-Funktionen geprägt sein. Wir hoffen, dass dieser Beitrag Ihnen geholfen hat, die Möglichkeiten und Chancen, die KI und ML in der BI und Analytics bieten, besser zu verstehen.