Warum ist Data Analytics wichtig?
Durch den Einsatz von KI-Techniken in der Data Analytics lassen sich Erkenntnisse aus umfangreichen Datensätzen leichter gewinnen als mit herkömmlichen statistischen Datenanalysemethoden allein.
AI Data Analytics nutzt künstliche Intelligenz oder Maschinelles Lernen (ML), um Aufgaben wie Datenaufbereitung, Erkenntnis , Mustererkennung und Vorhersage zu verbessern.
Beispiele für AI-gesteuerte Analysen
Empfehlung Engines
Nach mehreren Quartalen mit rückläufigen Zuschauerzahlen verzeichnete Netflix im ersten Quartal 2023 ein starkes Wachstum, das zum Teil auf eine neue KI-gestützte Empfehlungsmaschine zurückzuführen ist, die das Engagement steigert.
Personalisierung
Marriott International hat einen KI-gesteuerten Chatbot entwickelt, der dank der verbesserten Verarbeitung natürlicher Sprache schneller auf Gästeanfragen reagieren kann.
Gefühlsanalyse
Coca-Cola analysiert proaktiv mehr als 120.000 Beiträge social media , um verschiedene Produkte auf der Grundlage regionaler oder demografischer Präferenzen zu vermarkten.
Vorhersage
Unternehmen treffen bessere datenbasiert Entscheidungen dank verbesserter Vorhersageergebnisse durch die Anwendung von KI und ML-Modellen zur Analyse größerer Datensätze. Entscheidungen werden schneller getroffen, da weniger Zeit benötigt wird, um die Ergebnisse einer Analyse zu verstehen. KI-Tools können Erkenntnisse in natürlicher Sprache erklären.
Verfolgung von Anwendungsinteraktionen
Banken und Einzelhändler nutzen KI und ML, um Webinteraktionsprotokolle zu analysieren, um teilweise abgeschlossene Transaktionen zu finden und die Fehlerursache zu ermitteln. Die Gründe können von einer schlecht gestalteten Nutzer bis hin zu Fehlern in der Verarbeitungslogik reichen. Die Fehler werden gruppiert, um ein Problemmanagement durchzuführen, was zur Generierung von Empfehlungen führt, die helfen, solche Transaktionsausfälle oder Warenkorbabbrüche zu verringern.
Antizipation Käuferverhalten
Im Marketingkontext kann die Bestimmung des am besten geeigneten nächsten Schritts in der Migration eines Käufers durch KI- und ML-Techniken unterstützt werden, die frühere Aktivitäten analysieren, sie mit ähnlichen Interessenten vergleichen und Empfehlungen auf der Grundlage der Erfolgswahrscheinlichkeit abgeben. Die folgende Interaktion könnte eine weitere Pflege mit gezielter Werbung, ein Angebot für eine Testphase oder ein Anruf eines Vertriebsmitarbeiters sein.
Vorteile des Einsatzes von AI Data Analytics
Die Vorteile der Anwendung von KI und ML auf die Data Analytics variieren je nach Problembereich. Nachfolgend sind einige potenzielle Vorteile je nach Anwendung aufgeführt:
- Geringeres Risiko: Die Entscheidungsfindung wird durch den Einsatz von KI und ML für Data Analytics verbessert, da mehr Daten verarbeitet werden können, um bessere Vorhersagen über die Ergebnisse zu treffen. Betrugserkennung ist ein wichtiger use case für KI, da verborgene Erkenntnisse und Korrelationen leichter zu erkennen sind.
- Erhöhte Sicherheit: KI hilft beim Schutz vor Cyberkriminalität, indem sie den Netzwerkverkehr in Echtzeit analysiert und Angriffe vereitelt, bevor sie schwerwiegende Folgen für das Unternehmen haben.
- Höhere Kundenzufriedenheit: Chatbots können verbessert werden, um einen sinnvolleren Dialog mit Kunden zu führen, während sie auf einen Live-Berater warten. Eine KI kann Diagnosen erstellen und in der Problemdatenbank recherchieren, um hilfreiche Vorschläge zu machen.
- Bessere Personalisierung: KI kann Cookies von Website-Besuchern auslesen und dynamische Links anbieten, die ihre bisherigen Interessensgebiete kennenlernen und so die Konversion beschleunigen.
- Höhere Produktivität der Entwickler: Da KI-basierte Systeme immer ausgefeilter werden, verringert sich die Notwendigkeit, manuell Code zu schreiben. Entwickler können generative AI zur Programmierung von Webseiten, JavaScript und Python Code, der weniger fehleranfällig ist als handgeschriebener Code und weniger Wartung erfordert. Programmiersprachen der Forth-Generation sind weniger prozedural als ihre Vorgänger, und KI-Code-Assistenten werden immer mehr zum Mittel der Wahl, um effizienten Code zu erstellen.
- Effizientere Besprechungen: Videokonferenz-Tools nutzen KI-Technologie, um Anrufe zu transkribieren und die Konversation zu verstehen, um eine Zusammenfassung für die Teilnehmer und diejenigen, die den Anruf verpasst haben, zu erstellen. Das Lesen einer Zusammenfassung nimmt viel weniger Zeit in Anspruch als das Durchlesen einer Aufzeichnung des Meetings.
Tools für die Data Analytics
Maschinelles Lernen und KI-Algorithmen arbeiten zusammen, um die Genauigkeit der Vorhersagen auf der Grundlage der gesammelten Daten zu verbessern, ohne dass sie explizit programmiert werden. Mehr Datenpunkte führen in der Regel zu besseren Vorhersagen. Die Qualität der Daten ist von entscheidender Bedeutung. Das Herausfiltern irrelevanter Daten, das Auffüllen von Lücken und das Beschneiden von Ausreißern verbessern die Qualität.
Tools wie Accord.net bieten ML-Bibliotheken für die Audio- und Bildverarbeitung. Apache Spark MLlib enthält Algorithmen für Regression, Clustering, Filter und Entscheidungsbäume. IBM Watson eignet sich hervorragend für die Analyse von Interaktionen in natürlicher Sprache, wie z. B. social media Feeds.
Rapid Miner bietet Werkzeuge für data mining zum Schürfen von Daten und zum Einsatz und Betrieb von ML-Modellen.
TensorFlow ist ein freies, quelloffenes Framework , das sowohl ML- als auch neuronale Netzwerkmodelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache NLP und Bildverarbeitung verwendet.
Actian und Data Analytics
Die Actian Data Platform ist eine hochgradig skalierbar Analyseplattform mit umfangreichen Features zum Ingesting, Organisieren, Analysieren und Veröffentlichen von Daten. Die eingebauten Funktionen machen das Sammeln von Daten als Streams und Batches einfach. Datentransformationsfunktionen erhöhen die Datenqualität. Nutzer Funktionen können zur Bereitstellung von ML-Modellen verwendet werden. Die Actian Data Platform unterstützt ML-Ingenieure und Datenwissenschaftler durch die Automatisierung von Datenpipelines, die Verbindung zu operativen Datenquellen über vordefinierte Konnektoren und die Transformation von Daten für ML-Anwendungsfälle.
