Künstliche Intelligenz (KI) und Business Intelligence(BI) werden beide eingesetzt, um Unternehmen dabei zu helfen, anhand von Daten bessere Entscheidungen zu treffen. Sie lösen jedoch sehr unterschiedliche Probleme und funktionieren nach grundlegend unterschiedlichen Prinzipien.
Im Überblick:
- BI hilft Ihnen dabei, zu verstehen, was passiert ist.
- KI hilft Ihnen zu verstehen, warum es dazu gekommen ist.
Der eigentliche Wandel besteht heute nicht nur darin, KI und BI miteinander zu vergleichen. Es geht vielmehr darum zu verstehen, wie sich die Analytik von statischer Berichterstattung hin zu entscheidungsorientierten Erkenntnissen in Echtzeit entwickelt.
Was ist Business Intelligence (BI)?
Business Intelligence bezieht sich auf Tools und Systeme, die zur Analyse von Daten und zur Darstellung von Erkenntnissen mithilfe von Dashboards, Berichten und Visualisierungen eingesetzt werden.
BI dient folgenden Zwecken:
- Erfassen Sie die Leistung anhand von KPIs.
- Historische Daten analysieren.
- Erstellen Sie Dashboards und Berichte.
- Unterstützen Sie Human Entscheidungsfindung.
BI-Tools wie Tableau, Power BI und Looker helfen dabei, strukturierte Daten in Informationen umzuwandeln, die Teams verstehen und auf deren Grundlage sie handeln können. BI basiert jedoch auf vordefinierten Fragen. Bevor das „ dashboard “ erstellt wird, muss jemand entscheiden, was gemessen werden soll.
Was versteht man unter künstlicher Intelligenz (KI) in der Analytik?
Künstliche Intelligenz nutzt maschinelles Lernen ( Maschinelles Lernen ) und Algorithmen, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und automatisch Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen.
KI wird eingesetzt, um:
- Trends und Ergebnisse prognostizieren.
- Analysen und Entscheidungen automatisieren.
- Muster in großen Datensätzen erkennen.
- Verarbeiten Sie strukturierte und unstrukturierte Daten.
Im Gegensatz zu herkömmlichen BI-Systemen können KI-Systeme Anfragen in natürlicher Sprache interpretieren, Muster erkennen und eine dynamischere Datenauswertung ermöglichen.
KI vs. BI: Die wichtigsten Unterschiede
Hier finden Sie eine übersichtliche Gegenüberstellung von KI und BI:
| Funktion | Business Intelligence (BI) | Künstliche Intelligenz (KI) |
| Schwerpunkt | Analyse historischer Daten | Dynamische Analyse und Untersuchung |
| Ausgabe | Dashboards, Berichte | Antworten, Erkenntnisse, Empfehlungen |
| Daten | Strukturierte Daten | Strukturierte + unstrukturierte Daten |
| Entscheidungsfindung | Von Menschen gesteuert | Entscheidungshilfe für Menschen |
| Geschwindigkeit | Stapelverarbeitung | Analyse auf Abruf |
| Flexibilität | Vordefinierte Abfragen | Dynamische Erkundung |
BI unterstützt Teams bei der Analyse und Berichterstellung.
KI unterstützt Teams bei der Vorhersage und beim Handeln.
Wie BI und KI in der Praxis in Unternehmen eingesetzt werden
Auch wenn „KI vs. BI“ oft als Gegenüberstellung dargestellt wird, setzen die meisten Unternehmen beides ein.
Häufige Anwendungsfälle für BI:
- Vertriebs-Dashboards und Umsatzverfolgung.
- Finanzberichterstattung.
- Überwachung der betrieblichen Leistung.
- KPI-Überwachung teamübergreifend.
Häufige Anwendungsfälle für KI:
- Prognose von Nachfrage oder Umsatz.
- Betrugserkennung sowie die Erkennung von „ Anomalie “.
- Empfehlungsmaschinen.
- Analyse des Kundenverhaltens.
BI verleiht Ihren Daten Struktur. KI ergänzt dies durch Intelligenz und Automatisierung.
Wo BI an seine Grenzen stößt
BI ist nach wie vor von entscheidender Bedeutung, wurde jedoch nicht für das heutige rasante Tempo der Geschäftsabläufe konzipiert.
- Es beantwortet festgelegte Fragen: Dashboards zeigen an, was im Vorfeld festgelegt wurde, und nicht, was die Nutzer gerade fragen.
- Das führt zu Engpässen: Die Teams sind bei der Erstellung oder Aktualisierung von Berichten auf Analysten angewiesen, was die Entscheidungsfindung verlangsamt.
- Es schränkt die Recherche ein: Die Nutzer können nicht ohne Weiteres Folgefragen stellen oder tiefer in die Materie einsteigen, ohne von vorne anzufangen.
- Es hat Probleme mit der Skalierbarkeit: Da immer mehr Teams Daten benötigen, lassen sich BI-Workflows nicht skalieren, ohne die Mitarbeiterzahl zu erhöhen.
Genau diese Herausforderungen sind es, die Unternehmen dazu bewegen, auf KI-gestützte Analysen zu setzen.
In welchen Bereichen KI BI übertrifft
KI ermöglicht einen flexibleren und interaktiveren Ansatz bei der Datenanalyse.
- Zugriff über natürliche Sprache: Benutzer können Fragen stellen, anstatt durch Dashboards zu navigieren
- Schnellere Zeit bis zur „ Erkenntnis “: Antworten werden sofort generiert, statt auf Berichte warten zu müssen
- Kontinuierliche Erkundung: Benutzer können Folgefragen stellen in Echtzeit
- Automatisierung: KI kann Erkenntnisse gewinnen und Analysen durchführen, ohne dass die Nutzer jeden Schritt manuell ausführen müssen.
Aus diesem Grund setzen viele Unternehmen zunehmend auf Konversationsanalysen als nächste Entwicklungsstufe der BI.
Das Problem mit den meisten KI-Analysetools
An dieser Stelle hören die meisten Beiträge auf, doch genau hier beginnt das eigentliche Problem. Nicht alle KI-Analyselösungen sind zuverlässig. Viele Tools stützen sich auf:
- Generierung von „ abfragen “ anhand von Eingabeaufforderungen.
- KI, die Rohdaten und Schemata auswertet.
- Probabilistische Ergebnisse, die variieren können.
Dies führt zu:
- Widersprüchliche Antworten.
- Mangelnde Transparenz.
- Mehr Arbeit für die Datenteams bei der Überprüfung der Ergebnisse.
Dadurch entsteht eine Vertrauenslücke: Von KI generierte Antworten mögen zwar korrekt erscheinen, müssen jedoch manuell überprüft werden, bevor sie verwendet werden können. Und wenn Teams den Daten nicht vertrauen können, greifen sie wieder auf Dashboards oder Analysten zurück.
„KI vs. BI“ ist nicht mehr die eigentliche Frage.
Die eigentliche Frage lautet: Wie erhält man schnelle Antworten, ohne das Vertrauen zu verlieren?
Wie Actian AI Analyst die Lücke schließt
Actian AI Analyst wurde entwickelt, um die Stärken von KI und BI ohne Kompromisse zu vereinen.
Dies geschieht, indem die KI in eine regulierte semantische Ebene eingebettet wird, die Folgendes definiert:
- Metriken
- Beziehungen
- Geschäftslogik
Das bedeutet:
- Benutzer können Fragen in einfacher Sprache stellen.
- Die Antworten sind teamübergreifend einheitlich.
- Jedes Ergebnis ist nachvollziehbar und rückverfolgbar.
- Kennzahlen ändern sich nicht je nach Formulierung.
Anstatt sich darauf zu verlassen, dass die KI errät, wie Daten funktionieren, arbeitet sie innerhalb eines kontrollierten, geregelten „ Framework “. Mit Actian AI Analyst erhalten Teams schnelle Antworten, denen sie tatsächlich vertrauen können – und genau das ist die zentrale Herausforderung, die die meisten KI-Tools nicht bewältigen können.
Wenn KI und BI richtig kombiniert werden, macht sich die Wirkung sofort bemerkbar.
- Geschäftsteams: Erhalten Sie Antworten, ohne auf Dashboards oder Analysten warten zu müssen.
- Datenteams: Verbringen Sie weniger Zeit mit Ad-hoc-Anfragen und mehr Zeit mit strategischer Arbeit.
- Führung: Treffen Sie Entscheidungen schneller – dank konsistenter, zuverlässiger Daten.
- Betrieb: Identifizieren Sie Probleme und Chancen im Bereich „ Echtzeit “.
In der Praxis bedeutet dies, dass Analysen nicht mehr nur etwas sind, das Teams überprüfen, sondern etwas, das sie aktiv nutzen: Entscheidungsfindung.
Wann sollte man BI und wann KI einsetzen?
Hier ist eine einfache Möglichkeit, sich das vorzustellen:
Setzen Sie BI ein, wenn:
- Sie benötigen Berichte und Dashboards.
- Sie analysieren die Wertentwicklung der Vergangenheit.
- Sie wünschen sich strukturierte, wiederholbare Datenansichten.
Verwenden Sie AI Analytics, wenn:
- Sie müssen Fragen untersuchen, die von den bestehenden Dashboards nicht abgedeckt werden.
- Du möchtest Fragen in natürlicher Sprache stellen und themenbezüglich ergründen.
- Sie möchten die Abhängigkeit von Analysten bei Routinefragen und Folgeanalysen verringern.
Verwenden Sie beides, wenn:
- Sie möchten „ skalierbar “ und „ Self-Service “ Analytics.
- Man braucht sowohl den historischen Kontext als auch Zukunfts Erkenntnis.
- Sie möchten den Schritt von der Berichterstattung zum Handeln machen.
Gehen Sie über Dashboards hinaus – mit KI, der Sie vertrauen können
Business Intelligence bietet nach wie vor die Struktur, auf die sich Teams verlassen. Doch Struktur allein reicht nicht aus, wenn Entscheidungen schnell getroffen werden müssen. KI sorgt für Schnelligkeit und Flexibilität bei der Datenanalyse, doch ohne die richtige Grundlage kann sie statt Klarheit auch Inkonsistenz und Verwirrung stiften.
Es geht nicht um „KI gegen BI“. Vielmehr geht es darum, beides so zu kombinieren, dass schnelle Antworten geliefert werden, auf die sich Ihr Team wirklich verlassen kann.
Genau das leistet Actian AI Analyst. Mit dieser Lösung können Teams Fragen in einfacher Sprache stellen und erhalten sofort konsistente Antworten, die auf kontrollierten Daten basieren. Wenn Sie bereit sind, über Dashboards hinauszugehen, erfahren Sie, wie Actian AI Analyst Ihrem Team dabei helfen kann, Daten in konkrete Entscheidungen umzusetzen.
FAQ
Business Intelligence analysiert historische und aktuelle Daten anhand von Berichten, Dashboards und vordefinierten Kennzahlen. Mithilfe strukturierter und unstrukturierter Daten kann KI Muster erkennen, Prognosen erstellen, Analysen automatisieren und dynamischere Fragen beantworten.
Es ist unwahrscheinlich, dass KI die BI vollständig ersetzen wird. Die BI bleibt für standardisierte Berichte, Dashboards und die Verfolgung von KPIs weiterhin wertvoll, während KI die Analytik um Prognosen, Automatisierung, Abfragen in natürlicher Sprache und eine tiefgreifendere Datenauswertung erweitert.
BI liefert zuverlässige Kennzahlen und strukturierte Einblicke in die Unternehmensleistung, während KI den Anwendern dabei hilft, diese Daten zu analysieren, Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und Folgefragen zu stellen. Gemeinsam können sie eine schnellere und fundiertere Entscheidungsfindung ermöglichen Entscheidungsfindung.
BI wird häufig für die Finanzberichterstattung, Vertriebs-Dashboards, die Überwachung von KPIs und die operative Berichterstattung eingesetzt. KI kommt in Anwendungen wie der Nachfrageprognose, der Erkennung von „ Anomalie “, der „ Betrugserkennung “, der Erstellung von Empfehlungen sowie der „ prädiktive Analyse “ zum Einsatz.
KI kann umfangreichere und vielfältigere Datensätze analysieren, Muster automatisch erkennen, zukünftige Ergebnisse vorhersagen und Fragen in natürlicher Sprache bearbeiten. Herkömmliche BI stützt sich in der Regel stärker auf vordefinierte Dashboards, Berichte und Abfragen.
BI eignet sich am besten für wiederholbare Berichterstellung und die Überwachung bekannter Kennzahlen. KI ist hingegen nützlicher, wenn Teams Prognosen, automatisierte Analysen, dynamische Erkundungen oder Antworten auf Fragen benötigen, die von bestehenden Dashboards noch nicht abgedeckt werden.
