Wie Data Analytics KI-Datenanalysten einsetzen können

Die meisten Datenteams haben nicht deshalb Schwierigkeiten, weil ihnen die entsprechenden Tools fehlen. Sie haben Schwierigkeiten, weil die Art und Weise, wie Analysen durchgeführt werden, nicht mit den Abläufen im Unternehmen Schritt gehalten hat.

Jedes Team erwartet heute schneller als je zuvor Antworten. Der Vertrieb muss verstehen, was sich in der Pipeline verändert, während die Geschäfte noch laufen. Die Finanzabteilung gleicht ständig die Zahlen in den verschiedenen Berichten ab. Die Produktteams analysieren Nutzer , während neue Funktionen eingeführt werden, und das Marketing passt Kampagnen in Echtzeit an. All diese Fragen hängen nach wie vor von ein und demselben Datenteam ab, was zu einem schnell wachsenden Druck führt.

Genau hier geht die Diskussion über Datenanalysten versus KI oft am Kern der Sache vorbei. Es geht nicht wirklich darum, Analysten zu ersetzen. Es geht vielmehr darum, wie Teams mit diesem hohen Bedarf Schritt halten können, ohne die Entscheidungsfindung zu verlangsamen oder die für die Bereitstellung von Erkenntnissen Verantwortlichen zu überfordern.

KI-Datenanalysten beginnen, diese Dynamik zu verändern. Sie bieten den Teams die Möglichkeit, alltägliche Fragen zu beantworten, sobald diese auftauchen, während sich die Datenteams weiterhin auf die Aufgaben konzentrieren können, die tatsächlich eine tiefergehende Analyse und einen breiteren Kontext erfordern.

Datenanalyst vs. KI: Die Unterschiede verstehen

Traditionell sind Datenanalysten für die Erfassung, Aufbereitung und Analyse von Daten zuständig, um Entscheidungsfindung zu unterstützen. Ihre Arbeit verbindet technische Fähigkeiten mit betriebswirtschaftlichem Verständnis und Urteilsvermögen.

KI eröffnet vielfältige Fähigkeiten. KI-Datenanalysten können Teile des Arbeitsablaufs automatisieren, große Datenmengen schnell verarbeiten und nicht-technisch versierten Anwendern den Zugang zu Erkenntnissen erleichtern.

Wesentliche Unterschiede:

1. Geschwindigkeit und Effizienz: KI-Datenanalysten können riesige Datenmengen wesentlich schneller verarbeiten als menschliche Analysten.
2. VorhersageFähigkeitenigkeiten: Mithilfe von Maschinelles Lernen kann KI Muster erkennen und auf der Grundlage historischer Daten zukünftige Trends vorhersagen.
3. Automatisierung sich wiederholender Aufgaben: KI trägt dazu bei, sich wiederholende Berichts- und Analyseaufgaben zu reduzieren.

Die Vorteile von KI-Analysen für Datenteams

Die Integration von KI in Data Analytics eine Vielzahl von Vorteilen Data Analytics , darunter:

• Verbesserte Beständigkeit: KI hilft Teams dabei, gemeinsame Definitionen und Logik bei allen Analysen anzuwenden.
• Verbesserte Einblicke: KI kann komplexe Zusammenhänge in Daten erkennen, die menschlichen Analysten möglicherweise entgehen würden.
• Kosteneffizienz: Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben können Unternehmen ihre Ressourcen effizienter einsetzen.
• Echtzeitanalysen: KI kann Streaming analysieren und liefert zeitnahe Erkenntnisse für Entscheidungsfindung bessere Entscheidungsfindung.

Wo KI die Datenabläufe verbessert

Unternehmen, die KI in der Analytik einsetzen, verzeichnen in der Regel Verbesserungen in einigen wenigen, immer wiederkehrenden Bereichen.

KI hilft dabei, die Datenaufbereitung und sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, wodurch sich der Zeitaufwand der Analysten für manuelle Arbeiten verringert. Außerdem kann sie Muster und Anomalien erkennen, die bei manuellen Prozessen nur schwer zu entdecken sind.

Zu den weiteren Vorteilen gehören:

• Schnellerer Zugriff auf Erkenntnisse für Geschäftsteams.
• Verbesserte Beständigkeit der Verwendung von Daten in den Berichten.
• Verbesserte Barrierefreiheit für Nutzer ohne technische Vorkenntnisse.
• Unterstützung für Echtzeit- oder Nahe-Echtzeit-Analysen.

Dank dieser Verbesserungen können Teams schneller auf Informationen reagieren und gleichzeitig ein einheitliches Verständnis der Daten gewährleisten.

Häufige Anwendungsfälle für KI in Data Analytics

KI wird bereits in einer Vielzahl von Analyse-Workflows eingesetzt.

Beispielsweise nutzen Teams KI, um:

• Automatisieren Sie die regelmäßige Berichterstellung, damit die Beteiligten stets über aktuelle Informationen verfügen.
• Anomalien frühzeitig erkennen und schneller auf Probleme reagieren.
• Prognose von Trends auf der Grundlage historischer Muster.
• Stellen Sie Fragen in einfacher Sprache, ohne auf SQL zurückzugreifen.

KI unterstützt zudem die Datenvisualisierung und dialogorientierte Schnittstellen und hilft den Nutzern so, Daten zu erkunden, ohne dass sie dafür technisches Fachwissen benötigen.

Wie sich dies in den verschiedenen Geschäftsteams darstellt

Verschiedene Teams setzen KI-Datenanalysten so ein, dass diese ihre tägliche Arbeit direkt unterstützen.

• Vertriebsteams nutzen KI, um stets am Ball zu bleiben. Sie können nachfragen, warum sich die Pipeline verändert hat oder welche Geschäfte gefährdet sind, ohne das Gespräch unterbrechen zu müssen.
• Finanzteams vertrauen darauf, weil es Beständigkeit gewährleistet. Da für alle Abfragen einheitliche Definitionen gelten, verbringen sie weniger Zeit mit dem Abgleich von Zahlen und haben mehr Zeit für deren Analyse.
• Produktteams nutzen KI, um schneller voranzukommen. Sie können Nutzer analysieren, Abbruchpunkte identifizieren und die Nutzung von Funktionen nachvollziehen, ohne auf Berichte warten zu müssen.
• Marketingteams nutzen KI, um sich auf der Grundlage aktueller Leistungsdaten schneller anzupassen.

Bei all diesen Teams zeigt sich das gleiche Muster: schnellere Antworten, weniger Engpässe und besserer Zugriff auf Daten.

Wie Actian AI Analyst Datenteams bei der Skalierung unterstützt

Actian AI Analyst ermöglicht Geschäftsteams direkten Zugriff auf Antworten, ohne das Datenteam zusätzlich zu belasten. Anstatt jede Frage über Analysten weiterzuleiten, können Teams Fragen in einfacher Sprache stellen und erhalten Antworten, die sie sofort nutzen können.

Das zeigt sich deutlich in den verschiedenen Teams.

Der Vertrieb kann Veränderungen in der Pipeline sofort nachvollziehen, ohne auf Berichte warten zu müssen. Die Finanzabteilung kann sich bei jeder abfragen auf einheitliche Zahlen verlassen, ohne Zeit mit der Abstimmung von Abweichungen zu verbringen. Die Produktteams können Nutzer eigenständig analysieren, und das Marketing kann die Maßnahmen auf der Grundlage der Entwicklungen in Echtzeit anpassen.

Gleichzeitig werden die Datenteams nicht mehr in jede Anfrage einbezogen. Sie können weniger Zeit damit verbringen, immer wieder dieselben Fragen zu beantworten, und sich stattdessen stärker auf die Verbesserung von Datenmodellen, die Definition von Kennzahlen und die Unterstützung tiefergehender Analysen konzentrieren. 

Was das für Datenteams bedeutet:

• Weniger sich wiederholende Anfragen aus dem operativen Geschäft.
• Mehr Zeit für wichtige, strategische Aufgaben.
• Einheitliche Kennzahlen, die in allen Teams und bei allen abfragen verwendet werden.
• Schnellerer Zugriff auf Antworten, ohne dabei an Genauigkeit einzubüßen.

Da Abfragen auf derselben definierten Geschäftslogik basieren, müssen Teams weniger Zeit für die Überprüfung der Ergebnisse und die Abstimmung widersprüchlicher Antworten aufwenden. Das Ergebnis ist ein Workflow, der tatsächlich skalierbar ist. Mehr Mitarbeiter können mit den Daten arbeiten, Entscheidungen werden schneller getroffen, und die Datenteams können sich auf die wirklich wichtigen Aufgaben konzentrieren.

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Über Actian Germany GmbH

Actian ermöglicht es Unternehmen, Daten in großem Umfang sicher verwalten zu steuern. Unternehmen vertrauen auf Datenmanagement Data-Intelligence-Lösungen von Actian, um komplexe Datenumgebungen zu optimieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Die auf Flexibilität ausgelegten Lösungen von Actian lassen sich nahtlos integrieren und arbeiten zuverlässig in On-Premises, Cloud und Hybridumgebungen. Erfahren Sie mehr über Actian, den Daten- und KI-Geschäftsbereich von HCL Software, unter actian.com.