Worauf Sie bei KI-Analysetools achten sollten

KI-Analysetools versprechen schnelle Antworten und einen einfacheren Zugang zu Daten. Doch sobald man sie einsetzt, stellt sich die eigentliche Frage ganz einfach.

Kann man der Antwort vertrauen?

Viele Tools liefern zwar schnell Ergebnisse, haben jedoch Schwierigkeiten hinsichtlich Beständigkeit, Genauigkeit und der Übereinstimmung mit den Kennzahlen, die Ihr Unternehmen tatsächlich definiert. Bei der Auswahl des richtigen KI-Analysetools geht es nicht nur um Geschwindigkeit. Es geht darum, eine Lösung zu finden, die Antworten liefert, auf die sich Ihr Team verlassen kann. In diesem Artikel erläutern wir, worauf Sie achten sollten und wie Sie beurteilen können, welche Tools in der Praxis tatsächlich funktionieren.

Was sind KI-Analysetools?

Mit KI-Analysetools können Nutzer Fragen zu Daten in natürlicher Sprache stellen und Erkenntnisse gewinnen, ohne SQL-Abfragen schreiben oder Dashboards erstellen zu müssen. Diese Tools sollen die Analyse zugänglicher machen, doch ihre Wirksamkeit hängt davon ab, wie sie mit Genauigkeit, Geschäftslogik und Beständigkeit umgehen.

Wie wählt man das richtige KI-Analysetool aus?

Die besten KI-Analysetools sind nicht nur schnell. Sie sind darauf ausgelegt, konsistente, nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern, die mit der Definition Ihrer zentrale Kennzahlen übereinstimmen.

Achten Sie bei der Bewertung von Tools vor allem auf Genauigkeit, Governance, Scalability und Transparenz. Diese Faktoren entscheiden darüber, ob ein Tool über die Experimentierphase hinausgeht und echte Entscheidungen unterstützen kann.

Wichtige Aspekte, auf die man bei KI-Analysetools achten sollte

Achten Sie bei der Bewertung von KI-Analysetools auf folgende Punkte:

• Eine Genauigkeit, die den manuellen Überprüfungsaufwand minimiert.
• Eine semantische Ebene, die die Geschäftslogik definiert.
• Nachvollziehbare Ergebnisse mit sichtbaren Berechnungen.
• Integrierte Governance und Datenkontrolle.
• Scalability Erhöhung Workload der Analysten.
• Ein dialogorientiertes Erlebnis, das die Abhängigkeit von Dashboards verringert.

1. Zuverlässige Genauigkeit im praktischen Einsatz

Die meisten KI-Analysetools liefern Ihnen schnell eine Antwort. Das Problem ist jedoch, dass diese Antwort nicht immer konsistent ist. In vielen Fällen versucht das Tool, die Dinge spontan zu ergründen. Es muss interpretieren, wie Ihre Daten strukturiert sind, wie Kennzahlen berechnet werden sollen und was Ihre Frage eigentlich bedeutet.

Das mag bei einfachen Fragen funktionieren, versagt aber in der Praxis oft. Es kann vorkommen, dass Sie Folgendes sehen:

• Unterschiedliche Antworten auf dieselbe Frage.
• Zahlen, die nicht den Erwartungen Ihres Teams entsprechen.
• Ergebnisse, die auf den ersten Blick richtig aussehen, aber tatsächlich falsch sind.

Wenn das passiert, verlieren die Nutzer das Vertrauen in das Tool. Sie fangen wieder an, die Daten doppelt zu überprüfen oder Analysten zu bitten, die Zahlen zu bestätigen, was den ganzen Zweck zunichte macht.

Worauf Sie bei KI-Analysetools achten sollten:

• Einheitliche Antworten auf der Grundlage gemeinsamer Definitionen und einer einheitlichen Logik.
• Ergebnisse, die der Definition zentrale Kennzahlen Ihres Unternehmens entsprechen.
• Antworten, die den Bedarf an manueller Überprüfung verringern.

Bei der Genauigkeit geht es nicht darum, schnell eine Antwort zu erhalten. Es geht darum, dieser Antwort sofort vertrauen zu können.

2. Eine semantische Ebene, die Ihr Unternehmen definiert

Nicht jedes Unternehmen definiert Kennzahlen auf dieselbe Weise. Was als Umsatz gilt, wer als Kunde gilt oder wie die Abwanderungsrate berechnet wird, kann variieren. Wenn ein KI-Analysetool diese Definitionen nicht versteht, werden die Ergebnisse nicht den Erwartungen Ihres Teams entsprechen.

Eine semantische Ebene löst dieses Problem, indem sie klare Definitionen festlegt, wie Kennzahlen berechnet werden, wie Daten miteinander verknüpft sind und was die Geschäftsbegriffe bedeuten. Anstatt zu raten, wendet das Tool bei jeder abgefragten Frage dieselbe Logik an. Ohne diese Ebene kommt es häufig vor, dass Teams unterschiedliche Zahlen betrachten und darüber diskutieren, welche davon die richtige ist.

Worauf Sie bei KI-Analysetools achten sollten:

• Ein zentraler Ort, an dem Kennzahlen und Definitionen festgelegt werden.
• Konsequente Verwendung von Fachbegriffen.
• Teamübergreifende Abstimmung.

Eine semantische Ebene trägt dazu bei, dass alle Beteiligten auf der Grundlage desselben Datenverständnisses arbeiten.

3. Nachvollziehbare Ergebnisse statt „Black-Box“-Antworten

Eine schnelle Antwort zu erhalten, ist hilfreich, hat aber wenig Bedeutung, wenn man nicht nachvollziehen kann, wie sie zustande gekommen ist. Viele KI-Analysetools liefern Ergebnisse, ohne die dahinterstehende Logik offenzulegen. Das macht es schwierig, den Ergebnissen zu vertrauen – insbesondere, wenn Entscheidungen davon abhängen. Ihr Team sollte in der Lage sein, zu verstehen, welche Filter angewendet wurden, wie eine Kennzahl berechnet wurde und woher die Daten stammen.

Worauf Sie bei KI-Analysetools achten sollten:

• Klare Übersicht über Filter, Verknüpfungen und Berechnungen.
• Einfache Erläuterungen dazu, wie die Ergebnisse zustande kamen.
• Die Möglichkeit, Antworten einfach zu überprüfen und zu bestätigen.

Wenn Ergebnisse nachvollziehbar sind, können Teams zuversichtlich voranschreiten, anstatt die Daten anzuzweifeln.

4. Eine Governance, die sich an die Nutzung anpasst

Je mehr Menschen Analysetools nutzen, desto wichtiger wird es, für einheitliche Vorgehensweisen zu sorgen. Wenn ein Tool nicht für alle Nutzer dieselbe Logik anwendet, kann es passieren, dass Teams mit unterschiedlichen Versionen derselben Kennzahl arbeiten. Das führt zu widersprüchlichen Berichten, verzögerten Entscheidungen und einem geringeren Vertrauen in die Daten.

Ein leistungsstarkes KI-Analysetool sollte im Rahmen Ihrer bestehenden Datenkontrollen funktionieren und diese nicht umgehen.

Worauf Sie achten sollten:

• Abstimmung mit bestehenden Zugriffs- und Berechtigungskontrollen.
• Einheitliche Verwendung der Kennzahlen-Definitionen bei allen Benutzern.
• Keine unnötigen Bewegungen oder Duplikate sensibler Daten.

Governance sollte nicht erst nachträglich hinzugefügt werden. Sie sollte von Anfang an in die Funktionsweise des Tools integriert sein.

5. Scalability Erhöhung Workload der Analysten

KI-Analysetools sollen die Daten-Teams entlasten. Wenn die Ergebnisse jedoch uneinheitlich sind, verbringen Analysten letztendlich mehr Zeit damit, die Ergebnisse zu überprüfen, anstatt weniger. Das ist keine echte Scalability. Echte Scalability , dass mehr Menschen auf Erkenntnisse zugreifen können, ohne dass dadurch zusätzlicher Arbeitsaufwand entsteht oder die Genauigkeit beeinträchtigt wird.

Worauf Sie achten sollten:

• Es werden weniger Ad-hoc-Anfragen an die Analysten gesendet.
• Konsistente Ergebnisse, die keine Nachbearbeitung erfordern.
• Die Möglichkeit, mehr Nutzer zu unterstützen, ohne dass dadurch zusätzlicher Aufwand entsteht.

Die Skalierung der Analytik sollte die Effizienz Ihres Teams steigern und keine neuen Engpässe verursachen.

6. Der Wandel von Dashboards hin zur dialogorientierten Analyse

Viele KI-Analysetools basieren nach wie vor auf Dashboards. Sie helfen Ihnen zwar vielleicht dabei, schneller eine Antwort zu erhalten, aber Sie arbeiten weiterhin innerhalb desselben Rahmens.

Öffnen Sie einen Bericht. Klicken Sie sich durch. Versuchen Sie, das zu finden, was Sie brauchen.

Das funktioniert jedoch nicht mehr, sobald man eine neue Frage hat oder tiefer in die Materie einsteigen muss. Der eigentliche Unterschied besteht darin, dass man eine Frage stellen, nachhaken und weiterforschen kann, ohne zwischen verschiedenen Dashboards hin- und herspringen oder jedes Mal von vorne anfangen zu müssen. Genau hier kommt die Konversationsanalyse ins Spiel.

Worauf Sie bei KI-Analysetools achten sollten:

• Die Fähigkeit, Fragen in einfacher Sprache zu stellen und das Gespräch am Laufen zu halten.
• Weniger Wechsel zwischen Berichten oder Tools.
• Ein schnellerer Weg von der Frage zur Antwort.

Das Ziel ist nicht, Dashboards zu verbessern. Es geht darum, sie überflüssiger zu machen.

Wo viele KI-Analysetools ihre Grenzen haben

Die meisten KI-Analysetools machen auf den ersten Blick einen guten Eindruck. Sie sind schnell, benutzerfreundlich und können einfache Fragen zügig beantworten. Doch je mehr Menschen sie nutzen, desto schwerer lassen sich die Mängel ignorieren. Möglicherweise fällt Ihnen Folgendes auf:

• Die Antworten fallen unterschiedlich aus, je nachdem, wer die Frage stellt.
• Es ist nicht ganz klar, wie das Ergebnis berechnet wurde.
• Zahlen, die nicht mit den von Ihrem Unternehmen festgelegten Kennzahlen übereinstimmen.
• Die Überprüfung der Ergebnisse nahm mehr Zeit in Anspruch als erwartet.

Diese Probleme treten meist erst im Laufe der Zeit zutage, insbesondere wenn Teams beginnen, das Tool regelmäßiger zu nutzen. In der Regel ist dies der Zeitpunkt, an dem Geschwindigkeit nicht mehr oberste Priorität hat und Vertrauen zum eigentlichen Anliegen wird.

Wie Actian AI Analyst dies anders angeht

Actian AI Analyst basiert auf einer einfachen Idee: Der Zugriff auf Daten schafft nur dann einen Mehrwert, wenn man den daraus gewonnenen Erkenntnissen vertrauen kann.

Anstatt sich auf abfragen auf Basis von Eingabeaufforderungen zu stützen, verfolgt das System einen strukturierteren Ansatz. Geschäftsbegriffe sind an festgelegte Definitionen gebunden, und eine semantische Ebene legt von Anfang an fest, wie Kennzahlen und Beziehungen funktionieren. Jede abfragen dieser gemeinsamen Logik, und die Ergebnisse sind vollständig transparent und nachvollziehbar.

Das bedeutet, dass Teams Fragen in einfacher Sprache stellen können, ohne sich Gedanken über widersprüchliche Antworten oder unklare Berechnungen machen zu müssen.

Das Ergebnis ist eindeutig:

• Einheitliche Antworten bei allen Nutzern und Teams.
• Weniger Zeitaufwand für die Überprüfung oder Nachbearbeitung der Ergebnisse.
• Schnellerer Zugriff auf Erkenntnisse, ohne dabei an Genauigkeit einzubüßen.

Zudem fügt es sich nahtlos in die bestehenden Arbeitsabläufe der Teams ein. Geschäftsanwender können Daten auswerten, ohne SQL-Abfragen schreiben oder sich durch Dashboards navigieren zu müssen, während die Datenteams weiterhin die Kontrolle darüber behalten, wie Kennzahlen und Logik definiert werden.

Die Wahl des richtigen KI-Analysetools

KI-Analysetools werden zu einem zentralen Bestandteil der Arbeit von Teams mit Daten. Doch nicht jedes Tool ist darauf ausgelegt, Entscheidungsfindung tatsächliche Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Bei der Abwägung Ihrer Optionen ist es hilfreich, sich auf einige zentrale Fragen zu konzentrieren:

• Wie viel Validierung ist erforderlich, bevor Nutzer der Antwort vertrauen können?
• Sind die Kennzahlen unternehmensweit einheitlich definiert?
• Können die Nutzer nachvollziehen, wie die Ergebnisse berechnet wurden?
• Wird dies die Belastung Ihres Datenteams verringern oder erhöhen?

Die Tools, die für Genauigkeit, Governance und Scalability sorgen, Scalability diejenigen, die von den Teams tatsächlich angenommen und im Alltag genutzt werden.

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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.