Warum KI-Analysen eine semantische Ebene benötigen

KI-Analysen sind schnell, aber das heißt noch lange nicht, dass sie auch richtig sind.

KI kann Fragen zu Ihren Daten innerhalb von Sekunden beantworten. Das ist das Versprechen. Doch Geschwindigkeit allein schafft noch keinen Mehrwert. Vertrauen hingegen schon.

Ohne eine klare Grundlage dafür, wie Ihr Unternehmen Kennzahlen wie Umsatz, Kunden oder Marge definiert, liefert die KI-Analyse Antworten, die auf den ersten Blick richtig erscheinen, einer genauen Prüfung jedoch nicht standhalten. Eine schnelle Antwort, die sich je nach Formulierung der Frage ändert, ist nicht hilfreich. Ein beeindruckend aussehendes Diagramm ist nutzlos, wenn Finanzabteilung, Vertrieb und operativer Bereich die zugrunde liegende Kennzahl unterschiedlich definieren. Und eine von der KI generierte Antwort schafft kein Vertrauen, wenn niemand erklären kann, wie sie zustande gekommen ist.

Das ist kein Leistungsproblem. Es ist ein Definitionsproblem. Und genau deshalb benötigt die KI-Analytik eine semantische Ebene – das Element, das die KI von einer interessanten Schnittstelle in ein zuverlässiges System für Entscheidungsfindung verwandelt.

Was ist eine semantische Ebene in der KI-Analytik?

Eine semantische Ebene ist die Geschäftslogik, die festlegt, wie Ihre Daten interpretiert werden sollen.

Es standardisiert:

• Kennzahlen (wie Umsatz, Abwanderungsrate oder Pipeline berechnet werden).
• Dimensionen (Regionen, Produkte, Kundensegmente).
• Beziehungen (wie Tabellen systemübergreifend miteinander verknüpft sind).
• Geschäftsterminologie (was „aktiver Kunde“ eigentlich bedeutet).

Anstatt diese Definitionen den einzelnen Benutzern, Abfragen oder Dashboards zu überlassen, werden sie in der semantischen Ebene einmalig definiert und überall angewendet.

Dies bildet die „ zentrale Datenquelle “ dafür, wie die Analyse in Ihrem gesamten Unternehmen ablaufen soll. Und bei der KI-Analyse muss diese Einigung bereits bestehen, bevor die Frage gestellt wird – und nicht erst, nachdem die Antwort generiert wurde.

Wo KI-Analysen ohne semantische Ebene an ihre Grenzen stoßen

Die meisten KI-Analysetools stützen sich auf große Sprachmodelle, um Datenstrukturen zu interpretieren und Abfragen in Echtzeit zu generieren.

Bei einfachen Fragen funktioniert das gut. In realen Geschäftsumgebungen führt dies jedoch zu ernsthaften Problemen:

1. Uneinheitliche Antworten auf dieselbe Frage: Ohne festgelegte Definitionen ist die KI gezwungen, zu „raten“, wie Kennzahlen berechnet werden. Geringfügige Unterschiede in der Formulierung können zu völlig unterschiedlichen Ergebnissen führen.
2. Abweichungen bei den Kennzahlen zwischen den Teams: Vertrieb, Finanzwesen und operativer Bereich definieren KPIs oft unterschiedlich. Ohne eine semantische Ebene, die die „ Beständigkeit “ durchsetzt, verstärkt KI diese Unterschiede, anstatt sie zu beseitigen.
3. Mangelnde Transparenz: Viele Tools geben Ergebnisse aus, ohne zu zeigen, wie diese berechnet wurden. Wenn Nutzer die Verknüpfungen, Filter oder die Logik hinter einer Zahl nicht erkennen können, werden sie dieser nicht vertrauen.
4. BI-Teams werden wieder zu Engpässen: Wenn die Ergebnisse uneinheitlich oder unklar sind, muss jede Antwort überprüft werden. Das zwingt die Analysten dazu, wieder manuelle Überprüfungszyklen durchzuführen, was den gesamten Prozess verlangsamt.
5. Die Einführung von KI stockt: Wenn Geschäftsanwender den Ergebnissen nicht vertrauen, nutzen sie das Tool nicht mehr. Und das Versprechen der „ Self-Service “-Analytik bleibt unerfüllt.

Aus diesem Grund kommen viele KI-Analytik-Initiativen nie über das Experimentierstadium hinaus.

Ohne eine geregelte semantische Grundlage führt die KI-gestützte Analytik zu Inkonsistenzen in großem Maßstab, darunter unterschiedliche Definitionen von Kennzahlen in den verschiedenen Abteilungen, eingeschränkte Transparenz bei den Berechnungen und eine steigende Nachfrage, die die Kapazitäten des BI-Teams übersteigt. Das ist das Kernproblem. KI ohne semantische Ebene beseitigt keine Engpässe in der Analytik. Oftmals verlagert sie diese lediglich. Anstatt Zeit mit der Erstellung von Berichten zu verbringen, müssen die Teams nun prüfen, ob die von der KI gelieferte Antwort sicher verwendet werden kann.

Wie trägt eine semantische Ebene zur Verbesserung der Genauigkeit und des Vertrauens bei?

Eine semantische Ebene verbessert die KI-Analytik, indem sie die Logik vor der Ausführung von Abfragen steuert.

Das verändert die Art und Weise, wie Antworten zustande kommen:

• Kennzahlen werden einmal definiert und überall wiederverwendet.
• Geschäftstermine sind einheitlichen Definitionen zugeordnet.
• Die Beziehungen zwischen den Daten werden explizit modelliert.
• Abfragen folgen festgelegten Pfaden, anstatt zu raten.

Und ebenso wichtig ist, dass sich dadurch die Art und Weise ändert, wie Antworten verstanden werden.

Benutzer können:

• Erfahren Sie, wie die Ergebnisse berechnet wurden.
• Filter, Verknüpfungen und Logik überprüfen.
• Vertrauen Sie darauf, dass dieselbe Frage dieselbe Antwort liefert.

Genau diese Kombination aus „ Beständigkeit “ und Transparenz ist es, die die Akzeptanz tatsächlich vorantreibt. Kurz gesagt: KI wird zu etwas, auf das sich Ihr Unternehmen tatsächlich verlassen kann.

Wie nutzt Actian AI Analyst eine semantische Ebene?

Actian AI Analyst basiert auf einem geregelten Ablauf, der den Benutzern die Arbeit erleichtert und gleichzeitig hinter den Kulissen für Struktur sorgt.

So sieht das in der Praxis aus:

1. Stellen Sie Fragen in einfacher Sprache: Geschäftsanwender stellen Fragen so, wie sie über das Geschäft nachdenken, und nicht so, wie die Daten strukturiert sind. Beispiele:
   • „Wie hat sich der Auftragsbestand im letzten Quartal nach Regionen verändert?“
   • „Was sind die Ursachen für die Kundenabwanderung in unserem Unternehmenssegment?“
2. Geschäftsbegriffe mit festgelegten Definitionen verknüpfen: AI Analyst rät nicht, was „Pipeline“ oder „Churn“ bedeutet. Es ordnet diese Begriffe vordefinierten, standardisierten Definitionen zu. Dies gewährleistet von Anfang an eine einheitliche Datenauswertung ( Beständigkeit ).
3. Semantische Ebene anwenden: Metriken, Dimensionen und Beziehungen sind bereits definiert und geregelt. Jede Abfrage unter abfragen verwendet dieselbe Logik, unabhängig davon, wer sie stellt.
4. Kontrollierte Abfragen erstellen und ausführen: Anstatt rohen SQL-Code über die Befehlszeile zu erstellen, generiert AI Analyst strukturierte, geregelte Abfragen, die definierten Geschäftsregeln folgen und direkt in Ihrer Datenumgebung ausgeführt werden.
5. Liefert nachvollziehbare, rückverfolgbare Ergebnisse: Die Nutzer können genau nachvollziehen, wie die Ergebnisse berechnet wurden, einschließlich Filtern, Verknüpfungen und Logik.
6. Integration in bestehende Governance-Strukturen: AI Analyst baut auf Ihrem bestehenden Data Warehouse auf und berücksichtigt Berechtigungen, Zugriffskontrollen und Sicherheitsrichtlinien.

Dieses Modell stellt sicher, dass KI-Analysen nicht nur schnell, sondern auch nachvollziehbar, konsistent und sicher im groß angelegten Einsatz sind.

So sieht der Einsatz von Actian AI Analyst in Geschäftsteams aus

Die Bedeutung einer semantischen Ebene wird deutlich, wenn man sich ansieht, wie verschiedene Teams KI-Analysen einsetzen:

• Vertriebsteams: Anstatt über Pipeline-Zahlen in verschiedenen Dashboards zu diskutieren, erhalten Vertriebsleiter einen einheitlichen Überblick über die Leistung und können Veränderungen sofort genauer untersuchen.
• Finanzteams: Kennzahlen zu Marge, Umsatz und Prognosen werden jedes Mal auf dieselbe Weise berechnet, wodurch Abstimmungszyklen entfallen.
• Betriebsteams: Die Teams können Engpässe, Verzögerungen oder Ineffizienzen erkennen, ohne darauf warten zu müssen, dass Analysten neue Berichte erstellen.
• Führungsteams: Führungskräfte können übergreifende Fragen stellen und sich auf die Antworten verlassen, da diese auf denselben Definitionen basieren, die unternehmensweit verwendet werden.

An dieser Stelle wird die KI-Analyse von „interessant“ zu „umsetzbar“. Die semantische Ebene ist nicht nur eine technische Infrastruktur. Sie ist es, die die KI-Analyse unternehmensweit nutzbar macht.

Warum das gerade jetzt wichtig ist

Der Wandel hin zur Konversationsanalyse schreitet immer schneller voran. Immer mehr Geschäftsanwender erwarten, dass sie Fragen stellen und sofort Antworten erhalten können, ohne SQL-Abfragen schreiben oder sich durch Dashboards klicken zu müssen.

Diese Umstellung funktioniert jedoch nur, wenn die Antworten stimmen. Unternehmen erkennen dies zunehmend:

• KI ohne Regulierung verursacht mehr Probleme, als sie löst.
• Schnelligkeit ohne „ Beständigkeit “ führt zu Verwirrung statt zu Klarheit.
• Für die Skalierung von Analysen sind einheitliche Definitionen erforderlich, nicht noch mehr Dashboards.

Die semantische Ebene ist zum entscheidenden Faktor geworden, der KI-Analysen für den Real Entscheidungsfindung -Einsatz praktikabel macht und ihnen unternehmensweit Vertrauen verschafft.

Das ist der Unterschied zwischen einer KI, die die Menschen beeindruckt, und einer KI, die auch tatsächlich genutzt wird.

Erfahren Sie, wie Actian AI Analyst Ihrem Team helfen kann

Actian AI Analyst wurde genau für diese Herausforderung entwickelt und kombiniert Konversationsanalysen mit einer geregelten semantischen Ebene, sodass Ihre Teams ohne Zweifel an der Antwort direkt von der Frage zur Entscheidung gelangen können.

Mit Actian AI Analyst können Ihre Teams:

• Stellen Sie Fragen in einfacher Sprache.
• Arbeiten Sie auf der Grundlage gemeinsamer, einheitlicher Definitionen.
• Verstehen Sie genau, wie die Antworten berechnet werden.
• Gehen Sie von der Frage zur Entscheidung über, ohne das Ergebnis anzuzweifeln.

Anstatt sich zwischen Geschwindigkeit und Vertrauen entscheiden zu müssen, bekommst du beides.

Wenn Sie sehen möchten, wie vertrauenswürdige KI-Analysen in der Praxis tatsächlich aussehen, entdecken Sie Actian AI Analyst oder nehmen Sie an einer Produkttour teil, um zu erfahren, wie vertrauenswürdige KI-Analysen in Ihrer Umgebung funktionieren. Buchen Sie eine Live- Demo, um zu erfahren, wie Actian AI Analyst mit Ihren Daten arbeitet und wie Sie den Zugriff auf Analysen unternehmensweit skalieren können, ohne dabei an Genauigkeit oder Kontrolle einzubüßen.

Über den Autor

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.