Was passiert, wenn jeder Mitarbeiter einen KI-Analysten bekommt?

Stellen Sie sich Folgendes vor: Jeder Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen hat in Echtzeit und ohne Einschränkungen Zugriff auf Analysen. Wir sprechen hier nicht vom Zugriff auf Dashboards oder Berichte, sondern vom direkten Zugriff auf Analysen. Wenn das der Fall ist, werden Analysen zu einer reichlich vorhandenen Ressource.

Seit Jahrzehnten investieren Unternehmen in die Erfassung, Speicherung und Bereitstellung von Daten. Viele haben dabei festgestellt, dass der Zugriff auf Daten nicht automatisch auch den Zugriff auf Analysen bedeutet.

Die meisten Mitarbeiter – und insbesondere Entscheidungsträger – können Dashboards einsehen, Berichte erstellen oder KPIs verfolgen. In der Regel sind es jedoch nur wenige, die Trends analysieren, Ursachen ermitteln oder komplexe geschäftliche Fragen eigenständig beantworten können. Diese Lücke schränkt den Nutzen ein, den Ihr Unternehmen aus den Daten ziehen kann. KI ändert dies nun.

Eine neue Generation von Tools zur Konversationsanalyse macht die Analyse zugänglicher und ermöglicht es Mitarbeitern, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen, Trends zu untersuchen, Berichte zu erstellen und Erkenntnisse zu gewinnen, ohne auf die Unterstützung eines BI- oder Analyseteams warten zu müssen. Dies kann die Art und Weise, wie Ihr Unternehmen Entscheidungen trifft, grundlegend verändern und gleichzeitig die Produktivität der Analystenteams weiter steigern. 

Das traditionelle Analysemodell muss neu ausgerichtet werden

Die meisten Unternehmen arbeiten mit einem trichterförmigen Analysemodell. Am oberen Ende des Trichters stehen Hunderte oder sogar Tausende von Mitarbeitern mit Fragen zu Kunden, Produkten, Betriebsabläufen, der finanziellen Entwicklung oder der Unternehmensstrategie.

Darunter befindet sich eine kleinere Gruppe von Mitarbeitern, die auf Daten zugreifen und mit ihnen arbeiten können. Ganz unten steht eine noch kleinere Gruppe aus Analysten, BI-Experten und Datenspezialisten, die detaillierte Analysen durchführen und verlässliche Ergebnisse liefern können.

Wenn Geschäftsanwender mehr Einblicke benötigen, als ein dashboard bieten dashboard , richten sie häufig Anfragen an die Analyseteams. Sie stellen Fragen wie:

• Warum sind die Umsätze in einer bestimmten Region zurückgegangen?
• Welche Faktoren führen zu steigenden Betriebskosten?
• Was hat zu einem plötzlichen Anstieg der Support-Anfragen geführt?
• Inwiefern hat eine Kampagne das Kundenverhalten beeinflusst?

Jede Anfrage erfordert Zeit, Hintergrundinformationen, Überprüfung und Recherche, um bearbeitet zu werden. Zwar wenden viele Unternehmen diesen Ansatz bereits seit Jahren an, doch entsteht dadurch zwangsläufig ein Engpass. Mit steigender Nachfrage nach Erkenntnissen werden die Analyseteams zu „Gatekeepern“ für Antworten, was dazu führen kann, dass Geschäftsanwender Tage oder sogar Wochen warten müssen, was die Skalierung der Analysen erschwert.

Was steckt hinter der steigenden Nachfrage nach Analysen?

Das Hindernis besteht darin, dass die Nachfrage nach Analysen schneller wächst, als die meisten Unternehmen sie bewältigen können. Jedes dashboard neue Fragen dashboard . Jede Datenquelle eröffnet neue Möglichkeiten zur Erkundung. Jede geschäftliche Initiative bringt neue Anforderungen hinsichtlich Messung, Transparenz und Rechenschaftspflicht mit sich.

Da Unternehmen zunehmend analytikgesteuert arbeiten, erwarten Führungskräfte schnellere Antworten, Teams wünschen sich einen tieferen Einblick in die Kennzahlen und die Geschäftsleitung benötigt Real-Time-Insights Entscheidungen treffen Real-Time-Insights . Infolgedessen müssen Analyseteams einen Spagat zwischen vorrangigen Projekten und einem ständig wachsenden Rückstand an Anfragen meistern.

Diese Herausforderung ist einer der Hauptgründe, warum Unternehmen den Einsatz von KI-gestützten Analysen in Betracht ziehen. Sie benötigen eine Möglichkeit, Erkenntnisse in größerem Umfang zu gewinnen, ohne ihre Analyse-Ressourcen im gleichen Maße aufstocken zu müssen. 

Was ändert sich, wenn Analysen leichter zugänglich werden?

Wenn Mitarbeiter nicht nur Self-Service auf Daten, sondern auch auf Analysen Self-Service erhalten, verändert sich ihre Arbeitsweise im Bereich der Analytik grundlegend. Anstatt ein dashboard zu öffnen dashboard sich Diagramme anzusehen, können sie Fragen direkt untersuchen.

Diese Fähigkeit ermöglicht es ihnen,:

• Entdecken Sie Trends, sobald sie sich abzeichnen.
• Stellen Sie Folgefragen.
• Neue Datensätze analysieren.
• Berichte und Zusammenfassungen erstellen.
• Beobachten Sie die Geschäftsentwicklung im Zeitverlauf.

Nehmen wir zum Beispiel einen Vertriebsleiter, der einen Rückgang bei den Vertragsverlängerungen feststellt. Bislang hätte er eine Anfrage an ein BI-Team gestellt und auf die Analyse gewartet. Mit Konversationsanalysen erhält er nun sofort Antworten auf Fragen wie:

• Welche Kundensegmente verzeichneten den stärksten Rückgang?
• Haben sich die Verlängerungsquoten in bestimmten Regionen verändert?
• Um welche Produkte handelte es sich?
• Wie sieht der Vergleich zu den vorangegangenen Quartalen aus?
• Welche Faktoren haben zu diesem Rückgang beigetragen?

KI-gestützte Analysetools verkürzen die Zeit und verringern die Reibungsverluste zwischen dem Stellen einer Frage und dem Erhalt einer Antwort. Die effektivsten Lösungen bieten zudem Transparenz darüber, wie die Antworten generiert werden, und tragen so dazu bei, dass die Nutzer den erhaltenen Erkenntnissen vertrauen.

Indem sie Hindernisse für die Datenanalyse beseitigen, ermöglichen diese Tools mehr Mitarbeitern den Umgang mit Daten auf eine Weise, die bisher Analysten mit speziellen Fachkenntnissen vorbehalten war.

Analytics-Teams gewinnen noch mehr an Bedeutung

Ein weit verbreiteter Irrtum ist, dass ein breiter Zugang zu Analysetools die Bedeutung von Analysten mindert. In Wirklichkeit ist oft das Gegenteil der Fall.

Viele Analyseteams verbringen einen Großteil ihres Arbeitstages damit, immer wiederkehrende Fragen zu beantworten, Routineberichte zu erstellen, Kennzahlen zu überprüfen und Ad-hoc-Anfragen zu bearbeiten. Wenn Mitarbeiter einen größeren Teil dieser Aufgaben selbst übernehmen können, haben Analysten mehr Zeit, sich auf wertschöpfendere Tätigkeiten zu konzentrieren.

Dazu gehört Zeit für:

• Strategische Untersuchungen.
• Data Governance.
• Semantische Modellierung.
• Advanced Analytics.

Anstatt lediglich Berichte zu erstellen, rücken die Analyseteams in der Wertschöpfungskette weiter nach oben. Sie haben nun mehr Zeit, sich Initiativen zu widmen, die die Datenqualität verbessern, die Governance stärken und einen höheren geschäftlichen Mehrwert schaffen.

Die Rolle der KI beim Ausbau der Analysekapazitäten

KI spielt eine wesentliche Rolle bei der Demokratisierung der Analyse. KI-gestützte Tools unterstützen die Konversationsanalyse, geführte Untersuchungen und die automatisierte Berichterstellung.

Die Tools können zudem die Geschäftsleistung kontinuierlich überwachen und aufkommende Probleme, Chancen und Trends aufzeigen. Dies ist wichtig, da eine Analyse nicht immer ein einmaliger Vorgang ist. Möglicherweise müssen Sie zentrale Kennzahlen kontinuierlich überwachen zentrale Kennzahlen wesentliche Veränderungen im Geschäftsbetrieb erkennen, sobald diese eintreten.

Anstatt von den Nutzern zu verlangen, dass sie wissen, welche Fragen sie stellen müssen, können KI-Analysetools proaktiv Erkenntnisse aufzeigen. Dadurch wird die Analyse von einem reaktiven zu einem proaktiven Prozess.

Was Unternehmen durch KI-Analysen gewinnen

Wenn mehr Mitarbeiter in der Lage sind, selbstständig zu recherchieren, Zusammenhänge zu verstehen und Erkenntnisse zu vermitteln, profitiert Ihr Unternehmen von folgenden Vorteilen:

• Schnellere Entscheidungsfindung. Fragen können sofort beantwortet werden, anstatt auf die Verfügbarkeit eines Analysten warten zu müssen.
• Weniger Engpässe bei der Datenanalyse. Analytik-Teams verbringen weniger Zeit mit der Bearbeitung von Routine- oder Ad-hoc-Anfragen und haben mehr Zeit, strategischen Mehrwert zu schaffen.
• Umfassendere Datennutzung. Mehr Mitarbeiter können Daten für Entscheidungsfindung nutzen, unabhängig von ihren technischen Kenntnissen.
• Höhere betriebliche Effizienz. Sie können die Analysekapazitäten ausbauen, ohne die Mitarbeiterzahl entsprechend zu erhöhen.
• Erhöhte organisatorische Agilität. Teams können Veränderungen erkennen, auf Chancen reagieren und Risiken schneller angehen, wenn sie direkt mit den Daten interagieren können.

Ebenso wichtig ist es, eine Unternehmenskultur zu schaffen, in der Mitarbeiter dazu ermutigt werden, Daten zu entdecken, ihnen zu vertrauen und sie zu nutzen. Denn so verfügen die Mitarbeiter über die notwendigen Werkzeuge, um selbstständig Fragen zu stellen. 

Die Zukunft liegt im direkten Zugriff auf Analysen

Unternehmen haben große Fortschritte dabei gemacht, den Zugang zu Daten zu ermöglichen. Der nächste Schritt besteht darin, den Zugang zu Analysen zu ermöglichen.

Es reicht nicht aus, den Mitarbeitern einfach nur mehr Dashboards, Berichte oder Visualisierungen zur Verfügung zu stellen. Sie müssen in der Lage sein, Fragen zu untersuchen, die Vorgänge im Unternehmen nachzuvollziehen und selbstständig Erkenntnisse zu gewinnen.

Indem Sie den Zugriff auf Analysen erweitern, können SieEntscheidungsfindung data-driven Entscheidungsfindung ausbauen, die Agilität verbessern und sowohl Ihre Daten als auch Ihre Analyseteams besser nutzen. Actian AI Analyst unterstützt Sie dabei, den Zugriff auf Analysen zu erweitern und gleichzeitig Beständigkeit, die Governance und das Vertrauen in die Antworten, die die Nutzer erhalten, zu gewährleisten.

Erfahren Sie, wie Actian die Konversationsanalyse für alle zugänglich macht und es Geschäftsanwendern ermöglicht, zuverlässige Antworten zu erhalten, ohne auf ein BI-Team oder dashboard warten zu müssen. Fordern Sie eine Demo eine kostenlose Testversion an .

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