KI- und BI-Tools für moderne „ Business Intelligence “-Teams

Business Intelligence Es ging schon immer darum, Teams dabei zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Doch die Art und Weise, wie die meisten Unternehmen auf Daten zugreifen, hat nicht mit der Geschwindigkeit Schritt gehalten, mit der diese Entscheidungen getroffen werden müssen.

Heutzutage arbeiten Teams mit mehr Daten als je zuvor und über mehr Systeme hinweg als je zuvor. Gleichzeitig haben sich die Erwartungen geändert. Führungskräfte wollen nicht tagelang auf Berichte warten oder sich durch Dashboards wühlen, um Antworten zu finden. Sie wollen eine Frage stellen und dann weitermachen.

Dieser Wandel ist der Motor für den Aufstieg von KI-BI-Tools. Diese Tools sollen Daten nicht nur für Analysten, sondern für jeden im Unternehmen, der schnell Antworten benötigt, leichter zugänglich machen. Und für viele Unternehmen werden sie zu einem unverzichtbaren Bestandteil des modernen Analyse-Stacks.

Was AI-BI-Tools eigentlich sind

AI-BI-Tools sind „ Business Intelligence “-Lösungen, die künstliche Intelligenz nutzen, um Anwendern dabei zu helfen, Daten zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen und Fragen zu beantworten, ohne auf manuelle Dashboards oder SQL zurückgreifen zu müssen.

Anstatt sich ausschließlich auf Dashboards oder SQL-Abfragen zu verlassen, ermöglichen diese Tools den Nutzern eine direktere Interaktion mit den Daten, oft mithilfe natürlicher Sprache. Das bedeutet, dass man eine Frage in einfacher Sprache stellen und eine Antwort erhalten kann, ohne über technisches Fachwissen verfügen zu müssen.

Die wichtigsten Arten von KI-BI-Tools

1. KI-gestützte BI-Copiloten

Viele herkömmliche BI-Plattformen verfügen mittlerweile über KI-Assistenten, die den Anwendern dabei helfen, Dashboards zu erstellen, Abfragen zu generieren oder Erkenntnisse zusammenzufassen.

Beispiele hierfür sind Tools eingebettet auf Plattformen wie Power BI, Tableau und Looker.

Diese KI-BI-Tools sind nützlich, um Arbeitsabläufe zu beschleunigen, insbesondere für Analysten. Sie basieren jedoch nach wie vor auf demselben Grundmodell: Dashboards und Berichte sind die wichtigste Form der Datennutzung.

2. Text-zu-SQL-Tools

Eine weitere Kategorie von KI-BI-Tools konzentriert sich darauf, natürliche Sprache in SQL-Abfragen umzuwandeln.

Benutzer können Fragen stellen, und das Tool generiert die SQL-Anweisung, die erforderlich ist, um die Antwort aus einer Datenbank abzurufen. Dieser Ansatz verbessert zwar die Barrierefreiheit, bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich. Diese Tools sind oft darauf angewiesen, dass das KI-Modell Datenstrukturen korrekt interpretiert, was insbesondere in komplexen Umgebungen zu inkonsistenten oder falschen Ergebnissen führen kann.

3. eingebettet KI-Analysen in Datenplattformen

Einige Datenplattformen bieten mittlerweile integrierte KI-BI-Tools an, mit denen Nutzer Daten direkt innerhalb der Plattform „ abfragen “ und analysieren können.

Diese Tools bringen die KI näher an die „ Data Layer “ heran, was die Leistung und Integration verbessern kann. Allerdings sind sie oft an eine bestimmte Plattform gebunden und bieten möglicherweise nicht genügend Flexibilität für unterschiedliche Datenumgebungen.

4. KI-native Analysetools

Diese neuere Kategorie von KI-BI-Tools konzentriert sich ausschließlich auf Konversationsanalysen und die automatisierte Erstellung von „ Erkenntnis “. Diese Tools zielen darauf ab, herkömmliche Arbeitsabläufe zu ersetzen, indem sie es den Nutzern ermöglichen, Daten anhand von Fragen statt über Dashboards zu erkunden. Obwohl sie eine modernere Benutzererfahrung bieten, haben viele noch immer Schwierigkeiten mit der „ Beständigkeit “, der Governance und dem Vertrauen, insbesondere wenn die Nutzung teamübergreifend ausgeweitet wird.

Warum Unternehmen gerade jetzt auf KI-basierte BI-Tools setzen

Bei der zunehmenden Verbreitung von KI-BI-Tools geht es nicht nur um neue Technologien. Sie sind eine Antwort auf die tatsächlichen Grenzen der heutigen Analysemethoden.

Schneller Entscheidungsfindung

Unternehmen können es sich nicht leisten, auf Berichte zu warten oder sich auf statische Dashboards zu verlassen. KI-BI-Tools ermöglichen es, Antworten in Echtzeit zu erhalten.

Abhängigkeit von BI-Teams verringern

In vielen Unternehmen sind die Datenteams mit Ad-hoc-Anfragen überlastet. KI-BI-Tools tragen dazu bei, diese Belastung zu verringern, indem sie einen „ Self-Service “-Zugriff auf Erkenntnisse ermöglichen.

Ausweitung des Datenzugriffs über technische Nutzer hinaus

Herkömmliche BI-Tools werden außerhalb der technischen Teams oft nicht ausreichend genutzt. KI-basierte BI-Tools senken die Einstiegshürden und machen Daten im gesamten Unternehmen leichter zugänglich.

Mit der Komplexität der Daten Schritt halten

Da Datenumgebungen immer komplexer werden, wird es schwieriger, sich allein mithilfe von Dashboards darin zurechtzufinden. KI-BI-Tools bieten eine flexiblere Möglichkeit, Daten zu erkunden und zu analysieren, ohne die zugrunde liegende Struktur verstehen zu müssen.

Wo viele KI-BI-Tools zu kurz greifen

Zwar bieten KI- und BI-Tools klare Vorteile, doch sind nicht alle Lösungen gleichermaßen effektiv. Eine der größten Herausforderungen ist das Vertrauen.

Viele Tools legen den Schwerpunkt auf Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit, stützen sich bei der Generierung von Ergebnissen jedoch auf probabilistische Methoden. Dies kann zu inkonsistenten Ergebnissen, widersprüchlichen Kennzahlen und einem eingeschränkten Einblick in die Berechnungsweise der Ergebnisse führen. Je mehr Nutzer sich auf diese Tools verlassen, desto deutlicher treten diese Probleme zutage und können das Vertrauen in die Daten schnell untergraben. Ohne eine klare Grundlage für die Definition von Kennzahlen und Zusammenhängen können KI-gestützte Analysen eher für Verwirrung sorgen als für Klarheit.

Was moderne Geschäftsteams tatsächlich von KI-BI-Tools erwarten

Damit KI-BI-Tools in großem Maßstab effektiv eingesetzt werden können, müssen sie über einfache Frage-Antwort-Funktionen hinausgehen.

Moderne Teams benötigen Tools, die folgende Funktionen bieten:

• Stellen Sie sicher, dass alle Nutzer und Teams einheitliche Antworten erhalten.
• An gemeinsame Definitionen von Geschäftskennzahlen anpassen.
• Schaffen Sie Transparenz darüber, wie die Ergebnisse zustande kommen.
• Erweitern Sie den Datenzugriff, ohne die BI-Teams zusätzlich zu belasten.

Mit anderen Worten: Sie benötigen KI- und BI-Tools, die Zugänglichkeit und Kontrolle in Einklang bringen.

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Actian AI Analyst wurde entwickelt, um viele der Lücken zu schließen, die bei den derzeitigen KI-BI-Tools bestehen.

Anstatt sich auf eine uneingeschränkte Generierung von „ abfragen “ zu stützen, arbeitet das System auf einer geregelten semantischen Ebene, die festlegt, wie Daten strukturiert sind, wie Kennzahlen berechnet werden und in welcher Beziehung verschiedene Datenpunkte zueinander stehen.

Dieser Ansatz gewährleistet, dass:

• Die gleiche Frage führt immer zur gleichen Antwort, egal wer sie stellt.
• Die Kennzahlen sind unternehmensweit einheitlich.
• Die Nutzer können genau nachvollziehen, wie eine Antwort zustande gekommen ist.

Gleichzeitig bleibt die Benutzerfreundlichkeit erhalten, die Teams von KI-BI-Tools erwarten. Geschäftsanwender können Fragen in natürlicher Sprache stellen und erhalten klare, umsetzbare Erkenntnisse, ohne SQL-Abfragen schreiben oder sich durch Dashboards navigieren zu müssen. Diese Kombination aus dialogorientiertem Zugriff und geregelter Logik ermöglicht es Unternehmen, ihre Analysen effektiver zu skalieren, ohne dabei an Genauigkeit oder Vertrauen einzubüßen.

Einsatz von KI- und BI-Tools für Ihr Unternehmen

KI- und BI-Tools entwickeln sich rasch zu einem zentralen Bestandteil der Herangehensweise von Unternehmen im Bereich „ Business Intelligence “. Das Ziel ist nicht nur der Zugriff auf Daten, sondern auch das Vertrauen in die Entscheidungen, die auf deren Grundlage getroffen werden.

Wenn Sie KI-BI-Tools für Ihr Unternehmen evaluieren, sollten Sie über die reine Geschwindigkeit hinausblicken. Die Tools, die tatsächlich zur breiten Akzeptanz führen, sind diejenigen, auf die sich Ihre Teams im Alltag verlassen können.

Actian AI Analyst wurde genau für diesen Zweck entwickelt. Vereinbaren Sie eine Live- Demo, um zu erfahren, wie Actian AI Analyst mit Ihren Daten arbeitet und wie Sie den Zugriff auf Analysen unternehmensweit ausweiten können, ohne dabei an Genauigkeit oder Kontrolle einzubüßen.

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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.