Was KI-Datenanalysten für Geschäftsteams leisten können

Die meisten Datenteams haben kein Datenproblem. Sie haben ein Zeitproblem.

Du beginnst die Woche mit einem Plan. Vielleicht willst du endlich ein unordentliches Modell aufräumen oder etwas reparieren, das dich schon seit Monaten stört. Zumindest für einen kurzen Moment hast du das Gefühl, dass du etwas vorankommen könntest.

Dann kommen die Anfragen herein.

Eine kurze Nummer für ein Meeting. Eine Aufschlüsselung, die jemand vor einem Telefonat benötigt. Eine Nachverfolgung von etwas, das in einem „ dashboard “ zur Sprache kam. Nichts davon ist unzumutbar, aber in der Summe verwandeln diese Dinge Ihren Job in einen ständigen Strom von Unterbrechungen.

Und für die Unternehmen? Da ist es genauso frustrierend. Sie brauchen Antworten, aber es dauert zu lange, bis sie diese erhalten.

Genau diese Lücke zwischen dem Vorhandensein von Daten und der tatsächlichen Möglichkeit, diese im entscheidenden Moment zu nutzen, ist der Punkt, an dem KI für die „ Business Intelligence “ beginnt, die Arbeitsweise von Teams zu verändern.

Was ist KI für „ Business Intelligence “?

„AI for Business Intelligence “ nutzt natürliche Sprache und Automatisierung, um Teams dabei zu unterstützen, Fragen zu stellen, Daten zu analysieren und Antworten zu erhalten, ohne sich durch Dashboards klicken zu müssen oder auf SQL zurückgreifen zu müssen.

Anstatt sich durch Tools zu navigieren, die für Analysten entwickelt wurden, können Geschäftsanwender mit Daten auf genau die Weise interagieren, wie sie ihr Geschäft betrachten. Sie können eine Frage stellen, eine Antwort erhalten und sofort darauf reagieren.

Warum herkömmliche BI im geschäftlichen Einsatz versagt

Dashboards wurden entwickelt, um bekannte Fragen zu beantworten. Doch in der Praxis läuft die Arbeit meist anders ab.

Man öffnet eine Seite wie dashboard, sieht eine Zahl und möchte sofort mehr darüber erfahren:

• Warum hat sich das geändert?
• Was ist der Grund dafür?
• Passiert das überall oder nur in einem bestimmten Bereich?

Bei der Beantwortung dieser Folgefragen kommt es zu Verzögerungen. Meistens muss man dafür einen weiteren Bericht öffnen, eine neue E-Mail an abfragen schreiben oder jemanden aus dem Datenteam fragen. Bis man Klarheit hat, ist die Unterhaltung bereits weitergegangen.

Aus Sicht des Datenteams wiederholt sich immer wieder dasselbe Muster:

• Die Ad-hoc-Anfragen häufen sich immer weiter an.
• Dashboards gewinnen weiter an Bedeutung.
• Der Rückstand wird nie wirklich abgebaut.

KI-Datenanalysten ersetzen BI nicht. Sie schließen die Lücke zwischen Dashboards und Real Entscheidungsfindung.

Was KI-Datenanalysten für Geschäftsteams tatsächlich bewirken

Eine der größten Veränderungen spürt man fast sofort: Man ist nicht mehr bei jeder Frage der Vermittler.

Wenn Sie im Bereich Analytik tätig sind, sind Sie wahrscheinlich zur ersten Anlaufstelle für Antworten geworden. Sie wissen, wo sich die Daten befinden, wie Kennzahlen definiert sind und welchen Zahlen tatsächlich vertraut werden kann. Das macht Sie unverzichtbar, führt aber auch zu einem Engpass. Mit einem KI-Datenanalysten beginnt sich diese Dynamik zu verändern. Geschäftsanwender können Fragen direkt stellen und erhalten Antworten, ohne warten zu müssen, und sie können weiter nachforschen, ohne den Prozess jedes Mal von vorne beginnen zu müssen.

Ebenso wichtig ist, dass der Umgang der Teams mit Daten natürlicher wird.

Anstatt durch Dashboards eingeschränkt zu sein, fühlt sich die Analyse zunehmend wie ein Gespräch an. Eine Frage führt zu einer Antwort, die wiederum zu einer weiteren Frage und schließlich zu einer weiteren Detailebene führt. Teams können nun aktiv erkunden, anstatt nur zu beobachten. Diese Veränderung ist subtil, verändert jedoch, wie schnell Teams von der „ Erkenntnis “ zur Umsetzung übergehen.

Eine weitere wesentliche Neuerung ist die Benutzerfreundlichkeit. Die meisten Geschäftsanwender denken nicht in SQL oder Datenmodellen. Sie denken in Begriffen wie Umsatz, Kunden, Pipelines und Leistung. Herkömmliche Tools zwingen sie dazu, diese Vorstellungen in technische Begriffe zu übersetzen. KI für „ Business Intelligence “ beseitigt diese Barriere. Die Nutzer können Fragen so stellen, wie sie ohnehin denken, ohne verstehen zu müssen, wie die Daten hinter den Kulissen strukturiert sind.

Wo KI-Datenanalysten den größten Einfluss haben

Betrachtet man die verschiedenen Teams im Überblick, so zeigen sich die Auswirkungen in der Regel auf einige wenige, immer wiederkehrende Weisen:

• Schnellere Antworten ohne Wartezeiten bei der BI: Geschäftsanwender können sofort das erhalten, was sie benötigen, anstatt Anfragen zu stellen und in einer Warteschlange zu warten
• Echte Analyse statt statischer Berichte: Teams können Folgefragen stellen und tiefer in die Materie einsteigen, ohne das Tool wechseln oder Abfragen neu erstellen zu müssen
• Unternehmensweit einheitliche Kennzahlen: Gemeinsame Definitionen verringern widersprüchliche Zahlen und Diskussionen darüber, „welche Version die richtige ist“
• Mehr Zeit für Datenteams, sich auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren: Weniger Zeitaufwand für sich wiederholende Anfragen bedeutet mehr Zeit für die Verbesserung der Datenqualität und der Systeme
• Entscheidungen werden erst kurz vor dem eigentlichen Zeitpunkt getroffen: Anstatt auf eine Bestätigung zu warten, können Teams handeln, sobald die Frage aufkommt

Warum Vertrauen der entscheidende Faktor ist

Trotz aller vielversprechenden Aussichten, die KI im Bereich der Analytik bietet, gibt es einen Grund, warum viele Teams zögern, sie vollständig einzuführen. Es kommt letztlich auf das Vertrauen an.

Es gibt viele Tools, die schnell Ergebnisse liefern können. Sind diese Ergebnisse jedoch inkonsistent, schwer zu erklären oder stimmen sie nicht mit der Art und Weise überein, wie das Unternehmen seine Kennzahlen tatsächlich definiert, verursachen sie mehr Probleme, als sie lösen.

Ohne eine geregelte Grundlage:

• Metrische Definitionen unterliegen einer Drift.
• Die Berechnungen variieren je nach Nutzer.
• Die Datenteams werden wieder in die Validierungsarbeit eingebunden.

Dann bist du wieder da, wo du angefangen hast.

Wo Actian AI Analyst zum Einsatz kommt

Hier verfolgt Actian AI Analyst einen anderen Ansatz. Anstatt ausschließlich auf Geschwindigkeit zu setzen, ist das Tool darauf ausgelegt, präzise und konsistente Antworten zu liefern, die mit der Art und Weise übereinstimmen, wie Ihr Unternehmen seine Daten tatsächlich definiert.

Actian AI Analyst fungiert als KI-Datenanalyst auf der Grundlage kontrollierter Unternehmensdaten und ermöglicht es Geschäftsanwendern, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen, wobei sichergestellt wird, dass jede Antwort den gemeinsamen Definitionen und der gemeinsamen Logik entspricht.

So sieht das in der Praxis aus:

• Im Vorfeld festgelegte Logik, keine Schätzungen zur Laufzeit: Metriken, Beziehungen und Geschäftsdefinitionen werden in der semantischen Ebene verwaltet, sodass die Ergebnisse der festgelegten Geschäftslogik folgen, anstatt sich auf Interpretationen zur Laufzeit zu stützen.
• Transparenz bei jeder Antwort: Benutzer können nachvollziehen, wie die Ergebnisse berechnet wurden, einschließlich Verknüpfungen, Filter und Logik.
• Beständigkeit team- und zeitübergreifend: Die Antworten folgen denselben festgelegten Definitionen und derselben Geschäftslogik, unabhängig davon, wer die Frage stellt.
• eingebettet in echte Arbeitsabläufe: Erkenntnisse können direkt in Tools wie Slack oder Teams bereitgestellt werden, sodass Teams ihren Arbeitsablauf nicht unterbrechen müssen, um Antworten zu erhalten.

Der Unterschied liegt nicht nur in der „ usability “. Es geht um Vertrauen. Wenn Teams der Antwort nicht vertrauen, werden sie das Tool nicht nutzen. Und wenn sie das Tool nicht nutzen, ändert sich nichts.

Der größere Wandel: Vom Zugang zum Handeln

Seit Jahren dreht sich beim „ Business Intelligence “ alles um den Zugriff: Zugriff auf Dashboards, Zugriff auf Berichte und Zugriff auf Daten. Doch Zugriff allein führt noch nicht zu Ergebnissen. Was das Unternehmen voranbringt, ist, wie schnell ein Team von einer Frage zu einer klaren Antwort und von dieser Antwort zu einer Entscheidung gelangen kann. Genau diesen Wandel ermöglichen KI-Datenanalysten. Sie schließen die Lücke zwischen „ Erkenntnis “ und „Action“ und sorgen dafür, dass Analysen ganz natürlich in den Arbeitsablauf integriert werden, anstatt dass Teams dafür extra ihre Arbeit unterbrechen müssen.

Was das für Ihr Team bedeutet

Wenn Sie den Einsatz von KI für „ Business Intelligence “ in Betracht ziehen, geht es dabei nicht wirklich darum, Ihrem Tool-Stack ein weiteres Tool hinzuzufügen. Es geht vielmehr darum, die Arbeitsweise Ihres Teams zu verändern. Derzeit arbeiten die meisten Unternehmen noch nach einem Modell, bei dem Fragen weitergeleitet, übersetzt und validiert werden müssen, bevor es überhaupt weitergehen kann. Das verlangsamt Entscheidungsprozesse, schafft unnötige Abhängigkeiten von Datenteams und verwandelt selbst einfache Fragen in mehrstufige Prozesse.

KI-Datenanalysten führen eine neue Arbeitsweise ein, bei der Geschäftsteams Daten selbstständig auswerten können, Antworten schnell genug vorliegen, um tatsächlich genutzt zu werden, und Datenteams nicht mehr damit beschäftigt sind, immer wieder dieselben Fragen zu beantworten. Wenn dieser Wandel eintritt, macht er sich deutlich bemerkbar. Gespräche verlaufen zügiger, Entscheidungen werden mit größerer Sicherheit getroffen, und Daten werden zunehmend als etwas wahrgenommen, das das Unternehmen tatsächlich nutzen kann, anstatt darauf warten zu müssen.

Genau dafür sind Lösungen wie Actian AI Analyst letztendlich konzipiert: nicht nur, um schnellere Antworten zu liefern, sondern auch, um Antworten zu liefern, auf die sich Teams verlassen und auf die sie sofort reagieren können. Der wahre Wert von Analysen liegt nicht in den „ dashboard “. Er liegt darin, was Ihr Team als Nächstes tun kann.

Sind Sie bereit, es in Aktion zu sehen?

Testen Sie Actian AI Analyst in Ihrer eigenen Umgebung und erleben Sie, wie schnell Ihr Team von Fragen zu verlässlichen Antworten gelangt. Stellen Sie geschäftliche Fragen in einfacher Sprache, erkunden Sie, wie regulierte Kennzahlen hinter den Kulissen angewendet werden, und überprüfen Sie jedes Ergebnis mit vollständiger Transparenz hinsichtlich Verknüpfungen, Filtern und Berechnungen.

Buchen Sie eine 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.

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.