Mit der Analyse natürlicher Sprache können Sie Ihren Daten Fragen stellen, genauso wie Sie sie einem Kollegen stellen würden. Anstatt SQL-Abfragen zu schreiben oder sich durch Dashboards zu klicken, können Sie fragen: „Was hat das Umsatzwachstum im letzten Quartal vorangetrieben?“ – und erhalten innerhalb von Sekunden eine Antwort. Hinter dieser einfachen Erfahrung verbirgt sich jedoch eine wichtigere Frage: Können Sie der Antwort vertrauen? Das hängt ganz davon ab, wie das System hinter den Kulissen aufgebaut ist.
Bei der Analyse natürlicher Sprache werden geschäftliche Fragen in strukturierte Abfragen umgewandelt und die Ergebnisse sofort zurückgegeben. Der Unterschied zwischen den einzelnen Tools besteht darin, wie sie diese Fragen interpretieren und ob sie dabei definierte Geschäftslogik anwenden oder auf Schlussfolgerungen zurückgreifen.
Was ist Natursprachanalyse?
Die Analyse natürlicher Sprache ist eine Methode, Daten mithilfe von Alltagssprache abfragen zu analysieren. Ein Nutzer eine Frage, das System interpretiert diese, wandelt sie in eine strukturierte abfragen um und liefert Ergebnisse zurück.
Im Großen und Ganzen funktioniert es so (aber denken Sie daran: Ein einfacher Zugriff garantiert nicht unbedingt einheitliche Antworten bei allen Nutzern):
- Es wird eine Frage gestellt, und das System interpretiert die Absicht und die Schlüsselbegriffe.
- Eine abfragen generiert und anhand der zugrunde liegenden Daten ausgeführt.
- Die Ergebnisse werden je nach Anwendung der Geschäftsdefinitionen und Datenbeziehungen in Form von Daten, Diagrammen oder Zusammenfassungen ausgegeben.
Durch diesen Prozess entfällt der Bedarf an vorgefertigten Dashboards, und die Daten werden unternehmensweit leichter zugänglich. Doch Zugänglichkeit allein reicht nicht aus. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass die Ergebnisse korrekt sind.
Was die meisten Tools zur Analyse natürlicher Sprache leisten
Die meisten Plattformen zur Analyse natürlicher Sprache folgen dem gleichen Grundmuster. Genau darin liegt auch ihre Schwäche.
- Die Frage interpretieren
Das System identifiziert Entitäten, Filter und Zeiträume aus der Eingabe des Nutzer. - In eine abfragen übersetzen
Es wandelt die Frage in eine abfragen um, häufig mithilfe von Text-to-SQL. - Ausführen und Ergebnisse zurückgeben
Die abfragen , und das System gibt eine Antwort aus.
Auf dem Papier funktioniert das gut. In der Praxis fangen hier jedoch die Probleme an. Die Ergebnisse können je nach Formulierung der Abfragen variieren, was bei großem Umfang zu einem Vertrauensproblem wird.
Die eigentliche Herausforderung ist nicht die Sprache, sondern der Kontext.
Genau hier scheitern die meisten Systeme. Die Herausforderung besteht nicht darin, die Frage zu verstehen, sondern zu begreifen, was diese Frage im Kontext Ihres Unternehmens bedeutet. In den meisten Unternehmen sind die Definitionen nicht einheitlich. Der Begriff „Umsatz“ kann je nach Team Rückerstattungen einschließen oder ausschließen. Der Begriff „Kunde“ kann in verschiedenen Systemen unterschiedliche Bedeutungen haben. Selbst einfache Kennzahlen basieren auf spezifischen Filtern, Verknüpfungen und Geschäftsregeln.
Dieser Kontext ist nicht in den Rohdaten enthalten. Er findet sich in Dashboards, in der Dokumentation oder im institutionellen Wissen.
Wenn dies nicht von vornherein festgelegt wird, muss das System es spontan herausfinden. Und genau da treten die ersten Probleme auf.
Es muss entscheiden:
- Welche Daten sollen verwendet werden?
- So schließen Sie es an.
- So berechnen Sie Kennzahlen.
- Welche Filter gelten?
Mit zunehmender Komplexität nimmt auch die Variabilität zu. Das Ergebnis ist bekannt:
- Auf dieselbe Frage gibt es unterschiedliche Antworten.
- Schon kleine Änderungen im Wortlaut führen zu unterschiedlichen Ergebnissen.
- Die Nutzer können nicht nachvollziehen, wie eine Antwort berechnet wurde.
Das System reagiert schnell. Doch Geschwindigkeit ist kein Garant für Genauigkeit.
Was ändert sich, wenn man den Kontext berücksichtigt?
Die Analyse natürlicher Sprache ist dann zuverlässig, wenn sie auf einem definierten geschäftlichen Kontext basiert.
Dieser Kontext ergibt sich aus einer semantischen Ebene, einer strukturierten Definition dessen, wie Ihr Unternehmen Daten misst und miteinander verknüpft. Darin wird Folgendes definiert:
- Kernkennzahlen wie Umsatz, Abwanderungsrate und Marge.
- Beziehungen zwischen Datensätzen.
- Geschäftsregeln und Berechnungslogik.
Anstatt zu raten, hält sich das System an diese Definitionen. Wenn also jemand nach dem Umsatz fragt, erhält er folgende Antwort:
- Unternehmensweit wird dieselbe Berechnung angewendet.
- Es werden jedes Mal dieselben Filter und dieselbe Logik angewendet.
- Ein Ergebnis, das mit der Berichterstattung und Entscheidungsfindung im Einklang steht.
Warum die Analyse strukturierter natürlicher Sprache wichtig ist
Wenn jede Frage anhand einer semantischen Ebene abgeglichen wird, hängen die Antworten nicht mehr davon ab, wie jemand eine Frage formuliert hat oder welcher Datensatz verwendet wurde. Sie sind konsistent, nachvollziehbar und stimmen mit der Art und Weise überein, wie das Unternehmen die Leistung tatsächlich misst.
Das verändert die Arbeitsweise der Teams.
Anstatt so viel Zeit mit der Überprüfung von Zahlen, dem Abgleich von Berichten oder der Klärung widersprüchlicher Ergebnisse zu verbringen, können Teams direkt von der Fragestellung zum Handeln übergehen. Der Unterschied ist einfach, aber entscheidend:
- Ohne Kontext generieren Systeme Antworten.
- Anhand des Kontexts liefern sie Antworten, auf die Sie sich verlassen können.
Actian AI Analyst für zuverlässige Analysen natürlicher Sprache
Die meisten Tools zur Analyse natürlicher Sprache können Antworten liefern. Die Herausforderung besteht darin, zu wissen, ob diese Antworten richtig sind.
Actian AI Analyst wurde entwickelt, um diese Unsicherheit zu beseitigen. Jede Antwort basiert auf einer geregelten semantischen Ebene, sodass Kennzahlen einmalig definiert und einheitlich auf alle Fragen, Teams und Arbeitsabläufe angewendet werden. Anstatt sich auf Vermutungen auf der Grundlage von Rohdaten zu stützen, liefert das Tool Ergebnisse, die die tatsächlichen Abläufe in Ihrem Unternehmen widerspiegeln.
Es handelt sich um ein kontextbezogenes System und nicht um ein promptbasiertes, was bedeutet, dass es nicht bei jeder Frage zurückgesetzt wird und sich nicht allein auf die Interpretation stützt.
Das bedeutet, dass Teams nicht innehalten müssen, um Ergebnisse zu überprüfen oder widersprüchliche Zahlen abzugleichen. Sie können Fragen stellen, der Antwort nachgehen und Maßnahmen ergreifen – alles innerhalb desselben Arbeitsablaufs und mit Vertrauen in das, was sie sehen.
Wie Teams den Actian AI Analyst in realen Arbeitsabläufen einsetzen
So sieht das in der Praxis aus, wenn Teams sich auf die Antworten verlassen können, die sie erhalten.
- Untersuchen Sie Änderungen in der Pipeline in Echtzeit und analysieren Sie dabei Regionen, Vertriebsmitarbeiter und Geschäftsphasen, ohne auf neue Dashboards warten zu müssen.
- Beantworten Sie unerwartete Fragen während Besprechungen, ohne Zahlen aus verschiedenen Berichten miteinander abgleichen zu müssen.
- Verbinden Sie Bestands-, Lieferketten- und regionale Daten in einem einzigen Arbeitsablauf, ohne Datensätze manuell zusammenführen zu müssen.
- Ermitteln Sie Nutzungsdaten, Kundenbindung und die Akzeptanz von Funktionen, ohne Abfragen schreiben zu müssen oder auf Analysten angewiesen zu sein.
- Marketingteams erhalten schnell einen Überblick über die Kampagnenleistung, die Attribution und die Auswirkungen der Kanäle, ohne zwischen verschiedenen Tools wechseln zu müssen.
- Führungskräfte stellen sofort Folgefragen und erhalten einheitliche Antworten, anstatt auf die Analyse nach der Besprechung zu warten.
Was dies ermöglicht, ist ganz einfach: Teams arbeiten nicht mehr um die Daten herum, sondern direkt mit ihnen. Fragen können sofort gestellt, im Moment untersucht und so beantwortet werden, dass sie tatsächlich die Arbeitsweise des Unternehmens widerspiegeln. Anstatt Zeit damit zu verlieren, Zahlen zu überprüfen oder Zusammenhänge zu ergründen, können sich die Teams auf die anstehende Arbeit konzentrieren und zuversichtlich voranschreiten.
Sehen Sie es in Aktion
Testen Sie Actian AI Analyst in Ihrer eigenen Umgebung und überzeugen Sie sich selbst, wie gut die Analyse natürlicher Sprache mit Ihren Daten funktioniert – und nicht nur mit einemDatensatz.
Stellen Sie Fragen in einer verständlichen Sprache, finden Sie heraus, wie die festgelegten Kennzahlen hinter den Kulissen angewendet werden, und überprüfen Sie jedes Ergebnis bei voller Transparenz.
Machen Sie die Produkttour und erfahren Sie, wie Sie den Zugriff auf verlässliche Erkenntnisse ausweiten können, ohne die Komplexität zu erhöhen oder auf manuelle Arbeitsabläufe angewiesen zu sein.
FAQ
Die Analyse natürlicher Sprache ist eine Methode, Daten mithilfe von Alltagssprache abfragen zu analysieren. Ein Nutzer eine Frage, das System interpretiert diese, wandelt sie in eine strukturierte abfragen um und liefert die Ergebnisse in Form von Daten, Diagrammen oder Zusammenfassungen zurück.
Das System erkennt die Absicht und die Schlüsselbegriffe einer Frage, wandelt diese Frage in eine abfragen um, führt sie aus und gibt eine Antwort zurück. Die Zuverlässigkeit dieser Antwort hängt davon ab, ob das System definierte Geschäftslogik anwendet oder sich auf Schlussfolgerungen stützt.
Die meisten Tools generieren Abfragen spontan und ohne definierten geschäftlichen Kontext, sodass bereits kleine Änderungen in der Formulierung oder bei der Auswahl Datensatz zu unterschiedlichen Ergebnissen führen können. Ohne einheitliche Definitionen für Kennzahlen wie Umsatz oder Kunde muss das System Vermutungen anstellen, was zu Schwankungen führt.
Eine semantische Ebene ist eine strukturierte Definition dessen, wie Ihr Unternehmen Daten misst und verknüpft, einschließlich Kernkennzahlen, Beziehungen zwischen Datensätzen und Geschäftsregeln. Wenn die Analyse natürlicher Sprache auf einer semantischen Ebene basiert, liefert jede Abfrage dasselbe Ergebnis, wobei jedes Mal dieselbe Logik angewendet wird.
Alle Teams, die mit Daten arbeiten müssen, profitieren davon – darunter Vertrieb, Marketing, Betrieb, Produktentwicklung und die Führungskräfte. Da keine vorgefertigten Dashboards oder SQL-Kenntnisse erforderlich sind, können Fragen sofort gestellt und untersucht werden, ohne auf die Unterstützung durch Analysten warten zu müssen.
Dank der Analyse natürlicher Sprache müssen sich Nutzer nicht mehr auf vorgefertigte Dashboards verlassen, da sie Fragen stellen können, sobald diese aufkommen, und die Antworten in Echtzeit erkunden können. Anstatt auf einen neuen Bericht zu warten, können Teams im Rahmen desselben Arbeitsablaufs Veränderungen untersuchen, Details genauer unter die Lupe nehmen und unerwartete Fragen weiterverfolgen.