Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Angesichts der rasanten Entwicklung im Bereich Business Intelligence geht es darum, Informationen besser verfügbar, nutzbar und verständlich zu machen, um die Benutzerfreundlichkeit zu optimieren. Da heutzutage die meisten Daten in großen Mengen vorliegen, ist deren Verarbeitung für Manager und Führungskräfte eine große Herausforderung.
Im aktuellen Szenario betrachten Unternehmen Daten als eines ihrer wichtigsten Vermögenswerte, und wenn sie klug eingesetzt werden, bringen sie allen Bereichen des Unternehmens Vorteile – von der Finanzplanung über Vertrieb und Betrieb bis hin zum Personalwesen usw.
Aktuell verfügen viele Organisationen über Business-Intelligence-/Analyseanwendungen oder -initiativen, die die Organisation auf verschiedene Reifegrade bringen.
Aktuell ist die Nutzung von Chatbots noch nicht sehr hoch. Laut einer Studie von Gartner, Inc. scheitern 70 bis 80 Prozent aller Business-Intelligence-Projekte. Hauptgrund für die geringe Akzeptanz von BI ist die mangelhafte Benutzererfahrung. Zwar verfügen BI-Plattformen heutzutage über fortschrittliche Analysefunktionen, doch fehlt es ihnen an einer intuitiven Oberfläche, die aussagekräftige und umsetzbare Erkenntnisse liefert.
Im Wesentlichen handelt es sich bei Business Intelligence um eine Self-Service-Plattform, auf die Mitarbeiter zugreifen müssen, um Berichte herunterzuladen, Daten zu filtern, zwischen verschiedenen Anwendungen zu wechseln, mehrere Berichte durchzugehen usw. Die mangelnde Benutzerfreundlichkeit der Tools führt jedoch dazu, dass Mitarbeiter zögern, sie für alltägliche Entscheidungen zu nutzen.
1. „Die letzte Meile der Analytik“ – In der Techniksprache wird der Punkt, an dem Nutzer mit Analysen interagieren, als „letzte Meile“ bezeichnet. Das gesamte Konzept ist darauf ausgelegt, die Bedeutung dieses strategisch wichtigen Denkprozesses zu verdeutlichen.
Spielt die „letzte Meile“ der Datenanalyse eine Rolle? Gerade im Bereich der Datenanalyse, wo die Akzeptanz typischerweise sinkt, ist dies der Fall. Obwohl sich die Datenvisualisierung in Business Intelligence und Analytics deutlich verbessert, ist die Nutzung laut einer Gartner-Studie immer noch zu gering. Wenn Unternehmen ernsthaft datengetrieben werden wollen, müssen sie sich intensiv damit auseinandersetzen. Denn Geschäftsleute benötigen zeitnahe, relevante und umsetzbare Dateneinblicke, um in ihren Aufgaben erfolgreich zu sein.
2. Der Aufwand, die richtigen Daten/Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu finden, ist hoch. Oftmals muss der Anwender sich durch ein Labyrinth von Anwendungen und Diagrammen navigieren, verschiedene Filter auswählen, um die notwendigen Erkenntnisse für seine Handlungsempfehlungen zu gewinnen. In solchen Situationen trifft er Entscheidungen oft intuitiv oder beauftragt Dritte mit der Daten-/Erkenntnissesuche für die Anwendungen – was zu manuellen Fehlern führen kann.
Wie wäre es also mit einem virtuellen Assistenten, der verschiedene Anwendungen und Diagramme durchsucht und in Echtzeit die richtigen Erkenntnisse liefert, ohne dass manuelle Fehler auftreten und ohne Eigeninteressen verfolgt werden?
Quelle: Google 80 % der Unternehmen wollen bis 2020 Chatbots einsetzen . Vor der Nutzung eines Chatbots sollte man die Merkmale eines wirklich KI-gestützten Chatbots kennen. Die Geschäftswelt verändert sich heutzutage dynamisch, und die meisten Chatbots sind regelbasiert – die Anweisungen müssen also im Backend konsistent programmiert werden. Daher benötigen Sie intelligente, maschinell lernende Bots , die verschiedene Szenarien verstehen und einfach zu bedienen sind.
Chatbots helfen dabei, all diese Punkte zu erfüllen – hier erfahren Sie, wie Sie die Akzeptanz von Business Intelligence und Analysen mithilfe KI-gestützter Chatbots steigern können.
# KI für alle
Eine datenkompetente Welt ist ein zentraler Bestandteil dieser Vision, und KI spielt eine entscheidende Rolle dabei, Analysen für alle zugänglich zu machen. KI als erweiterte Intelligenz – sie kombiniert, anstatt die menschliche Intuition zu ersetzen, mit der Leistungsfähigkeit maschineller Intelligenz. Sie vereint zwei revolutionäre Technologien: die Assoziations-Engine, die die Datenexploration durch das Verständnis der Beziehungen zwischen Datenwerten aus allen Quellen einzigartig unterstützt; und die Kognitive Engine, die basierend auf dem Datensatz und den benutzerdefinierten Suchkriterien neue Erkenntnisse zur weiteren Untersuchung vorschlägt.
Das Ergebnis ist eine wirkungsvolle Zusammenarbeit zwischen menschlicher und maschineller Intelligenz, die Erkenntnisse zutage fördert, die sonst unentdeckt geblieben wären.
# Konversationsanalyse
Erfahrungsbasiertes Lernen ermöglicht Unternehmen einen schnelleren und einfacheren Weg, Fragen zu stellen, Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Es ist über gängige Kollaborationstools wie Slack, Skype, Microsoft Teams usw. leicht zugänglich.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) trainiert sich automatisch und liefert Erkenntnisse darüber, was passiert, warum und wie es weitergehen soll. Zu den Erkenntnissen gehören Interpretationen, automatisch generierte Diagramme, Vergleichsberechnungen, Schlüsselfaktoren, Prognosen für Kennzahlen und sogar vergleichende Analysen. Nutzer können Benachrichtigungen für KPI-Schwellenwerte einrichten, sich dialogbasiert austauschen und zusammenarbeiten sowie per Sprachsteuerung interagieren.
# Sichere Bereitstellung auf mehreren Geräten und ein hilfreicher Assistent
KI-gestützte Chatbots schützen Daten durch Funktionen wie Benutzerauthentifizierung, Autorisierung, Verschlüsselung und Zugriffskontrollen. Sie sind auf verschiedenen Gerätetypen verfügbar und funktionsfähig, darunter Laptops, Desktop-PCs, Mobiltelefone und Tablets. Zudem müssen sie unterschiedliche Betriebssysteme wie Windows, iOS und Android unterstützen.
Chatbots fungieren als hilfreiche Assistenten für Nutzer und machen den Besuch von BI-Tools sowie komplexe Navigationsprozesse überflüssig. Dank der benutzerfreundlichen Konversationsschnittstelle der Bots können Nutzer Daten abrufen, indem sie jeweils eine Frage stellen.
KI-gestützte Chatbots machen Self-Service-BI daher zur Realität und beschleunigen Entscheidungsprozesse erheblich. Diese Geschwindigkeit, kombiniert mit dem einfachen und unkomplizierten Zugriff auf Daten in verschiedenen Formaten – jederzeit und überall –, macht Chatbots zur idealen Lösung, um die Akzeptanz von BI und Analytics bei den Nutzern zu steigern.
Wenn Sie also in Zukunft viel in Chatbots investiert haben, ist Chaplin AI, powered by Polestar Analytics, der Schlüssel, um Ihre Investition optimal zu nutzen. Wenn Sie also ernsthaft daran interessiert sind, ein datengetriebenes Unternehmen zu werden, ist Chaplin AI die richtige Wahl.
Chaplin-AI bietet großes Potenzial zur Verbesserung von Business Intelligence und Analytik. Es kann nicht nur die Akzeptanzrate erhöhen, sondern auch allen Unternehmen helfen, datenkompetenter zu werden und intelligentere Geschäftsentscheidungen zu treffen.