Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Überall hört man, dass Business-Teams dringend Analysen benötigen. Sie sehnen sich nach präzisen Prognosen und Vorhersagen, um fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen zu können. Das Problem ist, dass die Daten so komplex geworden sind, dass die Nutzer meist lange auf deren Präsentation und Analyse warten müssen. Sie verlieren Zeit mit Warten, und wenn der Bericht dann endlich da ist, liefert er keine der benötigten wichtigen Erkenntnisse, und diese Erkenntnisse kommen zu spät, um noch darauf reagieren zu können.
Die Durchführung von Business-Analytics ist heutzutage für alle Beteiligten recht zeitaufwendig. Gleichzeitig wird es immer wichtiger, jedem Mitarbeiter umsetzbare Erkenntnisse zugänglich zu machen, um die Geschäftsprozesse zu optimieren und die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Es ist Zeit für einen grundlegenden Wandel.
Aus diesem Grund erleben wir derzeit eine neue Welle von Umbrüchen bei Datenanalysetools, wobei das Konzept der erweiterten Analytik immer mehr an Bedeutung gewinnt.
Entdecken Sie unsere Augmented-Analytics-Lösungen für sofortige Dateneinblicke, die fundierte Entscheidungen ermöglichen. Wir kombinieren maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um die Datenaufbereitung und -analyse zu automatisieren . – Vereinbaren Sie einen Termin mit unseren Business-Analytics-Experten.
Erweiterte Analytik bezeichnet den Einsatz von Technologien wie maschinellem Lernen und KI zur Unterstützung der Datenaufbereitung, der Erkenntnisgewinnung und der Interpretation von Erkenntnissen. Dadurch wird die Art und Weise, wie Anwender Daten in Analyse- und BI-Plattformen untersuchen und analysieren, verbessert. Sie unterstützt zudem sowohl erfahrene als auch weniger erfahrene Data Scientists, indem sie viele Aspekte der Datenwissenschaft, des maschinellen Lernens und der Entwicklung, Verwaltung und Bereitstellung von KI-Modellen automatisiert. – Gartner
Es handelt sich um einen Oberbegriff für Technologien, die die Datenanalyse automatisieren und menschlichen Analysten wertvolle Geschäftseinblicke liefern. Diese Erkenntnisse können in zahlreichen Geschäftsbereichen hilfreich sein, von der Entscheidungsfindung bei Geschäftsabschlüssen bis hin zur Identifizierung potenzieller Kunden. Doch die Frage ist: Warum können Menschen diese Erkenntnisse nicht selbst gewinnen?
Das ist möglich, aber nur bedingt. Der entscheidende Unterschied von Augmented Analytics liegt darin, dass es die Geschäftsprozesse optimiert und es den Nutzern ermöglicht, die benötigten Ergebnisse schneller zu erzielen.
Wenn das Analyseteam beispielsweise bisher 70 % seiner Zeit mit dem Sammeln und Korrelieren von Daten und 30 % mit deren Analyse verbracht hat, kann Augmented Analytics diese 70 % übernehmen und dem Team die verbleibende Zeit verschaffen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
1. Maschinelles Lernen (ML) – Wenn Sie beispielsweise die beste Preisstrategie für eine Ihrer Dienstleistungen ermitteln möchten, können Sie Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden, um automatisch Ihre Kundenbeziehungshistorie und die Angebote der Wettbewerber zu analysieren und einen angemessenen Preis für einen bestimmten Kunden vorzuschlagen.
2. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) – NLP ist eine dialogbasierte KI-Technologie, die es menschlichen Datenanalysten ermöglicht, mit Daten in natürlicher Sprache – per Sprache oder Text – zu interagieren und diese abzufragen. Diese Eigenschaften haben Self-Service-Analytics ermöglicht und sind in Plattformen wie Qlik, Tableau, Microsoft Power BI und anderen integriert.
3. Automatisierte Erkenntnisse – Hier kombiniert die Technologie NLP und ML, sodass Systemnutzer deutlich schneller Antworten auf ihre Fragen erhalten. Beispielsweise könnte Ihr Vertriebsteam fragen: „Wie sehen die Wachstumsprognosen für das erste Quartal 2020 aus?“ und eine visualisierte Antwort erhalten.
Schnellere Entscheidungsfindung
Entdecken Sie unsere Lösungen für erweiterte Analysen, die Ihnen sofortige Dateneinblicke ermöglichen und so fundierte Entscheidungen unterstützen. Wir kombinieren maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um die Prozesse der Datenaufbereitung und -analyse zu automatisieren.
Erweiterte Analytik trägt dazu bei, die Abhängigkeit eines Unternehmens von manuellen Prozessen oder Data Scientists zu verringern, indem sie die Erkenntnisgewinnung mithilfe von KI und fortschrittlichen Algorithmen des maschinellen Lernens automatisiert. Sie kann außerdem Inkonsistenzen und potenzielle Fehler reduzieren, die durch menschliches Eingreifen bei der Erkenntnisgewinnung entstehen.
Es ist von unschätzbarem Wert, unvoreingenommene Entscheidungen zu treffen und ein objektives Bild des gesamten Szenarios zu vermitteln, wodurch sich die Art und Weise, wie Benutzer mit Daten interagieren, Erkenntnisse gewinnen und Daten nutzen, grundlegend verändert.
Der Anwendungsbereich der Datenerweiterung weitet sich aus. Ursprünglich für die Unterstützung von Analysten im Self-Service gedacht, werden Datenerweiterung und zunehmend auch Automatisierung nun direkt für Endnutzer eingesetzt, wodurch eine neue Nutzergruppe entsteht: die erweiterten Konsumenten. Diese Entwicklung birgt das Potenzial, die Nutzung von Analytics und Business Intelligence deutlich zu steigern und die seit vielen Jahren bestehende Grenze von etwa 30 % zu überschreiten.
Die effektivste Augmented-Analytics-Lösung vereint die besten Aspekte von maschinellem Lernen und menschlicher Neugier, um Nutzern schnellere Erkenntnisse zu ermöglichen, Daten aus neuen Perspektiven zu betrachten, die Produktivität zu steigern und Nutzern aller Erfahrungsstufen zu helfen, auf Basis von KI-Analysen intelligentere Entscheidungen zu treffen. Überzeugen Sie sich selbst.
1. Sofortige automatisierte Analyse: Der aufwendige manuelle Durchsicht großer Mengen komplexer Daten (aufgrund von Zeitmangel oder fehlenden Fachkenntnissen) wird durch die automatisierte Analyse, die jederzeit ausgeführt werden kann, deutlich reduziert. Erkennt Ihr Tool einen Anstieg, einen Abfall oder eine Veränderung, kann es die Bereitstellung dieser Erkenntnisse ebenfalls automatisieren, sodass die Nutzer umgehend reagieren können.
2. Schnellere Datenaufbereitung: Die optimierte Datenaufbereitung führt Daten aus unterschiedlichen Quellen schnell zusammen. Algorithmen erkennen Schemata und Verknüpfungen, Integrationen und wiederkehrende Transformationen lassen sich vollständig automatisieren, Anreicherungsempfehlungen und Datenqualitätsbewertungen werden automatisch vom System generiert. Sie können sogar das Tagging, die Profilerstellung und die Annotation Ihrer Daten automatisieren, bevor Sie mit der eigentlichen Datenaufbereitung beginnen – für zuverlässige Analysen in kürzester Zeit.
3. Verbesserte Datenkompetenz: Durch den Einsatz von Unterstützung in natürlicher Sprache, die eine automatisierte Ergebnisanalyse und die Erläuterung der gewonnenen Erkenntnisse ermöglicht, kann die Datenkompetenz verbessert werden. Dies trägt zur Förderung einer datenorientierten Kultur bei, von der das gesamte Unternehmen langfristig profitiert.
4. Konversationelle Analytik: Datenanalysten können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Verbindung mit Data Science für die konversationelle Analytik nutzen. Dadurch können Datennutzer mit unterschiedlichen Kenntnissen auf die Daten zugreifen und Erkenntnisse gewinnen, ohne Expertenwissen im Bereich Data Science zu benötigen. Sie müssen lediglich Fragen an die Daten in natürlicher Sprache stellen. Die Kombination aus KI und ML ermöglicht es ihnen, Antworten in Form von Diagrammen, Grafiken usw. zu erhalten und die Informationen ebenfalls in natürlicher Sprache auszugeben.
1. Intelligente Städte – Weltweit nutzen intelligente Städte Augmented Analytics , um riesige Datenmengen zu verarbeiten. Mit der zunehmenden Einführung dieser zukunftsweisenden Technologie in ihren Stadtverwaltungen werden die städtischen Managementpraktiken endgültig ins digitale Zeitalter eintreten. Mithilfe dieser fortschrittlichen Technologien können Stadtplaner eine „intelligente Stadt“ simulieren, zukünftige Naturkatastrophen vorhersagen und ihre vorhandenen Ressourcen besser verwalten.
2. Andere Branchen – In zahlreichen Branchen nutzt das Topmanagement Augmented Analytics, um Daten mithilfe ausgefeilter Dashboards relevant zu machen und so schnelle Entscheidungen zu ermöglichen. Da die meisten erfassten Daten sensorbasiert sind, sind intelligente Technologien wie AR sehr gefragt, um diese Daten zu verwalten, zu sortieren, zu sammeln und übersichtlich darzustellen. So kann das Management die wichtigsten Erkenntnisse gewinnen, bevor es Geschäftsentscheidungen trifft. Unternehmen wie Volvo, die NASA und Caterpillar setzen Augmented Analytics ein, um ihre Geschäftseffizienz und Produktivität zu steigern.
Nutzen Sie die gewonnenen Erkenntnisse, um verborgene Einsichten aufzudecken.
Unsere Analyselösungen steigern Ihren Geschäftswert. Erhalten Sie schnelleren Zugriff auf Erkenntnisse aus riesigen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten.
Man kann sagen, dass die Welt der Datenanalyse nicht länger auf Data Scientists, IT-Fachkräfte und Analysten beschränkt ist. Um heutzutage erfolgreich und produktiv zu sein, muss ein Unternehmen seinen Anwendern benutzerfreundliche Tools mit ausgefeilten Funktionen bereitstellen, damit das gesamte Team nach demselben Plan arbeiten und auf Kurs bleiben kann.
Polestar Analytics unterstützt große und mittelständische Unternehmen dabei, mit fortschrittlichen und erweiterten Analyselösungen wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Wenn Sie also die Einführung von Augmented Analytics in Ihrem Unternehmen planen oder mehr darüber erfahren möchten, kontaktieren Sie einen unserer Datenanalyse-Experten für ein kostenloses Beratungsgespräch.