Revolutionierung der Datenanalyse mit generativer KI

Generative KI hat sich als bahnbrechende Technologie etabliert und einige unglaubliche und wertvolle Anwendungsfälle im Bereich der Datenanalyse hervorgebracht. Gen AI hat die Datenanalyselandschaft revolutioniert, indem es beispiellose Möglichkeiten in der Datenverarbeitung, -interpretation und -wertschöpfung eingeführt hat. Seit dem ersten Aufkommen von Generative AI im Jahr 2022 erforschen Unternehmen Möglichkeiten, Gen AI zu nutzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern. Dieser Beitrag beschreibt meine Sicht darauf, wie Gen AI die Art und Weise beeinflusst, wie Unternehmen mit ihren Daten interagieren, sie analysieren und daraus Nutzen ziehen.

Die geschäftliche Herausforderung rund um die Datenanalyse

Daten sind das Lebenselixier jedes Unternehmens, doch aus einer überwältigenden Datenmenge aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, ist wie der Versuch, Heu zu Gold zu spinnen. Das erinnert mich an die ironische Aussage aus „Rime of the Ancient Mariner“, der sagte: „Wasser, Wasser überall, doch kein Tropfen zu trinken“, nur dass ich das hier ändern würde in: „Daten, Daten überall, doch kein Wert zu erkennen.“ Unternehmen kämpfen immer noch darum, aus Daten Mehrwert zu generieren, da ihre Daten immer komplexer werden und oft aus unterschiedlichen Quellen stammen. Die schiere Datenmenge, die abteilungsübergreifende Informationssilobildung und die Komplexität der Datenstrukturen und -typen machen es nahezu unmöglich, die Daten domänenübergreifend zu interpretieren und ein gemeinsames Verständnis davon zu schaffen. Hinzu kommt, dass 80 % der Daten unstrukturiert sind (z. B. E-Mails, Social-Media-Beiträge, Videos, Audiodateien und Dokumente) und für Analysen nicht leicht zugänglich sind. Nicht-technische Geschäftsanwender haben oft Probleme mit komplexen Analysetools und stellen schließlich qualifizierte Datenwissenschaftler ein, während die Budgets in die Höhe schnellen. Darüber hinaus entwickeln sich Daten im Laufe der Zeit weiter und Entscheidungsträger können es sich nicht leisten, Echtzeit-Einblicke zu verpassen, um immer einen Schritt voraus zu sein.

Gängige analytische Anwendungsfälle für generative KI

Nachdem ich nun einige der Herausforderungen im Zusammenhang mit Unternehmensdaten erwähnt habe, möchte ich Ihnen meine Erkenntnisse darüber mitteilen, wie uns die KI der Generation zu Hilfe kommt.

Generative KI basiert auf Large Language Models (LLMs), groß angelegten Deep-Learning-Modellen, die mit riesigen Datenmengen vortrainiert sind. Die Transformatoren können anhand einer Eingabeaufforderung Texte, Bilder, Videos, Grafiken, Berichte und Zusammenfassungen generieren. Eine Eingabeaufforderung ist eine Anweisung, die einem generativen KI-Tool sagt, was zu tun ist, z. B. „Fasse diesen Blogbeitrag in maximal 50 Wörtern zusammen.“ Gen-AI-Entwickler erstellen KI-Modelle, die auf großen Datenmengen basieren und die Geschäftsanwender für Entscheidungen, Prognosen und Empfehlungen nutzen können. Im Gegensatz zu herkömmlichen regelbasierten Systemen, bei denen Algorithmen explizit programmiert werden, zeichnet sich datengesteuerte generative KI dadurch aus, Muster, Beziehungen und Verhaltensweisen aus den Daten zu lernen, auf die sie stößt.

Ein datenbezogener Anwendungsfall für Generative KI ist die Automatisierung der Datenbereinigung und -vorverarbeitung, die Generierung von Erkenntnissen in Echtzeit, die prädiktive Szenariomodellierung sowie die automatisierte Berichterstellung und Visualisierung. Beispielsweise kann ein Einzelhandelsunternehmen Generative KI nutzen, um Kundenkaufmuster zu analysieren, personalisierte Marketingempfehlungen zu generieren, Lagerbedarfe vorherzusagen und sogar Preisstrategien zu optimieren. Hier beginnt die Magie von Generative KI, und die Liste der Anwendungsfälle ist umfangreich und wächst ständig. Mit Generative KI verwandeln Sie Ihre Datenanalyse von einem komplexen, zeitaufwändigen Prozess, den nur Spezialisten verstehen können, in ein agiles, zugängliches und intelligentes Entscheidungstool.

Aber ich fange gerade erst an. Das obige Diagramm zeigt noch weitere Anwendungen von Gen AI in der Datenanalyse, darunter: Tests mit SQL oder Python durch die Generierung von Abfragen oder Code aus natürlichen Spracheingaben, die automatisierte Metadatengenerierung durch die Gen AI, Beschreibungen und Tags für Datensätze zu erstellen, die Erstellung eines Chatbots für 24/7-Kundensupport basierend auf den Richtlinien und der Dokumentation Ihres Unternehmens, generative Geschäftseinblicke (BI) durch die Gen AI, Dashboards oder Visualisierungen Ihrer Daten zu erstellen, und sogar die Verwendung von Gen AI zur Durchführung einmaliger Analysen eines bestimmten Datensatzes.

Erste Schritte mit Gen AI in Ihrer Analyse

Bevor Sie Gen AI in Ihrem Analyse- oder BI-Prozess einsetzen, prüfen Sie zunächst, ob Ihre Daten bereit sind. Dieser Blogbeitrag „Sind Ihre Daten bereit für Gen AI?“ kann Ihnen dabei helfen. Text-to-SQL/Python: Überbrückung der technischen Kluft

Text zu SQL/Python: Überbrückung der technischen Kluft

Eine der Funktionen von Gen AI, die ich besonders spannend finde, ist die Fähigkeit, natürliche Spracheingaben in präzise SQL-Abfragen umzuwandeln. Stellen Sie sich einen Marketingmanager vor, der die Kundensegmentierung verstehen möchte, ohne tiefgreifendes technisches Fachwissen zu haben. Anstatt sich auf Dateningenieure zu verlassen, kann er jetzt einfach „Zeigen Sie mir die 10 % Kunden mit den höchsten jährlichen Ausgaben, die in den letzten drei Monaten Einkäufe getätigt haben“ in Gen AI eingeben und erhält eine Antwort!

Generative KI übersetzt diese menschenlesbare Eingabeaufforderung sofort in eine komplexe SQL-Abfrage und ruft die benötigten Informationen präzise ab. Diese Funktion spart zwar Zeit, aber besonders nützlich finde ich, dass sie auch technisch nicht versierten Benutzern die Möglichkeit gibt, anspruchsvolle Datenanalysen selbstständig durchzuführen. Generative KI kann Silos im Alleingang aufbrechen und den Datenzugriff in Ihrem Unternehmen demokratisieren.

Über die SQL-Generierung hinaus geht Generative KI noch einen Schritt weiter und beschleunigt Data-Science-Workflows, indem sie Beschreibungen in natürlicher Sprache in voll funktionsfähigen Python-Code umwandelt. Datenwissenschaftler und -analysten können ihre analytischen Anforderungen nun in einfachem Englisch beschreiben, und das System generiert die entsprechenden Python-Skripte für die Datenmanipulation, statistische Analyse und Entwicklung von Machine-Learning-Modellen. Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie in diesem Blogbeitrag „Generative KI in der Datenanalyse – wie KI den Datenzugriff erleichtert“ .

Konversations-KI: Eingabeaufforderungen in aussagekräftige Erkenntnisse umwandeln

Gen AI hat das Potenzial, intelligente Empfehlungen und kontextbezogene Vorschläge für die Praxis zu generieren. Betrachten wir beispielsweise folgende praktische Szenarien: Ein Gesundheitsdienstleister nutzt Gen AI, um Patientenergebnisse abteilungsübergreifend zu analysieren, oder eine Einzelhandelskette identifiziert Cross-Selling-Möglichkeiten durch die Erstellung komplexer Analysen des Kundenverhaltens. Gen AI kann Empfehlungen geben, indem sie potenziell verborgene Muster in Daten identifiziert, relevante Zusatzanalysen vorschlägt, potenzielle Risiken oder Zusammenhänge aufzeigt, die möglicherweise nicht sofort erkennbar sind, und kontextbezogene Einblicke bietet, die die Entscheidungsfindung verbessern.

Durch den Einsatz generischer KI könnte beispielsweise ein Vertriebsleiter, der den monatlichen Umsatz abfragt, nicht nur die gewünschten Daten erhalten, sondern auch zusätzliche Erkenntnisse über potenzielle Wachstumschancen, saisonale Trends oder aufstrebende Marktsegmente gewinnen.

Automatisierte Metadatengenerierung

Dies ist eine meiner bevorzugten Anwendungen von Gen AI, da sie wichtige, für Menschen jedoch mühsame Aufgaben übernehmen kann. Gen AI kann automatisch umfangreiche, kontextbezogene Metadaten für Datenprodukte erstellen, indem sie Inhalt und Struktur von Datensätzen analysiert. Sie kann umfassende Beschreibungen generieren und relevante Tags für Datenbestände identifizieren und vorschlagen.

Semantische Tagging-Modelle können intelligente, kontextsensitive Tags erstellen und mithilfe natürlicher Spracherkennung differenzierte Beziehungen zwischen Datenelementen identifizieren. Die Auto-Tagging-Funktionen verbessern die Auffindbarkeit und das Datenmanagement und steigern die Effizienz durch Zeitersparnis bei der manuellen Tag-Erstellung.

Diese umfangreichen Metadaten wiederum vereinfachen nicht nur die Zusammenarbeit durch die gemeinsame Nutzung von Assets mit internen oder externen Stakeholdern, sondern erleichtern auch die Einhaltung von Richtlinien und Kontrollen zur Datenverwaltung.

Chatbots: Verbesserung des Kundensupports

Unternehmen nutzen Konversations-KI, um ihren Kundenservice mithilfe von Chatbots zu verbessern. Konversations-KI basiert auf maschinellem Lernen (ML), das aus vergangenen Interaktionen lernt, und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), die auf menschliche Interaktionen reagiert. Chatbots simulieren menschliche Gespräche und verbessern so das Kundenerlebnis, indem sie rund um die Uhr sofortige Antworten liefern.

Chatbots können Wartezeiten bei einfachen Anfragen verkürzen oder ganz vermeiden und Nutzern helfen, relevante Informationen in Echtzeit zu finden. Sie können bei der Integration von Wissensdatenbanken und der Bereitstellung kontextbezogener Antworten hilfreich sein. All diese Vorteile tragen wesentlich zur Steigerung der Nutzerzufriedenheit, zur Senkung der Supportkosten und zur Bereitstellung konsistenter und personalisierter Unterstützung bei. Obwohl all diese Vorteile lukrativ erscheinen, müssen Chatbots umfassend getestet und mit klar definierten Einschränkungen und Richtlinien versehen werden, um die Genauigkeit und Relevanz der Antworten zu gewährleisten.

Gen BI: Demokratisierung der Datenanalyse

Dies ist eine meiner Lieblingsanwendungen von Gen AI, da ich glaube, dass die meisten internen Benutzer vom direkten Zugriff auf Unternehmensdaten profitieren. „Generative BI“ ist ein Begriff, den ich verwende, wenn Geschäftsbenutzer mithilfe von Conversational AI auf Unternehmensdaten zugreifen, um individuelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen. So wird Ihr Gen AI-Tool zu einem Gen BI-Tool.

Sie können Gen BI verwenden, um Self-Service-KI-Analysen bereitzustellen, die NLP, Authoring-Tools zum Erstellen benutzerdefinierter Dashboards, Datenintegrationen und Zusammenarbeit für die einfache Nutzung von Berichten integrieren können.

Gen BI demokratisiert im Wesentlichen den Zugriff auf Analysen, indem es diese aus den Händen des BI-Teams direkt an die Benutzer weitergibt. Gen BI ermöglicht mehr Ihrer nicht-technischen Benutzer und Stakeholder, direkt mit Daten zu arbeiten. Die Integration von KI in BI-Lösungen ermöglicht die automatische Generierung dynamischer Dashboards, die Erstellung intelligenter Diagramme und Grafiken, automatisierte Visualisierungsempfehlungen und kontextsensitive Datendarstellungen.

Nächste Schritte: Probieren Sie Gen AI mit Ihren Daten aus

In diesem Blogbeitrag habe ich einige Herausforderungen der Datenanalyse aufgezeigt und fünf Anwendungsfälle vorgestellt, mit denen Sie Gen AI noch heute in Ihre Analysen integrieren können. Gen AI kann Ihre isolierten Daten zugänglicher und letztendlich für alles nutzbarer machen, von Kunden-Chatbots bis hin zu aufschlussreichen Vertriebs-Dashboards.

Wenn Sie es ausprobieren möchten: AVRIO ist eine KI-gestützte Datenplattform, die durch intuitive Konversationen Echtzeitanalysen, Erkenntnisse, Chancen und Empfehlungen aus all Ihren Daten (strukturiert und unstrukturiert) generiert. Fordern Sie hier eine individuelle Demo an.