Revolutionierung der Datenanalyse mit generativer KI

Generative KI hat sich als bahnbrechende Technologie herausgestellt, indem sie einige unglaubliche und wertvolle Anwendungsfälle im Bereich der Datenanalyse hervorgebracht hat. Gen AI hat die Datenanalyselandschaft durch die Einführung beispielloser Fähigkeiten in der Datenverarbeitung, -interpretation und Wertschöpfung auf den Kopf gestellt. Seit Generative AI im Jahr 2022 erstmals auf der Bildfläche erschien, erkunden Unternehmen Möglichkeiten, Gen AI zu nutzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern. In diesem Beitrag zeige ich, wie Gen AI die Art und Weise beeinflusst, wie Unternehmen mit ihren Daten interagieren, sie analysieren und daraus Wert schöpfen.

Die geschäftliche Herausforderung rund um die Datenanalyse

Daten sind das Lebensblut jeder Organisation, aber aus einer überwältigenden Menge an Daten sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen, ist wie der Versuch, Heu zu Gold zu spinnen. Es erinnert mich an die näselnde Ironie von Rime of the Ancient Mariner, der sagte: „Wasser, Wasser überall, aber kein Tropfen zu trinken“, nur dass ich das hier in „Daten, Daten überall, aber kein Wert zu erkennen“ ändern würde. Unternehmen kämpfen immer noch darum, aus Daten Wert zu schöpfen, da ihre Daten immer komplexer werden und oft aus unterschiedlichen Quellen stammen. Die schiere Datenmenge, die in verschiedenen Abteilungen isolierten Informationen und die Komplexität der Datenstrukturen und -typen machen es nahezu unmöglich, Ihre Daten zu interpretieren und ein gemeinsames Verständnis über mehrere Domänen hinweg 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 am Ende 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-Erkenntnisse 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 künstliche Intelligenz zu Hilfe kommt.

Generative KI wird von großen Sprachmodellen (LLMs) angetrieben, bei denen es sich um groß angelegte Deep-Learning-Modelle handelt, die anhand riesiger Datenmengen vortrainiert wurden. Die Transformatoren können auf der Grundlage einer Eingabeaufforderung Texte, Bilder, Videos, Diagramme, Berichte und Zusammenfassungen generieren. Eine Eingabeaufforderung ist eine Anweisung, die einem generativen KI-Tool mitteilt, was es tun soll, z. B. „Fassen Sie diesen Blogbeitrag in 50 Wörtern oder weniger zusammen.“ Gen-AI-Entwickler erstellen KI-Modelle, die auf großen Datenmengen basieren und die Geschäftsbenutzer verwenden können, um Entscheidungen, Vorhersagen oder Empfehlungen zu treffen. Im Gegensatz zu herkömmlichen regelbasierten Systemen, bei denen Algorithmen explizit programmiert werden, zeichnet sich datengesteuerte generative KI durch das Erlernen von Mustern, Beziehungen und Verhaltensweisen aus den Daten aus, auf die sie stößt.

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

Aber ich fange gerade erst an. Das obige Diagramm zeigt noch mehr Anwendungen von Gen AI in der Datenanalyse, darunter: Testen mit SQL oder Python durch Generieren von Abfragen oder Code aus Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache, automatisierte Metadatengenerierung durch Aufforderung an Gen AI, Beschreibungen und Tags für Datensätze zu erstellen, Erstellen eines Chatbots, der rund um die Uhr Kundensupport basierend auf den Richtlinien und der Dokumentation Ihres Unternehmens bietet, generative Geschäftseinblicke (BI), indem Gen AI aufgefordert wird, 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 verwenden, sollten Sie zunächst feststellen, ob Ihre Daten bereit sind. Dieser Blogbeitrag „Sind Ihre Daten bereit für Gen AI?“ kann Ihnen dabei helfen. Text zu SQL/Python: Überbrückung der technischen Kluft

Eine der Fähigkeiten von Gen AI, die ich besonders spannend finde, ist die Fähigkeit, Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache in präzise SQL-Abfragen umzuwandeln. Stellen Sie sich einen Marketingmanager vor, der die Kundensegmentierung verstehen möchte, ohne tiefgreifende technische Kenntnisse zu haben. Anstatt sich auf Dateningenieure zu verlassen, können sie jetzt einfach „Zeigen Sie mir die Top 10 % der Kunden nach Jahresausgaben, die in den letzten drei Monaten Einkäufe getätigt haben“ in Gen AI eingeben und erhalten eine Antwort!

Generative KI übersetzt diese für Menschen lesbare Eingabeaufforderung sofort in eine komplexe SQL-Abfrage und ruft die genau benötigten Informationen ab. Diese Funktion spart zwar Zeit, aber was ich besonders leistungsstark finde, ist, dass sie es nichttechnischen Benutzern ermöglicht, anspruchsvolle Datenanalysen selbstständig durchzuführen. Gen AI kann im Alleingang Silos aufbrechen und den Datenzugriff in Ihren Organisationen demokratisieren.

Über die SQL-Generierung hinaus geht Generative AI noch einen Schritt weiter und beschleunigt Data-Science-Workflows, indem es Beschreibungen in natürlicher Sprache in voll funktionsfähigen Python-Code umwandelt. Datenwissenschaftler und -analysten können nun ihre analytischen Anforderungen in einfachem Englisch beschreiben und das System generiert die entsprechenden Python-Skripte für die Datenmanipulation, statistische Analyse und Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen. Um mehr zu diesem Thema zu erfahren, könnte dieser Blogbeitrag „ Generative AI in der Datenanalyse – wie KI den Datenzugriff erleichtert“ hilfreich sein.

Konversations-KI: Eingabeaufforderungen in aussagekräftige Erkenntnisse umwandeln

Die KI der Generation hat das Potenzial, intelligente Empfehlungen und kontextbezogene Vorschläge zu generieren, die in der realen Welt Wirkung zeigen. Betrachten wir diese praktischen Szenarien: Ein Gesundheitsdienstleister verwendet die KI der Generation, um Patientenergebnisse in mehreren Abteilungen zu analysieren, oder eine Einzelhandelskette identifiziert Cross-Selling-Möglichkeiten, indem sie komplexe Analysen des Kundenverhaltens erstellt. Die KI der Generation kann Empfehlungen geben, indem sie potenzielle versteckte Muster in Daten identifiziert, relevante zusätzliche Analysen vorschlägt, potenzielle Risiken oder Zusammenhänge hervorhebt, die möglicherweise nicht sofort ersichtlich 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 der Gen AI, da sie Aufgaben übernehmen kann, die zwar wichtig sind, für Menschen jedoch mühsam sein können. Gen AI kann automatisch umfangreiche, kontextbezogene Metadaten für Datenprodukte erstellen, indem es den Inhalt und die Struktur von Datensätzen analysiert. Es kann umfassende Beschreibungen generieren und relevante Tags für Datenbestände identifizieren und vorschlagen.

Semantische Tagging-Modelle können intelligente, kontextabhängige Tags erstellen und mithilfe natürlicher Spracherkennung nuancierte Beziehungen zwischen Datenelementen erkennen. Die Auto-Tagging-Funktionen verbessern die Auffindbarkeit und das Datenmanagement von Daten und steigern die Effizienz, da sie Zeit bei der manuellen Tag-Erstellung sparen.

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

Chatbots können dazu beitragen, Wartezeiten bei grundlegenden Anfragen zu verkürzen oder ganz zu vermeiden, und Benutzern dabei helfen, in Echtzeit relevante Informationen zu finden. Chatbots können bei der Integration von Wissensdatenbanken und bei der Bereitstellung kontextbezogener Antworten für Benutzer hilfreich sein. All diese Vorteile tragen wesentlich dazu bei, die Benutzerzufriedenheit zu steigern, die Supportkosten zu senken und Benutzern konsistente und personalisierte Unterstützung zu bieten. All diese Vorteile erscheinen zwar lukrativ, wir müssen jedoch sicherstellen, dass Chatbots umfassend getestet werden und klar definierte Einschränkungen und Schutzmaßnahmen aufweisen, um die Genauigkeit und Relevanz der Antworten sicherzustellen.

Gen BI: Demokratisierung der Datenanalyse

Dies ist eine meiner Lieblingsanwendungen von Gen AI, weil ich glaube, dass die meisten internen Benutzer vom direkten Zugriff auf Unternehmensdaten profitieren können. „Generative BI“ ist ein Begriff, den ich verwende, wenn Geschäftsbenutzer Konversations-KI verwenden, um auf Unternehmensdaten zuzugreifen und benutzerdefinierte Visualisierungen und Dashboards zu erstellen. So wird Ihr Gen AI-Tool zu einem Gen BI-Tool.

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

Im Wesentlichen demokratisiert Gen BI den Zugriff auf Analysen, indem es diese aus den Händen des BI-Teams direkt an die Benutzer weitergibt. Gen BI hilft mehr Ihrer nichttechnischen 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 auf einige der Herausforderungen bei der Datenanalyse hingewiesen und fünf Anwendungsfälle genannt, mit denen Sie Gen AI noch heute in Ihrer Analyse einsetzen können. Gen AI hat die Macht, alle Ihre isolierten Daten zugänglicher und letztendlich für alles von Kunden-Chatbots bis hin zu aufschlussreichen Verkaufs-Dashboards besser nutzbar zu machen.

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