Augmented Analytics: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Begriffe, die nicht nur Technikenthusiasten ein Begriff sind, sondern auch zunehmend in der Geschäftswelt an Bedeutung gewinnen. Heute fallen Daten in beispielloser Menge und Vielfalt an – in quasi allen Bereichen des Lebens, insbesondere im Business-Umfeld. Das Konzept der erweiterten Analytik, bekannt als “Augmented Analytics” steht zunehmend im Fokus. Diese innovative Technik verspricht, die Datenanalyse zu demokratisieren – weg von komplizierten Tools und hin zu einer intuitiven, AI-gestützten Erfahrung.
Das musst Du wissen:
- Was ist Augmented Analytics? Eine fortschrittliche Form der Datenanalyse, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzt, um Analysen zugänglicher und effizienter zu machen.
- Die Vorteile: Von schnelleren und datengetriebenen Entscheidungen bis hin zur Minimierung menschlicher Fehler – Augmented Analytics kann Organisationen auf vielfältige Weise unterstützen.
- Herausforderungen und Lösungen: Trotz der klaren Vorteile gibt es Herausforderungen wie die Qualität der Daten und die Balance zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz, die es zu meistern gilt.
Beispiel zum einfachen Verständnis von Augmented Analytics
Augmented Analytics ist ein aufstrebendes Paradigma, das die Kraft der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) nutzt, um die Datenanalyse zu vereinfachen. Diese Technologien transformieren die Entscheidungsprozesse in Unternehmen jeder Größe und Branche durch ihre Fähigkeit, komplexe Datenmengen effektiv zu nutzen. Stell dir vor, ein E-Commerce-Unternehmen erkennt eine hohe Abbruchrate bei Kunden, die die Versandkosten sehen. Hier kann Augmented Analytics schnell Trends identifizieren und Lösungen, wie kostenlose Lieferungen ab einem bestimmten Bestellwert, vorschlagen, um Abbrüche zu verringern und den Umsatz zu steigern.
Mithilfe von Augmented Analytics können solche spezifischen Trends schnell identifiziert werden. Die Tools für erweiterte Analysen durchleuchten die vorhandenen Daten automatisch auf Muster, die auf solche Abbrüche hinweisen. Beispielsweise könnte das Tool erkennen, dass die Abbruchrate sprunghaft ansteigt, sobald die Versandkosten im Warenkorb sichtbar werden.
Nach der Identifizierung dieses kritischen Punktes im Kaufprozess ermöglicht Augmented Analytics dem Unternehmen, schnell und fundiert zu handeln. Die Datenanalyse könnte zum Beispiel aufzeigen, dass Kunden bereit sind, höhere Gesamtkosten zu akzeptieren, solange keine zusätzlichen Versandkosten anfallen.
Auf Basis dieser Erkenntnisse entscheidet sich das Unternehmen, eine Strategie umzusetzen, bei der Kunden kostenlose Lieferung erhalten, sofern sie einen bestimmten Mindestbestellwert erreichen. Diese Schwelle wird so festgelegt, dass sie für die Kunden attraktiv ist und gleichzeitig für das Unternehmen wirtschaftlich bleibt.
Das Ergebnis dieser Maßnahme ist zweifach positiv: Einerseits sinkt die Abbruchrate signifikant, da der Hauptgrund für den Abbruch – die Versandkosten – eliminiert wurde. Andererseits steigen die durchschnittlichen Bestellwerte, da Kunden mehr Produkte hinzufügen, um den Mindestbestellwert für den kostenlosen Versand zu erreichen. Insgesamt führt dies zu einer Steigerung des Umsatzes und einer verbesserten Kundenzufriedenheit.
Mechanismen der erweiterten Analytik
Die Technologie hinter Augmented Analytics kombiniert maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, Datenvisualisierung und KI, um eine umfassende Lösung anzubieten:
- Maschinelles Lernen: Taucht tief in Daten ein, um Muster zu erkennen und wertvolle Einblicke zu gewähren.
- Natürliche Sprachverarbeitung: Fügt die menschliche Nuance hinzu, indem sie bedeutungsvolle Informationen aus verschiedenen Quellen extrahiert.
- Datenvisualisierung: Erstellt benutzerfreundliche Dashboards, die komplexe Daten greifbar und verständlich machen.
Vorteile der Nutzung von Augmented Analytics
Die Implementierung von Augmented Analytics bietet zahlreiche Vorteile:
- Erleuchtende, datengesteuerte Entscheidungen: Tools heben wichtige Datentrends hervor, die Organisationen leiten, informiertere Entscheidungen zu treffen.
- Minimierung menschlicher Fehler: AI-getriebene Datenwerkzeuge spielen eine bemerkenswerte Rolle bei der Reduzierung von Fehlern.
- Förderung kollaborativer Einblicke: Durch Bereitstellung einer gemeinsamen Plattform für die Datenanalyse wird die Zusammenarbeit innerhalb der Organisation gestärkt.
- Zeit- und Ressourcenersparnis: Die Einbindung von KI-Werkzeugen vereinfacht die Datenabfrage und -verwaltung.
- Effizientes Datenmanagement: Gewährleistet die Einhaltung von Datenschutzvorschriften, während große Datenmengen effektiv verwaltet werden.
Herausforderungen bei der Implementierung von Augmented Analytics
Die Einführung dieser Technologien ist nicht ohne Herausforderungen:
- Missverständnisse ausräumen: Es ist entscheidend, die Mitarbeiter über den Zweck und die Vorteile von KI-Werkzeugen aufzuklären.
- Balance zwischen KI und menschlicher Beteiligung finden: Menschliches Eingreifen ist essentiell, um Kontext und kritisches Denken beizutragen.
- Datenqualität sichern: Die Qualität der Daten ist fundamental, da schlechte Daten zu unzuverlässigen Einsichten führen können.
Was ist DASCA – Data Science Council of America und 4IR
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Fazit Augmented Analytics
Augmented Analytics nutzt maschinelles Lernen, um die Datengenerierung und -interpretation zu vereinfachen. Diese Werkzeuge unterstützen nicht nur bei der Analyse und Entscheidungsfindung, sondern erleichtern durch automatisierte Analytiksysteme auch die Arbeitslast. Die Zukunft sieht eine noch stärkere Integration dieser Technologien in alltägliche Geschäftsprozesse vor, wo datengesteuerte Entscheidungen zur Norm werden.
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