Der Einsatz von KI in der Datenanalyse

Die stetig zunehmende Datenmenge und deren strategische Bedeutung für Unternehmen haben die Notwendigkeit einer effektiven Datenanalyse und -nutzung verstärkt. In diesem Kontext bietet der Einsatz moderner Künstlicher Intelligenz (KI) vielversprechende Möglichkeiten für Unternehmen.

Komplexe KI-Algorithmen können Muster, Trends und Zusammenhänge sowohl in strukturierten als auch unstrukturierten Daten erkennen und Vorhersagen zu künftigen Entwicklungen bereitstellen. Dies ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen innerhalb vieler Unternehmensbereiche auf Basis datengestützter Erkenntnisse zu treffen. Darüber hinaus können Mitarbeitende über natürlichsprachliche Schnittstellen wie Chatbots und virtuelle Assistenten auf Basis Generativer KI einfach und intuitiv Daten abfragen, Zusammenfassungen erhalten oder sich automatisch Berichte erstellen lassen. Dadurch wird die Nutzung komplexer Analysewerkzeuge demokratisiert – Fähigkeiten, die bislang Datenwissenschaftlern vorbehalten waren, stehen nun der gesamten Belegschaft zur Verfügung.

Insgesamt eröffnet der Einsatz von KI in der Datenanalyse Unternehmen vielfältige Vorteile. Unternehmen, die diese Chancen frühzeitig erkennen und KI gezielt in ihre Abläufe integrieren, können ihre Wettbewerbsfähigkeit signifikant ausbauen.

Unterschiedliche Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz & Maschinellem Lernen in der Datenanalyse

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Datenbestände effektiv zu nutzen, um wettbewerbsentscheidende Erkenntnisse zu gewinnen. Eine Schlüsseltechnologie hierfür ist das Maschinelle Lernen (engl.: machine learning, Abk.: ML), welches einen Teilbereich der Künstlichen Intelligenz darstellt. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen können Computersysteme selbstständig Muster in großen Datenmengen erkennen und daraus lernen.

Je nach Anwendungsfall kommen dabei verschiedene leistungsfähige ML-Methoden zum Einsatz:

• Überwachtes Lernen (engl.: supervised learning): Die Systeme werden anhand von Beispieldaten trainiert, um präzise Klassifikations- oder Regressionsmodelle zu entwickeln. Nach dem Training wird die Qualität der Vorhersage bewertet, um anschließend die erlernten Muster auf unbekannte Daten anzuwenden und Prognosen sowie Vorhersagen zu erstellen.
• Unüberwachtes Lernen (engl.: unsupervised learning): Die Algorithmen identifizieren eigenständig Strukturen und Cluster in Datensätzen. Mithilfe dieser erkannten Muster können Unternehmen beispielsweise Kundengruppen nach gemeinsamen Merkmalen segmentieren oder verborgene Zusammenhänge in Produktionsprozessen aufdecken.
• Verstärktes Lernen (engl.: reinforcement learning): Ein System von Belohnungen und Bestrafungen lässt die Modelle optimale Handlungsstrategien erlernen. Reinforcement-Learning-Modelle können so komplexe betriebswirtschaftliche Entscheidungen in Echtzeit treffen, z.B. bei der Ressourcenallokation oder Produktionsplanung. Die Modelle lernen die optimalen Strategien basierend auf Unternehmensdaten und erhalten Belohnungen für Zielgrößen wie Effizienz, Profitabilität oder Kundenzufriedenheit.

Durch kontinuierliches Lernen können diese ML-Modelle immer genauere Vorhersagen, Klassifikationen und Entscheidungen treffen. Unternehmen können mit Hilfe der KI in der Datenanalyse somit ihre Daten systematisch erschließen und daraus vielfältigen Nutzen ziehen:

• Echtzeit-Anomalieerkennung: Mithilfe von Anomalie-Erkennungsalgorithmen können Unternehmen Auffälligkeiten in Produktions-, Finanz- oder Kundendaten in Echtzeit identifizieren. Diese können auf Produktionsfehler, Betrugsversuche oder andere Risiken hinweisen, sodass frühzeitig gegengesteuert werden kann.
• Präzise Prognosen: Fortschrittliche Prognoseverfahren wie Maschinelles Lernen und Zeitreihenanalysen ermöglichen Vorhersagen zu Absatz, Nachfrage oder Auslastung. Diese datenbasierten Prognosen ersetzen oft ungenauere Schätzungen und verbessern so die Entscheidungsfindung in Vertrieb, Produktion und Finanzen im Rahmen der Planung.
• Prozessoptimierung: Methoden wie Geschäftsprozessmanagement und datengesteuerte Optimierung helfen, Produktions-, Logistik- und andere Abläufe kontinuierlich zu verbessern. Durch Echtzeit-Monitoring, Ursachenanalysen und Simulationen können Unternehmen ihre Effizienz, Qualität und Kundenzufriedenheit steigern.

Maschinelles Lernen ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten gezielt als strategischen Vorteil zu nutzen. Richtig angewendet lassen sich die Leistungsfähigkeit der Systeme und die daraus resultierenden Mehrwerte in Form von Effizienzsteigerungen, Kosteneinsparungen und Umsatzsteigerungen direkt belegen. Investitionen in ML-basierte Analysekompetenzen können sich somit auszahlen.

Generative KI: Die nächste Evolution der Datenanalyse

Maschinelles Lernen bildet die Grundlage für weitere Schlüsseldisziplinen der Künstlichen Intelligenz, die neue Dimensionen in der Datenanalyse eröffnen: Natürliche Sprachverarbeitung (engl.: natural language processing, Abk.: NLP) und Computer Vision. Diese Technologien ermöglichen es, unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder und Videos systematisch in die Analyse einzubinden und zu erschließen.

Natürliche Sprachverarbeitung basiert auf komplexen linguistischen Modellen, die es Computersystemen ermöglichen, menschliche Sprache auf semantischer und syntaktischer Ebene zu verstehen. Mithilfe von Techniken wie Part-of-Speech-Tagging, Named Entity Recognition und Dependency Parsing können aus natürlichsprachlichen Texten strukturierte Informationen extrahiert werden. Unternehmen können dadurch wertvolle Erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten gewinnen, beispielsweise um Kundenreaktionen auf Produkte oder Dienstleistungen zu erfassen.

Auf ähnliche Weise erschließt Computer Vision visuelle Informationen aus Bildern und Videos mithilfe diskriminativer Modelle und neuronaler Netze. Im Bereich autonomes Fahren tragen Computer-Vision-Fähigkeiten zu einer sicheren Objekterkennung und -klassifizierung für eine zuverlässige Steuerung bei. Im Versicherungssektor wiederum kann über die Identifikation und Klassifizierung von Sachschäden auf Basis von Unfallbildern die Bearbeitung von Schadensfällen unterstützt werden.

Zusammen mit den vielfältigen Möglichkeiten des Maschinellen Lernens bieten NLP und Computer Vision Unternehmen einen umfassenden Datenzugang und eine ganzheitliche Datenanalyse. Organisationen können ihre internen und externen Datenbestände dadurch umfassend erschließen und datenbasierte Entscheidungen auf einer soliden Grundlage treffen.

Mit generativer KI zu einfacheren Datenanalysen und Entscheidungen

Generative KI bietet für Unternehmen im Bereich Business Intelligence und Datenanalyse vielfältige Möglichkeiten. Basierend auf Deep Learning-Modellen ermöglicht sie es Mitarbeitenden, intuitive Datenabfragen in natürlicher Sprache zu stellen und darauf maßgeschneiderte Visualisierungen oder Textinhalte zu erhalten.

Die Kernfunktionalität generativer KI-Systeme wie GPT-4o oder o1 liegt darin, aus großen Mengen an Trainingsdaten komplexe Muster zu erlernen und diese dann kreativ zu rekombinieren. So können Anwender:innen über Sprachassistenten einfache Sprach- oder Textbefehle geben, um beispielsweise interaktive Dashboard-Visualisierungen oder Ad-hoc-Analysen zu erstellen. Selbst Mitarbeitende ohne vertiefte BI-Expertise können auf diese Weise Daten erkunden, Zusammenhänge entdecken und Erkenntnisse effizient kommunizieren. Darüber hinaus kann Generative KI bei der Erstellung von Textinhalten wie Erläuterungen, Interpretationen oder Handlungsempfehlungen zu Analyseergebnissen unterstützen. Dadurch lassen sich komplexe Insights leicht verständlich aufbereiten.

Generative KI kann auch bei der Vorbereitung und Zusammenführung von Rohdaten eine wichtige Rolle spielen, etwa durch das Erstellen von ETL-Skripten oder die Ableitung von Datenqualitätsregeln.
Für Unternehmen bietet Generative KI daher entscheidende Vorteile: Sie erleichtert die datengestützte Entscheidungsfindung erheblich, da sie die Schwelle zur Nutzung von BI-Werkzeugen und der Skript-Programmierung senkt. Auch komplexe Analysen können so einfacher durchgeführt und die gewonnenen Erkenntnisse zielgruppengerecht aufbereitet werden. Insgesamt ebnet Generative KI so den Weg zu einer intuitiven, benutzerfreundlichen Datenkultur, von der alle Mitarbeitenden profitieren können.

Fazit: KI in der Datenanalyse als Erfolgsgarant

Die Entwicklungen im Bereich der KI-Datenanalyse bieten Unternehmen ein enormes Transformationspotenzial. Von Maschinellem Lernen über Fortschritte in Sprachverarbeitung und Bildanalyse bis hin zu generativen KI-Systemen eröffnen sich vielfältige Möglichkeiten, Geschäftsprozesse zu optimieren und datengestützte Entscheidungen zu erleichtern. Insbesondere generative KI sticht dabei hervor, indem sie Mitarbeitende ohne vertiefte technologische Expertise in die Lage versetzt, intuitive Datenabfragen zu stellen und unmittelbar verwertbare Erkenntnisse zu generieren.

Unternehmen, die diese Technologien frühzeitig und konsequent in ihre Entscheidungsfindung integrieren, können erhebliche Effizienzsteigerungen und einen nachhaltigen Wettbewerbsvorsprung erzielen. Die systematische Nutzung von KI in Bereichen wie Vertrieb, Produktentwicklung oder Unternehmenssteuerung wird nach unserer Einschätzung daher in den kommenden Jahren zu einem entscheidenden Differenzierungsmerkmal. Vorreiter, die das KI-Potenzial konsequent ausschöpfen, werden vom digitalen Wandel am meisten profitieren und sich gegenüber Wettbewerbern klar absetzen können.

Darüber hinaus sollten Unternehmen sicherstellen, dass der Einsatz von KI-Technologien ethisch vertretbar ist und hohe Datenschutzstandards eingehalten werden. Nur so können die Potenziale der KI langfristig und verantwortungsvoll genutzt werden. Unternehmen, die diese Herausforderung meistern, werden für die Zukunft bestens gerüstet sein.