Revolutionierung der Analytik: Die Rolle der KI in der Business Intelligence

Künstliche Intelligenz (KI) und Business Intelligence (BI) sind zwei Technologiebereiche, die in Kombination ein leistungsstarkes Toolset bieten, um Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln und Daten für jedermann zugänglich zu machen. Diese Synergie ermöglicht es Unternehmen, sich effizient in riesigen Datenlandschaften zurechtzufinden und schnell fundierte Entscheidungen zu treffen.

Dieser Leitfaden behandelt alles von der Rolle und den Vorteilen von KI in der Business Intelligence bis hin zu den ersten Schritten, die Sie unternehmen können, um KI in Ihre BI-Prozesse zu integrieren.

Die Rolle der KI in der Business Intelligence

Die Vorteile von KI in BI für Unternehmen

Die Integration von KI und Business Intelligence (BI) revolutioniert die Arbeitsweise von Unternehmen und bietet eine Vielzahl von Vorteilen, die sie zu effizienteren, fundierteren und agileren Geschäftspraktiken führen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die KI mit sich bringt.

Daten werden für technisch nicht versierte Benutzer zugänglich gemacht

Es ist mit Abstand die größte Veränderung, die die Einführung von KI in BI mit sich gebracht hat.

Traditionell waren Vermarkter und andere Spezialisten ohne technischen Hintergrund bei der Recherche und Analyse stark auf Datenanalysten angewiesen, da die Navigation in komplexen Datensätzen und Tools nicht in ihrem Zuständigkeitsbereich lag. Allerdings verändert KI diese Dynamik und demokratisiert den Datenzugriff und die Datenanalyse.

Dieser maßgeschneiderte Ansatz reduziert die Abhängigkeit von spezialisierten Datenteams erheblich und ermöglicht eine schnellere und autonomere Entscheidungsfindung in allen Bereichen. Durch KI geht es im Wesentlichen darum, dass es bei Daten weniger um Zahlen geht, sondern mehr um aufschlussreiche Geschichten, die jedes Teammitglied lesen und verstehen kann, wodurch die Gesamteffizienz und die strategischen Fähigkeiten des Unternehmens verbessert werden.

Verbesserte Prognosegenauigkeit

KI-Algorithmen zeichnen sich durch Mustererkennung aus und durchsuchen historische Daten, um Trends zu identifizieren, die Menschen möglicherweise übersehen. Diese Fähigkeit führt zu genaueren Vorhersagen über Marktbewegungen, Kundenverhalten und Bestandsanforderungen. KI kann beispielsweise saisonale Kaufmuster analysieren, um die Nachfrage nach Produkten vorherzusagen, sodass Unternehmen ihre Lagerbestände optimieren und Verschwendung reduzieren können.

Schnelle Reaktion auf Marktveränderungen

Durch die Geschwindigkeit, mit der KI-Systeme Daten verarbeiten und analysieren können, können Unternehmen deutlich schneller als bisher auf Marktveränderungen reagieren. KI-gestützte BI-Tools können Datenströme aus verschiedenen Quellen in Echtzeit überwachen, Entscheidungsträger auf wichtige Ereignisse aufmerksam machen, die sich auf ihr Geschäft auswirken könnten, und so schnelle strategische Anpassungen ermöglichen.

Konsistenz in der Entscheidungsfindung

KI trägt dazu bei, die Konsistenz von Entscheidungsprozessen aufrechtzuerhalten. Im Gegensatz zu Menschen, die von Vorurteilen oder schwankenden Leistungsniveaus beeinflusst werden können, können KI-Systeme auf der Grundlage der ihnen zugeführten Daten stetige, zuverlässige Analysen und Empfehlungen liefern.

Darüber hinaus können Dashboards Daten auf interpretierbare Weise anzeigen, was möglicherweise zu unterschiedlichen Interpretationen und Entscheidungen in verschiedenen Abteilungen führt. Die KI verarbeitet die Daten jedoch, um eine klare Antwort zu liefern und konsistente Ergebnisse sicherzustellen, unabhängig davon, wer die Daten wie oft abfragt.

Reduzierung menschlicher Fehler

KI kann menschliche Fehler deutlich reduzieren. Selbst die fleißigsten und erfahrensten Fachleute können Fehler machen, aber KI-Systeme arbeiten bei richtiger Konzeption und Implementierung mit einem hohen Maß an Präzision.

Breites Geschäft braucht Unterstützung

KI kann ein breites Spektrum an Geschäftsanforderungen unterstützen, von der Automatisierung von Geschäftsprozessen und der Analyse von Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen bis hin zur effektiveren Einbindung von Kunden und Mitarbeitern.

Verbesserung des Wettbewerbsvorteils

Der Einsatz von KI in der BI verschafft Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil. Die aus der KI-Analyse gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, intelligentere Investitionen zu tätigen, ihre Abläufe zu verbessern und bessere Kundenerlebnisse als ihre Konkurrenten zu bieten.

KI vs. traditionelle Business Intelligence

Business Intelligence ist traditionell ein retrospektiver Analyseansatz, während künstliche Intelligenz eine prädiktive und präskriptive Dimension in die Datenanalyse einführt. Dieser Vergleich untersucht die nuancierten Unterschiede zwischen den beiden und verdeutlicht, wie jeder einzelne im Geschäftsumfeld einzigartige Zwecke erfüllt.

Deskriptive Analyse: Das Fundament der deskriptiven BI-Analyse

• Schwerpunkt: Historische Datenanalyse
• Funktion: Berichterstattung über vergangene Leistungen
• Tools: Standardberichte, Dashboards und Scorecards
• Ergebnis: Einblick in vergangene Geschäftsaktivitäten

Predictive Analytics: Der KI-Vorteil

• Fokus: Zukünftige Ergebnisse und Trends
• Funktion: Prognose und Trenderkennung
• Werkzeuge: Modelle für maschinelles Lernen, Data Mining
• Ergebnis: Vorhersagen über zukünftige Ereignisse

Prescriptive Analytics: Der proaktive Ansatz der KI

• Schwerpunkt: Beratung zu möglichen Ergebnissen
• Funktion: Handlungsempfehlungen basierend auf Vorhersagen
• Werkzeuge: Simulationsalgorithmen, Optimierungsmodelle
• Ergebnis: Umsetzbare Empfehlungen für die Entscheidungsfindung

Die komplementäre Natur von BI und KI

Während herkömmliche BI die Grundlage für das Verständnis der historischen Geschäftsleistung liefert, ergänzt KI in BI diese durch Voraussicht und strategische Anleitung. Die Integration von KI in BI-Praktiken ersetzt nicht die Notwendigkeit traditioneller Methoden, sondern verbessert diese vielmehr und bietet einen umfassenderen Überblick sowohl über die bisherige Leistung als auch über das zukünftige Potenzial.

Strategische Implementierung von KI in Business Intelligence

Die Integration von KI in Business Intelligence erfordert einen gut ausgearbeiteten Plan, die Auswahl geeigneter Tools und eine Verpflichtung zur Datenintegrität. Die folgenden Schritte beschreiben, wie Sie sicherstellen können, dass sich die KI-Implementierung nicht nur nahtlos in bestehende Systeme integriert, sondern auch das Unternehmen vorantreibt.

1. Beurteilung der Geschäftsanforderungen und -ziele

Der erste Schritt bei der Implementierung von KI in BI besteht darin, eine gründliche Bewertung der Geschäftsanforderungen und -ziele durchzuführen. Das Verständnis dessen, was das Unternehmen mit KI erreichen möchte, wird die Auswahl der Tools und die Gestaltung des Implementierungsplans leiten.

Hier sind die wichtigsten Fragen, um den Entscheidungsprozess zu optimieren:

• Welche spezifischen Geschäftsprobleme wollen wir mit KI in BI lösen? Geht es darum, die Datenanalyse zu verbessern, die Prognosegenauigkeit zu verbessern oder bestimmte BI-Prozesse zu automatisieren?
• Welche Bereiche unseres Unternehmens können am meisten von der KI-Integration profitieren? Gibt es bestimmte Abteilungen oder Funktionen wie Marketing, Vertrieb oder Betrieb, in denen sofortige Verbesserungen zu verzeichnen sind?
• Welche Art von Daten haben wir und wie kann KI bei der Analyse helfen? Beschäftigen wir uns mit großen Mengen unstrukturierter Daten, die erweiterte Verarbeitungsfähigkeiten erfordern?
• Was sind unsere aktuellen BI-Fähigkeiten und wie ergänzt oder verbessert KI diese? Wollen wir bestehende BI-Tools durch KI ergänzen, oder brauchen wir eine neue Lösung, die beides vereint?
• Wie passt KI in BI zu unserer gesamten Geschäftsstrategie? Unterstützt die Integration langfristige Ziele wie Marktexpansion, Verbesserung des Kundenerlebnisses oder Kostensenkung?
• Wie hoch ist der erwartete ROI durch die Integration von KI in unsere BI-Prozesse? Wie messen wir den Erfolg und was sind die wichtigsten Leistungsindikatoren?

Auswahl der richtigen KI-Tools

Die Auswahl der richtigen KI-Tools ist entscheidend. Der Markt bietet eine breite Palette von KI-gestützten BI-Lösungen, jede mit ihren eigenen Funktionen und Fähigkeiten. Unternehmen müssen Tools auswählen, die ihren spezifischen Anforderungen entsprechen, z. B. Datenvisualisierung, prädiktive Analysen oder Verarbeitung natürlicher Sprache.

Sicherstellung der Datenqualität

KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, die sie verarbeiten. Die Sicherstellung einer hohen Datenqualität ist für den Erfolg von KI in der BI von entscheidender Bedeutung. Dies bedeutet, Prozesse für die Datenerfassung, -bereinigung und -verwaltung einzurichten, um genaue und aktuelle Datensätze aufrechtzuerhalten.

Integration von KI in bestehende BI-Systeme

Integration ist eine zentrale Herausforderung bei der Implementierung von KI in BI. Die neuen KI-Tools müssen nahtlos mit bestehenden BI-Systemen und der Dateninfrastruktur zusammenarbeiten. Dies erfordert möglicherweise technisches Fachwissen, um die Kompatibilität und minimale Unterbrechung des laufenden Betriebs sicherzustellen.

Ausbildung und Entwicklung

Mitarbeiter müssen für die Arbeit mit KI-gestützten BI-Systemen geschult werden. Dazu gehört nicht nur die technische Ausbildung, sondern auch die Entwicklung eines Verständnisses dafür, wie KI die menschliche Entscheidungsfindung ergänzen kann.

Die Integration von KI in BI-Systeme kann mehrere Bedenken aufwerfen:

• Viele Mitarbeiter befürchten, dass KI-Tools zu komplex sein könnten, um sie effektiv zu verstehen und zu nutzen. Stellen Sie sicher, dass die in das BI-System integrierten KI-Tools über benutzerfreundliche Oberflächen verfügen. Bieten Sie umfassende Schulungen an, die die KI für nicht-technisches Personal entmystifizieren.
• Es besteht die Befürchtung, dass KI die im Marketing entscheidende menschliche Intuition und Urteilsvermögen ersetzen könnte. Kommunizieren Sie klar und deutlich, dass KI die menschliche Entscheidungsfindung ergänzen und nicht ersetzen soll. Zeigen Sie, wie KI die menschliche Intuition durch datengesteuerte Erkenntnisse verbessern kann.
• Um Bedenken hinsichtlich der finanziellen Investitionen auszuräumen, die für die Implementierung von KI in BI-Systemen erforderlich sind, heben Sie langfristige Einsparungen und Effizienzsteigerungen hervor, die die anfänglichen Kosten überwiegen.
• Skepsis gegenüber der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der durch KI im Vergleich zu herkömmlichen Methoden gewonnenen Erkenntnisse ist eine weitere häufige Herausforderung. Nutzen Sie Pilotprogramme, um die Genauigkeit und den Mehrwert KI-generierter Erkenntnisse zu demonstrieren.

Überwachung und kontinuierliche Verbesserung

Nach der Implementierung ist es wichtig, die Leistung der KI in BI-Systemen zu überwachen und kontinuierliche Verbesserungen vorzunehmen. Möglicherweise müssen KI-Modelle verfeinert und Prozesse angepasst werden, um sicherzustellen, dass das Unternehmen den größtmöglichen Nutzen aus seiner Investition zieht.

Wie können Sie anfangen?

Improvado stellt AI Assistant vor, eine völlig neue Methode zur Analyse der Marketingleistung. Es handelt sich um eine Chat-ähnliche Plattform, auf der Sie alle analysebezogenen Fragen in einfachem Englisch stellen und sofort Einblicke erhalten können. Der Assistent übersetzt Ihre Fragen in SQL und fragt Ihren Datensatz ab, um Ihnen eine Antwort oder einen Bericht zu liefern.

Sie können den Assistenten fragen:

• Zeigen Sie, wie wir mit den Werbeausgaben in unseren Zielregionen Schritt halten.
• Zeigen Sie mir die Top-5-Kampagnen, die im aktuellen Quartal den höchsten ROI generiert haben.
• Welche Kampagnen bei Google und Bing erzielten in den letzten 90 Tagen den höchsten CPA?
• Vergleichen Sie die Conversion-Raten bei Google Ads zwischen Oktober und September 2023.

Dies sind alles Fragen, die echte Benutzer dem AI Assistant stellen.

Sobald Sie Ihre Antwort erhalten haben, können Sie Ihr Gespräch mit dem Assistenten fortsetzen und ihn bitten, die Ergebnisse zu interpretieren, detailliertere Daten bereitzustellen oder Kampagnenratschläge zu geben.

AI Assistant basiert auf einem benutzerdefinierten Large Language Model (LLM) ähnlich ChatGPT und Text-to-SQL-Technologie, das es dem Assistenten ermöglicht, Englisch zu interpretieren, um Ihre Daten abzufragen und Erkenntnisse zu liefern.

Ein solcher Ansatz zur Marketingdatenanalyse reduziert den Bedarf an komplexen Abfragen und Codierungen erheblich und macht die Daten auch für technisch nicht versierte Benutzer zugänglicher.

Häufig gestellte Fragen