Augmented Analytics erklärt: Daten in Entscheidungen umwandeln

Veröffentlicht: 2024-05-21

Augmented Analytics stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Art und Weise dar, wie Unternehmen große Datenmengen verarbeiten und analysieren. Durch die Integration von künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) ermöglicht dieser fortschrittliche Ansatz die schnelle Extraktion, Verarbeitung und Interpretation großer Datensätze, was zu klareren Erkenntnissen und schnelleren, vorurteilsfreien Entscheidungen führt. Herstellung.

In diesem Leitfaden untersuchen wir die Kernfunktionen von Augmented Analytics, seine Vorteile und die fortschrittlichen technologischen Fortschritte, die es auszeichnen.

Was ist Augmented Analytics?

Augmented Analytics ist ein hochmoderner Ansatz, der künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) nutzt, um Datenverwaltungs- und Analyseprozesse zu verbessern. Für Marketingteams automatisiert Augmented Analytics die mühsameren Aspekte der Datenverarbeitung – wie die Datenaufbereitung und -analyse – und gibt ihnen so die Möglichkeit, sich auf die strategische Entscheidungsfindung zu konzentrieren.

Improvado AI Agent ist ein erweitertes Analysetool, das die Abfrage Ihrer Daten in natürlicher Sprache ermöglicht.
Improvado AI Agent , ein Beispiel für ein erweitertes Analysetool

Kernfunktionen von Augmented Analytics

Augmented Analytics zeichnet sich durch eine leistungsstarke Kombination aus Automatisierung, maschinellem Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache aus, die jeweils darauf ausgelegt ist, die Art und Weise zu optimieren, wie Unternehmen ihre Daten nutzen.

Automatisierung vs. Augmentation

Augmented Analytics integriert sowohl Automatisierung als auch Augmentation, um Datenanalyseprozesse zu verbessern. Durch die Automatisierung werden Routineaufgaben effizient verwaltet, wodurch Datenexperten mehr Zeit für die Bewältigung komplexerer analytischer Herausforderungen gewinnen. Umgekehrt steigert die Augmentation die analytischen Fähigkeiten, indem sie tiefere Einblicke bietet und zugrunde liegende Muster in Daten identifiziert, was den Benutzern zu einer fundierteren Entscheidungsfindung führt.

Maschinelles Lernen und KI

Diese Technologien verwandeln die Datenanalyse von einer statischen Überprüfung vergangener Informationen in eine dynamische Vorhersage zukünftiger Trends. Algorithmen für maschinelles Lernen verfeinern ihre Genauigkeit, wenn sie mehr Daten verarbeiten, verbessern so ihre Ausgabe und ermöglichen strategische Entscheidungen in Echtzeit. KI ergänzt ML, indem es komplizierte Prozesse automatisiert und sich ohne menschliches Eingreifen an neue Dateneingaben anpasst.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Die Verarbeitung natürlicher Sprache verbessert die Zugänglichkeit von Datenanalysen, indem sie es Benutzern ermöglicht, über eine gemeinsame Sprache mit Datensystemen zu interagieren. Diese Funktion ermöglicht es Einzelpersonen im gesamten Unternehmen, Datenabfragen durchzuführen, ohne dass eine spezielle Ausbildung in Datenwissenschaft erforderlich ist, wodurch der Umfang der datengesteuerten Entscheidungsfindung erweitert wird. Durch die Vereinfachung der Art und Weise, wie Benutzer mit Daten umgehen, steigert NLP nicht nur die Effizienz, sondern fördert auch eine Analysekultur in verschiedenen Abteilungen.

Vorteile von Augmented Analytics

Augmented Analytics automatisiert den arbeitsintensiven Prozess der Datenvorbereitung für die Analyse. Für Marketinganalysten und -spezialisten bedeutet dies, dass sie weniger Zeit mit der Datenverarbeitung verbringen und sich mehr darauf konzentrieren müssen, umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten, die Produktivität zu steigern und eine schnellere Reaktion auf Markttrends zu ermöglichen.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Mithilfe von maschinellem Lernen und KI liefert Augmented Analytics tiefere Einblicke und deckt Muster auf, die durch manuelle Analysen möglicherweise nicht sichtbar sind. Es hilft Marketingfachleuten, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, indem es prädiktive Analysen und Trenderkennung bereitstellt. Dies kann Strategieanpassungen in Echtzeit steuern und dabei helfen, Marketingkampagnen zu optimieren und den ROI zu verbessern.

Zugängliche erweiterte Analysen

Augmented Analytics demokratisiert den Zugang zu komplexen Analyseprozessen. Es ermöglicht Marketingspezialisten, anspruchsvolle Datenanalysen durchzuführen, ohne dass fortgeschrittene statistische Kenntnisse erforderlich sind. Zu den Tools gehören häufig intuitive Schnittstellen und die Möglichkeit, über Abfragen in natürlicher Sprache mit Daten zu interagieren, wodurch erweiterte Analysen für alle Fachkenntnisse des Marketingteams zugänglich werden.

Einblicke in Echtzeit

Diese Technologie erleichtert die Analyse von Live-Daten und liefert Erkenntnisse in Echtzeit. Für Vermarkter ermöglicht die Möglichkeit, sofort zu sehen, wie Kampagnen funktionieren und wie Verbraucher reagieren, agile Marketingpraktiken.

Optimierte Berichterstattung

Der Improvado AI Agent unterstützt die Datenvisualisierung basierend auf Ihren Daten und Abfragen.
AI Agent kann in Sekundenschnelle jede Art von Diagramm basierend auf Ihren Daten erstellen.

Augmented-Analytics-Tools umfassen häufig automatisierte Berichtsfunktionen, die leicht verständliche Berichte und Visualisierungen erstellen. Dies spart nicht nur Zeit, sondern stellt auch sicher, dass komplexe Daten klar und prägnant dargestellt werden, sodass Marketingteams ihre Erkenntnisse und Strategien leichter an Stakeholder im gesamten Unternehmen weitergeben können.

Verstärkte Zusammenarbeit

Durch die Bereitstellung einer zentralen Plattform für die Datenanalyse fördert Augmented Analytics eine kollaborative Umgebung. Marketingteams können Erkenntnisse und Daten nahtlos austauschen und Strategien und Ziele abteilungsübergreifend aufeinander abstimmen.

Improvado AI Agent: Ein genauerer Blick auf eine Augmented Analytics-Software

Improvado AI Agent revolutioniert die Dateninteraktion und die Gewinnung von Erkenntnissen.
Improvado AI Agent ist ein persönlicher Marketinganalyst, der die meisten Fragen beantworten kann, die Sie Ihrem Datenteam normalerweise stellen würden.

Improvado AI Agent ist ein Beispiel für eine erweiterte Analyseplattform, die intuitive Dateninteraktionen durch Abfragen in natürlicher Sprache ermöglicht und es sowohl technischen als auch nichttechnischen Benutzern ermöglicht, nahtlos in die Datenexploration und -analyse einzutauchen.

AI Agent ist mit Ihrem Marketingdatensatz verbunden und verfügt über eine Chat-Schnittstelle, über die Sie Ad-hoc-Fragen stellen, Dashboards erstellen, die Leistung analysieren, das Budget festlegen und vieles mehr können:

  • Sofortige Intelligenz: Als On-Demand-Marketinganalyst bearbeitet der KI-Agent effizient bis zu 82 % der Anfragen, die normalerweise ein Eingreifen des Datenteams erfordern würden.
  • Berichtsautomatisierung: Der Agent überwacht Ihre Daten aktiv und verwendet erweiterte Analysen, um Anomalien und Chancen zu erkennen und Benutzer darüber zu informieren, entweder per E-Mail oder direkt auf der Plattform.
  • Erkenntnisse, denen Sie vertrauen können: AI Agent basiert auf der Improvado-Datenpipeline, die die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten gewährleistet. Improvado sammelt automatisch Daten aus über 500 Datenquellen, sowohl online als auch offline, ordnet sie zu, bereitet sie für die weitere Analyse vor und lädt die Daten in das Lager oder den Speicher Ihrer Wahl. Eine solide Datengrundlage gewährleistet die Genauigkeit der Erkenntnisse.
  • Zugängliche Datenvisualisierung: Wenn Sie Ihren Textbefehlen folgen, kann AI Agent jede Art von Diagrammen basierend auf Ihren Daten erstellen. Einfache und leicht umsetzbare Visualisierungen helfen bei der zeitnahen Datenanalyse und agilen Strategieoptimierung.

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Herausforderungen bei der Einführung von Augmented Analytics

Die Einführung von Augmented Analytics bringt erhebliche Vorteile mit sich, birgt aber auch bestimmte Herausforderungen, die Unternehmen meistern müssen, um diese Technologie vollständig nutzen zu können.

Datenqualität und Governance

Die Gewährleistung der Integrität und Genauigkeit der Daten ist für eine effektive Augmented Analytics von entscheidender Bedeutung. Hochwertige Daten bilden das Rückgrat zuverlässiger Analysen, und ohne robuste Data-Governance-Frameworks können die gewonnenen Erkenntnisse fehlerhaft oder irreführend sein.

Um diesem Problem zu begegnen, müssen Unternehmen strenge Data-Governance-Praktiken einführen, um die Datenqualität aufrechtzuerhalten und die Einhaltung verschiedener regulatorischer Anforderungen sicherzustellen. Zu den Lösungen gehören die Implementierung standardisierter Dateneingabeverfahren, regelmäßige Audits und eine klare Datenherkunftsverfolgung, um Transparenz und Verantwortlichkeit zu verbessern.

Komplexität und Benutzerakzeptanz

Die ausgefeilte Natur von Augmented-Analytics-Plattformen kann ein Hindernis für eine breite Einführung innerhalb eines Unternehmens darstellen. Die Komplexität der Integration neuer Systeme in die bestehende IT-Infrastruktur und die mit neuen Tools verbundene Lernkurve können Benutzer abschrecken.

Um die Benutzerakzeptanz zu erleichtern und den Übergang zu erleichtern, ist die Bereitstellung umfassender Schulungsprogramme und kontinuierlicher Unterstützung unerlässlich. Die Vereinfachung von Benutzeroberflächen und die Erstellung intuitiver Dashboards können auch dazu beitragen, die Technologie für alle Benutzer zugänglicher zu machen.

Ethische Überlegungen

Da bei Augmented Analytics häufig große Mengen personenbezogener Daten verarbeitet werden, sind ethische Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Einwilligung und Datensicherheit von größter Bedeutung. Organisationen müssen mit diesen Bedenken transparent und ethisch umgehen, um das Vertrauen aufrechtzuerhalten und rechtliche Standards einzuhalten.

Die Entwicklung klarer Richtlinien zur Datennutzung und die Implementierung fortschrittlicher Sicherheitsmaßnahmen sind entscheidende Schritte, um diesen ethischen Überlegungen Rechnung zu tragen. Von entscheidender Bedeutung ist auch die regelmäßige Aktualisierung dieser Richtlinien, um sie an neue Gesetze und gesellschaftliche Erwartungen anzupassen.

Skalierbarkeit

Wenn Unternehmen wachsen, werden ihre Datenanalyseanforderungen komplexer. Augmented-Analytics-Plattformen müssen skalierbar sein, um größere Datenmengen und komplexere Analyseanforderungen ohne Leistungseinbußen zu bewältigen.

Um sicherzustellen, dass Augmented-Analytics-Lösungen skalierbar sind, müssen Plattformen ausgewählt werden, die modulare Upgrades, Cloud-Skalierbarkeitsoptionen und robuste Unterstützung für steigende Datenlasten bieten.

Kultureller Widerstand

Die Einführung von Augmented Analytics in einem Unternehmen stellt häufig die etablierten Normen und Praktiken in Frage, insbesondere bei der Art und Weise, wie Entscheidungen getroffen werden. Dieser Wandel kann auf erheblichen kulturellen Widerstand stoßen, insbesondere in Umgebungen, in denen die Entscheidungsfindung stark vom menschlichen Urteilsvermögen abhängt.

Um Widerstände abzubauen und eine datenzentrierte Kultur zu fördern, muss die Führung den Übergang aktiv unterstützen. Dies kann durch die Hervorhebung erfolgreicher Fallstudien, die Einbeziehung von Interessengruppen in die Planungs- und Umsetzungsphase und die Festlegung klarer Erwartungen hinsichtlich der Vorteile einer datengesteuerten Entscheidungsfindung erreicht werden.

Best Practices für die Implementierung von Augmented Analytics

Wie im vorherigen Abschnitt erläutert, stellt die Integration von Augmented Analytics etablierte Normen und Praktiken in Frage. Deshalb erfordert die Implementierung von Augmented Analytics einen strategischen Ansatz. Hier finden Sie Best Practices, die Unternehmen berücksichtigen sollten, um die Effektivität von Augmented Analytics zu maximieren.

1. Fangen Sie klein an und skalieren Sie schrittweise

Beginnen Sie mit Pilotprojekten oder spezifischen Kampagnen, in denen Augmented Analytics getestet und verfeinert werden kann. Dadurch kann das Team die Vorteile im Kleinen aus erster Hand sehen, ohne es zu überfordern. Basierend auf den Erkenntnissen und Erfolgen dieser ersten Erfahrungen erweitern Sie schrittweise den Einsatz von Augmented Analytics auf breitere Marketingaktivitäten.

2. Richten Sie Feedbackschleifen ein

Richten Sie Mechanismen für regelmäßiges Feedback zum Einsatz und zur Wirksamkeit von Augmented-Analytics-Software im Rahmen von Marketingkampagnen ein. Dies könnte regelmäßige Check-ins oder Umfragen beim Marketingteam umfassen, um Erkenntnisse über die Benutzerfreundlichkeit des Tools und die Relevanz der erzeugten Daten zu gewinnen.

Mithilfe von Feedbackschleifen können Verbesserungsmöglichkeiten sowohl bei der Tool-Funktionalität als auch bei der Benutzerschulung ermittelt werden. So wird sichergestellt, dass sich die Tools so weiterentwickeln, dass sie die Anforderungen des Teams effektiv erfüllen.

3. Ermutigen Sie den abteilungsübergreifenden Datenaustausch

Fördern Sie den Austausch von Erkenntnissen und Daten zwischen verschiedenen Abteilungen innerhalb der Organisation. Augmented Analytics kann wertvolle Erkenntnisse liefern, die anderen Bereichen wie Vertrieb, Kundenservice oder Produktentwicklung zugute kommen könnten. Die Erleichterung des Datenaustauschs maximiert den Nutzen der gesammelten Daten und fördert einen ganzheitlichen Ansatz für Geschäftswachstum und Kundenverständnis.

4. Optimieren Sie die Datenzugriffskontrollen

Bei der Förderung des Datenaustauschs ist es wichtig, strenge Zugriffskontrollen einzuhalten. Definieren Sie klare Benutzerrollen und Datenzugriffsrechte innerhalb der Augmented-Analytics-Tools. Die Sicherstellung, dass Teammitglieder nur Zugriff auf die Daten haben, die sie benötigen, hilft bei der Aufrechterhaltung der Datensicherheit und der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und ermöglicht gleichzeitig eine effiziente Datennutzung und -analyse.

5. Erweitern Sie Berichte mit umsetzbaren Empfehlungen

Nutzen Sie die erweiterten Funktionen von Augmented Analytics, um nicht nur Berichte zu erstellen, sondern auch umsetzbare Empfehlungen bereitzustellen. Tools wie AI Agent können Muster und Trends analysieren, um spezifische Maßnahmen vorzuschlagen, beispielsweise die Anpassung von Budgetzuweisungen oder die Änderung von Kampagnenzielen. Diese Funktion verwandelt die Datenanalyse in praktische Strategien und hilft Marketingfachleuten, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen.

Kostenanalyse der Implementierung von Augmented Analytics

Die Implementierung von Augmented Analytics erfordert ein umfassendes Verständnis sowohl der anfänglichen als auch der laufenden Kosten, die mit der Bereitstellung dieser Technologie verbunden sind. Organisationen müssen eine Vielzahl finanzieller Faktoren berücksichtigen, um die erforderlichen Investitionen und die potenzielle Rendite dieser Investitionen vollständig einschätzen zu können.

Anfängliche Investitionskosten

  1. Software- und Lizenzgebühren: Der Hauptaufwand bei der Implementierung von Augmented Analytics dreht sich häufig um die Softwareanschaffung oder Lizenzgebühren. Abhängig vom Anbieter und den Softwarefunktionen können die Kosten erheblich variieren. Einige Plattformen bieten möglicherweise abonnementbasierte Modelle an, die je nach Umfang und Nutzungsdauer kostengünstiger sein können.
  2. Hardware und Infrastruktur: Abhängig von der vorhandenen IT-Infrastruktur können zusätzliche Hardware-Investitionen wie Server oder erhöhte Speicherkapazität erforderlich sein, um große Datensätze und komplexe Verarbeitungsanforderungen zu verarbeiten.
  3. Integration und Anpassung: Augmented-Analytics-Plattformen erfordern häufig eine Anpassung, um sie an spezifische organisatorische Anforderungen und bestehende Systeme anzupassen. Diese Integrationsbemühungen können aufgrund des Bedarfs an spezialisierten IT-Diensten die Vorlaufkosten erhöhen.

Betriebs- und Wartungskosten

  1. Schulung und Entwicklung: Um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter für den Einsatz von Augmented-Analytics-Tools gut gerüstet sind, fallen Kosten für die Schulung und möglicherweise die Einstellung neuer Mitarbeiter mit den erforderlichen Fähigkeiten an. Kontinuierliche Bildung und Entwicklung sind von entscheidender Bedeutung, da sich die Technologie- und Geschäftsanforderungen weiterentwickeln.
  2. Support und Updates: Kontinuierlicher Anbietersupport und regelmäßige Updates sind für die Aufrechterhaltung der Funktionalität und Sicherheit von Augmented-Analytics-Software von entscheidender Bedeutung. Diese Dienste sind möglicherweise im ursprünglichen Kaufpreis enthalten oder erfordern möglicherweise zusätzliche Abonnements.
  3. Datenverwaltung: Zu den Betriebskosten zählen auch laufende Datenverwaltungskosten wie Datenspeicherung, Datenbereinigung und die Gewährleistung der Datensicherheit und Einhaltung gesetzlicher Standards.

Berechnung des ROI

Um die Investition in Augmented-Analytics-Software zu rechtfertigen, sollten Unternehmen den erwarteten ROI berechnen. Bei dieser Berechnung sollten die erzielten Effizienzgewinne im Hinblick auf kürzere Erkenntnisse, verbesserte Entscheidungsgenauigkeit, höhere Einnahmen durch datengesteuerte Strategien und Kosteneinsparungen durch automatisierte Prozesse berücksichtigt werden.

Zu den wichtigsten Kennzahlen könnten gehören:

  • Zeitersparnis: Reduzierung des Stundenaufwands für die Datenverarbeitung und -analyse.
  • Erhöhter Umsatz: Verbesserte Fähigkeit, Markttrends zu erkennen und daraus Kapital zu schlagen.
  • Kostensenkung: Senkung der Betriebskosten durch Prozessautomatisierung.

Es ist Zeit, Augmented Analytics zu testen

Der Einsatz erweiterter Analysetools kann komplexe Daten mit beispielloser Geschwindigkeit und Genauigkeit in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln und Marketingteams in die Lage versetzen, schnell und strategisch fundierte Entscheidungen zu treffen. Bei der Reise in die Augmented Analytics geht es nicht nur darum, Schritt zu halten – es geht darum, das Tempo vorzugeben.

Das Testen eines Augmented-Analytics-Tools wie Improvado AI Agent kann als praktischer erster Schritt dienen. Dieses Tool veranschaulicht, wie KI die Datenanalyse verbessern kann, indem es intuitive Schnittstellen und ausgefeilte Analysen bereitstellt, die Marketingziele direkt unterstützen.

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Häufig gestellte Fragen

Was ist Augmented Analytics?

Augmented Analytics bezieht sich auf den Einsatz von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) zur Verbesserung von Datenanalyseprozessen. Es automatisiert die Schritte der Datenvorbereitung, der Generierung von Erkenntnissen und der Erklärung von Erkenntnissen, um eine schnellere und effektivere Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Diese Technologie trägt erheblich dazu bei, tiefe Erkenntnisse zu gewinnen, aufkommende Trends zu erkennen und proaktive Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage riesiger Datenmengen zu treffen. Für diejenigen, die Marketingdaten verwalten, ermöglicht Augmented Analytics eine präzisere Ausrichtung, Optimierung und Personalisierung von Marketingkampagnen durch eine schnelle Analyse des Verbraucherverhaltens und der Kampagnenleistung.

Was sind die Kernfunktionen von Augmented Analytics?

Zu den Kernfunktionen von Augmented Analytics gehören erweiterte Datenbereinigung, ausgefeilte Mustererkennung und prädiktive Analysen sowie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die es Benutzern ermöglicht, mithilfe von Konversationssprache mit Daten zu interagieren. Diese Reihe von Funktionen ermöglicht eine tiefgreifende und schnelle Analyse und verbessert die strategische Entscheidungsfindung für gezielte und effiziente Marketinginitiativen.

Welche Vorteile bietet Augmented Analytics?

Zu den Hauptvorteilen von Augmented Analytics gehören eine höhere Agilität bei der Entscheidungsfindung, eine verbesserte Genauigkeit der Erkenntnisse, eine höhere Effizienz durch die Reduzierung manueller Aufgaben und ein größeres Vertrauen in datengesteuerte Entscheidungen aufgrund einer besseren Datenpräsentation.

Was ist der Unterschied zwischen Augmented Analytics und Business Analytics?

Der Hauptunterschied zwischen Augmented Analytics und traditioneller Business Analytics liegt in der Integration von KI und ML. Augmented Analytics automatisiert die Prozesse der Datenvorbereitung, -analyse und -generierung und ermöglicht so eine schnellere und fortschrittlichere Dateninterpretation. Im Gegensatz dazu erfordert die herkömmliche Geschäftsanalyse häufig manuellen Aufwand zur Datenanalyse und kann auf einfachere Statistiktools ohne KI-Verbesserungen zurückgreifen. Dadurch wird Augmented Analytics dynamischer und ist in der Lage, komplexe Datensätze zu verarbeiten und prädiktive Erkenntnisse zu generieren, während Business Analytics eher statisch ist und sich auf deskriptive Analysen auf der Grundlage historischer Daten konzentriert.