Wie KI die Datenanalyse transformiert

Was KI für die Datenanalyse heute bedeutet

Da KI ein immer wichtigerer Bestandteil der Arbeit von Organisationen mit Daten wird, setzen immer mehr Teams auf KI-gestützte Tools, um schneller voranzukommen und bessere Entscheidungen zu treffen. Anstatt sich ausschließlich auf manuelle Abfragen, Dashboards und menschliche Interpretation zu verlassen, kann die moderne Analytics nun KI/ML, Schnittstellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) und automatisierte Workflows einbeziehen, die menschliche Arbeitsabläufe erweitern.

Beispielsweise macht die generative KI die Analytics zugänglicher, indem sie es den Nutzern ermöglicht, Fragen in Alltagssprache zu stellen, anstatt SQL-Abfragen zu schreiben oder komplexe BI-Tools zu verwenden. Die Automatisierung reduziert den manuellen Aufwand für die Datenbereinigung, die Generierung von Features und die Ausführung von Modellen, sodass sich Analysten auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können.

Im Vergleich zu herkömmlichen Analysen, bei denen Teams Daten manuell aufbereiten und Berichte erstellen, kann KI jetzt viele der routinemäßigeren und sich wiederholenden Tasks ausführen. Analysten leiten den Prozess weiterhin, aber durch die Einbindung von KI können Analyseteams Daten zuverlässiger aufbereiten, schneller Erkenntnisse gewinnen und Vorhersagen zu einem Teil der täglichen Entscheidungsfindung machen.

Bei Databricks betrachten wir KI nicht als separates Add-on, sondern als integrierte Fähigkeit, die jeden Schritt des Datenlebenszyklus verbessert, wenn sie auf einer einheitlichen, gut verwalteten Grundlage aufbaut.

Einstieg in die KI für die Datenanalyse

KI unterstützt gängige Analytics-Aufgaben wie die Klassifizierung von Daten, das Erkennen von Trends, die Beantwortung von Fragen in natürlicher Sprache und die Empfehlung der nächstbesten Aktionen. Allerdings müssen Unternehmen weiterhin Risiken wie voreingenommene Ergebnisse, schlechte Datenqualität und Governance-Probleme bewältigen. Für den Einstieg benötigen Analysten grundlegende Datenkompetenz, Vertrautheit mit grundlegenden ML-Konzepten und die Fähigkeit, Ergebnisse zu validieren.

Die meisten Teams beginnen damit, eine einheitliche Datengrundlage zu schaffen und kleine, hochwertige Anwendungsfälle zu pilotieren. Aber ob es nun darum geht, die Nachfrage zu prognostizieren oder Geschäftsanwendern zu helfen, Daten konversationell zu untersuchen – KI erweitert die Möglichkeiten von Analyseteams und macht Erkenntnisse breiter verfügbar.

Wie KI jede Phase des Datenanalyse-Workflows verbessert

In der Datenanalyse durchlaufen Workflows in der Regel die folgenden Phasen:

• Datenerfassung
• Aufbereitung
• Analyse
• Visualisierung
• Entscheidungsfindung.

Jeder Schritt birgt seine eigenen Herausforderungen, aber die KI kann bei jedem eine bedeutende und spezifische Rolle spielen.

Datenerfassung

In dieser Phase hilft KI den Teams, Informationen aus einer Vielzahl von Quellen zu sammeln, ohne für jede einzelne Quelle benutzerdefinierte Pipelines erstellen zu müssen. Automatisierte Systeme können Daten aus Anwendungen, Dokumenten, Sensoren und APIs abrufen und sie dann für die Analyse klassifizieren. KI verarbeitet auch große Datensätze effizienter als herkömmliche Tools, was besonders wertvoll ist, wenn Unternehmen Daten aus mehreren Geschäftsbereichen oder Echtzeit-Streams sammeln.

Aufbereitung

Während der Datenbereinigung und -aufbereitung kann KI Anomalien, fehlende Werte und Inkonsistenzen identifizieren, für deren Entdeckung ein Analyst viel länger brauchen würde. Sie kann auch sich wiederholende Tasks wie das Formatieren von Feldern, das Standardisieren von Labels und das Zusammenführen von Datasets automatisieren. Dies reduziert die Zeit, die Mitarbeiter für die manuelle Vorbereitungsarbeit aufwenden müssen, und verbessert die Qualität der nachgelagerten Analyse, da diese auf qualitativ hochwertigeren Daten basiert.

Analyse

In dieser Phase kann KI helfen, Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und ungewöhnliches Verhalten zu erkennen. KI-gestützte Modelle können kontinuierlich ausgeführt werden, was Echtzeitanalysen und Prognosen ermöglicht. Anstatt auf geplante Berichte zu warten, können Teams Änderungen sehen, sobald sie auftreten, und sofort reagieren.

Visualisierung

KI-Tools können auf Basis der zugrunde liegenden Daten ganz einfach Diagramme, Dashboards und Zusammenfassungen erstellen. NLP-Technologien ermöglichen es Anwendern auch, Fragen auf konversationelle Weise zu stellen und im Gegenzug klare Erklärungen zu erhalten. Dies macht komplexe Analysen leichter verständlich und hilft nicht-technischen Anwendern, Daten ohne fortgeschrittene Kenntnisse zu untersuchen.

Entscheidungsfindung.

KI hebt diese Phase auf eine neue Ebene, indem sie Teams von Entscheidungen auf der Grundlage historischer Berichte zu zukunftsgerichteten Strategien führt. Moderne KI-Lösungen können Anomalien aufdecken, aufkommende Risiken und Chancen prognostizieren und unstrukturierte Signale wie die Kundenstimmung zu Mustern verdichten, nach denen Führungskräfte handeln können. Die Kombination mit Natural Language Querying reduziert die Zeit für die Datenaufbereitung und liefert Analysten gleichzeitig Einblicke, die auf „Was-wäre-wenn“-Szenarien in Echtzeit basieren und zeitnahes Handeln ermöglichen.

Praktische Beispiele für KI-gestützte Analysen in der Praxis

Mit zunehmender Reife von Organisationen bei der Nutzung von KI für die Datenanalyse und obwohl es sicherlich noch viel Raum für weitere Entwicklungen gibt, ist es sinnvoll, sich einige der Möglichkeiten anzusehen, wie KI derzeit in den folgenden Kategorien erfolgreich eingesetzt wird:

• Szenariobasierte Workflows
• Echtzeitanalysen
• Abfragen in natürlicher Sprache
• Schnellere Erkenntnisgewinnung

Szenariobasierte Workflows

Ein gängiges szenariobasiertes Beispiel ist die Sentimentanalyse, bei der die KI Kundenfeedback, Social-Media-Beiträge oder Support-Tickets analysiert, um festzustellen, ob die Einstellung der Kunden zu einem Produkt oder einem Dienst positiv, neutral oder negativ ist. Dies hilft Teams, Trends in der Kunden-Experience zu verstehen, ohne Tausende einzelner Kommentare lesen zu müssen.

Predictive Analytics ist ein weiterer weit verbreiteter Workflow, bei dem KI-Modelle zukunftsgerichtete Einblicke liefern, wie z. B. die Prognose der Nachfrage, die Schätzung der Abwanderungsrate oder die Vorhersage, welche Vertriebs-Leads am wahrscheinlichsten konvertieren werden.

Die Anomalieerkennung kann ungewöhnliche Muster in Transaktionen, Sensormesswerten oder Systemprotokollen melden, sodass Teams Probleme untersuchen können, bevor sie eskalieren.

Für Organisationen mit großen Datensätzen kann KI auch schnelle Zusammenfassungen erstellen, die wichtige Themen oder Änderungen hervorheben, wodurch Stunden an manueller Überprüfung eingespart werden.

Echtzeitanalysen

Durch KI-gestützte Echtzeitanalysen können Einzelhändler den Umsatz für bestimmte Tage vorhersagen und den Personal- oder Lagerbestand anpassen. Hersteller können durch das Monitoring von Gerätedaten betriebliche Probleme in Echtzeit erkennen. Logistikteams können die Lieferperformance verfolgen und Verzögerungen antizipieren. Solche Echtzeiteinblicke helfen Unternehmen, die Verzögerung zwischen Datenerfassung und Maßnahmen zu verringern.

Abfragen in natürlicher Sprache

Abfragen in natürlicher Sprache machen Analytics leichter zugänglich. Anstatt SQL-Abfragen zu schreiben oder durch Dashboards zu navigieren, können Benutzer Fragen stellen wie: „Was waren unsere meistverkauften Produkte im letzten Quartal?“ oder „Zeig mir Regionen mit steigendem Support-Aufkommen.“ Die KI interpretiert die Frage, führt die Analyse durch und gibt eine klare Antwort zurück, wodurch die Hürde für nicht-technische Benutzer von Geschäftsdaten gesenkt wird.

Tools und Plattformen für die KI-gestützte Datenanalyse

KI-gestützte BI-Tools verfügen zunehmend über Kernfunktionen zur Unterstützung wichtiger Datenanalyse-Workflows. Prädiktive Features unterstützen die Trendprognose und die Risikoidentifizierung. Generative KI kann Datensätze zusammenfassen oder technische Erkenntnisse in einfache Sprache übersetzen. Abfragen in natürlicher Sprache machen die Exploration intuitiver, während KI-gestützte Visualisierung und Workflow-Automatisierung den manuellen Aufwand für Dashboards, Datenaufbereitung und Routineberichte reduzieren.

Das richtige Tool hängt immer noch von dem Problem ab, das Sie lösen. Prognosen erfordern starke prädiktive Modelle, die Dashboard-Automatisierung profitiert von KI-gestützter Visualisierung und die Tabellenkalkulationserweiterung ist mit Natural-Language-Features, die komplexe Formeln reduzieren, weitaus einfacher. Im Moment sind einige Tools bei bestimmten Funktionen besser als andere, obwohl der Trend eindeutig ist. Der moderne BI-Stack konvergiert zu einer einheitlichen Suite, die all diese Funktionen umfasst. Databricks AI/BI führt diese Funktionen auf einer Plattform zusammen und kombiniert regulierte Daten mit KI-gestützten Analysen für schnellere und zuverlässigere Einblicke.

Vorteile des Einsatzes von KI in der Datenanalyse

Die Vorteile des Einsatzes von KI für die Datenanalyse konzentrieren sich im Allgemeinen auf Produktivität, Effizienz, Genauigkeit, Zugänglichkeit und Skalierbarkeit. Konkrete Vorteile sind:

• Schnellere Echtzeit-Analysen: KI verarbeitet große Datasets schnell und aktualisiert Informationen kontinuierlich, was einen Wandel von statischen Berichten hin zu stets aktuellen Informationen ermöglicht.
• Verbesserte Genauigkeit und Mustererkennung: ML-Modelle decken subtile Trends, Anomalien und Zusammenhänge auf, die Menschen oft übersehen, wodurch Fehler reduziert und die analytische Genauigkeit erhöht werden.
• Demokratisierte Analytics für technische und geschäftliche Nutzer: Über Schnittstellen für natürliche Sprache kann jeder Daten in Alltagssprache untersuchen. So werden Hürden abgebaut und die Beteiligung erweitert.
• Skalierbare Erkenntnisgewinnung: Automatisierte Workflows, gemeinsam genutzte Modelle und einheitliche Plattformen liefern teamübergreifend konsistente Erkenntnisse und entlasten Analysten für höherwertige strategische Arbeit.

Einschränkungen, Risiken und ethische Überlegungen

Die Einbindung von KI in die Analytics kann die Data Intelligence zwar erheblich verbessern, birgt aber auch Risiken. Diese Risiken sollten die Einführung nicht verhindern, aber sie verdeutlichen die Notwendigkeit für ein solides Datenfundament und verantwortungsvolle Praktiken. Nachfolgend sind einige Key Bereiche aufgeführt, die Sie berücksichtigen sollten.

Bias, Interpretierbarkeit und Datenqualität

KI-Ausgaben hängen stark von den Daten ab, aus denen sie lernen. Wenn die Daten unvollständig oder verzerrt sind, können die Ergebnisse dies ebenfalls sein. Die Interpretierbarkeit ist eine weitere Herausforderung. Einige Modelle verhalten sich wie Blackboxes, wodurch es schwierig wird nachzuvollziehen, wie sie zu ihren Schlussfolgerungen gelangen. Wenn die interne Logik nicht sichtbar ist, ist es umso wichtiger, das Vertrauen in die KI-Ergebnisse aufrechtzuerhalten, indem sichergestellt wird, dass die Daten bereinigt, korrekt und gut dokumentiert sind.

Menschliche Aufsicht und Governance

KI kann schnell und zuverlässig Erkenntnisse generieren, was dazu führen kann, dass sich Nutzer zu sehr auf automatisierte Ergebnisse verlassen, ohne sie zu validieren. KI ist leistungsstark, aber sie ist nicht unfehlbar. Analysten bleiben unerlässlich, um Ergebnisse zu überprüfen, Annahmen zu validieren und sicherzustellen, dass die Erkenntnisse mit dem realen Kontext übereinstimmen.

Das ist unter anderem ein Grund, warum Governance ebenfalls wichtig ist. Unternehmen müssen die Versionskontrolle verwalten, reproduzierbare Workflows aufrechterhalten und Audit-Trails unterstützen, um nachzuverfolgen, wie Modelle erstellt und Ergebnisse generiert wurden. Ohne diese Kontrollen wird die Fehlerbehebung schwierig und die Compliance-Risiken steigen.

Datenschutz und andere zu berücksichtigende Herausforderungen

KI-Systeme arbeiten oft mit sensiblen Daten, was datenschutzrechtliche und ethische Bedenken aufwerfen kann. Organisationen müssen sicherstellen, dass Daten verantwortungsvoll erfasst und verwendet werden und dass angemessene Schutzmaßnahmen und Zugriffskontrollen vorhanden sind.

Eine zu berücksichtigende Frage sind die ethischen Auswirkungen des Einsatzes von KI für Analysen. Unternehmen müssen verantwortungsvoll mit Daten umgehen und Kunden helfen zu verstehen, wie ihre Informationen verwendet werden. Transparenz ist ebenfalls von wesentlicher Bedeutung. Unternehmen sollten in der Lage sein zu erklären, wie KI-Modelle funktionieren, auf welchen Daten sie basieren und wie sie Entscheidungen beeinflussen. Die ethische Nutzung erfordert auch eine menschliche Aufsicht, um sicherzustellen, dass die KI die Entscheidungsfindung unterstützt und nicht das Urteilsvermögen oder die Rechenschaftspflicht ersetzt.

Eine weitere häufige Frage ist, ob es in Ordnung ist, sich bei der Datenanalyse ausschließlich auf KI zu verlassen. Das ist es nicht. KI kann Analysen beschleunigen und Erkenntnisse generieren, aber sie kann menschliche Expertise, Domänenwissen oder ethisches Urteilsvermögen nicht ersetzen. Die stärksten Analytics-Workflows kombinieren KI-gestützte Automatisierung mit sorgfältiger menschlicher Aufsicht, um Genauigkeit und Verantwortlichkeit zu gewährleisten.

Wie KI die Rolle von Datenanalysten verändert

KI verändert bereits die tägliche Arbeit von Datenanalysten, indem sie das Gleichgewicht der Verantwortlichkeiten von manuellen Tasks hin zu komplexeren, urteilsorientierten Tätigkeiten verschiebt. Analysten können sich jetzt auf KI verlassen, um Aufgaben wie die Datenbereinigung, die Erstellung von Routineberichten oder das Schreiben sich wiederholender Queries zu automatisieren sowie Datasets vorzubereiten, Zusammenfassungen zu erstellen, Visualisierungen zu entwerfen und Muster viel schneller zu identifizieren, als sie es manuell tun könnten.

Es gibt jedoch Dinge, die Analysten tun können, die KI nicht oder nicht so gut kann, wie z. B. Kompromisse abwägen oder entscheiden, welche Erkenntnisse für ihr Team am wichtigsten sind. Analysten bringen das Urteilsvermögen, das Fachwissen und das kritische Denken mit, die zur Interpretation von Ergebnissen und zur Lenkung von Entscheidungen erforderlich sind. Außerdem validieren sie KI-generierte Ausgaben, um sicherzustellen, dass die Logik fundiert und die Schlussfolgerungen nachprüfbar sind.

Eine weitere Veränderung ist, dass viele Analysten jetzt mehr Zeit damit verbringen, effektive Prompts für KI-Antworten zu erstellen oder die richtige Kombination aus Modellen, Abfragen und Workflows zur Beantwortung einer Geschäftsfrage auszuwählen. Die Aufsicht ist eine weitere wachsende Verantwortung. Analysten stellen möglicherweise fest, dass sie mehr Zeit damit verbringen, die Datenqualität zu Monitoring, auf Bias zu prüfen und sicherzustellen, dass automatisierte Einblicke korrekt und vertrauenswürdig sind.

Diese Änderungen stehen in direktem Zusammenhang mit einer häufigen Frage: Wird KI Datenanalysten ersetzen? Die Antwort lautet, dass KI zwar Tasks automatisieren kann, aber nicht das strategische Denken, das kontextbezogene Verständnis und das ethische Urteilsvermögen ersetzen kann, das Analysten mitbringen. KI wertet die Analystenrolle auf, sodass sich Analysten auf die Gewinnung tieferer Erkenntnisse und eine wirkungsvollere Entscheidungsunterstützung konzentrieren können.

Kompetenzen und erste Schritte mit KI in Analytics

Während KI neue Möglichkeiten schafft und die Aufgaben von Analysten verändert, sollten Personen in diesen Rollen weiterhin danach streben, wettbewerbsfähig zu bleiben, indem sie relevante Fähigkeiten entwickeln. =Neue Fähigkeiten wie Prompt-Design helfen Ihnen, mit KI-gestützten BI-Tools bessere Ergebnisse zu erzielen.

Viele Teams beginnen mit niedrigschwelligen Experimenten, die Beispielprojekte, zugängliche Tools und Sandbox-Datensätze verwenden. Viele Plattformen bieten geführte Notebooks oder integrierte Beispiele, die Benutzer durch gängige Workflows führen. Diese kleinen Anwendungsfälle helfen Analysten, Selbstvertrauen aufzubauen, während sie lernen, wie KI in ihre bestehenden Prozesse passt.

Auf Teamebene ist ein einfacher Workflow eine gute Möglichkeit zum Lernen. Analysten können ein einfaches prädiktives Modell erstellen, das eine einzelne Metrik prognostiziert, wie z. B. die wöchentliche Nachfrage oder die Kundenabwanderung. Oder sie könnten versuchen, eine Stimmungsanalyse für Kundenrezensionen durchzuführen, um zu sehen, wie die KI positives und negatives Feedback klassifiziert.

Indem sie diese Fähigkeiten entwickeln und mit Einsteiger-Tools experimentieren, können Analysten beginnen, KI auf sinnvolle Weise einzusetzen und sich auf fortgeschrittenere Anwendungen vorzubereiten.

Die Zukunft der Datenanalyse mit KI

Die Zukunft der Datenanalyse wird mit ziemlicher Sicherheit maßgeblich von den Fortschritten in den Bereichen generative KI und Automatisierung beeinflusst werden. Während die generative KI die Automatisierungsmöglichkeiten für Teams erweitert, macht sie Daten auch zugänglicher. Mit zunehmender Reife der prädiktiven Modellierung ist zu erwarten, dass sie genauer und anpassungsfähiger wird, da die Modelle aus neuen Daten lernen. Auch die autonome Datenexploration wird voraussichtlich zunehmen, dank Systemen, die Datensätze scannen, Muster erkennen und ohne Aufforderung Erkenntnisse aufzeigen können.

Ein weiterer wichtiger Wandel, den man im Auge behalten sollte, ist das Aufkommen von KI-Agenten, die Analysten unterstützen oder erweitern. Als intelligente Partner werden diese Agenten dabei helfen können, Abfragen auszuführen, die Datenqualität zu überwachen, Modelle zu empfehlen und Anomalien zu kennzeichnen, wodurch die Reichweite eines Analysten erweitert und dessen Entscheidungsfindung beschleunigt wird.

Fazit

KI gestaltet die Datenanalyse auf bedeutende Weise neu, indem sie Routineaufgaben beschleunigt, die Genauigkeit verbessert und Einblicke für mehr Menschen leichter zugänglich macht. Von der Datenvorbereitung bis zur Visualisierung öffnet KI die Tür zu neuen Ebenen der Automatisierung und Exploration.

Wenn Ihr Unternehmen KI in Verbindung mit Datenanalysen einsetzen möchte, wählen Sie am besten zunächst einen Workflow-Bereich aus, um eine KI-gesteuerte Verbesserung als Pilotprojekt durchzuführen. Dies könnte die Automatisierung eines wiederkehrenden Berichts, die Zusammenfassung eines Datasets mit NLP-Tools oder das Testen eines einfachen Vorhersagemodells sein. Kleine, gezielte Experimente helfen Teams zu lernen, was funktioniert, und Vertrauen aufzubauen, bevor sie komplexere Initiativen in Angriff nehmen.

Egal, ob Sie gerade erst anfangen oder schon weiter sind, die Botschaft ist einfach: KI erweitert die Möglichkeiten der Datenanalyse, aber menschliches Urteilsvermögen bleibt unerlässlich. Wenn KI und menschliche Expertise zusammenarbeiten, können Organisationen KI nutzen, um schnellere Erkenntnisse zu gewinnen und auf der Grundlage ihrer Daten bessere Entscheidungen zu treffen.

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(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag