Wie führende Unternehmen vertrauenswürdige, KI-gestützte Self-Service Analytics bereitstellen

In etwas mehr als einem Jahr seit der Einführung von Databricks AI/BI ist die Akzeptanz sprunghaft angestiegen, da Unternehmen ihren Ansatz für datengesteuerte Entscheidungen transformieren. Heute nutzen mehr als 98 % der Databricks SQL-Kunden AI/BI, um jedem Mitarbeiter Intelligenz an die Hand zu geben.

Um zu zeigen, was möglich ist, stellen wir einige Kunden vor, die AI/BI nutzen, um die klassische Analytics-Herausforderung zu bewältigen: eine Balance zwischen flexiblem Datenzugriff und robuster Governance zu finden. Anstatt sich auf statische Dashboards zu verlassen, die auf veralteten Importen basieren, oder sich mit einer Flut von CSV und Schattenmodellen herumzuschlagen, ermöglichen sie echten Self-Dienst auf der Databricks Data Intelligence Platform – mit einer Plattform, einer einzigen Quelle der Wahrheit (Single Source of Truth) und einer Governance-Ebene, die mit den Anforderungen Scale.

Hier sind einige Beispiele dafür, wie sie das machen.

Schnellerer Zugang zu Erkenntnissen

In Branchen, in denen das Timing entscheidend ist, führen Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung zu verpassten Chancen.

Bei Virgin Atlantic führte die Komplexität des Lebenszyklus von Flugtickets dazu, dass die Vertriebs- und Finanzteams oft wochenlang warten mussten, bis Analysten die Berichte zusammengestellt hatten. Durch die Konsolidierung von Daten in Databricks und den Zugang zu dialogorientierten Analysen durch Genie können Fachanwender jetzt tiefe Einblicke in Stunden statt in Wochen gewinnen. Teams können Preise und Kapazitäten schneller anpassen und dabei weiterhin in einem regulierten Rahmen agieren.

Die Abfragen in natürlicher Sprache durch [Genie] haben die Arbeit unserer Geschäftsanwender wirklich beschleunigt. Wirklich tiefe Einblicke zu erhalten, was bei unseren Buchungen und Tickets vor sich geht, kann Wochen dauern, aber jetzt ist dieser Zeitaufwand auf Tage und Stunden reduziert. — Richard Masters, VP für Daten und KI, Virgin Atlantic

Das Gesundheitswesen steht vor einer ähnlichen Herausforderung. Premier, das zwei Drittel der US-Krankenhäuser unterstützt, musste Anbietern zeitnahe Benchmarking- und Ergebnisdaten zur Verfügung stellen, ohne sich bei jeder SQL auf manuelle Abfragen verlassen zu müssen. Die Analysten waren überlastet und statische Berichte hinkten oft den sich entwickelnden klinischen Fragestellungen hinterher.

Premier führte in nur drei Tagen konversationsbasierte Analytics mit Genie ein. Anbieter und Betriebsführer können jetzt Fragen in Alltagssprache stellen, wie z. B. „Wie sind unsere Wiederaufnahmeraten in diesem Quartal im Vergleich?“ und erhalten SQL-gestützte Antworten, die von Analysten validiert werden. Erste Berichte zeigten, dass die Analysen zehnmal schneller als zuvor liefen, sodass die Analysten ihre Zeit auf die Verbesserung von Modellen und die Verfeinerung von Metriken konzentrieren konnten.

Eine Plattform für Tausende von Benutzern

Die Skalierung von Self-Dienst erfordert eine konsistente Grundlage. Wenn BI-Tools von der Datenplattform getrennt sind, sehen sich Unternehmen mit Datenduplizierung, komplexem Sicherheitsmanagement und einem Verlust der End-to-End-Lineage konfrontiert. Databricks AI/BI vermeidet dies, da es nativ auf der Databricks Platform ausgeführt wird.

Bei Rivian generieren die Telemetriedaten von mehr als 70.000 Fahrzeugen täglich Terabytes an Daten. Früher verwalteten die Teams 30 bis 50 Clusters gleichzeitig und investierten mehr Aufwand in die Infrastruktur als in die Analysen. Durch die Vereinheitlichung dieser Daten in Databricks ermöglicht Rivian nun über 1.000 Mitarbeitern die Arbeit mit einer einzigen Quelle der Wahrheit (Single Source of Truth). Ingenieure, Zuverlässigkeitsteams und Führungskräfte nutzen alle Dashboards und Genie, um Daten zu untersuchen, die Performance um bis zu 50 Prozent zu verbessern und den Verwaltungsaufwand für eine fragmentierte Infrastruktur zu eliminieren.

Die dialogorientierte Interaktion mit Dashboards und Daten ist für uns wirklich spannend, weil sie einer breiten Benutzerbasis schnellen Zugriff ermöglicht, die Einstiegshürde senkt und eine natürliche, bequeme Möglichkeit bietet, ihre Erkundung im Laufe der Zeit zu vertiefen. — Mikey Flynn, Director of Core Data, Rivian

Nutzer dort abholen, wo sie arbeiten

Echter Self-Dienst bedeutet, Einblicke direkt in die Anwendungen zu bringen, die Nutzer täglich verwenden. Genie bringt Nutzer nicht nur zu Databricks, sondern kann über seine Conversation APIs auch vertrauenswürdige Antworten direkt in Kollaborationsumgebungen wie Microsoft Teams und Slack liefern.

The Automobile Association (AA), der führende britische Pannenhilfsdienst, integrierte Genie in Microsoft Teams, um einen Key Engpass zu beseitigen: Datenspezialisten waren mit Ad-hoc-Anfragen überlastet. Jetzt können Kollegen aus den Abteilungen Handel, Produkt und Akquise Fragen in einfachem Englisch stellen und erhalten innerhalb von Sekunden Antworten. Die Umstellung führte zu einer Effizienzsteigerung von 70 % bei der Beantwortung von Routineabfragen und gab dem Datenteam die Möglichkeit, sich auf Vorhersageanalysen zu konzentrieren.

AI/BI Genie ermöglicht es Kollegen aus den Bereichen Handel, Produkt und Akquise jetzt, in Sekunden statt in Stunden oder Tagen auf Daten zuzugreifen, wodurch Spezialisten für tiefere Einblicke und prädiktive Ergebnisse freigestellt werden. — Matt Sanderson, Head of Data Produkte für Channels, The Automobile Association

Der brasilianische Einzelhandelsriese Grupo Casas Bahia bettete Genie in Microsoft Teams ein, um seine Strategie zur Datendemokratisierung voranzutreiben. Nutzer auf allen Ebenen, einschließlich C-Level-Führungskräften, können jetzt in ihrer Muttersprache Portugiesisch mit Daten interagieren. Dies hat die Entscheidungsfindung drastisch beschleunigt und die Analysezeit bei komplexen Logistik- und Vertriebsfragen von 5–6 Stunden auf nur 2 Minuten verkürzt.

Entlastung für Analysten

In vielen Unternehmen sind Analysten mit sich wiederholenden Anfragen von Fachanwendern überlastet. AI/BI verschiebt dieses Gleichgewicht, indem es Fachanwendern einen vertrauenswürdigen Self-Service-Zugang ermöglicht, wodurch sich Analysten auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können.

Bei HP waren Führungskräfte für das Routine-Reporting früher auf Analysten angewiesen. Durch die direkte Einbettung von Genie in Microsoft Teams hat HP Analytics in den Workflow integriert. Wenn Genie auf unbekannte Geschäftskonzepte stößt, rät es nicht. Es können ihm neue Definitionen beigebracht werden, um genaue und relevante Antworten zu gewährleisten und gleichzeitig die bei anderen Tools üblichen Halluzinationen zu vermeiden. Analysten behalten die Kontrolle über die Governance, aber Endbenutzer erhalten sofort Ergebnisse.

Webmotors, ein brasilianischer Automobil-Marketplace, stand vor einem ähnlichen Engpass. Mit AI/BI ermöglichten sie den Zugriff in natürlicher Sprache auf ihre Single Source of Truth im Lakehouse. Mitarbeiter beantworten ihre Fragen jetzt selbst und die Anzahl der BI-Support-Tickets ist um 72 Prozent gesunken. Jeden Monat werden Hunderte von Analystenstunden eingespart, wodurch die Geschäftsteams vorankommen können, ohne warten zu müssen.

Databricks AI/BI Genie hat die Art und Weise verändert, wie wir bei Webmotors Daten bereitstellen und nutzen. Was einst ein Engpass war, abhängig von manuellen Tickets, langsamen SLAs und geringer Datenkompetenz, ist zu einem skalierbaren, autonomen und überwachten Selbstbedienungs-Ökosystem geworden. – Vivaldo Neto, Head of Data, Webmotors

Skalierung ohne Kompromisse

Im Unternehmens-Scale erzwingt die herkömmliche BI oft einen Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Konsistenz. Jedes neue Tool oder jeder neue Extrakt erstellt eine eigene semantische Ebene, was zu Metriken drift und inkonsistenten Entscheidungen führt.

Databricks AI/BI vermeidet dieses Problem, da es ein integraler Bestandteil der Plattform selbst ist und kein separates System. Alle Abfragen, ob von Dashboards oder Genie, werden direkt auf den verwalteten Daten im Unity Catalog ausgeführt. Diese Architektur gewährleistet bei zunehmender Akzeptanz Konsistenz, während gleichzeitig unnötige Datenverschiebungen eliminiert und die Infrastrukturkosten gesenkt werden.

SEGA Europe, das Billionen von Gameplay-Ereignissen erfasst, hat diese Herausforderung aus erster Hand erfahren. Dashboards sorgten zwar für Transparenz, aber Führungskräften und Fachteams fehlte immer noch der direkte Zugriff. Führungskräfte aus Marketing und Finanzen warteten auf kuratierte Berichte, was die Entscheidungsfindung in einer schnelllebigen Branche verlangsamte. Durch die Einführung von AI/BI bot SEGA Führungskräften einen dialogorientierten Zugang zu denselben regulierten Daten, die auch Analysten nutzen. Da die Metriken auf einer einzigen Plattform vereinheitlicht sind, bleiben die Antworten für alle Benutzer konsistent, wodurch der drift vermieden wird, der oft beim Verwalten mehrerer BI-Umgebungen auftritt.

Analysen für alle

Diese Beispiele deuten alle auf denselben Wandel hin: Analytics, die schneller sind, weil sie dialogorientiert sind; konsistent, weil sie auf verwalteten Daten ausgeführt werden; und stärker angenommen werden, weil sie in den Tools auftauchen, die die Leute bereits nutzen. AI/BI ermöglicht jedem Mitarbeiter vertrauenswürdige, sofortige Einblicke und verwandelt Daten von einem Engpass in einen echten Geschäftsbeschleuniger.

Erste Schritte mit AI/BI

Sind Sie bereit, intelligente Self-Service-Analytics für alle in Ihrem Unternehmen bereitzustellen? Um zu sehen, wie Databricks AI/BI jedem Benutzer vertrauenswürdige, dialogorientierte Analytics an die Hand gibt, besuchen Sie die AI/BI-Webseite für Produktdetails und lesen Sie weitere Erfolgsgeschichten von Kunden, um zu sehen, was alles möglich ist.

Der beste Weg, die Auswirkungen zu verstehen, ist, sie aus erster Hand zu erleben. Wir empfehlen Ihnen, eine Kostenlose Testversion zu starten und selbst zu erleben, wie AI/BI die Arbeitsweise Ihrer Teams mit Daten und KI verändern kann.