Reale Geschichten zeigen, wie Organisationen Erkenntnisse beschleunigen und gesteuerten Self-Service mit Databricks AI/BI skalieren.
Nur etwas mehr als ein Jahr nach der Einführung von Databricks AI/BI ist die Akzeptanz sprunghaft angestiegen, da Organisationen ihren Ansatz zur datengesteuerten Entscheidungsfindung transformieren. Heute nutzen mehr als 98 % der Databricks SQL-Kunden AI/BI, um jedem Mitarbeiter Intelligenz zur Verfügung zu stellen.
Um zu zeigen, was möglich ist, stellen wir einige Kunden vor, die AI/BI nutzen, um die klassische Analyseherausforderung zu bewältigen: die Balance zwischen flexiblem Datenzugriff und robuster Governance zu finden. Anstatt sich auf statische Dashboards zu verlassen, die auf veralteten Importen basieren, oder sich mit CSV-Sprawl und Schattenmodellen auseinanderzusetzen, ermöglichen sie echten Self-Service auf der Databricks Data Intelligence Platform mit einer Plattform, einer einzigen Quelle der Wahrheit und einer einzigen Governance-Schicht, die mit der Nachfrage skaliert.
Hier sind einige Beispiele, wie sie das tun.
In Branchen, in denen Timing entscheidend ist, führen Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung zu verpassten Gelegenheiten.
Bei Virgin Atlantic bedeutete die Komplexität des Flugticket-Lebenszyklus, dass die kaufmännischen und finanziellen Teams oft wochenlang auf Analysten warteten, um Berichte zu erstellen. Durch die Konsolidierung von Daten in Databricks und die Bereitstellung von konversationellem Analysezugriff über Genie können Geschäftsbenutzer jetzt tiefgreifende Erkenntnisse in Stunden statt Wochen gewinnen. Teams können Preise und Kapazitäten schneller anpassen und gleichzeitig innerhalb eines gesteuerten Rahmens agieren.
Die natürliche Sprachabfrage über [Genie] hat unseren Geschäftsbenutzern wirklich geholfen, schneller zu werden. Einige dieser wirklich tiefen Einblicke in das, was mit unseren Buchungen und Tickets passiert, können Wochen dauern, aber jetzt ist das auf Tage und Stunden reduziert. — Richard Masters, VP of Data and AI, Virgin Atlantic
Das Gesundheitswesen steht vor einer ähnlichen Herausforderung. Premier, das zwei Drittel der US-Krankenhäuser unterstützt, musste den Anbietern zeitnahe Benchmarking- und Ergebnisdaten zur Verfügung stellen, ohne sich für jede Abfrage auf manuelles SQL verlassen zu müssen. Analysten waren dünn gesät, und statische Berichte hinkten oft den sich entwickelnden klinischen Fragen hinterher.
Premier hat die konversationelle Analyse mit Genie in nur drei Tagen gestartet. Anbieter und Betriebsleiter können jetzt Fragen in einfacher Sprache stellen wie „Wie schneiden unsere Wiederaufnahmeraten in diesem Quartal ab?“ und SQL-gestützte Antworten erhalten, die von Analysten validiert wurden. Erste Berichte zeigten, dass die Analyse 10-mal schneller lief als zuvor, und Analysten lenkten ihre Zeit auf die Verbesserung von Modellen und die Verfeinerung von Metriken um.
Die Skalierung von Self-Service erfordert eine konsistente Grundlage. Wenn BI-Tools von der Datenplattform getrennt sind, stehen Unternehmen vor Datenverdopplung, komplexer Sicherheitsverwaltung und einem Verlust der End-to-End-Datenherkunft. Databricks AI/BI vermeidet dies, da es nativ auf der Databricks Platform läuft.
Bei Rivian generieren Telemetriedaten von mehr als 70.000 Fahrzeugen täglich Terabytes an Daten. Zuvor verwalteten Teams 30-50 Cluster gleichzeitig und investierten mehr Aufwand in die Infrastruktur als in die Analyse. Durch die Vereinheitlichung dieser Daten in Databricks ermöglicht Rivian jetzt über 1.000 Mitarbeitern, von einer einzigen Quelle der Wahrheit aus zu arbeiten. Ingenieure, Zuverlässigkeitsteams und Wirtschaftsführer nutzen Dashboards und Genie, um Daten zu erkunden, die Leistung um bis zu 50 Prozent zu verbessern und den Aufwand für die Verwaltung fragmentierter Infrastrukturen zu eliminieren.
Die konversationelle Interaktion mit Dashboards und Daten ist für uns wirklich aufregend, weil sie einer breiten Benutzerbasis schnellen Zugriff ermöglicht, die Einstiegshürde senkt und eine natürliche, komfortable Möglichkeit bietet, ihre Erkundung im Laufe der Zeit zu vertiefen. — Mikey Flynn, Director of Core Data, Rivian
Echter Self-Service bedeutet, Erkenntnisse direkt in die Anwendungen zu bringen, die Menschen täglich nutzen. Zusätzlich zur Verlagerung von Benutzern zu Databricks kann Genie über seine Conversation APIs auch vertrauenswürdige Antworten direkt in kollaborativen Umgebungen wie Microsoft Teams und Slack liefern.
The Automobile Association (AA), der führende Pannenhilfeanbieter Großbritanniens, integrierte Genie in Microsoft Teams, um einen wichtigen Engpass zu lösen: Datenspezialisten waren mit Ad-hoc-Anfragen überfordert. Jetzt können Kollegen aus Handel, Produkt und Akquisition Fragen in einfacher Sprache stellen und erhalten Antworten in Sekunden. Die Umstellung führte zu einer Effizienzsteigerung von 70 % bei der Beantwortung routinemäßiger Anfragen und gab dem Datenteam Zeit, sich auf prädiktive Analysen zu konzentrieren.
AI/BI Genie ermöglicht es Kollegen aus Handel, Produkt und Akquisition jetzt, in Sekunden statt Stunden oder Tagen auf Daten zuzugreifen, wodurch Spezialisten für tiefere Einblicke und prädiktive Ergebnisse frei werden. — Matt Sanderson, Head of Data Products for Channels, The Automobile Association
Der brasilianische Einzelhandelsriese Grupo Casas Bahia integrierte Genie in Microsoft Teams, um seine Daten-Demokratisierungsstrategie voranzutreiben. Benutzer auf allen Ebenen, einschließlich C-Level-Führungskräften, können jetzt mit Daten in ihrer Muttersprache Portugiesisch interagieren. Dies hat die Entscheidungsfindung dramatisch beschleunigt und die Analysezeit für komplexe Logistik- und Vertriebsfragen von 5-6 Stunden auf nur 2 Minuten reduziert.
In vielen Organisationen sind Analysten von repetitiven Anfragen von Geschäftsbenutzern überfordert. AI/BI verschiebt dieses Gleichgewicht, indem es Geschäftsbenutzern vertrauenswürdigen Self-Service-Zugriff gewährt und Analysten entlastet, damit sie sich auf höherwertige Arbeit konzentrieren können.
Bei HP verließen sich Geschäftsleiter früher auf Analysten für die routinemäßige Berichterstattung. Durch die direkte Integration von Genie in Microsoft Teams wurde die Analyse in den Workflow integriert. Wenn Genie auf unbekannte Geschäftskonzepte stößt, rät es nicht; es kann neue Definitionen lernen, um genaue und relevante Antworten zu gewährleisten und gleichzeitig die Halluzinationen zu vermeiden, die bei anderen Tools häufig vorkommen. Analysten behalten die Kontrolle über die Governance, aber die Anwender an vorderster Front erhalten sofortige Ergebnisse.
Webmotors, ein brasilianischer Automobilmarktplatz, stand vor einem ähnlichen Engpass. Mit AI/BI boten sie einen natürlichen Sprachzugriff auf ihre einzige Quelle der Wahrheit im Lakehouse. Mitarbeiter beantworten jetzt ihre eigenen Fragen, und die BI-Support-Tickets sanken um 72 Prozent. Hunderte von Analystenstunden werden jeden Monat eingespart, sodass die Geschäftsteams ohne Wartezeiten vorankommen können.
Databricks AI/BI Genie hat die Art und Weise, wie wir Daten bei Webmotors liefern und konsumieren, verändert. Was einst ein Engpass war, der von manuellen Tickets, langsamen SLAs und geringer Datenkompetenz abhing, ist zu einem skalierbaren, autonomen und überwachten Self-Service-Ökosystem geworden. — Vivaldo Neto, Head of Data, Webmotors
Im Enterprise-Maßstab zwingt traditionelles BI oft zu einem Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Konsistenz. Jedes neue Tool oder jeder neue Extrakt erstellt seine eigene semantische Schicht, was zu Metrik-Drift und inkonsistenten Entscheidungen führt.
Databricks AI/BI vermeidet dieses Problem, da es ein integraler Bestandteil der Plattform selbst ist, kein separates System. Alle Abfragen, ob von Dashboards oder Genie, laufen direkt gegen gesteuerte Daten in Unity Catalog. Diese Architektur gewährleistet Konsistenz bei wachsender Akzeptanz, eliminiert unnötige Datenbewegungen und reduziert die Infrastrukturkosten.
SEGA Europe, das Billionen von Gameplay-Ereignissen erfasst, erlebte diese Herausforderung aus erster Hand. Dashboards boten Sichtbarkeit, aber Führungskräfte und Geschäftsteams hatten immer noch keinen direkten Zugriff. Marketing- und Finanzleiter warteten auf kuratierte Berichte, was die Entscheidungsfindung in einer sich schnell bewegenden Branche verlangsamte. Durch die Einführung von AI/BI erhielten die Führungskräfte einen konversationellen Weg zu denselben gesteuerten Daten, die Analysten verwenden. Da die Metriken auf einer einzigen Plattform vereinheitlicht sind, bleiben die Antworten für alle Benutzer konsistent, wodurch die Drift vermieden wird, die oft beim Verwalten mehrerer BI-Umgebungen auftritt.
Diese Beispiele deuten alle auf denselben Wandel hin: Analysen, die schneller sind, weil sie konversationell sind, konsistent, weil sie auf gesteuerten Daten laufen, und breiter angenommen werden, weil sie in den Tools erscheinen, die die Menschen bereits verwenden. AI/BI befähigt jeden Mitarbeiter mit vertrauenswürdigen, sofortigen Erkenntnissen und verwandelt Daten von einem Engpass in einen echten Geschäftsbeschleuniger.
Sind Sie bereit, intelligente Self-Service-Analysen für alle in Ihrer Organisation bereitzustellen? Um zu sehen, wie Databricks AI/BI vertrauenswürdige, konversationelle Analysen in die Hände jedes Benutzers legt, erkunden Sie die AI/BI-Webseite für Produktdetails und lesen Sie weitere Kundenberichte, um zu sehen, was möglich ist.
Der beste Weg, die Auswirkungen zu verstehen, ist, sie selbst zu erleben. Wir ermutigen Sie, eine kostenlose Testversion zu starten und zu sehen, wie AI/BI die Art und Weise verändern kann, wie Ihre Teams mit Daten und KI arbeiten.
(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag
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