Heutzutage sind Analysen von entscheidender Bedeutung, da Daten immer komplexer und schwerer zu verstehen oder zu interpretieren sind.
Augmented Analytics ist ein Instrument, das Unternehmen oder Anwendern mithilfe von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz hilft, Daten auf einfache Weise zu verstehen. In diesem Beitrag werden wir im Detail erörtern, was Augmented Analytics bedeutet.
Die Bedeutung des Datenverständnisses für Unternehmen
Daten für ein Unternehmen sind eine Sammlung von Fakten oder Statistiken, wie z. B. unaufbereitete Analysedaten, Kundenfeedbackdaten, Verkaufszahlen oder andere. Das Erfassen und Analysieren von Daten ist aus vielerlei Gründen ein wesentlicher Bestandteil eines Unternehmens.
Hier sind einige Gründe, warum es wichtig ist, Daten für Ihr Unternehmen zu verstehen:
- Das Verstehen von Daten kann einem Unternehmen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, um neue Kunden zu gewinnen, die Verkaufszahlen zu steigern, den Kundenservice zu optimieren und vieles mehr.
- Das Nachverfolgen und Überprüfen von Daten kann Unternehmen dabei unterstützen, Probleme zu erkennen und Leistungseinbrüche aufzudecken.
- Daten helfen Führungskräften, mit Hilfe von Echtzeitinformationen präzisere Marktprognosen zu erstellen.
- Neben der Umsatz- und Ertragssteigerung unterstützen Daten Unternehmen dabei, den Cashflow zu verbessern und das Geldmanagement effizient zu gestalten.
- Daten helfen Teams und Mitarbeitern, Geld und Zeit zu sparen, die Produktivität zu steigern und Geschäftsprozesse zu optimieren.
Was genau ist Augmented Analytics?
Augmented Analytics, angetrieben durch künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), unterstützt Anwender bei der Datenvorbereitung, der Generierung von Erkenntnissen und der Erklärung dieser Erkenntnisse. Augmented Analytics hilft Unternehmen und Analysten, schneller, genauer und effektiver mit Daten zu arbeiten.
Augmented Analytics richtet sich an Geschäftsanwender und Führungskräfte, die von der Gewinnung von Einblicken und Werten aus Daten profitieren würden, ohne über umfangreiche technische Fähigkeiten zu verfügen. Die Technologie hilft Nutzern, relevante Daten schnell zu finden, zu analysieren und Erkenntnisse für ihr Unternehmen zu gewinnen.
Betrachten wir einige ihrer wesentlichen Merkmale:
- Augmented Analytics hilft bei der automatischen Datenidentifizierung und beim Auslesen von Daten in verschiedenen Formaten, wie PDF-Dateien, Textdokumenten usw.
- Es bietet statistische Analysen, um spezifische Ergebnisse oder Einsichten aus den Daten zu gewinnen.
- Es unterstützt Benutzer bei der schnelleren und präziseren Datenvorbereitung, wodurch manuelle Arbeit minimiert wird.
- Es bietet Nutzern die besten KI-gestützten Empfehlungen für die Datenvorbereitung, -erkennung, -analyse und mehr.
- Es ermöglicht Interaktionen in natürlicher Sprache, so dass Benutzer Datenabfragen in einfacher Sprache anstelle einer Code- oder Datenabfragesprache formulieren können.
Bestandteile von Augmented Analytics
Es gibt drei wesentliche Komponenten von Augmented Analytics:
Maschinelles Lernen (ML) – Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen und historische Daten verwendet, um Ergebnisse genauer vorherzusagen. ML unterstützt Unternehmen dabei, wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten und betriebliche Muster zu gewinnen. Es verwendet statistische Methoden, um Vorhersagen und Klassifizierungen zu treffen.
Natural Language Technologies (NLP) – NLP ist ein weiterer Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern hilft, die menschliche Sprache (Text und gesprochene Wörter) zu verstehen. Es ermöglicht Computern, auf verbale Befehle zu reagieren, Sprache zu übersetzen und Texte in Echtzeit zusammenzufassen.
Automatisierung – Technologien des maschinellen Lernens helfen dabei, Datenanalyseaufgaben zu automatisieren und die Zeit für die Erstellung, das Training und die Bereitstellung von ML-Modellen zu verkürzen.
Wie kann die Integration von Augmented Analytics zum Unternehmenswachstum beitragen?
Die Integration von Augmented Analytics kann transformativ sein, besonders für große Branchen wie die Fertigungs-, Pharma-, Einzelhandels-, Gesundheits- und Konsumgüterindustrie usw. Sie hilft Unternehmen, den Umsatz und die Kundenbindung zu steigern, die Kundenzufriedenheit und den Cashflow zu verbessern und vieles mehr. Unternehmen können agiler werden, Geschäftsprozesse unterstützen und bessere Entscheidungen treffen.
Vorteile von Augmented Analytics
Maximierung der Produktivität
Augmented Analytics kann dazu beitragen, die menschliche Produktivität zu erhöhen, indem sich wiederholende, zeitaufwendige und manuelle Aufgaben automatisiert werden. KI ist eine große Unterstützung, wenn es darum geht, Zeit und Kosten zu sparen und Aufgaben zu skalieren, die weniger Intelligenz erfordern.
Erhöhung des Mehrwerts
Der Prozess der Entwicklung von Geschäftslösungen und der Entscheidungsfindung erfordert menschliche Intelligenz, kann aber repetitiv und zeitaufwendig sein. Mit Augmented Analytics können die meisten Prozesse automatisiert werden, wie z. B. die Datenaufbereitung, die Ermittlung von Erkenntnissen usw. Dies hilft Unternehmen, schneller einen Mehrwert zu generieren.
Verbesserte Analytik
Augmented Analytics hilft, Analysen für jeden Benutzer zugänglich zu machen, unabhängig von seinen analytischen Fähigkeiten. Es steigert die Produktivität, indem es Analysen für Benutzer aller Ebenen verfügbar macht. Dank der künstlichen Intelligenz, die Augmented Analytics antreibt, können Unternehmen von verbesserten Analysen und fundierten Entscheidungen profitieren.
Verbesserter Entscheidungsprozess
Augmented Analytics hilft Unternehmen, durch Datenanalysen die fundiertesten Entscheidungen zu treffen.
Verbesserte Effizienz und Genauigkeit
Maschinelles Lernen und Technologien der künstlichen Intelligenz führen sich wiederholende Aufgaben und Berechnungen genau aus. Die Technologie automatisiert Aufgaben, die Unternehmen helfen, Zeit und Energie zu sparen und die menschliche Produktivität zu erhöhen.
Organisationen agiler machen
KI kann Unternehmen dabei helfen, die Geschwindigkeit der Erkenntnisgewinnung zu erhöhen und sie agiler zu machen. Sie kann helfen, den Suchbereich zu durchbrechen, relevante Daten vorzuschlagen und mehrere Analysemethoden zu empfehlen. Augmented Analytics kann das Nutzerverhalten verfolgen und nachfolgende Aktionen empfehlen.
Herkömmliche Analytics vs. Self-Service Analytics vs. Augmented Analytics
| Herkömmliche Analytics | Self-Service Analytics | Augmented Analytics | |
| Definition | Traditionelle Analytics verwendet eine komplexe IT-Umgebung, Data Warehousing und IT-Personal, um Datenanalysen durchzuführen. | Dies ist eine Art von Business Intelligence, bei der Benutzer Datenabfragen durchführen und Berichte unabhängig voneinander mit BI-Software und minimalem IT-Support erstellen. | Dies hilft Benutzern, Daten mithilfe von Technologien für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu verstehen und zu analysieren. |
| Fähigkeit/Expertise | Fähigkeit, Schulung und Fachwissen sind hier erforderlich. Es ist stark von IT-Personal abhängig. | Geschäftsanwender benötigen wenig Schulung und Fachwissen, um Datenanalysen durchzuführen und Berichte zu erstellen und zu ändern. | Es sind keine Vorkenntnisse oder Fachkenntnisse erforderlich, um Daten mithilfe von Augmented Analytics zu analysieren. |
| Ressource | Diese Art von Analyse ist stark von IT-Mitarbeitern abhängig. | Diese Art von Analyse erfordert manuelle Ressourcen und BI-Tools. | Sie ist von Augmented-Analytics-Technologie abhängig. |
| IT-Setup | Traditionelle Analysen benötigen die konstante Einbeziehung von IT- und Datenspezialisten. | Self-Service-Analytik erfordert minimale IT-Beteiligung, hauptsächlich bei der Ersteinrichtung. | Augmented Analytics erfordert keine IT- oder Datenspezialisten. |
| Art von Daten | Benötigt Datenstrukturierung vor ihrer Verwendung Ressourcen. | Nutzen Sie Daten aus verschiedenen Formaten und mehreren Ressourcen. |
Herausforderungen von Augmented Analytics
Trotz all der großen Vorteile, die Augmented Analytics für Unternehmen hat, birgt sie immer noch einige Herausforderungen, und hier sind einige davon:
- Mitarbeiter könnten befürchten, dass KI-Technologien sie ersetzen werden, ohne zu verstehen, dass KI, so fortschrittlich diese Technologien auch sein mögen, Grenzen hat.
- Augmented Analytics setzt voraus, dass Menschen Best Practices und Vorgehensweisen befolgen, um die erwartete Leistung zu erbringen. Sie funktioniert basierend auf den Programmen und Algorithmen, für die sie trainiert wurde.
- Augmented-Analytics-Modelle müssen richtig trainiert werden, was Zeit in Anspruch nimmt.
- Je größer die zu analysierenden Datenmengen sind, desto mehr Rechenleistung benötigen Augmented-Analytics-ML-Algorithmen.
Anmerkung des Autors zu Augmented Analytics
Augmented Analytics ist noch eine aufstrebende Technologie mit viel Potenzial für zukünftige Nutzung und Entwicklung. Unternehmen können diese Technologie mit Hilfe moderner Software nutzen, die auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen basiert. Obwohl dies die Technologie der Zukunft ist und laut Gartner nur 10 % der Analysten ihr volles Potenzial ausschöpfen, kann Ihr Unternehmen Augmented Analytics für sein Wachstum nutzen.
Bevor Sie entscheiden, ob Sie Augmented Analytics in Ihrem Unternehmen implementieren oder nicht, stellen Sie sich die folgenden Fragen:
- Verfügt Ihr Unternehmen über ein Analytics-Team?
- Verfügen Sie über umfangreiche Daten?
- Warum benötigen Sie Augmented Analytics?
Wenn Sie sich über die Verwendung von Augmented Analytics im Klaren sind, besteht der nächste Schritt darin, Best Practices zu befolgen, um davon zu profitieren.
Abschließende Worte
Augmented Analytics ist eine große Hilfe für alle Unternehmen, die Datenanalysen benötigen. Genaue und zeitnahe Daten sind ein treibender Faktor für das Unternehmenswachstum. Augmented Analytics kombiniert menschliche Intelligenz mit KI, um Daten zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen aus der ganzen Welt (groß bis klein) nutzen diese Technologie, und Sie sollten sich ebenfalls im Wettbewerb durchsetzen.
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