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Was ist KI-Analytik?
Veröffentlicht: 05. August 2024
Mitwirkende: Cole Stryker
KI-Analytik ist die Anwendung künstlicher Intelligenz zur Verarbeitung und Analyse von Daten. Dabei werden maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und Data-Mining-Techniken eingesetzt, um Daten zu interpretieren und Vorhersagen zu treffen oder Empfehlungen abzugeben.
KI-Analytik ist ein Spezialgebiet der Datenanalytik, die wiederum Teil der umfassenderen Bereiche Geschäftsanalytik und Business Intelligence ist. In all diesen Bereichen geht es um die Umwandlung von Daten in umsetzbare Erkenntnisse.
Die traditionelle Analytik stützt sich auf grundlegende statistische Analysetechniken wie Regressionsanalyse, Hypothesentests und deskriptive Statistik. Diese Methoden bieten Einblicke in Datenmuster und -beziehungen, sind jedoch in Umfang und Komplexität begrenzt. Traditionelle Ansätze beinhalten eine zeitaufwändige manuelle Datenverarbeitung in Microsoft-Excel-Tabellen sowie manuelle Berichterstellung und Visualisierung. Vor dem Einsatz von KI stützte sich die Analytik auf einfachere Modelle und Techniken für das Forecasting, darunter Zeitreihenanalyse und lineare Regression, die nur begrenzte Vorhersagefähigkeiten boten und arbeitsintensive Prozesse erforderten.
Die Implementierung von KI in der Geschäftsanalytik ist für große Unternehmen, die ihren Wettbewerbsvorteil maximieren wollen, unerlässlich geworden. Die Fähigkeit der KI zur schnellen Verarbeitung großer Datenmengen, Identifizierung von Mustern und Generierung von prädiktiven Erkenntnissen bietet einen erheblichen Wettbewerbsvorteil. Dadurch können Unternehmen datengestützte Entscheidungen treffen, wodurch sich verschiedene Leistungskennzahlen (KPIs) verbessern, Kosten senken und Geschäftsergebnisse verbessern lassen.
Erkunden Sie, wie Sie bei der Vorbereitung von Datensätzen und dem Einsatz von KI-Modellen den richtigen Ansatz wählen.
Es gibt vier Hauptarten der Datenanalyse, wobei KI zur Verbesserung aller vier eingesetzt werden kann.
KI-gestützte deskriptive Analysen bieten ein klares und umfassendes Verständnis der bisherigen Leistung. Mit Algorithmen für maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) kann KI große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten durchsuchen, um Muster, Trends und Korrelationen zu identifizieren. Stellen Sie sich einen Einzelhändler vor, der KI-Algorithmen zur Analyse von Kundendaten bereitstellt, um Erkenntnisse über Kauftrends und -präferenzen zu gewinnen.
Ein KI-System kann beispielsweise Millionen von Verkaufsdaten und Social-Media-Trends verarbeiten, um zu ermitteln, welche Produkte zu bestimmten Jahreszeiten am beliebtesten sind oder welche Artikel häufig in Kombination gekauft werden. Diese Analyse des Kundenverhaltens kann dann auf Dashboards visualisiert werden, um die Verkaufsleistung im Laufe der Zeit, die Kundensegmentierung auf der Grundlage von Kaufgewohnheiten und die Wirksamkeit von Marketingkampagnen darzustellen. Durch die Bereitstellung einer detaillierten und umfassenden Übersicht über frühere Customer Experiences helfen KI-gestützte deskriptive Analysen den Einzelhändlern bei der datengestützten Entscheidungsfindung, um die Bestandsverwaltung zu optimieren, Marketingstrategien anzupassen und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
KI verbessert die diagnostische Analyse, indem sie die zugrunde liegenden Ursachen und Zusammenhänge in komplexen Datensätzen schnell identifiziert und so eine genauere und zeitnahe Problemlösung ermöglicht. Ein Beispiel dafür, wie KI die diagnostische Analyse verbessert, findet sich im Gesundheitswesen. KI-Algorithmen analysieren Patientendaten, einschließlich Krankengeschichten, Laborergebnisse und Bildgebungsuntersuchungen. Diese Algorithmen identifizieren die Ursachen von Krankheiten und Beschwerden genauer und schneller als herkömmliche Methoden. So kann KI beispielsweise Muster in radiologischen Bildern erkennen, die auf frühe Stadien von Krankheiten wie Krebs hinweisen, und Ärzten wertvolle Erkenntnisse liefern, die eine genaue Diagnose und personalisierte Behandlungspläne ermöglichen.
KI verbessert die vorausschauende Analyse, indem sie mithilfe fortschrittlicher Algorithmen historische Daten analysiert und Muster identifiziert, wodurch wiederum genauere Forecasts über zukünftige Trends und Ergebnisse möglich werden. Im Bereich der Finanzdienstleistungen analysieren Modelle des maschinellen Lernens historische Marktdaten und Wirtschaftsindikatoren, um Aktienkurse und Investitionsrisiken zu prognostizieren. Dadurch können Anleger fundierte Entscheidungen treffen und ihre Portfolios effektiver verwalten.
Analysten profitieren nicht nur bei der Datenanalyse von KI, sondern auch bei der Bereitstellung umsetzbarer Empfehlungen für bessere Entscheidungsprozesse und bei der Empfehlung der besten Vorgehensweise für verschiedene Szenarien. Ein Beispiel für den Einsatz von KI bei der präskriptiven Analyse ist das Lieferkettenmanagement, bei dem KI-Systeme Daten zu Lagerbeständen, Bedarfsprognosen und Versandbedingungen analysieren. Diese Systeme empfehlen optimale Bestellmengen und Lieferpläne, wodurch Kosten minimiert und die Effizienz verbessert werden.
KI-gestützte Analysen folgen in der Regel diesen Schritten:
Anwender müssen zunächst ermitteln, welche Vorhersagen das Modell treffen soll, um den am besten geeigneten Ansatz auszuwählen. Verschiedene Modelle sind auf spezifische Anwendungsfälle zugeschnitten. Dabei ist die Wahl des richtigen Modells und der richtigen Daten entscheidend, um schnell und kostengünstig optimale Ergebnisse zu erzielen.
Workflows beginnen damit, dass Data Scientists oder Datenanalysten relevante Daten sowohl aus internen Datenquellen als auch von externen Drittanbietern sammeln. Die Genauigkeit und Effektivität der Modelle hängen von der Qualität und Quantität der erfassten Daten ab. Nach der Erfassung werden die Daten vorverarbeitet, um sie zu bereinigen, zu transformieren und für die Analyse vorzubereiten. In diesem Schritt werden fehlende Werte behoben, Duplikate entfernt, Formate standardisiert und kategoriale Variablen kodiert, um sicherzustellen, dass die Daten einheitlich und bereit für die Modellierung sind.
Vor der Anwendung der präskriptiven Analyse führen Analysten in der Regel eine deskriptive Analyse durch, um die bisherige Leistung zu überprüfen. Es folgt eine vorausschauende Analyse, um zukünftige Ergebnisse zu prognostizieren. Bei der deskriptiven Analyse werden Daten zusammengefasst und visualisiert, um Einblicke in historische Trends und Muster zu gewinnen. Bei der vorausschauenden Analyse werden statistische und maschinelle Lernmodelle verwendet, um zukünftige Ereignisse oder Verhaltensweisen vorherzusagen.
Die präskriptive Analyse umfasst die Erstellung mathematischer Modelle und Optimierungsalgorithmen, um Geschäftsentscheidungen zu empfehlen, die auf die Erzielung der bestmöglichen Ergebnisse abzielen. Diese Modelle berücksichtigen verschiedene Faktoren wie Einschränkungen, Ziele, Unsicherheiten und Kompromisse und bauen auf Erkenntnissen aus deskriptiven und vorausschauenden Analysen auf, um Vorschläge zu unterbreiten, wie eine Organisation auf verschiedene Szenarien reagieren sollte.
Nach der Auswertung werden die Modelle in operative Systeme oder Anwendungen integriert, um Echtzeit-Vorhersagen und -Empfehlungen zu liefern. Dies kann die Einbindung der Modelle in bestehende Softwaresysteme, APIs oder Dashboards beinhalten, um Entscheidungsprozesse zu automatisieren oder den Benutzern präskriptive Erkenntnisse zu bieten, die eine nahtlosere Nutzung der Erkenntnisse ermöglichen.
Die Modelle müssen kontinuierlich überwacht und gewartet werden, um ihre fortlaufende Wirksamkeit und Relevanz sicherzustellen. Dies umfasst die Nachverfolgung der Modellleistung, die Aktualisierung mit neuen Daten, die regelmäßige Nachschulung und die Verfeinerung der Modelle, um sie an sich ändernde Bedingungen oder sich entwickelnde Datenmuster anzupassen.
Die Geschichte der KI-Analyse zeichnet die Entwicklung sowohl der künstlichen Intelligenz als auch der Data Science nach und markiert bedeutende Meilensteine in Technologie und Methodik. Diese Geschichte gipfelt in einem wahren goldenen Zeitalter der KI-Analyse, das unsere heutige Zeit kennzeichnet.
Das Konzept der KI nahm Gestalt an, wobei Alan Turings Arbeit über Computer und Intelligenz die theoretische Grundlage dafür legte. Die frühe KI-Forschung konzentrierte sich auf symbolische KI und regelbasierte Systeme, welche die Vorläufer der modernen Datenanalysetechniken waren.
Mit dem Aufkommen des maschinellen Lernens wurden statistische Methoden in die KI eingeführt, sodass Systeme aus Daten lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern können. Es entstanden neuronale Netze und Expertensysteme, die komplexere Datenanalyse- und Schlussfolgerungsfähigkeiten ermöglichten.
Die zunehmende Verbreitung des Internets und digitaler Daten hat zu einer explosionsartigen Zunahme der für Analysen verfügbaren Datenmengen geführt. Die ersten KI-Analysetools wurden in Datenbanken und Data-Warehousing-Systeme integriert.
Bedeutende Fortschritte bei Algorithmen und Rechenleistung führten zur Entwicklung ausgefeilterer KI-Modelle. Das Konzept von „Big Data“ entstand und betonte die Notwendigkeit fortschrittlicher Analyselösungen, um die riesigen Informationsmengen in großen Datensätzen zu bewältigen.
Das Wiederaufleben des Deep Learning, das durch neuronale Netze mit vielen Schichten angetrieben wird, hat die Plattformen für KI-Analysen revolutioniert. Techniken wie NLP und Computer Vision wurden immer wichtiger und ermöglichten eine fortschrittlichere und differenziertere Datenanalyse. KI-Analysen umfassen heute eine Vielzahl von Anwendungen. Durch die Integration von KI in Cloud-Computing und das Internet der Dinge werden die Möglichkeiten und Anwendungen in verschiedenen Branchen weiter ausgebaut.
Generative KI, die in Apps wie ChatGPT populär geworden ist, wird die Analytik durch die Verbesserung ihrer verschiedenen Aspekte erheblich beeinflussen. So kann beispielsweise die Erstellung synthetischer Daten bestehende Datensätze ergänzen und simulierte Szenarien untermauern. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, die Erstellung automatisierter Berichte, die Erstellung dynamischer Datenvisualisierungen und andere Verbesserungen der Benutzerfreundlichkeit kann generative KI auch den Analyseprozess optimieren und verbessern.
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Ressourcen
Allgemein gesagt bezieht sich die Anwendungsanalyse auf den Prozess der Erfassung von Anwendungsdaten und der Durchführung von Echtzeitanalysen der Leistungs- und Nutzungsdaten von SaaS-, Mobil-, Desktop- und Webanwendungen.
Erfahren Sie, wie Sie generative KI in der Datenanalyse einsetzen können, z. B. für Tests und Entwicklung, zur Verbesserung von Datenvisualisierungen und zum Ergänzen fehlender Datenpunkte.
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Laut Gartner „werden bis 2025 40 % der Nutzer der ABI-Plattform Governance-Prozesse umgangen haben, indem sie analytische Inhalte teilen, die aus Tabellenkalkulationen erstellt wurden, welche in einen generativen KI-fähigen Chatbot geladen wurden. Bis 2027 werden 75 % der neuen Analyseinhalte für intelligente Anwendungen durch generative KI kontextualisiert, was eine Verbindung zwischen Erkenntnissen und Maßnahmen ermöglicht.“
Die Energieversorgungsbranche bemüht sich verstärkt um eine Verringerung der Umweltbelastung. Dazu benötigt sie jedoch Unterstützung, um sich ein klareres Bild davon zu verschaffen, wo sie in Bezug auf die Emissionsreduzierung steht, und um ein besseres Verständnis für ihre Verbesserungsmöglichkeiten zu entwickeln. Hier können KI und Datenanalysen helfen.