3 Business-Intelligence-Tools. Braucht BI künstliche Intelligenz? | KI in der Wirtschaft #16

In einer Welt, in der Daten zur neuen Währung werden, sind Business-Intelligence-Tools (BI) von entscheidender Bedeutung. Aber ist die Einbeziehung künstlicher Intelligenz (KI) eine Notwendigkeit oder nur eine modische Ergänzung? Tauchen wir ein in die Welt der BI-Tools, um zu verstehen, wie KI sie bereichern kann.

Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence ist nicht nur der Prozess der Umwandlung von Rohdaten in wertvolle Informationen. Es ist die Brücke, die Daten mit Entscheidungen verbindet und es Unternehmen ermöglicht, den Markt, die Konkurrenz und ihre Abläufe besser zu verstehen. Die Schlüsselelemente von Business Intelligence sind:

• Daten – ein Rohstoff, der zu Informationen verarbeitet und analysiert wird.
• Informationen – richtig interpretiert und in den Kontext gestellt,
• Auf Daten und Informationen basierendes Wissen ist der Schlüssel für fundierte Geschäftsentscheidungen.

Die 3 beliebtesten Business-Intelligence-Tools

Werfen wir einen Blick auf die beliebtesten Tools, die den Übergang von Daten zu KI-gestütztem Wissen verbessern.

1. Tableau – eine Plattform, die künstliche Intelligenz nutzt, um Benutzern bei der Erstellung interaktiver Berichte und Dashboards zu helfen. Zu den interessantesten Funktionen von Tableau gehören:
• Ask Data – um Fragen in natürlicher Sprache zu stellen, und Tableau liefert die Antworten in Form von Visualisierungen,
• Daten erklären – hilft zu verstehen, was sich hinter den Daten verbirgt, und erklärt Anomalien und Trends.
• Intelligente Empfehlungen – schlägt die besten Möglichkeiten vor, Daten zu visualisieren, Datenquellen zu kombinieren und Berechnungen zu erstellen,
• Einstein Discovery – ermöglicht Ihnen die schnelle Erstellung und Implementierung fortschrittlicher Vorhersagemodelle und die Präsentation ihrer Ergebnisse in Tableau.

Tableau lässt sich außerdem in mehrere Plattformen wie Salesforce, Google Cloud und Amazon Web Services (AWS) integrieren, was es zu einer flexiblen und vielseitigen Lösung für Unternehmen macht.



Datenvisualisierung in Tableau.

Quelle: Tableau.com

2. Microsoft Power BI – bietet einen umfangreichen Satz an KI-Komponenten, mit denen Sie Ihre Daten einfach und schnell mit vorgefertigten oder benutzerdefinierten Modellen für maschinelles Lernen anreichern können. Auf künstlicher Intelligenz basierende Microsoft Power BI-Funktionen werden als AI Insights bezeichnet und umfassen:
• Textanalyse – ermöglicht die Analyse von Emotionen im verarbeiteten Text, die Extraktion von Schlüsselphrasen, die Spracherkennung und die Erkennung von Eigennamen. Es kann daher Kundenfeedback untersuchen, wichtige Themen aus Produktbewertungen automatisch verstehen, die Sprache von E-Mails erkennen oder Namen von Personen, Organisationen und Orten aus Zeitungsartikeln identifizieren.
• Vision – Bilder können automatisch mit Tags versehen und mit Etiketten versehen werden, die den Bildinhalt beschreiben. Es kann unter anderem Produktfotos klassifizieren, Landschafts- oder Tierfotos markieren, Gesichter oder Logos erkennen oder Bildunterschriften generieren, um Szenen in Bildern zu beschreiben.

Power BI ist in Azure integriert und ermöglicht erweiterte Analysemodelle und Cloud-Funktionen.



Datenvisualisierung in Microsoft Power BI.

Quelle: powerbi.microsoft.com

3. Oracle BI – eine umfassende Lösung mit KI-Komponenten in den Bereichen:
• generative KI – um neue Inhalte basierend auf vorhandenen Daten zu erstellen, wie zum Beispiel Berichte oder Präsentationen,
• Vorhersageaufgaben – um zukünftiges Verhalten, Leistungen und Trends auf der Grundlage historischer und aktueller Daten vorherzusagen. Beispielsweise kann Oracle BI mithilfe integrierter oder benutzerdefinierter Analysemodelle Nachfrage, Umsatz, Rentabilität, Risiko, Kundentreue und viele andere Geschäftskennzahlen prognostizieren.
• Verantwortliche KI – um durch Verfahrenstransparenz Vertrauen in die Datenanalyse aufzubauen. Diese Oracle BI-Komponente soll Benutzern helfen, die Logik zu verstehen und Begründungen für KI-Empfehlungen bereitzustellen, die Leistung und Genauigkeit von Analysemodellen zu überwachen, Verzerrungen und Diskriminierungen in Daten und Algorithmen zu erkennen und zu beseitigen und mit anderen Benutzern und Experten zusammenzuarbeiten, um die Qualität zu verbessern und Wert von Geschäftsinformationen.


Datenvisualisierung in Oracle Business Intelligence.

Quelle: docs.oracle.com

BI vs. KI – Unterschiede und Beispielanwendungen

Während sich Business Intelligence auf die Analyse von Daten konzentriert, ergänzt künstliche Intelligenz die Fähigkeit, selbstständig Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu treffen.

BI (Business Intelligence) ist ein Begriff, der sich auf verschiedene Tools und Techniken zum Sammeln, Integrieren, Analysieren und Präsentieren von Geschäftsinformationen bezieht. Das Ziel von Business Intelligence besteht darin, eine bessere Entscheidungsfindung durch die Bereitstellung genauer, zeitnaher und relevanter Informationen zu unterstützen.

KI (künstliche Intelligenz) hingegen befasst sich mit Aufgaben, die das Verständnis natürlicher Sprache, Bilderkennung oder Entscheidungsfindung erfordern.

Hier sind drei wesentliche Unterschiede zwischen BI und KI:

• Ziel : Business Intelligence zielt darauf ab, eine bessere Entscheidungsfindung durch die Bereitstellung genauer und zeitnaher Informationen zu unterstützen, während das Ziel von KI darin besteht, Aufgaben zu automatisieren, die menschliche Intelligenz erfordern.
• Technologien : BI verfügt über eine Vielzahl von Tools und Techniken zum Sammeln, Integrieren und Analysieren von Daten, während AI über fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning verfügt, um Computersysteme zu erstellen, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben auszuführen.
• Anwendungsbereich : Business Intelligence konzentriert sich auf die Analyse von Geschäftsdaten und die Bereitstellung von entscheidungsunterstützenden Informationen, während KI in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden kann, einschließlich der Unterstützung von BI-Vorgängen und dem Ziehen von Schlussfolgerungen aus Daten.

Beispielsweise sammelt und analysiert BI Daten zum Kaufverhalten von Kunden, während Sie mit KI ein System erstellen können, das Kunden Produkte auf der Grundlage der Analyse ihres Kaufverhaltens empfiehlt. Es scheint, dass ihnen vor allem das Wort „Intelligenz“ gemeinsam ist.

Perspektiven zu KI-gestützter Business Intelligence

Künstliche Intelligenz bereichert nicht nur BI-Tools, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten. Dank KI können BI-Systeme:

• die Bedürfnisse der Nutzer besser verstehen,
• genauere Prognosen liefern und
• passen sich automatisch an veränderte Marktbedingungen an.

In Zukunft können wir mit einer noch stärkeren Integration von Business Intelligence und KI rechnen, was neue Chancen und Herausforderungen für Unternehmen mit sich bringen wird. KI kann die Automatisierung vieler analytischer Aufgaben ermöglichen, zum Beispiel kann sie verwendet werden, um:

• automatische Eingangsreinigung,
• die Erstellung statistischer Modelle oder maschinelles Lernen, sowie
• Erstellung von Visualisierungen und Berichten.

KI kann auch dabei helfen, neue Muster und Beziehungen in Daten zu entdecken, die von Menschen möglicherweise übersehen werden. Dies wird Unternehmen dabei helfen, neue Einblicke in ihre Abläufe zu gewinnen und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

BPM, Business Analytics und KI-gestützte BI – was ist der Unterschied?

BPM konzentriert sich auf die Verwaltung und Verbesserung von Geschäftsprozessen, während Business-Analytics-Tools Daten analysieren und Einblicke in die Geschäftsleistung liefern. BI umfasst beide Bereiche und stützt sich auf verschiedene Tools und Techniken, um eine bessere Entscheidungsfindung zu unterstützen. Trotz einiger Überschneidungen zwischen diesen Bereichen hat jeder seinen Schwerpunkt und seine Tools:

• BPM (Business Process Management) ist eine Disziplin, die sich mit der Verwaltung und Verbesserung von Geschäftsprozessen in einer Organisation befasst. BPM-Tools helfen bei der Gestaltung, Modellierung, Ausführung, Überwachung und Optimierung von Geschäftsprozessen, um Effizienz und Effektivität zu steigern.
• Business-Analytics-Tools werden verwendet, um Daten zu analysieren und Einblicke in die Geschäftsleistung zu geben. Dazu gehören Data Mining, Predictive Analytics und statistische Analysetools. Business-Analytics-Tools helfen dabei, Trends, Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
• Business Intelligence (BI) ist ein weiter gefasster Begriff, der sowohl BPM als auch Business Analytics umfasst. Bei BI geht es darum, verschiedene Tools und Techniken zu kombinieren, um Geschäftsinformationen zu sammeln, zu integrieren, zu analysieren und darzustellen. Das Ziel von BI besteht darin, eine bessere Entscheidungsfindung durch die Bereitstellung genauer, zeitnaher und relevanter Informationen zu unterstützen.

Braucht BI künstliche Intelligenz?

Im Zeitalter der digitalen Transformation wird die Kombination von Business Intelligence mit künstlicher Intelligenz bei der Nutzung von Big Data unverzichtbar. Tools wie Tableau, Power BI und Oracle BI zeigen, wie leistungsfähig dieser Technologiemix geworden ist und Unternehmen Tools an die Hand geben, die ihnen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Doch braucht BI künstliche Intelligenz? Auf diese Frage gibt es keine eindeutige Antwort. Einerseits kann künstliche Intelligenz bei der Analyse und Interpretation großer Datenmengen helfen und Entscheidungsträgern wertvolle Informationen und Orientierungshilfen liefern. Andererseits kann es kostspielig, komplex und anfällig für Fehler oder Manipulationen werden.

In Zukunft können wir mit einer noch stärkeren Integration von BI und KI rechnen, was neue Chancen und Herausforderungen für Unternehmen mit sich bringen wird. In einer Welt, in der Daten der Schlüssel zum Erfolg sind, wird die verantwortungsvolle Kombination von BI und KI zu einem wirklich wichtigen Thema.

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Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie sie beim Codieren effektiv zusammenarbeiten können.

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