Wie kann man KI nutzen, um genauere Geschäftsentscheidungen zu treffen? 4 Arten der Datenanalyse | KI in der Wirtschaft #14

Wie können Sie die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz nutzen, um Ihre Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage detaillierter Daten und noch relevanter zu treffen? Wir werfen einen Blick auf die Arten der Datenanalyse und wie sie durch KI unterstützt werden können, sowie auf die Tools, die die Art und Weise, wie Sie Daten betrachten, revolutionieren werden.

4 Arten der Datenanalyse, unterstützt durch KI

Die wichtigsten Arten der Datenanalyse, die künstliche Intelligenz unterstützen kann, sind:

• Die deskriptive Analyse – auch deskriptive Analyse genannt – ist die einfachste Form der Analytik. Dabei geht es darum, historische Daten zu sammeln und zu organisieren, also darüber, was bereits im Unternehmen passiert ist. Der Einsatz künstlicher Intelligenz ist in der Regel nicht erforderlich. KI kommt nur dann zum Einsatz, wenn sehr große Datenmengen analysiert werden oder wenn Analysten erwarten, dass künstliche Intelligenz neue Muster aufdeckt, die bisher noch nicht untersucht wurden.
• Augmented Analytics – ist ein Tool, das Analysten bei Aufgaben wie der Zusammenstellung von Daten für die Analyse oder der Visualisierung von Ergebnissen durch verschiedene Diagramme, Tabellen und Präsentationen unterstützt. Basierend auf den von der KI aufbereiteten Daten kann ein Analyst das gesammelte Material leichter zu Schlussfolgerungen ziehen, ohne die Hilfe eines Teams zur Eingabe und Klassifizierung von Informationen. Hier kann man mit dem kostenlosen ChatGPT-Tool Abhilfe schaffen oder Freemium-Optionen wie Visme oder Datawrapper nutzen.


Beispiel einer Datenvisualisierung.

Quelle: academy.datawrapper.de

• Predictive Analytics – konzentriert sich darauf, Muster in vorhandenen Daten zu finden, damit auf dieser Grundlage genauere Entscheidungen getroffen und potenzielle Risiken identifiziert werden können. Künstliche Intelligenz nutzt statistische Modellierung, maschinelles Lernen (ML, Machine Learning) und Data-Mining-Techniken, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.
• Prescriptive Analytics – auch bekannt als Prescriptive Analytics – sammelt wie alle oben genannten Daten Daten zu vergangenen Situationen. Allerdings ist ihr Zweck am komplexesten und ihre Funktionsweise am stärksten von künstlicher Intelligenz abhängig. Denn es geht darum, das beste Verhalten in einer bestimmten Geschäftssituation anzuzeigen.

Entscheidungsfindung – Mensch vs. KI

Die Grundlage für das Treffen korrekter Entscheidungen jeglicher Art ist das Wissen über die Zusammenhänge zwischen Ereignissen und Prozessen. Sowohl Menschen als auch künstliche Intelligenz, die versuchen, die Zukunft vorherzusagen, haben eine gewisse Chance auf Erfolg, indem sie Daten über die Vergangenheit sammeln und analysieren.

Statistisch gesehen sind die Chancen auf eine genauere Entscheidung durch ein geschlosseneres System gegeben, also durch eine Situation, die keinen äußeren Einflüssen unterliegt. Die Erfolgsaussichten werden auch durch einen umfangreicheren Datensatz erhöht, der auf verschiedene Weise ähnliche frühere Beziehungen beschreibt.

Künstliche Intelligenz hat gegenüber dem Menschen einen Vorteil, weil sie viel größere Datenmengen analysieren und darin Muster erkennen kann, die für das menschliche Auge unsichtbar sind. KI kann zum Beispiel:

• zyklische Veränderungen der Nachfrage nach den Dienstleistungen des Unternehmens in Abhängigkeit vom Standort sehen,
• Marktinformationen, die aus einer Vielzahl von Daten bestehen, genauer analysieren,
• Finden Sie aus einem optisch unattraktiven Lebenslauf heraus, welche Kombination an Fähigkeiten der Kandidat optimal für das Unternehmen hat.

Allerdings hat der Mensch gegenüber künstlicher Intelligenz den Vorteil, dass er bei Entscheidungen externe Faktoren berücksichtigen kann, deren Einfluss auf die Unternehmenssituation möglicherweise nicht offensichtlich oder indirekt ist. Ein Mensch, der Daten interpretiert, kann:

• berücksichtigen die ethischen, sozialen und rechtlichen Aspekte ihrer Entscheidungen,
• ihre Annahmen und Schlussfolgerungen hinterfragen und kritisch bewerten,
• Berücksichtigen Sie bestehende Beziehungen zu Kunden und Geschäftspartnern.

Entscheidungsmethoden

Um den Risiken, Unsicherheiten und Verantwortlichkeiten im Zusammenhang mit Geschäftsentscheidungen gerecht zu werden, wenden Unternehmen Methoden an, um den Prozess einfacher und geordneter zu gestalten. Diese beinhalten:

• Die Eisenhower-Matrix – ist eine einfache Technik zur Priorisierung von Aufgaben, die auf den Achsen Dringlichkeit und Wichtigkeit basiert. Es ermöglicht Ihnen, Aufgaben in 4 Kategorien zu unterteilen:
• Dringend und wichtig – erfordern sofortige Umsetzung.
• Wichtig, aber nicht dringend – Sie sollten eine Frist für die Umsetzung einplanen.
• Dringend, aber unwichtig – kann an jemand anderen delegiert oder ganz übersprungen werden.
• Weder dringend noch wichtig – unnötig, zeitraubend.

KI kann Geschäftsanalysten, die die Eisenhower-Matrix verwenden, dabei helfen, analytische Aufgaben automatisch nach Dringlichkeit und Wichtigkeit zu kategorisieren und so die Priorisierung und Planung zu erleichtern.

• SPADE (Spanning-Tree Progression Analysis of Density-normalized Events) – ein vielschichtiges Framework, das die Verantwortung einer einzelnen Person für Entscheidungen auf der Grundlage des Erfahrungsaustauschs mit dem gesamten Team betont. Es ist ein Werkzeug, das in der Wirtschaft, aber auch in der medizinischen Diagnostik eingesetzt wird. KI kann die Suche durch Datenanalyse unterstützen, Optionen simulieren und die Konsequenzen jeder Entscheidung algorithmisch modellieren.
• Agile Inception – schafft einen Rahmen für die erste Konzeptions- und Entscheidungsphase der Arbeit des agilen Teams. Seine Hauptmomente sind:
• Definieren Sie Produktvision und Geschäftsziele.
• Analyse von Optionen und Risiken, Prototyping von Lösungen.
• Auswahl der besten Ideen und Bestimmung des MVP.

KI kann Risiken modellieren, Optionen simulieren und auf Basis der Daten die besten Prototypen empfehlen.

• Integriertes Denken – eine Methode, die sich auf die Erforschung von Möglichkeiten und das schnelle Prototyping von Lösungen konzentriert, wobei Tools wie ChatGPT oder Google Bard gut funktionieren.

4 von KI unterstützte Entscheidungsbereiche

Künstliche Intelligenz wird sowohl für einfache, aber arbeitsintensive Datenanalyseentscheidungen als auch für solche, die den Umgang mit großen Datenmengen erfordern, eingesetzt. Diese beinhalten:

• Eingabe von Dokumenten in Datenbanken – selbst in Situationen, in denen sie dem Unternehmen in Papierform übermittelt werden oder unvollständige oder schlecht strukturierte Daten enthalten, kann KI die Informationen genau organisieren und entscheiden, zu welcher Sammlung das Dokument gehört.
• Beantwortung von Fragen, die in natürlicher Sprache gestellt werden – Entscheidungsfindung ermöglicht es künstlicher Intelligenz, genau auf gestellte Fragen zu antworten und die Initiative zu ergreifen, indem sie Folgefragen stellt.
• Geschäftsprozessmanagement – ​​Im Falle unvollständiger Daten kann die KI entscheiden, zu einer der in der Prozesslandkarte enthaltenen Gruppen alternativer nächster Schritte überzugehen
• Prozessautomatisierung – der Einsatz künstlicher Intelligenz ermöglicht die Automatisierung von Arbeitsabläufen zwischen den verschiedenen Programmen, die dem Unternehmen dienen.

Die besten KI-Tools für die Geschäftsdatenanalyse

Nachfolgend finden Sie die neueste Generation von Tools, die bei der schwierigsten Datenanalyse – der präskriptiven Analyse – helfen können und die Frage beantworten, was getan werden muss, um die Ergebnisse auf der Grundlage der Daten zu verbessern. Keiner von ihnen wird alleine entscheiden, aber ihre Fähigkeiten erleichtern einen objektiven und vielschichtigen Umgang mit Daten erheblich.

1. ChatGPT Code Interpreter – ein Tool für ChatGPT Plus-Abonnenten, das die Analyse, Visualisierung und Interpretation von Daten von bis zu 170 MB ermöglicht. Sein größter Vorteil besteht darin, dass es sich genau an die Befehle des Fragestellers anpasst, während der Nachteil darin besteht, dass die Daten für die Analyse in einem anderen Programm vorbereitet werden müssen. Ein Code-Interpreter kann jedoch mit wiederholten Zeilen, ungenauen Daten und Einheitenungenauigkeiten umgehen, Ausreißer erkennen, auf Fehler prüfen, Daten bereinigen, vorverarbeiten, prüfen und visualisieren. KI verarbeitet strukturierte Daten außergewöhnlich gut. Sie können Excel-Tabellen, CSV-Dateien etc. hochladen und die Daten vom Code Interpreter beschreiben, verarbeiten, auswerten, visualisieren und interpretieren lassen.
2. Tableau – bietet eine „Ask Data“-Funktion, die eine Abfrage in natürlicher Sprache eingibt und dann automatisch die entsprechenden Datenvisualisierungen generiert. Es nutzt KI, um die Anfrage des Benutzers zu verstehen und eine datengesteuerte Antwort bereitzustellen. Tableau bietet auch weitere KI-basierte Funktionen, wie zum Beispiel „Explain Data“, das Daten automatisch interpretiert und Einblicke in ihre Bedeutung liefert.
3. Improvado – ein Analysetool zur Konsolidierung von Marketing- und Vertriebsdaten aus verschiedenen Quellen an einem Ort. Einer der Hauptvorteile von Improvado besteht darin, dass es die Integration mit Google Ads, Facebook Ads oder Salesforce ermöglicht. Darüber hinaus können Sie benutzerdefinierte Berichte und Dashboards erstellen, mit denen Sie Daten schnell und einfach analysieren können.

Zusammenfassung

Die durch künstliche Intelligenz unterstützte Datenanalyse eröffnet eine neue Dimension an Möglichkeiten für unternehmerische Entscheidungen. Obwohl KI das Potenzial hat, viel größere Datensätze zu analysieren und darin verborgene Muster zu erkennen, wird sie das menschliche Urteilsvermögen und die Intuition nicht ersetzen. Die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Technologie mithilfe der besten KI-Tools ist der Schlüssel zu einer Zukunft, in der Entscheidungen fundierter und genauer sind und auf soliden Daten basieren.

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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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