Wird KI Business Analysten ersetzen? | KI im Geschäft Nr. 14

Veröffentlicht: 2022-09-06

Herkömmliche digitale Tools zur Erstellung von Geschäftsanalysen sind praktisch. Sie arbeiten schnell, effizient und sind perfekt in der Lage, ihre Aufgaben zu erfüllen. Es gibt nur ein Problem – sie erfüllen ihre Funktionen nur, wenn sie von Menschen programmiert werden. Dann stellen Menschen ihnen die richtigen Daten zur Verfügung und wählen den richtigen Prozess, um die an das Programm übermittelten Informationen zu analysieren und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Dafür verbringen Business Analysten in der Regel die meiste Zeit damit, die Daten für die Analyse vorzubereiten. Wird der Einsatz künstlicher Intelligenz dazu beitragen, diese Situation zu ändern?

Wird künstliche Intelligenz Business Analysten ersetzen? - Inhaltsverzeichnis:

  1. Wird KI Business Analysten ersetzen? Einführung
  2. Von KI unterstützte Analysearten
  3. Wird KI Business Analysten ersetzen? - Zusammenfassung

Wird KI Business Analysten ersetzen? Einführung

Die durch künstliche Intelligenz unterstützte Geschäftsdatenanalyse (BDA, Business Data Analysis) ist heute ein wesentlicher Bestandteil von Business Intelligence-Systemen, die darauf ausgelegt sind, wissensbasierte Entscheidungen zu treffen und zu treffen. Business Intelligence besteht aus Technologien, die es Unternehmen ermöglichen, Daten zu analysieren und zu verwalten, um Maßnahmen zur Verbesserung der Geschäftsleistung zu ergreifen.

Doch kann künstliche Intelligenz heute die Arbeit von Analysten ersetzen? Um diese Frage zu beantworten, müssen wir uns die Rolle der KI bei der Datenanalyse genauer ansehen.

Von KI unterstützte Analysearten

Will AI replace business analysts

Wir werden sie einzeln beschreiben und angeben, wie KI die Leistung jedes einzelnen verbessert.

Beschreibende Analyse

Die beschreibende Analyse, auch als deskriptive Analyse bekannt, ist die einfachste Form der Analytik. Es geht darum, historische Daten zu sammeln und zu organisieren, also darüber, was im Unternehmen bereits passiert ist. Es muss normalerweise keine künstliche Intelligenz verwendet werden. KI wird nur verwendet, wenn riesige Datenmengen analysiert werden oder wenn Analysten erwarten, dass künstliche Intelligenz neue Muster aufdeckt, die zuvor noch nicht untersucht wurden.

Ein Beispiel für den Einsatz von KI-gestützter deskriptiver Analytik könnte die Verarbeitung großer Mengen von Kundendaten mithilfe einer E-Commerce-Plattform sein, um Momente des Kaufabbruchs zu identifizieren.

Erweiterte Analyse

Augmented Analytics ist ein Tool, das Analysten bei Aufgaben wie der Aufbereitung 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 leichter Schlussfolgerungen aus dem gesammelten Material ziehen, ohne dass ein Team Informationen eingeben und klassifizieren muss.

Ein interessantes Beispiel für Augmented Analytics betrifft die Anwendung in der Agrarindustrie. Künstliche Intelligenz kann Daten aus verschiedenen Quellen und Messinstrumenten sammeln und klassifizieren, etwa zum Wasser- und Düngemittelverbrauch sowie zu Temperatur und Pflanzenwachstum. Es wird sie dann in einer für Menschen zugänglichen Form präsentieren, was es einfacher macht, Schlussfolgerungen aus seinen Methoden zu ziehen und Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Vorausschauende Analyse

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 bietet statistische Modellierung, maschinelles Lernen (ML, Machine Learning) und Data-Mining-Techniken, um zukünftige Ereignisse effektiv vorherzusagen.

Es kommt unter anderem im Enterprise Resource Planning (ERP) zum Einsatz. So kann beispielsweise die Bevorratung von Rohstoffen und Ersatzteilen reduziert werden. Es ermöglicht auch die Erstellung eines optimalen Kalenders für Wartungsarbeiten. Darüber hinaus hilft es, den Personalbedarf und die Marktnachfrage nach Produkten über einen bestimmten Zeitraum zu bestimmen.

Präskriptive Analyse

Die beschreibende Analyse, auch bekannt als präskriptiv, sammelt wie alle oben genannten Daten über vergangene Situationen. Sein Zweck ist jedoch der komplexeste und sein Betrieb am stärksten von künstlicher Intelligenz abhängig. Dies liegt daran, dass es darum geht, das beste Verhalten in einer bestimmten Geschäftssituation anzuzeigen.

Obwohl die Ergebnisse der präskriptiven Analyse sehr wertvoll und vielversprechend sind, ist es sehr schwierig, sie richtig zu machen. Erstens erfordert es die Erhebung einer riesigen Datenmenge. Daher wird es nur von größeren Unternehmen durchgeführt.

Bei der Durchführung von präskriptiven Analysen bezieht künstliche Intelligenz normalerweise Daten ein, die durch deskriptive und prädiktive Analysen gewonnen wurden, über die wir oben geschrieben haben. Mittels Machine Learning (ML) zieht es Schlüsse aus den gesammelten Informationen. Auf diese Weise kann KI beispielsweise eine Strategie für die Veröffentlichung von Inhalten vorschlagen oder eine effektive Werbekampagne planen.

Wird KI Business Analysten ersetzen? - Zusammenfassung

Business Analysten, die in kleinen und mittelständischen Unternehmen arbeiten, können ruhig schlafen. Das heißt natürlich, wenn sie spontan lernen, mit KI-Tools zu arbeiten, um ihre Arbeit zu unterstützen, die Genauigkeit ihrer Analysen und die Effektivität ihrer Schlussfolgerungen zu erhöhen.

Künstliche Intelligenz kann die Prozesse der Datenerfassung, -klassifizierung und -visualisierung erheblich beschleunigen und erleichtern. Allerdings liegt es immer noch in den Händen erfahrener Analysten, auf der Grundlage einer kleinen Menge von Informationen Vorschläge für die Zukunft zu machen.

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Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Ausbilder, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie man beim Programmieren effektiv zusammenarbeitet.

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