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Generative KI ist die neueste Technologie, welche die Datenanalyse aufrüttelt – ein Gebiet mit einer langen Tradition in der Kombination von technologischen Fortschritten und neuen Geschäftsmethoden. Datenanalysten sollten sich an die Best Practices für den Einsatz generativer KI in der Datenanalyse halten, wenn sie davon profitieren möchten.
Die Datenanalyse entwickelte sich aus der Entscheidungsunterstützung. Sie entwickelte sich zu Data Warehousing, Business Intelligence (BI), Visualisierung und prädiktiver Analytik. Bei jedem Schritt verlangten die Entscheidungsträger bessere Erkenntnisse, so dass die IT-Abteilung lernte, anspruchsvolle Technologien einzusetzen und zu verwalten. Das Ergebnis waren neue Effizienzgewinne oder völlig neue Geschäftsmodelle.
Generative KI ist die nächste Evolution der Datenanalyse – und des Datenbetriebs insgesamt –, aber es ist nicht klar, welche Auswirkungen sie haben wird. Analysten müssen sich auf ein sich ständig weiterentwickelndes Feld von Möglichkeiten einstellen, um zu lernen, wie sie die neuen Möglichkeiten der KI nutzen können.
Der Schlüssel zur Macht der generativen KI liegt im Namen. Mit Machine-Learning-Modellen kann generative KI Texte, Bilder, Code, neue Daten und vieles mehr erzeugen. Viele Menschen sind mit von KI erstellten Bildern und Texten vertraut, aber generative KI ist ebenso gut in der Lage, Informationen zu analysieren – eine Fähigkeit, die sich aus ihren Trainingsmethoden ergibt.
Während des Trainings lernt die generative KI, Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und Schlüsselmerkmale aus großen Datensätzen zu extrahieren. Dieselben Techniken, die analytisch angewendet werden, ermöglichen es der KI, neue Daten effektiv zu interpretieren und zu analysieren. Die doppelte Fähigkeit der Generierung und Analyse macht generative KI zu einer einzigartig vielseitigen Technologie.
Generative KI für die Datenanalyse
Unternehmen können den Nutzen und die Effizienz der generativen KI bei der Datenanalyse auf verschiedene Weise unter Beweis stellen.
Generierung synthetischer Daten für die Analyse
Ein häufiges Hindernis für die Entwicklung und das Testen neuer Analysewerkzeuge und effektiver Modelle für maschinelles Lernen ist der Mangel an qualitativ hochwertigen, offen verfügbaren Daten. Der Umfang der verfügbaren Daten ist oft begrenzt und spiegelt nicht die Komplexität realer Szenarien wider.
Für maschinelles Lernen ist es schwierig, Daten zu finden, die reichhaltige und realistische Muster enthalten. Selbst wenn ein Datensatz den gewünschten Datenbedarf erfüllt, kann es eine Herausforderung sein, weitere Daten zum Testen und Validieren zu finden. In allen Fällen stellt die Verwendung von realen Daten eine ethische Herausforderung dar, die mit dem Schutz der Privatsphäre und der Sicherheit vertraulicher Daten zusammenhängt.
Infolgedessen werden immer wieder dieselben Datensätze verwendet, wie zum Beispiel die zahlreichen Demos von Softwareanbietern, die alle dieselben Analysen über Daten von den Olympischen Spielen, Taxidaten aus New York oder Filmverleihern wiederholen.
Heutzutage können generative Modelle riesige Datensätze mit synthetischen – und dennoch realistischen – Daten erstellen, um Analysen und Modellierungsinitiativen zu unterstützen. Synthetische Daten erfüllen zwei entscheidende Funktionen:
Erstens werden Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes bei der Datenanalyse ausgeräumt, insbesondere in sensiblen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, indem realistische, aber nicht reale Daten erstellt werden, wodurch die Privatsphäre des Einzelnen geschützt wird.
Zweitens füllen sie Lücken in Szenarien, für die es nur wenige oder gar keine realen Daten gibt, wie zum Beispiel einzigartige Markttrends oder Notfallsituationen. Die Simulation seltener Szenarien ermöglicht eine umfassendere Modellierung und Analyse, was den Nutzen und die Relevanz datengestützter Erkenntnisse erheblich steigert. Das Ergebnis sind interessantere und aussagekräftigere Analysen für Datenanalysten.
Verwendung in Unternehmens-BI
Durch die Erstellung von Diagrammen, Zusammenfassungen und Dashboards hat generative KI das Potenzial, die routinemäßige BI-Berichterstattung zu automatisieren. Dieselbe Technologie kann auch Muster erkennen, die menschlichen Analysten oder Geschäftsanwendern entgehen, und Erkenntnisse in natürlicher Sprache erläutern. Durch die Automatisierung können sich Datenanalysten weniger auf Routineaufgaben und mehr auf höherwertige Analysen konzentrieren.
Die generativen KI-Funktionen gehen jedoch über die Berichterstellung hinaus. Traditionelle BI konzentriert sich auf deskriptive Analysen, das heißt auf die Zusammenfassung und Interpretation von Trends in historischen Daten, die Aufschluss über das Geschehene geben. In den letzten Jahren hat sich die prädiktive Analyse durchgesetzt, bei der statistische Algorithmen und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um künftige Trends oder mögliche Entwicklungen vorherzusagen.
Die generative KI macht präskriptive Analysen möglich und praktisch. Die präskriptive Analytik gibt Ratschläge zu vorhergesagten Ergebnissen und empfiehlt Maßnahmen, Taktiken und Strategien auf der Grundlage von Vorhersagen. Menschliche Analysten und Strategen, die mit den Vorhersagen arbeiten, können aufmerksamer, zuversichtlicher und innovativer sein.
Vorteile des Einsatzes generativer KI in der Datenanalytik
Es scheint wahrscheinlich, dass generative KI die Landschaft der Datenanalyse mit der Zeit neu definieren wird. So wie Data Warehouses auch mehr als 30 Jahre nach ihrer ursprünglichen Entwicklung noch immer eine wichtige Rolle in der Unternehmensarchitektur spielen, werden auch die heutigen Methoden für Analyse und Reporting noch viele Jahre lang verwendet werden. Generative KI bietet potenzielle Vorteile, nicht nur als Technologie, sondern auch als Erweiterung bestehender Analysetechniken und -Tools.
Verstärkte Automatisierung
Die Fähigkeit der generativen KI, selbst in komplexen, unübersichtlichen Daten Muster und Trends zu erkennen, verringert den Bedarf an manueller Datenverarbeitung, was zu Arbeits- und Zeiteinsparungen führt. Anstatt sich mit der Kennzeichnung, Bereinigung und Normalisierung von Daten zu beschäftigen, können sich menschliche Experten auf strategische, hochwertige Aufgaben konzentrieren. Die Automatisierung alltäglicher, sich wiederholender Aufgaben sorgt außerdem für Konsistenz; manuelle Katalogisierung ist fehleranfällig. Automatisierte Berichte und Analysen ermöglichen es Unternehmen, Entscheidungen auf der Grundlage aktuellerer Daten schneller zu treffen, was die Agilität im gesamten Unternehmen erhöht.
Erkennen von Mustern, Korrelationen oder Beziehungen
Generative KI zeichnet sich durch die Erkennung komplexer Muster, Korrelationen und Beziehungen in Daten aus, die menschliche Analysten möglicherweise nicht erkennen. Generative KI kann verschiedene Szenarien simulieren, um Risiken zu erkennen, bevor sie eintreten, so dass Unternehmen proaktiv Strategien zur Risikominderung entwickeln können. Sie kann auch Wachstumsperspektiven aufzeigen, etwa neue Märkte, Produkte oder Dienstleistungen.
Ein Finanzinstitut kann beispielsweise generative KI nutzen, um Muster aus realen Finanztransaktionen zusammen mit neuen, ähnlichen Mustern zu replizieren, um Modelle zur Betrugserkennung zu trainieren. Die Fähigkeiten der generativen KI verbessern die Fähigkeit des Unternehmens, Betrugstrends zu erkennen und neue Finanzprodukte zu entwickeln, die sicherer sind und besser auf die realen Bedürfnisse und Verhaltensweisen der Verbraucher abgestimmt sind.
Effiziente Datenkataloge
Ein Datenkatalog ist ein organisiertes Inventar von Datenbeständen, mit dem Benutzer mit den richtigen Berechtigungen relevante Daten erkennen und bereitstellen können. Ein guter Katalog bietet einen schnellen und Self-Service-Zugang zu geeigneten Daten mit sinnvollem Kontext. Generative KI kann den Katalogisierungsprozess automatisieren und Datensätze auf intelligente Weise kategorisieren und kennzeichnen, wodurch der Katalog besser nutzbar wird. Durch die Automatisierung wird auch die Datenqualität und -konsistenz sichergestellt, was für eine bessere Datenverwaltung und -kontrolle unerlässlich ist.
Best Practices für generative KI und Datenanalyse
Wie bei jeder neuen Technologie entwickeln sich auch die Best Practices für generative KI so schnell wie die Technologie selbst. Dennoch sollten einige der grundlegenden Richtlinien bei jeder Implementierung nützlich sein, um die Vorteile zu maximieren.
Hochwertige Daten verwenden
Generative KI ist hervorragend in der Lage, Muster in komplexen Daten zu erkennen und neue Datensätze zu generieren, aber ihre Effektivität bei der Vorhersage, Mustererkennung und automatischen Entscheidungsfindung hängt von der Qualität der Eingabedaten ab. Hochwertige Geschäftsdaten ermöglichen es der generativen KI, zuverlässige und genaue Ergebnisse zu erzielen. Datenbereinigung, Qualitätskontrolle und Data Governance sind wichtige Investitionen für jedes Unternehmen, das generative KI einsetzt.
Integration von Tools mit generativer KI
Die BI-Tools holen die generative KI ein. Tools, die generative KI in die bestehende Dateninfrastruktur integrieren, vereinfachen die Einführung und rationalisieren die Arbeitsabläufe. Unternehmen haben die Wahl zwischen Datenanalyseplattformen mit integrierten generativen KI-Funktionen oder Tools, die generative KI integrieren, um ihre bestehenden Datenanalyseverfahren zu verbessern.
KPIs, Ziele und Anwendungsfälle bestimmen
Die Festlegung klarer Ziele in Form von KPIs oder Objectives and Key Results (Ziele und wichtige Ergebnisse) vor dem Einsatz generativer KI ist ein nützlicher Schritt, um die Technologie effektiv zu verwalten. Überlegen Sie, wer das Tool nutzen kann, welche Branchenanforderungen bestehen, ob es abteilungsübergreifend eingesetzt werden kann, welche Präsentationsformate es gibt, wie schnell oder in welchem Rhythmus das Unternehmen arbeitet, welche Genauigkeit erforderlich ist und wie hoch der Schulungsbedarf der menschlichen Nutzer ist.
Auf spezifische Ziele und Bedürfnisse zuschneiden
Die Entwicklung von generativen KI-Implementierungen und -Integrationen für spezifische Szenarien gewährleistet die effektivste Nutzung. Ganz gleich, ob es sich um Unternehmens-BI, Marketing, Vertrieb, Customer Experience Analytics oder Geodatenanalyse handelt, die Anpassung generativer KI-Ressourcen maximiert deren Potenzial, anstatt sich auf generische Modelle zu verlassen, die möglicherweise nur ein begrenztes Verständnis für die einzigartigen Zusammenhänge und Nuancen verschiedener Branchen haben.
Generative KI hat bereits viele Bereiche der Datenanalyse, -präsentation und -verarbeitung verändert. Mit zunehmender Reife der Technologie dürfte sich die Art und Weise, wie Unternehmen aus ihren Datenbeständen Wert schöpfen, weiter grundlegend verändern.
Experimentieren Sie mit integrativen Anwendungen generativer Modelle, insbesondere in einigen der beschriebenen Anwendungsfälle. Das Potenzial für eine verbesserte Entscheidungsfindung durch Automatisierung, tiefere Einblicke und höhere Effizienz ist wirklich spannend. Analyseteams, die sich dieser Herausforderung stellen, haben die Möglichkeit, ihre eigene Rolle und sogar die Grundlagen des Unternehmens drastisch zu verändern. Das ist eine einzigartige und inspirierende Aussicht.