Die Rolle der künstlichen Intelligenz in Entscheidungsprozessen. 4 Arten der Datenanalyse | KI im Geschäft #14

4 Arten der Datenanalyse, die von KI unterstützt werden

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

• Deskriptive Analyse – auch bekannt als deskriptive Analyse, ist die einfachste Form der Analyse. Sie umfasst das Sammeln und Organisieren historischer Daten, d.h. von dem, was bereits im Unternehmen geschehen ist. In der Regel muss dabei keine künstliche Intelligenz eingesetzt werden. KI wird nur verwendet, wenn sehr große Datenmengen analysiert werden oder wenn Analysten erwarten, dass künstliche Intelligenz neue Muster aufdeckt, die zuvor nicht untersucht wurden.
• Erweiterte Analytik – ist ein Werkzeug, 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 auswerten, ohne die Hilfe eines Teams zur Eingabe und Klassifizierung von Informationen in Anspruch nehmen zu müssen. Hier kann das kostenlose Tool ChatGPT helfen oder Freemium-Optionen wie Visme oder Datawrapper genutzt werden.


Beispiel für Datenvisualisierung.

Quelle: academy.datawrapper.de

• Prädiktive Analytik – konzentriert sich darauf, Muster in bestehenden Daten zu finden, damit genauere Entscheidungen auf dieser Grundlage getroffen und potenzielle Risiken identifiziert werden können. Künstliche Intelligenz verwendet statistische Modellierung, maschinelles Lernen (ML, Machine Learning) und Data-Mining-Techniken, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.
• Vorschreibende Analytik – auch bekannt als prescriptive analytics, sammelt wie alle oben genannten Daten über vergangene Situationen. Ihr Zweck ist jedoch der komplexeste, und ihre Funktionsweise ist am stärksten von künstlicher Intelligenz abhängig. Es geht darum, das beste Verhalten in einer bestimmten Geschäftssituation anzuzeigen.

Entscheidungsfindung – Mensch vs. KI

Die Grundlage für die genaue Entscheidungsfindung jeglicher Art ist das Wissen über die Beziehung zwischen Ereignissen und Prozessen. Sowohl Menschen als auch künstliche Intelligenz, die versuchen, die Zukunft vorherzusagen, haben eine gewisse Erfolgschance, indem sie Daten über die Vergangenheit sammeln und analysieren.

Statistisch gesehen sind die Chancen, eine genauere Entscheidung zu treffen, durch ein geschlosseneres System gegeben, also eine Situation, die nicht äußeren Einflüssen unterliegt. Die Erfolgschancen steigen auch durch einen umfangreicheren Datensatz, der ähnliche vergangene Beziehungen auf verschiedene Weise beschreibt.

Künstliche Intelligenz hat einen Vorteil gegenüber Menschen, da sie viel größere Datenmengen analysieren und Muster darin erkennen kann, die dem menschlichen Auge unsichtbar sind. KI kann beispielsweise:

• zyklische Veränderungen in der Nachfrage nach den Dienstleistungen des Unternehmens, die von der Lage abhängen, erkennen,
• Marktinformationsdaten, die aus einer Vielzahl von Daten bestehen, genauer analysieren,
• die optimale Kombination von Fähigkeiten eines Kandidaten für das Unternehmen aus einem visuell unattraktiven Lebenslauf herausfiltern.

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

• die ethischen, sozialen und rechtlichen Aspekte seiner Entscheidungen in Betracht ziehen,
• seine Annahmen und Schlussfolgerungen hinterfragen und kritisch bewerten,
• bestehende Beziehungen zu Kunden und Geschäftspartnern berücksichtigen.

Entscheidungsfindungsmethoden

Um mit den Risiken, Unsicherheiten und Verantwortlichkeiten, die mit der Entscheidungsfindung im Geschäft verbunden sind, umzugehen, übernehmen Unternehmen Methoden, um den Prozess zu erleichtern und zu ordnen. Dazu gehören:

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

KI kann Geschäftsanalysten helfen, die die Eisenhower-Matrix verwenden, um analytische Aufgaben automatisch nach Dringlichkeit und Wichtigkeit zu kategorisieren, was die Priorisierung und Planung erleichtert.

• SPADE (Spanning-tree Progression Analysis of Density-normalized Events) – ein facettenreiches Framework, das die Verantwortung einer einzelnen Person für Entscheidungen betont, basierend auf dem Teilen der Erfahrungen des gesamten Teams. Es ist ein Werkzeug, das in der Wirtschaft, aber auch in der medizinischen Diagnostik verwendet 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 konzeptionelle und entscheidungsfindende Phase der Arbeit des agilen Teams. Ihre Hauptmomente sind:
• Produktvision und Geschäftsziele definieren.
• Analyse von Optionen und Risiken, Prototyping von Lösungen.
• Die besten Ideen auswählen und das MVP bestimmen.

KI kann Risiken modellieren, Optionen simulieren und die besten Prototypen basierend auf den Daten empfehlen.

• Integriertes Denken – ist eine Methode, die sich auf die Erkundung von Möglichkeiten und schnelles Prototyping von Lösungen konzentriert, bei der Werkzeuge wie ChatGPT oder Google Bard gut funktionieren.

4 Entscheidungsbereiche, die von KI unterstützt werden

Künstliche Intelligenz wird sowohl für einfache, aber arbeitsintensive Entscheidungen der Datenanalyse als auch für solche eingesetzt, die die Verarbeitung großer Datensätze erfordern. Dazu gehören:

• Dokumente in Datenbanken eingeben – selbst in Situationen, in denen sie dem Unternehmen in Papierform übergeben werden oder unvollständige oder schlecht strukturierte Daten enthalten, kann KI die Informationen genau organisieren und entscheiden, zu welcher Sammlung das Dokument gehört,
• Fragen, die in natürlicher Sprache gestellt werden, beantworten – die Entscheidungsfindung macht es der künstlichen Intelligenz möglich, genau auf gestellte Fragen zu antworten und die Initiative zu ergreifen, indem sie Folgefragen stellt,
• Geschäftsprozessmanagement – im Falle unvollständiger Daten kann KI entscheiden, zu einem der Cliquen alternativer nächster Schritte im Prozessdiagramm überzugehen
• Prozessautomatisierung – die Handlung der künstlichen Intelligenz ermöglicht die Automatisierung von Arbeitsabläufen zwischen den verschiedenen Programmen, die dem Unternehmen dienen.

Die besten KI-Tools für die Datenanalyse im Unternehmen

Im Folgenden finden Sie die neueste Generation von Tools, die bei der schwierigsten Datenanalyse – der vorschreibenden Analyse – helfen können, die die Frage beantwortet, was getan werden muss, um die Ergebnisse basierend auf den Daten zu verbessern. Keines von ihnen wird eigenständig entscheiden, aber ihre Fähigkeiten erleichtern erheblich einen objektiven und facettenreichen Ansatz für Daten.

1. ChatGPT Code Interpreter – ein Tool, das ChatGPT Plus-Abonnenten zur Verfügung steht und die Analyse, Visualisierung und Interpretation von Daten von bis zu 170 MB umfasst. Sein größter Vorteil ist, dass es sich genau an die Befehle des Fragestellers anpasst, während der Nachteil darin besteht, dass die Daten in einem anderen Programm für die Analyse vorbereitet werden müssen. Ein Code Interpreter kann jedoch mit wiederholten Zeilen, ungenauen Daten und Einheitungenauigkeiten umgehen, Ausreißer erkennen, Fehler überprüfen, Daten bereinigen, vorverarbeiten, inspizieren und visualisieren. KI verarbeitet strukturierte Daten außergewöhnlich gut. Sie können Excel-Tabellen, CSV-Dateien usw. hochladen und den Code Interpreter die Daten beschreiben, verarbeiten, bewerten, visualisieren und interpretieren lassen.
2. Tableau – bietet eine Funktion “Daten fragen”, die eine Abfrage in natürlicher Sprache eingibt und dann automatisch die entsprechenden Datenvisualisierungen generiert. Es verwendet KI, um die Anfrage des Benutzers zu verstehen und eine datengestützte Antwort zu geben. Tableau bietet auch andere KI-basierte Funktionen wie “Daten erklären”, die Daten automatisch interpretiert und Einblicke in deren Bedeutung gibt.
3. Improvado – ein Analysetool zur Konsolidierung von Marketing- und Verkaufsdaten aus verschiedenen Quellen an einem Ort. Einer der Hauptvorteile von Improvado ist, dass es die Integration mit Google Ads, Facebook Ads oder Salesforce ermöglicht. Neben der Erstellung benutzerdefinierter Berichte und Dashboards, die eine schnelle und einfache Datenanalyse ermöglichen.

Zusammenfassung

Die von künstlicher Intelligenz unterstützte Datenanalyse eröffnet eine neue Dimension der Möglichkeiten für die Entscheidungsfindung im Unternehmen. Während KI das Potenzial hat, viel größere Datensätze zu analysieren und verborgene Muster darin zu erkennen, wird sie das menschliche Urteilsvermögen und die Intuition nicht ersetzen. Die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Technologie, durch die besten KI-Tools, ist der Schlüssel zu einer Zukunft, in der Entscheidungen informierter, genauer und auf soliden Daten basieren.

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