3 Business-Intelligence-Tools. Braucht BI künstliche Intelligenz? | KI im Geschäft #16

Was ist Business Intelligence?

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

• Daten – ein Rohmaterial, das verarbeitet und analysiert wird, um Informationen zu werden.
• Informationen – richtig interpretiert und in den Kontext gesetzt,
• Wissen – basierend auf Daten und Informationen, ist der Schlüssel zu fundierten Geschäftsentscheidungen.

Die 3 beliebtesten Business Intelligence-Tools

Schauen wir uns die beliebtesten Tools an, die den Übergang von Daten zu KI-unterstütztem Wissen verbessern.

1. Tableau – eine Plattform, die künstliche Intelligenz einsetzt, um Benutzern zu helfen, interaktive Berichte und Dashboards zu erstellen. Die interessantesten Funktionen von Tableau sind:
• Ask Data – um Fragen in natürlicher Sprache zu stellen, und Tableau liefert die Antworten in Form von Visualisierungen,
• Explain Data – hilft zu verstehen, was hinter den Daten steckt, erklärt Anomalien und Trends,
• Smart Recommendations – schlägt die besten Möglichkeiten vor, Daten zu visualisieren, Datenquellen zu kombinieren und Berechnungen zu erstellen,
• Einstein Discovery – ermöglicht es Ihnen, schnell fortschrittliche prädiktive Modelle zu erstellen und deren Ergebnisse in Tableau zu präsentieren.

Tableau integriert sich auch mit mehreren Plattformen, wie Salesforce, Google Cloud und Amazon Web Services (AWS), was es zu einer flexiblen und vielseitigen Lösung für Unternehmen macht.



Datenvisualisierung in Tableau.

Quelle: Tableau.com

2. Microsoft Power BI – bietet eine umfangreiche Sammlung von KI-Komponenten, um Ihre Daten einfach und schnell mit vorgefertigten oder benutzerdefinierten Machine-Learning-Modellen anzureichern. Die auf künstlicher Intelligenz basierenden Funktionen von Microsoft Power BI werden als AI Insights bezeichnet, die Folgendes umfassen:
• Text Analytics – ermöglicht die Analyse von Emotionen in verarbeiteten Texten, die Extraktion von Schlüsselphrasen, die Spracherkennung und die Erkennung von Eigennamen. Es kann daher Kundenfeedback untersuchen, automatisch wichtige Themen aus Produktbewertungen verstehen, die Sprache von E-Mails erkennen oder Namen von Personen, Organisationen und Orten aus Zeitungsartikeln identifizieren,
• Vision – es kann automatisch Bilder kennzeichnen und sie mit Etiketten versehen, die den Inhalt des Bildes beschreiben. Es kann unter anderem Produktfotos klassifizieren, Landschafts- oder Tierfotos kennzeichnen, Gesichter oder Logos erkennen oder Bildunterschriften generieren, um Szenen in Bildern zu beschreiben,

Power BI ist in Azure integriert, was fortschrittliche analytische Modelle und Cloud-Funktionen ermöglicht.



Datenvisualisierung in Microsoft Power BI.

Quelle: powerbi.microsoft.com

3. Oracle BI – eine umfassende Lösung, die KI-Komponenten in folgenden Bereichen bietet:
• generative KI – um neue Inhalte basierend auf vorhandenen Daten zu erstellen, wie Berichte oder Präsentationen,
• prädiktive Aufgaben – um zukünftiges Verhalten, Leistung und Trends basierend auf historischen und aktuellen Daten vorherzusagen. Zum Beispiel kann Oracle BI die Nachfrage, den Umsatz, die Rentabilität, das Risiko, die Kundenloyalität und viele andere Geschäftsmessgrößen mithilfe integrierter oder benutzerdefinierter analytischer Modelle vorhersagen,
• verantwortungsvolle KI – um Vertrauen in die Datenanalyse durch prozedurale Transparenz aufzubauen. Diese Oracle BI-Komponente soll den Benutzern helfen, die Logik zu verstehen und Begründungen für KI-Empfehlungen zu liefern, die Leistung und Genauigkeit analytischer Modelle zu überwachen, Vorurteile und Diskriminierung in Daten und Algorithmen zu erkennen und zu beseitigen sowie mit anderen Benutzern und Experten zusammenzuarbeiten, um die Qualität und den Wert von Geschäftsinformationen zu verbessern.


Datenvisualisierung in Oracle Business Intelligence.

Quelle: docs.oracle.com

BI vs AI – Unterschiede und Anwendungsbeispiele

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

BI (Business Intelligence) ist ein Begriff, der sich auf verschiedene Tools und Techniken zur Sammlung, Integration, Analyse und Präsentation von Geschäftsinformationen bezieht. Das Ziel von Business Intelligence ist es, bessere Entscheidungen zu unterstützen, indem genaue, zeitnahe und relevante Informationen bereitgestellt werden.

AI (künstliche Intelligenz) hingegen befasst sich mit Aufgaben, die ein Verständnis natürlicher Sprache, Bildverarbeitung oder Entscheidungsfindung erfordern.

Hier sind drei wesentliche Unterschiede zwischen BI und AI:

• Ziel: Business Intelligence zielt darauf ab, bessere Entscheidungen zu unterstützen, indem genaue und zeitnahe Informationen bereitgestellt werden, während das Ziel von AI darin besteht, Aufgaben zu automatisieren, die menschliche Intelligenz erfordern.
• Technologien: BI verfügt über eine Vielzahl von Tools und Techniken zur Sammlung, Integration und Analyse von Daten, während AI fortschrittliche Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen umfasst, um Computersysteme zu schaffen, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben auszuführen.
• Umfang: Business Intelligence konzentriert sich auf die Analyse von Geschäftsdaten und die Bereitstellung von entscheidungsunterstützenden Informationen, während AI in einer Vielzahl von Bereichen angewendet werden kann, einschließlich der Unterstützung von BI-Operationen und dem Ziehen von Schlussfolgerungen aus Daten.

Zum Beispiel sammelt und analysiert BI Daten über das Kaufverhalten von Kunden, während AI es ermöglicht, ein System zu erstellen, das Kunden Produkte basierend auf der Analyse ihres Kaufverhaltens empfiehlt. Es scheint, dass das, was sie gemeinsam haben, hauptsächlich das Wort “Intelligenz” ist.

Perspektiven auf KI-unterstützte Business Intelligence

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

• die Bedürfnisse der Benutzer besser verstehen,
• genauere Vorhersagen liefern und
• sich automatisch an sich ändernde Marktbedingungen anpassen.

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

• automatische Datenbereinigung,
• die Erstellung statistischer Modelle oder Machine Learning sowie
• das Generieren von Visualisierungen und Berichten.

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

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

BPM konzentriert sich auf das Management und die Verbesserung von Geschäftsprozessen, während Business Analytics-Tools Daten analysieren und Einblicke in die Geschäftsergebnisse bieten. BI umfasst beide Bereiche und stützt sich auf verschiedene Tools und Techniken, um bessere Entscheidungen zu unterstützen. Trotz einiger Überschneidungen zwischen diesen Bereichen hat jeder seinen Fokus und seine eigenen Tools:

• BPM (Business Process Management) ist eine Disziplin, die sich mit dem Management und der Verbesserung von Geschäftsprozessen in einer Organisation befasst. BPM-Tools helfen, Geschäftsprozesse zu entwerfen, zu modellieren, auszuführen, zu überwachen und zu optimieren, um Effizienz und Effektivität zu steigern.
• Business Analytics-Tools werden verwendet, um Daten zu analysieren und Einblicke in die Geschäftsergebnisse zu bieten. Dazu gehören Data Mining, prädiktive Analytik und statistische Analysetools. Business Analytics-Tools helfen, Trends, Muster und Beziehungen in Daten zu identifizieren, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
• Business Intelligence (BI) ist ein umfassenderer Begriff, der sowohl BPM als auch Business Analytics umfasst. BI beinhaltet die Kombination verschiedener Tools und Techniken zur Sammlung, Integration, Analyse und Präsentation von Geschäftsinformationen. Das Ziel von BI ist es, bessere Entscheidungen zu unterstützen, indem genaue, zeitnahe und relevante Informationen bereitgestellt werden.

Braucht BI künstliche Intelligenz?

Im Zeitalter der digitalen Transformation, während man mit Big Data arbeitet, wird die Kombination von Business Intelligence mit künstlicher Intelligenz unverzichtbar. Tools wie Tableau, Power BI und Oracle BI zeigen, wie mächtig diese Mischung aus Technologien geworden ist, indem sie Unternehmen Werkzeuge bieten, die ihnen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Aber braucht BI künstliche Intelligenz? Das ist eine Frage ohne klare Antwort. Einerseits kann künstliche Intelligenz helfen, große Datensätze zu analysieren und zu interpretieren, wertvolle Informationen und Anleitungen für Entscheidungsträger bereitzustellen. Andererseits kann es kostspielig, komplex und anfällig für Fehler oder Manipulationen werden.

In Zukunft können wir eine noch stärkere Integration von BI mit KI erwarten, die 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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