Top 5 KI-Tools für Datenanalyse | KI im Geschäft #84

Wie transformiert KI Datenanalyse in Wissen?

Big Data bezieht sich auf große und komplexe Datensätze, die von Menschen schwer zu verwalten sind. Hier kommt KI ins Spiel mit Lösungen, die nicht nur mit ihrem Volumen umgehen, sondern auch die Extraktion, Verarbeitung und Analyse von Informationen erleichtern.

Ein KI-Datenanalysetool wie ChatGPT Plus mit einem angehängten Dokumentanalysemodul kann Kundendaten analysieren und personalisierte Marketingnachrichten basierend auf diesen Daten erstellen, was hilft, die Effektivität von Kampagnen zu verbessern. Plattformen wie Tableau hingegen nutzen KI, um fortschrittliche Datenvisualisierungen zu erstellen, die helfen, Trends zu identifizieren, die für die Produkt- oder Dienstleistungsentwicklung relevant sein könnten.

Im Kontext der Umwandlung von Daten in Wissen ermöglicht KI:

• prädiktive Modellierung – KI kann Vorhersagen treffen, potenzielle Szenarien analysieren und die günstigsten Ergebnisse bestimmen,
• Segmentierungsanalyse – dank künstlicher Intelligenz ist es möglich, Zielgruppen präzise zu identifizieren, was die Effektivität von Marketingkampagnen erheblich beeinflusst,
• Datenbereinigung – die besten KI-Tools für Datenanalysen identifizieren und korrigieren automatisch Datenfehler, was Zeit für den Analysten spart,
• Datenvisualisierung – Tools wie Power BI ermöglichen die Erstellung interaktiver Diagramme und Berichte, was das Verständnis von Trends erleichtert.

Durch die Nutzung dieser besten KI-Tools können Unternehmen bessere Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage solider Datenanalysen treffen.

Wesentliche Vorteile der Nutzung von KI in der Datenanalyse

Automatisierung und prädiktive Datenanalyse sind die beiden Hauptvorteile der Nutzung von KI. Automatisierung befreit Analysten von sich wiederholenden Aufgaben, sodass sie sich auf die Strategie konzentrieren können. KI hat keine menschlichen Vorurteile und kann Daten mit unglaublicher Geschwindigkeit verarbeiten, Kampagnenergebnisse vorhersagen und proaktive Einblicke bieten.

Die Vorteile der Nutzung von KI in der Datenanalyse sind hauptsächlich:

• Zeit- und Ressourcensparen, die für strategische Analysen und das Ergreifen geeigneter Maßnahmen verwendet werden können,
• Standardisierung der Datenanalyse, die es ermöglicht, Daten zu verfolgen, ohne spezielle Fähigkeiten in der Datenverarbeitung und -analyse erwerben zu müssen,
• Minimierung von Fehlern in der Datenanalyse durch direktes Hochladen von Dateien in das Tool, was die Datenanalyse zuverlässiger macht.

Top KI-Tools für Datenanalysen

Die Wahl des richtigen KI-Tools für die Datenanalyse kann den Erfolg eines Unternehmens erheblich beeinflussen. Hier ist eine Übersicht über die besten KI-Tools, die auf dem Markt erhältlich sind.

ChatGPT Plus

Das bekannteste leistungsstarke KI-Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde, kann:

• Text und Bilder generieren,
• Daten analysieren und
• Fragen in natürlicher schriftlicher und gesprochener Sprache beantworten.

In der kostenpflichtigen Version, die in Plus-, Team- und Enterprise-Plänen verfügbar ist, kann es zur Automatisierung von Berichten oder zur Erstellung analytischer Skripte für die Datenumwandlung in Python oder R verwendet werden, indem natürliche Sprachbefehle genutzt werden.

Dank der Möglichkeit, Dateien an die Eingabeaufforderung in ChatGPT anzuhängen, können wir leicht „mit Daten sprechen“, was es zu einem der besten KI-Tools macht. Seine Präzision bei der Befolgung von Benutzeranweisungen ist ein entscheidender Vorteil, während ein Nachteil die Notwendigkeit ist, Daten zur Analyse mit anderer Software vorzubereiten.

ChatGPT kann jedoch:

• wiederholte Zeilen,
• fehlende Daten,
• Einheitinkonsistenzen,
• Ausreißer identifizieren,
• Fehlerüberprüfung durchführen und auch
• Daten bereinigen, vorverarbeiten, analysieren und visualisieren.

KI funktioniert gut mit strukturierten Daten. Sie können Excel- oder CSV-Dateien hochladen und ChatGPT anweisen, die Daten zu beschreiben, zu verarbeiten, zu analysieren, zu visualisieren und zu interpretieren.

Tableau

Tableau ist eine Plattform für Datenanalyse und -visualisierung. Sie ermöglicht eine einfache Interpretation komplexer Datensätze. Dank ihrer intuitiven Benutzeroberfläche können Benutzer fortschrittliche Dashboards erstellen, ohne Programmierkenntnisse zu benötigen.

Tableau verfügt über eine Funktion „Daten fragen“, die es Benutzern ermöglicht, Anfragen in natürlicher Sprache zu formulieren und dann automatisch geeignete Datenvisualisierungen zu erstellen. Diese Funktion nutzt künstliche Intelligenz, um die Anfrage eines Benutzers zu interpretieren und eine datengestützte Antwort zu liefern. Tableau bietet auch andere KI-basierte Funktionen wie „Daten erklären“, die automatisch Datenanalysen durchführt und wertvolle Einblicke bietet.

Quelle: Tableau (https://www.tableau.com/)

Power BI

Power BI ist ein Microsoft-Produkt, das KI integriert, um tiefgehende Analysen und Datenvisualisierungen bereitzustellen. Es verfügt über KI-basierte Funktionen wie KI-Einblicke, die es Benutzern ermöglichen, verborgene Muster und Beziehungen in Daten zu entdecken.

Power BI bietet eine umfassende Palette von KI-basierten Tools, um Daten effizient und einfach mit vorgefertigten oder benutzerdefinierten Machine-Learning-Modellen anzureichern. Künstliche Intelligenz in Microsoft Power BI, bekannt als KI-Einblicke, ermöglicht:

• Emotionserkennung im Text,
• Extraktion von Schlüsselwörtern und -phrasen,
• Spracherkennung und
• Erkennung von Eigennamen.

Es wird verwendet, um Kundenbewertungen zu analysieren, automatisch wichtige Themen in Produktbewertungen zu erkennen, die Sprache von E-Mails zu identifizieren und die Namen von Personen, Organisationen und Orten in Zeitungsartikeln zu erkennen. Power BI ermöglicht auch die Arbeit mit Bildern, einschließlich der automatischen Kennzeichnung von Bildern und der Klassifizierung mit Beschriftungen, die ihren Inhalt beschreiben. Es wird verwendet, um Produktbilder zu kategorisieren, Landschaften oder Tierfotos zu kennzeichnen, Gesichter oder Logos zu erkennen und Bildbeschreibungen zu erstellen. Darüber hinaus ist Power BI mit Azure integriert, was Ihnen Zugang zu fortschrittlichen Analysemodellen und Cloud-Funktionen gibt.

Quelle: Microsoft Power BI (https://powerbi.microsoft.com/)

Microsoft Excel

Das zweite Microsoft-Tool, das sich hervorragend für Datenanalysen eignet, ist Excel, unterstützt von Microsoft 365 Copilot. Diese Suite ist eines der besten verfügbaren KI-Tools mit Funktionen zur Erstellung von Visualisierungen und Datenabfragen in natürlicher Sprache. Excel, unterstützt von KI, ist für Microsoft 365-Abonnenten verfügbar, beginnend bei 99 USD pro Jahr.

Polymer

Polymer ist eine intelligente Datenanalysetlösung (BI), die keine komplexe Konfiguration oder eine steile Lernkurve erfordert. Es ermöglicht Ihnen, Visualisierungen zu erstellen, Dashboards zu erstellen und Daten in Minuten zu präsentieren. Hier sind die wichtigsten Funktionen und Vorteile:

• einfache Datenintegration – Polymer ermöglicht den einfachen Transfer von Datensätzen, um deren Erkundung und Visualisierung zu initiieren. Es sind keine technischen Fähigkeiten erforderlich.
• Automatisierung von Einblicken – dieses großartige Tool nutzt künstliche Intelligenz, um automatisch Einblicke aus Daten zu generieren, wie Trends, Muster, Anomalien und Prognosen. Benutzer können auch Fragen in natürlicher Sprache stellen und Antworten in Form von Diagrammen und Tabellen erhalten,

Wichtig ist, dass Polymer eine kostenlose 14-tägige Testversion anbietet, wenn Sie nicht überzeugt sind. Die Preispläne beginnen bei 9 USD pro Monat und Benutzer. Die Entwickler haben auch darauf geachtet, dass Visualisierungen und Dashboards einfach geteilt und kommentiert sowie in Webseiten oder Präsentationen exportiert und eingebettet werden können.

Quelle: Polymer (https://www.polymersearch.com/)

Welche Bereiche des Unternehmens profitieren am meisten von der Datenanalyse

Verschiedene Wirtschaftssektoren können Datenanalysen nutzen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen und den Markt sowie die Kunden besser zu verstehen. Hier sind einige Beispiele:

1. Vorhersage von Markttrends durch KI – Tools wie ChatGPT können kleinen Unternehmen helfen, Trends vorherzusagen, was entscheidend für ihre Entwicklung und Anpassung an sich ändernde Marktbedingungen ist.
2. KI in der Wettbewerbsanalyse – KI-Tools können verwendet werden, um die Aktionen der Wettbewerber zu analysieren, was es ermöglicht, die eigene Geschäftsstrategie zu optimieren.
3. Verstehen des Kunden – Segmentierung und KI-Datenanalysen helfen, große Datensätze zu analysieren, was besonders nützlich für kleine Unternehmen mit begrenzten Ressourcen ist. Zum Beispiel segmentiert Polymer automatisch Kunden basierend auf ihrem Online-Verhalten.
4. Automatische Berichtserstellung – spart Zeit und Ressourcen, indem der Berichtserstellungsprozess automatisiert wird, was es Unternehmen ermöglicht, sich auf andere wichtige Bereiche des Geschäfts zu konzentrieren. Zum Beispiel kann Microsoft Excel automatisch Verkaufsberichte basierend auf Daten aus dem CRM-System erstellen.

Zusammenfassung

Durch die Nutzung der besten KI-Tools für Datenanalysen können Unternehmen nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch neue Geschäftsmöglichkeiten entdecken und ihre Kunden besser verstehen. All dies führt zu besseren Entscheidungen und einer stärkeren Position auf dem Markt. Die Einführung von KI in den Analyseprozess ist ein Schritt, der greifbare Vorteile für Unternehmen bringen und ihnen helfen kann, langfristigen Erfolg zu erzielen.

Wenn Ihnen unsere Inhalte gefallen, treten Sie unserer aktiven Community auf Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.