Generative KI für Datenanalysen: Ihr Leitfaden zur Transformation von Erkenntnissen

Generative KI (GenAI) ist eine Form künstlicher Intelligenz, die durch das Erlernen von Mustern und Strukturen aus zuvor erhobenen Datensätzen neues Material erzeugt. Bei der Anwendung im Bereich der Datenanalyse kann GenAI Vorhersagemodelle erstellen, indem sie die Eigenschaften der Daten nachahmt, mit denen sie trainiert wurde. Dadurch können Datenanalysten Informationen entwickeln, die eng mit den trainierten Modellen zusammenhängen und zur Verbesserung von Prognosen, Betrugserkennung, natürlicher Sprachverarbeitung und Bilderkennung eingesetzt werden können.

GenAI-Tools können die Datenanalyseaktivitäten Ihres Unternehmens automatisieren und verbessern. Sie müssen sich jedoch der Herausforderungen bewusst sein und bewährte Verfahren befolgen, um GenAI erfolgreich in Ihre Datenanalysestrategie zu integrieren.

DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE

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  GenAI hat die Datenanalyse auf vielfältige Weise revolutioniert – von der Erzeugung von Daten zum Training von Modellen bis hin zur Automatisierung von Analyseaufgaben und Berichten. (Zum Abschnitt springen)
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  Der Ausgangspunkt für den erfolgreichen Einsatz von GenAI in der Datenanalyse sind hochwertige Daten, die ein effizientes Training der Modelle ermöglichen. (Zum Abschnitt springen)

Was ist generative KI?

Generative KI ist eine Form künstlicher Intelligenz, die Technologien wie neuronale Netze, Deep-Learning-Modelle, komplexe Algorithmen und große, vielfältige Trainingsdatensätze nutzt, um auf Grundlage von Eingaben oder Prompts der Nutzer originelle Inhalte zu erzeugen. Diese Inhalte reichen von geschriebenem Text bis hin zu Bildern, Videos, Audio, Musik, synthetischen Daten und sogar Computercode. Nahezu täglich kommen neue Anwendungsfälle und Produkte hinzu.

Wie wird generative KI für Datenanalysen eingesetzt?

GenAI kann auf vielfältige Weise eingesetzt werden, um Datenanalysen zu unterstützen und zu verbessern – von der Integration in beliebte Datenanalyse-Tools zur Vereinfachung der Datenanalyse bis hin zur Erstellung von Beispielgrafiken und Prognosen, der Analyse von Verhaltensmustern von Kunden sowie der Automatisierung von Erkenntnissen und Berichten.

Anwendungen in der prädiktiven Modellierung

Bei der Verwendung für prädiktive Analysen kombiniert GenAI die Vorteile beider Methoden, um Vorhersageergebnisse zu verbessern. Prädiktive Analysen nutzen vergangene Daten, um zukünftige Ereignisse zu prognostizieren. GenAI geht noch einen Schritt weiter, indem sie mögliche zukünftige Entwicklungen simuliert und Unternehmen so bei der Planung unterstützt. Anwendungen, die GenAI und prädiktive Analysen integrieren, können Muster präzise erkennen, die Zukunft vorwegnehmen und Zusammenhänge aufdecken. Diese Synergie ermöglicht die Erkennung von Mustern und eine gezielte Analyse – mit dem Ergebnis fundierterer Entscheidungen.

Verbesserung von Datenqualität und -aufbereitung

GenAI kann die Datenanalyse unterstützen, indem sie die Datenqualität verbessert und die Daten für die Nutzung aufbereitet. Dazu gehören das Auffinden und Ergänzen fehlender Daten, die Verbesserung von Zeitreihenprognosen durch die Modellierung komplexer zeitlicher Muster sowie die Automatisierung der Datenvisualisierung. Außerdem kann GenAI synthetische Daten erzeugen, um Umfang und Vielfalt eines Datensatzes zu erweitern. Durch die Simulation von Situationen und die Erzeugung von Testdaten kann sie zudem dazu beitragen, dass Vorhersagemodelle robust und zuverlässig sind.

Automatisierung von Datenerkenntnissen und Berichten

GenAI kann Datenanalyse und Reporting automatisieren und Entscheidungsträger durch datengestützte Empfehlungen für bessere Strategien und fundierte Entscheidungen informieren. Durch die Untersuchung vergangener Daten und das korrekte Ergänzen fehlender Informationen liefert sie unvoreingenommene Erkenntnisse. GenAI kann zudem verborgene Muster und Trends erkennen, personalisierte Berichte erstellen und kritische Kennzahlen hervorheben. Das spart Zeit und liefert konsistente, vertrauenswürdige Erkenntnisse. So können Unternehmen Herausforderungen proaktiv bewältigen, Chancen nutzen und Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umwandeln.

Personalisierung von Kundenerlebnissen

GenAI verbessert Kundenerlebnisse auf vielfältige Weise – von Hyperpersonalisierung und der Auswertung von Kundenfeedback bis hin zur Schaffung immersiver Interaktionen mit Augmented Reality. Sie kann auch zur Verbesserung des Customer-Experience-Mappings eingesetzt werden, indem sie die Optimierung von Kontaktpunkten unterstützt und intelligente Chatbots sowie virtuelle Assistenten für proaktiven Kundensupport bereitstellt. Darüber hinaus sorgt die Omnichannel-Bereitstellung für konsistente Erlebnisse auf allen Plattformen, während die Integration emotionaler Intelligenz darauf abzielt, einfühlsame Verbindungen zu fördern.

Optimierung von Geschäftsprozessen

GenAI kann Aufgaben automatisieren, um Geschäftsprozesse zu verbessern und manuelle Fehler zu minimieren. Hyperautomation bündelt anspruchsvolle Aufgaben, um sie zu vereinfachen und die Produktivität zu steigern, während KI-gestützte Business-Process-Management-(BPM-)Plattformen durch die Entwicklung neuer Konzepte und Designs Innovationen fördern können. Prädiktive Analysen ermöglichen es Unternehmen, operative Herausforderungen vorherzusehen und zu bewältigen, indem sie Produktivität und Kundenerlebnis verbessern. GenAI kann außerdem das Projektmanagement in Vertrieb, Kundenservice, IT-Betrieb und Personalwesen unterstützen und so die betriebliche Effizienz steigern.

Betrugserkennung

Insbesondere bei Finanztransaktionen verbessert GenAI die Betrugserkennung, indem sie Trends bewertet und Risiken in Echtzeit erkennt. KI-Lösungen bekämpfen ausgefeilten KI-gestützten Betrug, darunter Deepfakes und falsche Identitäten, indem sie betrügerische Aktivitäten frühzeitig erkennen und Risiken begrenzen. GenAI kann zum Testen und Verfeinern von Erkennungsalgorithmen eingesetzt werden, damit diese mit neuen Bedrohungen Schritt halten. So lassen sich finanzielle Verluste verhindern und die Sicherheit verbessern. Die Integration von GenAI und prädiktiven Analysen in Betrugserkennungsstrategien gewährleistet kontinuierliche Fortschritte und eine hohe Widerstandsfähigkeit gegenüber komplexem Betrug.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der Computer dazu befähigt, Sprache und Text auf menschenähnliche Weise zu verarbeiten. Dieser Bereich der Informatik stützt sich auf Computerlinguistik, die typischerweise auf statistischen und mathematischen Methoden basiert und den menschlichen Sprachgebrauch modelliert. Damit können dialogorientierte Systeme wie Chatbots und virtuelle Assistenten mit Nutzern kommunizieren und sinnvolle Antworten liefern.

Die Mehrsprachigkeit ermöglicht erfolgreiche Kommunikation über Sprachgrenzen hinweg und verbessert die Zugänglichkeit. Im Marketing kann NLP außerdem genutzt werden, um einzigartige Inhalte zu erstellen, die für ein breites Publikum ansprechend und überzeugend sind.

Die 5 Vorteile generativer KI für Datenanalysen

GenAI verändert die Arbeitsweise der Datenanalyse grundlegend, indem sie erweiterte Möglichkeiten für präzisere, effizientere und kostengünstigere Analyseverfahren bietet. Hier sind die fünf häufigsten Vorteile:

• Höhere Effizienz und Produktivität: GenAI verbessert die Effektivität der Datenanalyse durch die Automatisierung wiederkehrender Abläufe und Prozesse. NLP ermöglicht es Nutzern, über textbasierte Abfragen und Befehle mit Daten zu arbeiten, komplexe Prozesse zu vereinfachen und Analyse-Workflows zu beschleunigen. Dadurch verringern sich Zeitaufwand und Arbeitsaufwand für Datenaufbereitung, Analyse und Reporting.
• Verbesserte Datengenauigkeit und Präzision: Datenbereinigung, Validierung und Vorverarbeitung werden durch GenAI verbessert. Das erhöht Genauigkeit und Präzision und stellt sicher, dass die für Analysen verwendeten Daten korrekt und unvoreingenommen sind. GenAI unterstützt die Verwaltung hochwertiger Datensätze, indem leistungsfähige Algorithmen Anomalien und Inkonsistenzen erkennen. Das führt zu zuverlässigeren und präziseren Prognosen und Erkenntnissen.
• Verbesserte Datenvisualisierung: GenAI verbessert die Datenvisualisierung , indem sie komplexe Statistiken in verständliche visuelle Darstellungen wie Diagramme, Grafiken und interaktive Dashboards umwandelt. Diese Darstellung erleichtert das Verständnis von Mustern, Trends und Zusammenhängen. Entscheidungsträger können Erkenntnisse so leichter erfassen und wirksame Geschäftspläne entwickeln.
• Skalierbarkeit und Flexibilität: Im Gegensatz zu herkömmlichen Ansätzen, die bei großen Datenmengen oder Fachkräftemangel an ihre Grenzen stoßen können, sind GenAI-Systeme äußerst skalierbar und flexibel. Sie können große Datenvolumen effizient analysieren und sich an wachsende Datenmengen anpassen, ohne an Leistung einzubüßen. So unterstützen sie Unternehmen dabei, ihre Datenanalysekapazitäten entsprechend dem eigenen Wachstum auszubauen.
• Kostensenkung: Durch die Automatisierung routinemäßiger und wiederkehrender Aufgaben können GenAI-Tools die Personalkosten in der Datenanalyse senken. Diese Automatisierung ermöglicht es Unternehmen, Abläufe zu optimieren, manuelle Eingriffe zu reduzieren und Ressourcen effizienter zuzuweisen. Dadurch erzielen Unternehmen erhebliche Kosteneinsparungen und verbessern zugleich Effizienz und Geschwindigkeit ihrer Datenanalyseprozesse.

Herausforderungen und Grenzen generativer KI für Datenanalysen

Trotz ihrer Vorteile hat GenAI auch Grenzen – und ihre Implementierung in der Datenanalyse kann Herausforderungen mit sich bringen. Zu den häufigsten gehören:

• Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit: Der Einsatz von GenAI in der Datenanalyse wirft erhebliche Datenschutz- und Sicherheitsfragen beim Umgang mit sensiblen Daten auf. Die Einhaltung von Datenschutzstandards wie der DSGVO der Europäischen Union und die Einführung strenger Sicherheitsmaßnahmen sind entscheidend, um sensible Informationen vor potenziellen Bedrohungen zu schützen.
• Probleme bei Verzerrungen und Fairness: Das GenAI-Modell kann in den Trainingsdaten enthaltene Verzerrungen unbeabsichtigt fortführen oder verstärken. Dies kann zu voreingenommenen oder unfairen Ergebnissen führen, die Entscheidungsprozesse negativ beeinflussen. Die Beseitigung solcher Verzerrungen erfordert sorgfältiges Design, vielfältige Datensätze und kontinuierliche Überwachung, um faire und gleichberechtigte Entscheidungen der KI-Systeme sicherzustellen.
• Integration in bestehende Systeme: Die Integration von GenAI-Funktionen in Altsysteme und die bestehende Dateninfrastruktur kann schwierig und ressourcenintensiv sein. Kompatibilitätsprobleme, nicht übereinstimmende Datenformate und erforderliche Änderungen an den Datensystemen können Schwierigkeiten verursachen. Eine erfolgreiche Integration erfordert häufig umfangreiche Vorbereitung, Anpassungen und Tests, um eine reibungslose Funktion innerhalb des bestehenden technischen Datenökosystems sicherzustellen.
• Hoher Rechenaufwand: GenAI erfordert häufig erhebliche Rechenressourcen, darunter teure Hardware und einen hohen Energieverbrauch. Dies kann zu höheren Betriebskosten und Umweltproblemen führen. Effizientes Modelldesign und Optimierung sind erforderlich, um diese Einschränkungen zu reduzieren und die Technologie zugänglicher und nachhaltiger zu machen.
• Ethische und rechtliche Auswirkungen: Der Einsatz von GenAI wirft ethische und rechtliche Fragen auf, darunter Verantwortlichkeit, Transparenz und die Möglichkeit des Missbrauchs. Um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu erhalten und potenzielle rechtliche Risiken zu mindern, müssen KI-Systeme verantwortungsvoll, im Einklang mit gesetzlichen Vorgaben und transparent eingesetzt werden.

Generative KI für Datenanalysen: Bewährte Verfahren und Tipps

Sowohl GenAI als auch Datenanalysen bieten verschiedenen Unternehmen großen Nutzen. Wer versteht, wie beide funktionieren, verschafft sich einen Vorteil für künftige Strategien. Zu diesen Verfahren gehören die Sicherung und Nutzung hochwertiger Daten für ein besseres KI-Training, die Festlegung von Zielen und die Auswahl geeigneter Analysetools zur Beschleunigung von Datenanalyse und -verarbeitung.

Hochwertige Daten beschaffen und nutzen

Hochwertige Daten bilden die Grundlage erfolgreicher GenAI- und Datenanalyseprozesse. Sie stellen sicher, dass die verwendeten Daten korrekt, vollständig und relevant sind. Die Umsetzung von Data-Governance-Prinzipien gewährleistet die Datenintegrität und verringert die Wahrscheinlichkeit von Verzerrungen, die die Leistung von KI-Modellen beeinträchtigen könnten. Die folgenden Schritte sind entscheidend, um eine möglichst hohe Datenqualität sicherzustellen:

• Datenbereinigung und Vorverarbeitung: Bereinigen und verarbeiten Sie Daten regelmäßig vor, um Fehler und Inkonsistenzen zu beseitigen. Dazu kann gehören, fehlende Zahlen oder Informationen zu ergänzen, Ausreißer zu behandeln und Datenformate zu standardisieren.
• Datenerweiterung: Wenden Sie Techniken zur Datenerweiterung an, um Qualität und Umfang der Trainingsdaten zu verbessern. Dazu kann die Erzeugung synthetischer Daten oder der Einsatz von Verfahren wie Oversampling bei unausgeglichenen Datensätzen gehören.
• Datenquellen: Nutzen Sie verschiedene Datenquellen, um den Datensatz anzureichern. Mögliche Optionen sind interne Datenbanken, Datenquellen von Drittanbietern, IoT-Geräte und soziale Medien.

KPIs, Endziele und Anwendungsfälle proaktiv festlegen

Legen Sie vor Beginn des Analyseprozesses eindeutige Key Performance Indicators (KPIs), Endziele und konkrete Anwendungsfälle fest. Diese Abstimmung stellt sicher, dass Analysten und Stakeholder gemeinsame Datenziele verfolgen, und bietet einen Rahmen zur Überwachung der Leistung von KI-Initiativen. Eine klare Definition dieser Faktoren unterstützt eine effiziente Ressourcenverteilung, die Priorisierung von Aufgaben und die Festlegung realistischer Erwartungen.

Sie stellt außerdem sicher, dass Analyseaktivitäten fokussiert und relevant sind und zu aussagekräftigeren Erkenntnissen und umsetzbaren Ergebnissen führen. Diese Methode verbessert die Entscheidungsfindung, fördert die Zusammenarbeit im Team und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass KI-gestützte Datenanalyseinitiativen die gewünschten Ergebnisse erzielen.

Datenanalysetools auswählen, die sich in GenAI-Modelle integrieren lassen

Um das Potenzial KI-gestützter Analysen vollständig auszuschöpfen, sollten Sie Datenanalysetools verwenden, die mit GenAI-Modellen kompatibel sind. Diese Tools sollten eine nahtlose Integration, Flexibilität, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit bieten. Bewerten Sie die Tools anhand ihrer Funktionen, Kompatibilität, Benutzeroberfläche und Supportleistungen. Ziehen Sie außerdem vorgefertigte Integrationen mit wichtigen KI-Frameworks in Betracht.

KI-Modelle regelmäßig überwachen und aktualisieren

Der Schlüssel zur Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität liegt in der regelmäßigen Überwachung und Aktualisierung von KI-Modellen. Trainieren Sie die KI-Modelle mit neuen Daten nach und passen Sie die erforderlichen Parameter bei Bedarf an. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten korrekt und für die Ziele des Datensatzes relevant bleiben. Darüber hinaus kann ein automatisiertes Überwachungssystem Analysten unterstützen, indem es ihnen hilft, potenzielle Probleme zu erkennen und zu beheben und so die Funktionsfähigkeit der Modelle zu erhalten.

Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und geschäftlichen Stakeholdern fördern

Die Förderung der Zusammenarbeit zwischen Stakeholdern und Datenwissenschaftlern ist wichtig, um KI-Initiativen an den Geschäftszielen auszurichten. Datenwissenschaftler bringen technisches Fachwissen ein, während Stakeholder Domänenwissen und strategische Erkenntnisse beisteuern. Effektive Kommunikation und Kooperation können zu aussagekräftigeren KI-Lösungen führen. Die Bildung multidisziplinärer Teams aus Datenwissenschaftlern, Fachexperten und geschäftlichen Stakeholdern fördert Vielfalt und verbessert die Problemlösungskompetenz.

Erste Schritte mit generativer KI für Datenanalysen

Sowohl GenAI als auch Datenanalysen können informative Erkenntnisse für Datenanalysten und Stakeholder liefern. Die Kombination beider Bereiche erzeugt prädiktive Visualisierungen und ermöglicht fundierte Entscheidungen. Zuvor ist es jedoch sinnvoll zu verstehen, wie beide Bereiche miteinander verbunden sind und wie sie jeweils einzeln und gemeinsam funktionieren.

Grundlagen der generativen KI verstehen

GenAI ist eine Form von KI-Modell, das neue Daten erzeugt, die den Daten ähneln, mit denen es trainiert wurde. Diese Modelle können Texte, Bilder, Audio und andere Arten von Inhalten erzeugen. Beispiele sind GPT-3, das menschenähnliche Texte erstellt, und GANs, die realistische Bilder generieren können. Zu den wichtigsten Komponenten von GenAI gehören:

• Neuronale Netze: Insbesondere Deep-Learning-Netze, die mit großen Datensätzen entwickelt werden.
• Trainingsdaten: Die Qualität der Trainingsdaten muss hoch sein, damit das Training der Modelle effektiv funktioniert.
• Algorithmen: Fortschrittliche Algorithmen zur Erzeugung neuer und kohärenter Daten.

Wichtige Kompetenzen und Kenntnisse für Datenanalysten erwerben

Datenanalysten, die mit GenAI arbeiten, müssen sich verschiedene Kompetenz- und Wissensbereiche aneignen und diese verstehen. Dies kann ein präzises Modelltraining und die effiziente Integration von GenAI in bestehende Workflows unterstützen. Um einen Wettbewerbsvorteil in diesem Bereich zu bewahren, ist es unerlässlich, sich über die neuesten Entwicklungen der KI-Technologie auf dem Laufenden zu halten:

• Statistische Analyse: Machen Sie sich mit Datenverteilungen, Korrelationen und Tests vertraut.
• Programmierung: Kenntnisse in Python, R und Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch.
• Datenverarbeitung: Kenntnisse in Datenbereinigung, -transformation und -vorverarbeitung.
• Maschinelles Lernen: Kenntnisse über ML-Methoden, Modellevaluierung und Feinabstimmung.
• Domänenwissen: Fachkenntnisse in einer bestimmten Branche oder einem bestimmten Anwendungsbereich.

Generative KI in Ihren Workflow integrieren

Die Integration von GenAI in den Datenanalyseprozess umfasst verschiedene Phasen, die jeweils entscheidend für die erfolgreiche Implementierung von KI zur Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse aus Daten sind.

• Datenerfassung und -aufbereitung: Daten für das Training generativer Modelle erfassen und aufbereiten.
• Modellauswahl: Ein generatives Modell abhängig vom Eingabetyp und der beabsichtigten Ausgabe auswählen.
• Training: Das Modell wird mit dem Datensatz trainiert, wofür möglicherweise erhebliche Rechenressourcen erforderlich sind.
• Evaluierung: Messung der Modellleistung anhand der erzeugten Daten.
• Integration: Das Hinzufügen des trainierten Modells zu bestehenden Analyse-Pipelines, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Aufbau und Training von KI-Modellen

Der Aufbau und das Training von KI-Modellen umfassen zahlreiche wichtige Phasen, die jeweils erforderlich sind, um erfolgreiche und zuverlässige KI-Systeme zu entwickeln.

• Definition der Ziele: Klare Ziele festlegen, die das generative Modell erreichen soll.
• Daten-Engineering: Data Engineering gewährleistet hochwertige und relevante Daten.
• Modellarchitektur: Die optimale neuronale Netzwerkarchitektur für die jeweilige Aufgabe erstellen.
• Trainingsprozess: Das Modell wird iterativ trainiert und feinabgestimmt, wobei Techniken wie der Gradientenabstieg zum Einsatz kommen.
• Evaluierung und Validierung: Testdatensätze verwenden, um die Modellleistung zu bewerten und Overfitting zu verhindern.

Generative KI und Datenanalyse kombinieren

Die Kombination von GenAI und Datenanalyse kann leistungsstarke Ergebnisse liefern und die Möglichkeiten beider Bereiche erweitern. Ein genauerer Blick auf ihr Zusammenspiel:

• Prädiktive Visualisierungen: GenAI-Modelle können anspruchsvolle Visualisierungen wie Heatmaps und 3D-Modelle erzeugen, um Trends und Muster präzise vorherzusagen.
• Verbesserte Entscheidungsfindung: Von KI erzeugte Erkenntnisse verbessern die Entscheidungsfindung, indem sie zugrunde liegende Muster erkennen und differenzierte Perspektiven präsentieren. Das führt zu besser fundierten und strategischeren Entscheidungen.
• Automatisierung: Die Automatisierung gängiger Analysevorgänge wie der Datenbereinigung und der Berichtserstellung ermöglicht es Analysten, sich auf komplexe Aufgaben mit hohem Mehrwert zu konzentrieren, und steigert so Effizienz und Produktivität.
• Szenariosimulation: GenAI kann verschiedene Szenarien simulieren und hypothetische Daten erstellen, wodurch sich tiefere Einblicke in mögliche Ergebnisse gewinnen lassen und Organisationen bei der Vorbereitung auf zukünftige Szenarien unterstützt werden.
• Personalisierung: KI kann personalisieren Datenanalyse-Ergebnisse anhand der Präferenzen der Nutzer und so relevantere und besser umsetzbare Empfehlungen liefern.
• Erkennung von Anomalien: Generative Modelle verbessern die Genauigkeit der Anomalieerkennung, indem sie unerwartete Muster oder Ausreißer in Daten identifizieren.

Erfolg und Wirkung messen

Um den Erfolg und die Wirkung der Integration von GenAI in die Datenanalyse zu messen, sollten Sie Ziele und Schlüsselergebnisse (OKRs) zur Definition konkreter Ziele und Schlüsselergebnisse sowie Leistungskennzahlen (KPIs) verwenden, um Leistung und Erfolg in Bereichen wie Genauigkeit, Effizienz und geschäftlicher Wirkung zu verfolgen.

• Genauigkeit und Präzision: Die Genauigkeit und Präzision der von der KI erzeugten Ergebnisse anhand realer Daten bewerten, um verlässliche Vorhersagen und Visualisierungen zu erhalten.
• Effizienz: KI kann die Effizienz von Arbeitsabläufen steigern, indem sie Verarbeitungszeiten verkürzt und Zeit spart.
• Geschäftliche Wirkung: Die geschäftliche Wirkung bewerten, etwa höhere Umsätze, Kosteneinsparungen oder eine verbesserte operative Leistung, um den wirtschaftlichen Nutzen der KI-Integration zu belegen.
• Nutzerzufriedenheit: Rückmeldungen von Stakeholdern einholen, um die Benutzerfreundlichkeit und Wirksamkeit KI-gestützter Analyselösungen zu bewerten und sicherzustellen, dass sie deren Anforderungen und Erwartungen erfüllen.
• Skalierbarkeit: Die Fähigkeit von KI-Systemen bewerten, mit zunehmenden Datenmengen und steigender Komplexität zu wachsen, und so ihre anhaltende Wirksamkeit bei sich wandelnden geschäftlichen Anforderungen sicherstellen.

Die 3 besten Tools für generative KI

Software und Tools für generative KI können Ihnen oder Ihrem Unternehmen dabei helfen, Inhalte zu erstellen und Daten in einer Vielzahl beruflicher und privater Anwendungsfälle zu analysieren. Angesichts des dicht besetzten Marktes gilt es, das richtige Tool für die jeweiligen Anforderungen zu finden.

Tableau

Tableau verbessert mit GenAI die Datenanalyse und -visualisierung und bietet über Tableau AI intelligente Erkenntnisse und Coaching direkt im Produkt. Der Einstein Copilot for Tableau dient als KI-Assistent und unterstützt bei der Datenerkundung und der Erkennung von Trends. Tableau Pulse integriert zudem maßgeschneiderte Erkenntnisse direkt in den Arbeitsablauf der Nutzer.

Tableau bietet drei Tarife: Creator für 75 US-Dollar pro Monat mit umfassenden Analysefunktionen, Explorer für 42 US-Dollar pro Monat mit browserbasierter Visualisierung und Viewer für 15 US-Dollar pro Monat zur sicheren Anzeige von Dashboards.

Microsoft Power BI

Power BI nutzt GenAI, um Datenanalyse und -visualisierung zu optimieren. Copilot ist ein Power-BI-Tool, das bei der Erstellung von Berichten und Dashboards unterstützt, indem es auf Anfragen in natürlicher Sprache basierende Erkenntnisse liefert. KI-Erkenntnisse bieten erweiterte Analysefunktionen wie Machine-Learning-Modelle und automatisierte Erkenntnisse. Die Schnittstelle von Power BI mit Azure Synapse Analytical ermöglicht eine einfachere Datenintegration und eine verbesserte Datenverarbeitung und erweitert so die Analysefunktionen.

Power BI bietet mehrere Tarifmodelle: Mit der Desktop-App können Berichte kostenlos erstellt werden; 10 US-Dollar pro Monat kostet das Teilen und die Zusammenarbeit an Berichten; 20 US-Dollar pro Monat kosten erweiterte Funktionen wie Dataflows und Data Marts; für Power BI Embedded gelten individuell anpassbare Preise. Damit kann auf Power-BI-Inhalte ohne kostenpflichtige Lizenz pro Nutzer zugegriffen werden.

Polymer

Polymer ist eine benutzerfreundliche Business-Intelligence-Plattform (BI), die KI zur Vereinfachung von Datenanalyse und -visualisierung nutzt und sich dadurch für kleine Organisationen und Einzelpersonen eignet. Sie umfasst konfigurierbare Dashboards und von KI unterstützte Präsentationen auf Folienbasis, die Zeit und Aufwand sparen. Polymer unterstützt mehr als 20 Datenkonnektoren und ermöglicht so die einfache Eingabe von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Die dialogorientierte KI PolyAI erlaubt es Nutzern, Anfragen in einfachem Englisch zu stellen und direkte Antworten zu erhalten, wodurch die Datenerkundung auch für Nichtfachleute zugänglich wird.

Polymer bietet drei Tarife: Der Lite-Tarif kostet 95 US-Dollar pro Monat und umfasst die grundlegenden Funktionen; Standard kostet 5 US-Dollar pro Monat und Nutzer und bietet erweiterte Funktionen sowie Anpassungsmöglichkeiten; Enterprise kostet 33.000 US-Dollar pro Jahr und umfasst umfassende Leistungen und zusätzliche Integrationen. Für gemeinnützige Organisationen und akademische Einrichtungen sind Sonderrabatte verfügbar.

Lesen Sie unseren Leitfaden zu den 20 besten GenAI-Tools und -Anwendungen, um mehr über die Technologie zu erfahren, die Unternehmen im Jahr 2024 einsetzen.

Die 3 besten Kurse zum Vertiefen des Wissens

GenAI und Datenanalyse ermöglichen Unternehmen, erfolgreich zu sein – insbesondere dann, wenn ihre Belegschaften verstehen, wie sich die Technologie am besten in die Arbeit integrieren lässt. Zahlreiche Online-Bildungsanbieter bieten Schulungen und Zertifizierungen an, mit denen Sie Ihr Wissen erweitern und Ihre Karriere in diesem dynamischen Bereich voranbringen können.

Spezialisierung „Generative KI für Datenanalysten“, Coursera

Generative AI for Data Analysts von IBM ist ein über Coursera verfügbarer Einführungskurs. Er vermittelt, wie sich GenAI von diskriminativer KI unterscheidet, und behandelt ihre praktischen Anwendungen in der Datenanalyse. Der Kurs deckt Grundlagen wie Prompt Engineering, KI und die Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs) sowie die ethischen Auswirkungen und Herausforderungen von GenAI in der Datenanalyse ab. Praktische Anwendungen und Fallstudien aus der Praxis vermitteln wertvolle Erfahrung und vertiefen das Verständnis. Damit ist der Kurs eine ausgezeichnete Ressource für Datenanalysten, die ihre Fähigkeiten in der KI-gestützten Datenanalyse verbessern möchten. Er ist mit einem Coursera-Abonnement für 59 US-Dollar pro Monat oder 399 US-Dollar pro Jahr verfügbar.

Generative KI: Ihre Karriere in der Datenanalyse voranbringen, Coursera

IBM bietet über Coursera außerdem den Kurs Generative AI: Enhance Your Data Analytics Career an, der Datenanalysten dabei unterstützt, ihre Karriere voranzubringen. Er untersucht, wie sich GenAI-Tools und -Techniken in verschiedenen Branchen auf die Datenanalyse anwenden lassen. Sie lernen, GenAI-Tools für Datenaufbereitung, Analyse, Visualisierung und Storytelling einzusetzen. Nach Abschluss wissen Sie, wie Sie GenAI-bezogene Tools in Verbindung mit Datenanalyse verwalten. Der Kurs ist mit einem Coursera-Abonnement für 59 US-Dollar pro Monat oder 399 US-Dollar pro Jahr verfügbar.

Generative KI für Datenanalyse, Udemy

In diesem Kurs zu generativer KI für Datenanalyse lernen Teilnehmer, ChatGPT zu nutzen, um ihre Programmierfähigkeiten zu verbessern und ihr Wissen über Data-Science- und Machine-Learning-Projekte zu erweitern. Der Kurs vermittelt außerdem, wie sich die Effizienz der Datenanalyse mit KI steigern lässt, wobei der Schwerpunkt auf statistischen und geschäftlichen Anwendungen liegt. Sie lernen, GenAI-Tools in Ihre Arbeitsabläufe zu integrieren, Ihre Datenanalysemethoden zu verbessern und die praktischen Folgen des Einsatzes von KI in verschiedenen datenbasierten Projekten zu verstehen. Der Kurs kostet 8 US-Dollar.

Fazit: Datenanalyse mit generativer KI

Generative KI gewinnt in der Welt der Datenanalyse zunehmend an Bedeutung. Viele beliebte KI-Modelle lassen sich inzwischen in Datenanalyseumgebungen von Unternehmen integrieren, und immer mehr Start-ups für generative KI entwickeln speziell konzipierte Analyselösungen für bestimmte Anwendungsfälle in einzelnen Branchen. Wir erwarten, dass dieser Bereich der generativen KI schneller wächst als die meisten anderen, da seine Relevanz für Unternehmen offensichtlich ist. Unternehmen müssen sich jedoch auch der ethischen Fragen rund um GenAI bewusst sein und bei der Einführung der Technologie auf strenge Richtlinien für ihre ethische Nutzung achten.

Vertiefen Sie Ihr Wissen mit unserem vollständigen Leitfaden zu generativen KI-Modellen, um zu erfahren, wie diese die Optimierung von Geschäftsabläufen unterstützen können.