Einer der größten Vorteile künstlicher Intelligenz (KI) ist ihre Fähigkeit, riesige Datenmengen schnell zu verarbeiten – weit über die Möglichkeiten des Menschen hinaus. Dennoch sind Menschen nach wie vor unverzichtbar, wenn es darum geht, die verarbeiteten Daten in einen Kontext zu setzen und relevante Erkenntnisse für Entscheidungen zu gewinnen. KI-Datenanalyse vereinfacht und automatisiert diesen Prozess für Business-Anwender, beseitigt weitere manuelle Aufwände und verringert den Aufwand, der nötig ist, um aus Rohdaten verwertbare Informationen zu gewinnen. Hier erfahren Sie, was Sie über die Grundlagen der KI-Datenanalyse, ihre wichtigsten Komponenten und deren Zusammenspiel, die zentralen Einsatzgebiete der Technologie sowie die führenden Plattformen und Tools auf dem heutigen Markt wissen müssen.
DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE
- •KI-Datenanalyse umfasst mehrere ineinandergreifende Komponenten in einem iterativen End-to-End-KI/ML-Workflow. (Zum Abschnitt springen)
- •Die Implementierung von KI-Datenanalyse umfasst die Suche nach dem passenden Tool, die Integration in bestehende Daten-Workflows, die Schulung von Analysten und die Überwachung der laufenden Performance. (Zum Abschnitt springen)
- •Zu den wichtigsten Tools für KI-Datenanalyse gehören Databricks, Snowflake, SAS Viya und Apache Spark. (Zum Abschnitt springen)
Was ist KI-Datenanalyse?
KI-Datenanalyse nutzt künstliche Intelligenz, um große Datensätze zu analysieren, Muster und Trends in diesen umfangreichen Datenmengen aufzudecken und die Ergebnisse zu interpretieren – für präzisere geschäftliche Prognosen oder Empfehlungen. Indem sie automatisch Erkenntnisse aufdeckt, die in tiefen Datenschichten verborgen sind, ermöglicht KI-Datenanalyse Datenanalysten und Strategen, schnell äußerst präzise Geschäftsentscheidungen zu treffen – bei deutlich geringerer Fehlerquote.
Sie verbindet eine Reihe von KI-Tools wie maschinelles Lernen (ML), tiefe neuronale Netze, natürliche Sprachverarbeitung (NLP), große Sprachmodelle (LLMs) und Computer Vision mit klassischen Datenanalysetools wie Data Warehouses und Datenvisualisierungsplattformen. Cloud-Automatisierungsplattformen, Tools zur Workflow-Automatisierung und Lösungen für Data-Engineering-Pipelines stellen grundlegende Funktionen bereit, die eine ordnungsgemäße KI-Datenanalyse ermöglichen.
So funktioniert KI-Datenanalyse
KI-Datenanalyse besteht aus mehreren ineinandergreifenden Komponenten in einem iterativen End-to-End-KI/ML-Workflow. Die erste Komponente führt verschiedene Datenquellen zusammen, um die ML-Modelle zu erstellen – sobald Daten in Rohform erfasst wurden, müssen sie im Rahmen der Aufbereitung bereinigt und transformiert werden. Die nächste Gruppe von Komponenten umfasst die Speicherung der aufbereiteten Daten in einem leicht zugänglichen Repository, gefolgt von der Entwicklung, Analyse und Aktualisierung der Modelle.
Anwendungen der KI-Datenanalyse
KI ist allgegenwärtig geworden und prägt weiterhin Innovationen in zahlreichen Branchen. Datenanalysten aus verschiedenen Wirtschaftszweigen können KI-Datenanalyse nutzen, um ihre Arbeit zu verbessern. Ob bei der Echtzeiterkennung von Kreditkartenbetrug, der Unterstützung bei Krankheitsdiagnosen, der Prognose der Nachfrage im Einzelhandel oder dem Einsatz von Propensity-Modelling für Gaming-Apps: KI-Datenanalyse ist inzwischen eine treibende Kraft hinter zahlreichen branchenspezifischen Anwendungen.
Echtzeiterkennung von Kreditkartenbetrug
Kreditkartenbetrug ist eine weitverbreitete Form des Betrugs, die Finanzinstitute, Unternehmen und Verbraucher weltweit betrifft. Zu den häufigsten Arten von Kreditkartenbetrug gehören der Diebstahl physischer Karten, Skimming und Datenschutzverletzungen, durch die große Mengen gestohlener Kreditkarteninformationen von Online-Kunden in Umlauf geraten. ML-Modelle eignen sich besonders gut, um nicht autorisierte Transaktionen und Anzeichen von Kreditkartenbetrug in Echtzeit zu erkennen. So können Einzelhändler, Finanzinstitute und Strafverfolgungsbehörden finanzielle Verluste minimieren und kriminelle Akteure festnehmen.
Unterstützung bei der Krankheitsdiagnose
KI-Datenanalyse hilft Ärzten, Forschern und Fachkräften im Gesundheitswesen, Krankheiten genauer zu diagnostizieren. Da sie komplexe medizinische Daten analysieren und Muster sichtbar machen kann, die Menschen nicht erkennen, ermöglichen KI-Algorithmen eine hohe diagnostische Genauigkeit und reduzieren zugleich falsch-positive Ergebnisse und menschliche Fehler. Ebenso ermöglicht KI-Datenanalyse die frühzeitige Erkennung von Krankheiten, sodass Interventionen und Behandlungen rechtzeitiger erfolgen können.
Nachfrageprognosen im Einzelhandel
Nachfrageprognosen sind für die Bereiche Vertrieb, Einzelhandel, Fertigung und Lieferkette von entscheidender Bedeutung, wenn es darum geht, die Planungsfähigkeit zu optimieren. Durch den Einsatz von KI-Datenanalyse zur Vorhersage der künftigen Nachfrage können Unternehmen ihre operative Effizienz und Agilität steigern, indem sie den erwarteten Bedarf an Materialien und Beständen rechtzeitig decken.
Propensity-Modelling für Gaming-Apps
Beim Propensity-Modelling im Gaming wird KI eingesetzt, um das Verhalten eines Spielers vorherzusagen – etwa seinen nächsten Spielzug oder wahrscheinliche Präferenzen. Indem Entwickler Predictive Analytics auf das Spielerlebnis anwenden, können sie abschätzen, ob ein Spieler wahrscheinlich einen In-App-Kauf tätigt, auf eine Anzeige klickt oder ein Upgrade durchführt. So können Spieleunternehmen interaktivere und fesselndere Spielerlebnisse schaffen, die das Engagement der Spieler und die Monetarisierung steigern.
Sentimentanalyse von Kundenfeedback
Unternehmen setzen KI-gestützte Sentimentanalyse ein, um Inhalte – etwa Chats, E-Mails, Kommentare in sozialen Medien und Sprachunterhaltungen – qualitativ zu bewerten. Wenn sie ermitteln, ob Nachrichten positiv, negativ oder neutral formuliert sind, können Unternehmen ihre Produkte und Dienstleistungen auf Grundlage des Kundenfeedbacks automatisch verbessern.
Bild- und Videoanalyse für bessere Entscheidungen
Viele Unternehmen nutzen KI intensiv für die Bild- und Videoanalyse in unterschiedlichsten Anwendungsbereichen – von der medizinischen Bildgebung über die Überwachung bis hin zum autonomen Transport und darüber hinaus. Ohne KI-Datenanalyse wären viele der Sicherheitsautomatisierungen und Schutzmechanismen, auf die Verbraucher angewiesen sind, Aufgabe des Menschen. So analysieren Social-Media-Plattformen beispielsweise Bilder und Videos mithilfe von KI-Algorithmen in großem Maßstab auf unangemessene oder schädliche Inhalte, um räuberisches Verhalten zu bekämpfen und die Sicherheit im Internet zu erhöhen.
Die 4 wichtigsten Plattformen und Tools für KI-Datenanalyse
Der Markt bietet eine Fülle leistungsstarker Tools für KI-Datenanalyse, die unterschiedlichsten Anforderungen und Budgets gerecht werden. Aufgrund ihres Funktionsumfangs und ihrer Fähigkeiten empfehlen wir insbesondere diese vier: Snowflake AI Data Cloud, Databricks Data Intelligence Platform, SAS Viya und Apache Spark.
Snowflake AI Data Cloud
Snowflake startete als Data-Warehouse-Lösung für Unternehmen, hat sich inzwischen jedoch zu einer vollständig verwalteten Plattform entwickelt, die alle Komponenten des Workflows für KI-Datenanalyse umfasst. Die Snowflake AI Data Cloud integriert außerdem den Snowflake Marketplace, der die Plattform effektiv für Tausende von Datensätzen, Services und kompletten Datenanwendungen öffnet.
Die Preise variieren je nach Abonnementtarif (Standard, Enterprise und Business Critical) und liegen zwischen 2 und 4 US-Dollar pro Credit. Der Tarif Virtual Private Snowflake bietet Unternehmen eine eigene, separate Umgebung – für ein individuelles Angebot wenden Sie sich an das Unternehmen.
Databricks Data Intelligence Platform
Wie Snowflake hat sich auch Databricks von einem Data Lakehouse für Unternehmen zu einer umfassenden Datenintelligenzplattform entwickelt. Diese umfasst neben Data-Warehousing-Funktionen eine Reihe von Möglichkeiten für KI-Datenanalyse – Extract, Transform, Load (ETL), SQL, ML, Business Intelligence (BI) und mehr.
Databricks bietet ein nutzungsabhängiges Pay-as-you-go-Preismodell an. Maßgeblich sind die von Ihnen verwendeten Funktionen, darunter Workflows und Streaming, Data Warehousing, interaktive Workloads, generative KI sowie plattformübergreifende Funktionen für Governance, Management und Sicherheit.
SAS Viya
SAS konzentriert sich seit Langem auf den Analysebereich der Datenwertschöpfungskette. Das Angebot Viya soll jedoch ein breiteres Spektrum an Funktionen bereitstellen: In-Memory-Analysen auf einer leistungsstarken, hochskalierbaren cloudbasierten Infrastruktur, KI/ML, Change Management und Data Governance-Funktionen, um nur einige zu nennen. Nutzer von SAS Viya können außerdem LLMs und Anwendungen für generative KI in ihre Daten-Workflows integrieren.
Die Preise für SAS Viya beginnen bei 10.000 US-Dollar pro Jahr, können bei ausgewählten Angeboten jedoch von 1.500 US-Dollar pro Nutzer bis zu mehreren Millionen US-Dollar für eine vollständige Implementierung reichen.
Apache Spark
Kostenlos bedeutet zwar nicht immer besser, doch das Open-Source-Framework Apache Spark bietet seit Langem eine kostenlose Engine für KI-Datenanalyse, die mit den führenden kommerziellen Lösungen auf dem Markt konkurrieren kann. Für viele Datenexperten bleibt Spark die bevorzugte Open-Source-Plattform für Data Engineering, Data Science und ML-Anwendungen.
Implementierung von KI-Datenanalyse
Die erfolgreiche Implementierung von KI-Datenanalyse in Ihrem Unternehmen erfordert die Koordination vieler beweglicher Teile und betrifft Mitarbeiter auf zahlreichen Ebenen des Unternehmens. Auf hoher Ebene umfassen die Schritte jedoch die Suche nach dem passenden Tool, die Integration in bestehende Daten-Workflows, die Schulung von Analysten in dessen Nutzung und die Überwachung der laufenden Performance.
Die richtigen KI-Tools auswählen
Datenexperten können aus einer großen Auswahl an auf dem Markt verfügbaren KI-Tools wählen. Die Auswahl der richtigen KI-Tools hängt davon ab, welche Lösung zur jeweiligen Situation, zum Anwendungsfall und zur Umgebung passt. Unternehmen, die beispielsweise große Mengen strukturierter Daten verarbeiten und Funktionen beliebter Drittanbieter-Apps nahtlos integrieren möchten, können sich für eine Lösung mit einem umfangreichen App-Marktplatz wie Snowflake oder Databricks entscheiden.
KI in bestehende Daten-Workflows integrieren
Berücksichtigen Sie bei der Integration von KI in bestehende Daten-Workflows, ob die Datenquellen eine spezielle Aufbereitung, Strukturierung oder Bereinigung erfordern. Für das Training benötigen ML-Modelle hochwertige Daten ohne Formatierungsfehler, Inkonsistenzen und fehlende Werte – beispielsweise Spalten, in denen „NaN“, „none“ oder „-1“ als fehlende Werte verwendet werden. Außerdem sollten Sie Mechanismen zur Datenüberwachung einführen, die kontinuierlich auf Qualitätsprobleme prüfen, sowie Maßnahmen zur laufenden Modellvalidierung implementieren, die Sie warnen, wenn die Prognosefähigkeiten Ihrer ML-Modelle mit der Zeit nachlassen.
Datenanalysten im Umgang mit KI-Tools schulen
Datenanalysten sind in der Regel geübt im Umgang mit und in der Bearbeitung von Daten, jedoch nicht unbedingt im Einsatz von KI/ML-Tools zum Trainieren, Abstimmen und Bewerten von Prognosemodellen. Nutzer von KI-Datenanalyse benötigen möglicherweise Schulungen zu datenbezogenen Aspekten der ML-Welt, insbesondere zu Modellmanagement und -überwachung, erklärbarer KI (XAI) und der Bewertung der Modell-Performance.
Kontinuierliche Verbesserung der Performance
Laut einer aktuellen Studie des MIT, der Harvard University, der University of Monterrey und der University of Cambridge verschlechtern sich 91 Prozent der ML-Modelle im Laufe der Zeit. Ohne kontinuierliche Überwachung und Performance-Verbesserungen verlieren Ihre KI-gestützten Prognosen mit der Zeit an Genauigkeit. Sie sollten daher stets einplanen, Daten neu anzupassen und Ihre Modelle regelmäßig als Teil Ihrer Routine für die Verwaltung und Wartung der KI-Datenanalyse erneut zu trainieren.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Was ist KI-Datenanalyse?
KI-Datenanalyse nutzt KI, um große Datensätze zu analysieren, Muster und Trends in diesen Datenmengen aufzudecken und die Ergebnisse für präzisere geschäftliche Prognosen oder Empfehlungen zu interpretieren.
Gibt es eine KI, die Daten analysieren kann?
KI-Tools sind besonders gut darin, Daten in großem Maßstab zu analysieren und Mengen zu verarbeiten, die weit über die menschlichen Kapazitäten hinausgehen. Zu den kostenlosen KI-Tools für die Datenanalyse gehören beispielsweise Google Data Studio und ChatGPT.
Wie kann ich KI als Datenanalyst nutzen?
Als Datenanalyst können Sie KI nutzen, um tief in Ihren Datensätzen verborgene Muster zu entdecken sowie Ihre Datensätze einfach zu formatieren, anzupassen und zu visualisieren.
Wie hoch ist das Gehalt von Fachkräften für KI-Datenanalyse?
Laut den Glassdoor-Zahlen können Fachkräfte im Bereich KI-Datenanalyse sowie in verwandten Bereichen wie KI-Datenanalyse und Data Science zwischen 164.000 und 269.000 US-Dollar pro Jahr verdienen.
Wird KI Datenanalysten ersetzen?
Auch wenn KI die Arbeit von Datenanalysten weiter vereinfachen wird, bleiben Menschen ein unverzichtbarer Bestandteil datengetriebener Initiativen in Unternehmen. KI-Datenanalyse erweitert die grundlegenden Fähigkeiten, Schulungen und Kompetenzen von Datenanalysten, anstatt sie zu ersetzen.
Kann KI Excel-Daten analysieren?
KI-Tools können zur Analyse unterschiedlichster Datentypen eingesetzt werden, unter anderem in Form von Excel-Tabellen, PDFs, Word-Dokumenten oder Webseiten.
Fazit: KI-Datenanalyse für den geschäftlichen Erfolg nutzen
KI-Datenanalyse ist inzwischen fester Bestandteil der Datenprozesse in Unternehmen und wird sich auch in neuen und traditionellen Branchen weiter verbreiten. Indem KI Unternehmen dabei unterstützt, ihre Workflow-Prozesse zu optimieren und bessere Entscheidungen zu treffen, schafft sie neue Maßstäbe für Agilität und Innovation – selbst wenn der Wettbewerb immer dichter und härter wird.
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