Durch maschinelles Lernen gesteuerte Analysen und der „Tod“ von Business Intelligence
In Kürze
ML revolutioniert die Analyse, Erkennung, Personalisierung und Automatisierung und verwischt die Grenzen zwischen herkömmlicher BI und erweiterter Analyse.
Der Wert jedes Werkzeugs liegt darin, wie es eingesetzt wird, um ein Ergebnis zu erzielen. Ebenso verstehen Unternehmen, dass der Erfolg nicht von den Daten abhängt, über die sie verfügen, sondern vielmehr davon, wie sie diese nutzen.
Der Umfang und die Bedeutung von Daten nehmen rapide zu, was die Landschaft der Business Intelligence (BI) und Datenanalyse in einen Zustand ständigen Wandels treibt. Da traditionelle Analysen immer dynamischer und leistungsfähiger werden, sehen einige darin das Ende der BI, wie wir sie kennen.
Diese Transformation ist hauptsächlich auf maschinelles Lernen (ML) zurückzuführen, einen Prozess der sich selbst verbessernden Datenanalyse, dessen Rolle in nahezu allen Aspekten des Geschäftsbetriebs immer wichtiger wird. Unternehmen, die sich bei der Datenanalyse auf BI verlassen, benötigen zunehmend maschinelle Lernfunktionen.
Hier erfahren Sie, was Datenmanager und Unternehmen wissen müssen, um beim maschinellen Lernen immer einen Schritt voraus zu sein.
Die traditionelle Rolle der Datenanalyse
Business Intelligence, seit langem ein Synonym für Datenanalyse, umfasst typischerweise Dashboards und Berichte, die aus Daten gewonnen werden, die in Data Warehouses oder gespeichert sind Seehäuser die Organisationen helfen, historische Trends und Muster zu verstehen.
Dieser herkömmliche Ansatz reicht nicht mehr aus, um die aktuelle Datenflut zu bewältigen. Es gibt zu viele Daten, als dass eine einfache Dashboard-Auslesung oder ein Analysebericht die Erkenntnisse eines bestimmten Datensatzes vollständig widerspiegeln könnte.
Während BI-Techniken Daten verwenden, um Trends im Zeitverlauf zu verfolgen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die andernfalls unbemerkt bleiben würden, werden Daten im Allgemeinen als isolierte Informationspakete analysiert. Daher müssen menschliche Analysten und relevante Entscheidungsträger diejenigen sein, die auf der Grundlage dieser Informationen Vorhersagen treffen.
Der Aufstieg des maschinellen Lernens
Obwohl ML noch eine relativ neue Ergänzung der Unternehmenstechnologie-Stacks ist, hat es sich schnell zur wichtigsten treibenden Kraft entwickelt, die die Datenanalyse vorantreibt. Zusammen mit der generativen KI ist ML so in Mode gekommen, dass Führungskräfte Datenmanager oft dazu drängen, es zu implementieren, bevor ein Anwendungsfall identifiziert wurde.
Anstatt die empfangenen Daten passiv auszuwerten – wie es bei BI häufig der Fall ist – ermöglicht maschinelles Lernen den Systemen, aktiv aus Daten zu lernen, selbstständig Vorhersagen zu treffen und sich entsprechend an neue Informationen anzupassen.
Hier sind einige der Eigenschaften von ML, die es ihm ermöglicht haben, die Business-Analytics-Landschaft grundlegend zu verändern:
- Prädiktive Analytik – Mit ML können Unternehmen mehr tun, als nur vergangene Daten zu verstehen, da ML künftige Ergebnisse genauer vorhersagen kann. Durch die Erkennung von Mustern und Beziehungen innerhalb von Datensätzen können ML-Modelle Vorhersagen treffen, die Entscheidungsträgern dabei helfen, Strategien proaktiv zu gestalten, die Ressourcenzuweisung zu optimieren und potenzielle Risiken zu mindern.
- Echtzeitanalyse – Im Gegensatz zu den regelmäßigen Berichten herkömmlicher BI liefern ML-gesteuerte Analysen Einblicke in Echtzeit. Diese Echtzeitanalyse ermöglicht es Unternehmen, schnell auf sich ändernde Umstände zu reagieren, sich bietende Chancen zu nutzen und fundierte Entscheidungen zu treffen, wodurch ein agileres und anpassungsfähigeres Geschäftsumfeld gefördert wird.
- Anomalieerkennung – ML-Algorithmen können Ausreißer und Anomalien in Daten automatisch erkennen und helfen Unternehmen dabei, Betrug, Fehler und Sicherheitsverstöße schneller als je zuvor zu erkennen. Durch die schnelle Erkennung und Kennzeichnung von Anomalien steigert ML die Effizienz des Risikomanagements und ermöglicht die Ergreifung proaktiver Maßnahmen zum Schutz vor potenziellen Bedrohungen.
- Automation – ML kann sich wiederholende Aufgaben automatisieren und so den manuellen Aufwand für die Datenanalyse reduzieren. Durch das Lernen aus historischen Daten und Mustern können ML-Algorithmen alltägliche und zeitaufwändige Aufgaben übernehmen und das Personal für strategischere und kreativere Aufgaben freigeben.
Die verschwommenen Grenzen zwischen BI und ML
Die Unterscheidung zwischen traditioneller Datenanalyse und ML-gesteuerter Analyse wird immer unklarer, da immer mehr Unternehmen ML für Analysezwecke einsetzen.
Viele Aktivitäten, die traditionell mit BI in Verbindung gebracht werden, wie z. B. die Berichterstellung und die Erstellung von Dashboards, verlassen sich jetzt auf ML-gestützte Algorithmen für genauere und umsetzbare Erkenntnisse, die sich in Echtzeit anpassen. Anstatt Berichte manuell zu erstellen, können Unternehmen beispielsweise mithilfe von ML-Algorithmen automatisch Berichte erstellen, die die relevantesten Informationen und vergangenen Trends hervorheben und gleichzeitig vorhersagen, wie sich diese Trends in der Zukunft ändern könnten.
Diese Verschiebung verwischt die Grenze zwischen BI und ML und verdeutlicht, dass die Praxis der Analyse umfassender ist als jedes bestimmte Tool oder jeder Ansatz. Stattdessen entwickelt es sich zu einem dynamischen und vorausschauenden Bereich. Es gibt einen Grund, warum manche begonnen haben, ML als „Advanced Analytics“ zu bezeichnen.
BI wiedergeboren
Da ML zu einem immer häufigeren und weiter verbreiteten Werkzeug wird, wird sich Business Intelligence nicht mehr auf die Analyse historischer Daten beschränken. Stattdessen wird ML die Datenanalyse so transformieren, dass sie die Geschäftslandschaft grundlegend neu gestaltet.
Um wettbewerbsfähig zu bleiben und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, müssen sich Unternehmen an das sich entwickelnde Paradigma anpassen und die Integration von maschinellem Lernen in ihre Datenanalyseprozesse integrieren. Obwohl das Tempo dieses Einführungsprozesses von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich sein wird, würden alle datenabhängigen Organisationen in die entsprechende ML-Technologie investieren, ihre Mitarbeiter weiterbilden und eine datengesteuerte Kultur fördern, die die aus ML gewonnenen Erkenntnisse wertschätzt.
Wenn BI als Prozess oder Geschäftsansatz und nicht als Werkzeug wahrgenommen wird, bedeutet der Aufstieg von ML nicht den „Tod“ von BI. Stattdessen bedeutet es eine Wiedergeburt – eine Transformation zum Beginn einer intelligenteren, fortschrittlicheren und automatisierteren Zukunft.
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