Augmented Analytics ist ein aufstrebender Bereich in der Datenauswertung und -analyse, der durch die Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen neue Möglichkeiten eröffnet. Diese innovative Technologie kombiniert menschliche Intelligenz mit automatisierten Analyseprozessen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und genauere Einblicke in die Daten zu gewinnen.

Durch die Anwendung von Augmented Analytics können Unternehmen komplexe Datenmuster erkennen, Trends vorhersagen und Vorschläge für zukünftige Geschäftsstrategien ableiten. Diese fortschrittliche Analysemethode verspricht eine schnellere und effizientere Datenverarbeitung, indem sie redundante manuelle Aufgaben reduziert und automatisierte Empfehlungen liefert.

In diesem Artikel werden wir zeigen, was Augmented Analytics ist, wie es funktioniert und welche Vorteile es Unternehmen bieten kann. Wir werden auch einige Beispiele für den Einsatz dieser Technologie in der Praxis betrachten und einen Ausblick darauf geben, wie sie die Zukunft der Datenanalyse verändern wird.

Was versteht man unter dem Begriff Augmented Analytics?

Definition von Augmented Analytics

Augmented Analytics ist eine innovative Technologie, die den herkömmlichen Analyseprozess durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz revolutioniert. Diese erweiterte Form der Datenanalyse kombiniert menschliche Intelligenz mit maschinellem Lernen, um umfassende Einblicke und Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen.

Integration von künstlicher Intelligenz in die Datenanalyse

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in die Datenanalyse ermöglicht es, komplexe Muster und Trends in den Daten zu erkennen, die für menschliche Analysten möglicherweise schwer zu identifizieren sind. Durch maschinelles Lernen werden Algorithmen angewendet, um automatisch Erkenntnisse zu generieren und Daten zu analysieren.

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in die Datenanalyse, insbesondere durch Augmented Analytics, hat eine Reihe von Vorteilen und revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen Daten verarbeiten, analysieren und nutzen. Augmented Analytics nutzt maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um den gesamten Analyseprozess zu automatisieren und zu verbessern. Hier sind die wesentlichen Aspekte und Vorteile dieser Integration:

1. Automatisierung von Datenaufbereitung und -analyse

• Datenaufbereitung: KI-gestützte Tools automatisieren das Bereinigen, Transformieren und Vorbereiten von Daten, was den Zeit- und Arbeitsaufwand erheblich reduziert.
• Automatische Analyse: Algorithmen können Daten automatisch analysieren und Muster, Trends und Anomalien identifizieren, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind.

2. Verbesserte Dateninterpretation

• Erweiterte Einblicke: KI kann tiefere Einblicke in komplexe Datenmuster liefern, die für menschliche Analysten schwer zu erkennen sind.
• Erklärbare Analysen: Durch die Nutzung natürlicher Sprachverarbeitung können die Ergebnisse der Datenanalyse in leicht verständlicher Sprache präsentiert werden, was die Interpretation erleichtert.

3. Echtzeit-Analyse

• Schnelle Entscheidungen: KI ermöglicht die Echtzeit-Analyse großer Datenmengen, was Unternehmen dabei hilft, sofort auf sich ändernde Marktbedingungen zu reagieren.
• Prognosen und Vorhersagen: Predictive Analytics nutzt historische Daten, um zukünftige Trends und Ereignisse vorherzusagen, was die strategische Planung verbessert.

4. Personalisierte Erkenntnisse

• Individuelle Dashboards: Augmented Analytics-Tools können personalisierte Dashboards erstellen, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Rollen der Benutzer zugeschnitten sind.
• Benutzerfreundlichkeit: Durch intuitive Schnittstellen und visuelle Darstellungen wird die Datenanalyse auch für nicht-technische Benutzer zugänglich.

5. Effizienzsteigerung und Kosteneinsparung

• Reduzierter Aufwand: Die Automatisierung vieler Datenanalyseprozesse verringert den Bedarf an manuellen Eingriffen und senkt somit die Betriebskosten.
• Produktivitätssteigerung: Teams können sich auf strategische Aufgaben konzentrieren, während Routineanalysen von KI übernommen werden.

6. Bessere Entscheidungsfindung

• Datengetriebene Entscheidungen: Unternehmen können fundierte Entscheidungen treffen, die auf präzisen und aktuellen Datenanalysen basieren.
• Risikomanagement: Durch die frühzeitige Identifikation von Risiken und Chancen können Unternehmen proaktive Maßnahmen ergreifen.

7. Demokratisierung der Datenanalyse

• Zugänglichkeit: Augmented Analytics macht fortschrittliche Datenanalysen für eine breitere Benutzerbasis zugänglich, nicht nur für Data Scientists und Analysten.
• Kollaboration: Verschiedene Abteilungen können besser zusammenarbeiten und gemeinsam auf Daten zugreifen und diese nutzen.

Wichtige Studien und Ressourcen zu Augmented Analytics

Folgende bedeutende Artikel und Ressourcen zur Thematik helfen bei einem tieferen Einstieg in dieses Themengebiet:

1. Augmented Analytics 101: A Starter’s Guide
   • Link: SelectHub
   • Zusammenfassung: Dieser Artikel bietet eine Einführung in Augmented Analytics und beschreibt, wie es Datenexploration und Analyseprozesse durch den Einsatz von ML und NLP-Technologien verbessert.
   • Veröffentlichungsdatum: 11. Juni 2024
2. Augmented Analytics – Definition und häufige Fragen
   • Link: Business Unicorns
   • Zusammenfassung: Augmented Analytics nutzt maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz (KI), um die Datenanalyse zu erweitern und zu automatisieren.
3. What is Augmented Analytics in less than 3 minutes – Wonderflow
   • Link: Wonderflow
   • Zusammenfassung: Der Artikel erklärt die Grundlagen von Augmented Analytics und wie statistische und linguistische Technologien zur Verbesserung der Datenmanagement-Performance beitragen.
   • Veröffentlichungsdatum: 9. Mai 2019
4. What is Augmented Analytics? – Definition from Techopedia
   • Link: Techopedia
   • Zusammenfassung: Augmented Analytics bezieht sich auf Analyseprozesse, die durch Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning verbessert werden.
   • Veröffentlichungsdatum: 19. Juli 2021
5. What is Augmented Analytics: How will it benefit your business?
   • Link: LinkedIn
   • Zusammenfassung: Gartner definiert Augmented Analytics als den Einsatz von Technologien wie maschinellem Lernen und KI zur Unterstützung bei der Datenvorbereitung und -analyse.
   • Veröffentlichungsdatum: 25. Juni 2024
6. Augmented Analytics: Examples & Best Practices – Qlik
   • Link: Qlik
   • Zusammenfassung: Der Artikel beschreibt die Integration von maschinellem Lernen und NLP-Techniken in Datenanalyse-Tools zur Unterstützung oder Automatisierung von Analyseprozessen.
7. Augmented Analytics: Definition, Vorteile, Einsatz und Features
   • Link: Tableau
   • Zusammenfassung: Augmented Analytics ist ein Spezialgebiet im Bereich der Datenanalyse, bei dem KI zur Verbesserung und Automatisierung von Datenanalysen eingesetzt wird.
8. Augmented Analytics – Wikipedia
   • Link: Wikipedia
   • Zusammenfassung: Augmented Analytics nutzt maschinelles Lernen und NLP, um Analyseprozesse zu automatisieren und zu verbessern.

Fazit

Augmented Analytics bietet innovative Möglichkeiten, um die Datenanalyse zu optimieren und den Entscheidungsfindungsprozess zu unterstützen. Durch den Einsatz von automatisierten Prozessen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen schnellere und präzisere Einsichten aus ihren Daten gewinnen. Dies kann dazu beitragen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Augmented Analytics ist somit eine vielversprechende Entwicklung im Bereich der Datenanalyse, die Unternehmen dabei helfen kann, mit der wachsenden Datenflut besser umzugehen und erfolgreich zu sein.

Jens

Dr. Jens Bölscher ist studierter Betriebswirt mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik. Er promovierte im Jahr 2000 zum Thema Electronic Commerce in der Versicherungswirtschaft und hat zahlreiche Bücher und Fachbeiträge veröffentlicht. Er war langjährig in verschiedenen Positionen tätig, zuletzt 14 Jahre als Geschäftsführer. Seine besonderen Interessen sind Innovationen im IT Bereich.