AI Data Analysis: So geht Datenanalyse mit KI

AI Data Analysis nutzt KI, um große Datensätze aufzubereiten, auszuwerten und für die Weiterverwendung zu optimieren. Dieser Ansatz kann in vielen verschiedenen Bereichen wertvolle Dienste leisten.

Was ist AI Data Analysis?

Die AI Data Analysis (dt. KI-Datenanalyse) nutzt Methoden der künstlichen Intelligenz (KI), um große Datenmengen zu überwachen, zu skalieren und auszuwerten. Durch diese Art der Automatisierung werden sogar riesige Datensätze in kürzester Zeit kategorisiert, sodass Erkenntnisse umgehend gewonnen und genutzt werden können.

Durch Machine Learning ist es außerdem möglich, die KI so zu trainieren, dass sie noch präzisere und umfangreichere Analysen erstellt. Selbst langwierige und aufwändige Prozesse der Datenanalyse können durch KI vereinfacht und verbessert werden. Voraussetzung dafür ist, dass erfahrene Analysten und Analystinnen die Prozesse überwachen und die KI im Data Mining schulen.

Welche Vorteile bietet KI-gestützte Datenanalyse?

Data Analysis mit AI bietet zahlreiche Vorteile, sofern die Technologie korrekt eingesetzt wird. Mit dem richtigen Training ist die Analyse sehr präzise und hilft so dabei, Fehler zu vermeiden. Dabei sparen AI-Data-Analysis-Tools vor allem auf lange Sicht Kosten. Aufwändige Auswertungen lassen sich innerhalb kürzester Zeit erledigen, sodass Fachkräfte Zeit für andere Aufgaben finden. Grundsätzlich ist auch die Zeitersparnis ein weiterer positiver Nebeneffekt. KI-basierte Datenanalyse erledigt eine wichtige Vorarbeit, auf deren Basis dann weitere Schritte unternommen werden können. Das gilt auch für die Analyse in Echtzeit, die von einer Maschine deutlich genauer und schneller übernommen wird. Dies erhöht die Sicherheit.

Datenanalyse mit KI durchführen – Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Die KI-Datenanalyse kann an verschiedenen Punkten des gesamten Prozesses überzeugende Ergebnisse liefern. Im Folgenden sehen Sie die wichtigsten Schritte, die eine umfassende AI Data Analysis ausmachen.

Schritt 1: Training

Um die Künstliche Intelligenz für die Datenanalyse vorzubereiten, muss diese zunächst trainiert werden. Die späteren Ergebnisse werden besser und präziser, je umfangreicher und vielschichtiger die ursprüngliche Datenmenge ist. Es ist daher empfehlenswert, die KI mit einer Vielzahl unterschiedlicher Datensätze aus verschiedenen Bereichen zu füttern. Dazu können zum Beispiel auch frühere Analysen, Transaktionen oder Informationen aus dem Internet hilfreich sein. Je mehr „Lehrmaterial“ der KI zur Verfügung steht, desto besser wird auch ihr Algorithmus werden.

Schritt 2: Aufbereitung

Vor der eigentlichen Datenanalyse mit KI steht die Aufbereitung. Dabei werden überflüssige Einträge, die zum Beispiel durch Dopplungen oder fehlerhafte Daten entstehen, aus dem Set genommen, damit Sie bei der späteren Analyse die Ergebnisse nicht verfälschen. Manuell ist dieser Prozess sehr zeitaufwändig und fehleranfällig. Durch AI Data Analysis kann er stark automatisiert und beschleunigt werden. Auch die Fehlerquote sinkt dadurch erheblich.

Schritt 3: Datenanalyse mit KI

Sind diese Vorarbeiten erledigt, ist die KI für die Datenanalyse einsetzbar. Auch hier wird der Prozess erheblich ressourcenschonender und schneller. Die künstliche Intelligenz erkennt Muster, Zusammenhänge, Trends und Unregelmäßigkeiten innerhalb weniger Sekunden. Für diese Arbeit würde ein Mensch viele Stunden benötigen. Neueste Werkzeuge setzen dabei auf ein Frage-Antwort-Prinzip. Durch konkrete Anfragen können Sie dabei genau die gewünschten Ergebnisse aufrufen und müssen sich nicht durch umfangreiche Datensätze arbeiten. Datenanalysten und -analystinnen können die Ergebnisse dann nutzen, um Strategien zu entwickeln und Erkenntnisse in notwendige Änderungen einfließen zu lassen.

Schritt 4: Visualisierung

Auch bei der Präsentation der Erkenntnisse und Datensätze kann Data Analysis mit AI einen wertvollen Beitrag leisten. Für die Aufbereitung stehen zahlreiche nützliche Tools zur Verfügung, die die gesammelten Daten übersichtlich darstellen und so wichtige Informationen kenntlich machen. Dies funktioniert teamintern, um Abläufe zu optimieren und auch für die Darstellung auf Kundenseite sind passende Werkzeuge erhältlich.

Schritt 5: Prognose

Verfügt die KI über ausreichende Datenmengen, kann sie in vielen Bereichen präzise Prognosen erstellen. Diese Erwartungen werden nicht nur anschaulich visualisiert, sondern vor allem auch mit den entsprechenden Daten unterlegt. So verfügen Unternehmen über weitere wichtige Bausteine bei der Planung und Durchführung neuer Strategien.

Schritt 6: Planung und Anwendung

Genau dafür sind die Erkenntnisse aus der AI Data Analysis so wertvoll. Zwar sollten sie nie als einzige Quelle oder alleiniges Entscheidungskriterium herangezogen werden. Basierend auf einer Kombination aus menschlicher Expertise und KI-basierter Datenanalyse können allerdings erfolgversprechende und gut begründete Schlüsse gezogen werden, die einem Unternehmen auch in Hinblick auf die Zukunft einen erheblichen Wettbewerbsvorteil bringen.

Use Cases für Data Analysis mit AI (mit Beispielen)

Es gibt zahlreiche Beispiele für eine gelungene und zielführende Datenanalyse mit KI. Abschließend zeigen wir Ihnen fünf Use Cases, an denen Sie die Vorteile der praktischen Technologie schnell erkennen können.

Spracherkennung

AI Data Analysis kann genutzt werden, um natürliche Sprache zu erkennen, zu kategorisieren und zu visualisieren. Mithilfe verschiedener Diagramme werden Daten aus unterschiedlichen Quellen so aufbereitet und übersichtlich angezeigt. Eine Lösung, die auf diese Herangehensweise zurückgreift, ist BigQuery von Google. Ein praktisches Beispiel ist außerdem die Automatic Speech Recognition, bei der gesprochene Sprache in Text umgewandelt wird. Dies findet Anwendung in der Transkription von Meetings, der Verarbeitung von Kundenfeedback oder der Unterstützung von Chatbots durch sprachbasierte Eingaben.

Interaktive Dashboards

Die Nutzung von KI zur Erstellung interaktiver Dashboards sorgt für eine dynamische und anwenderfreundliche Präsentation von Daten. Mit Tools wie Polymer AI lassen sich selbst komplexe Datensätze verständlich visualisieren, indem die KI automatisch relevante Muster erkennt und hervorhebt. So können Sie datenbasierte Entscheidungen noch schneller und fundierter treffen. Unternehmen profitieren hier insbesondere in Bereichen wie Vertrieb, Marketing und Supply-Chain-Management (SCM).

Data Cleaning

Die Datenqualität ist entscheidend für den Erfolg jeder Analyse. Mit Monte Carlo wird der Prozess der Datenbereinigung durch KI revolutioniert. Das Tool erkennt automatisch Unstimmigkeiten, Duplikate oder fehlende Werte und verbessert so die Datenbasis. Ein Beispiel aus der Praxis: Unternehmen im E-Commerce-Bereich können fehlerhafte Produktdaten bereinigen, um präzisere Empfehlungen und Suchergebnisse zu liefern. Die Automatisierung spart nicht nur Zeit, sondern minimiert auch die Zahl menschlicher Fehler.

Aufbereitung und Prognosen

Answer Rocket ist ein intelligenter Assistent für die Datenanalyse, der durch sein Frage-Antwort-System besticht. Nutzer und Nutzerinnen können einfache Anfragen stellen, die die KI mit visualisierten Berichten oder detaillierten Prognosen beantwortet. Dies ermöglicht eine zielgerichtete Nutzung von Daten, beispielsweise im Finanzsektor, um künftige Markttrends zu identifizieren oder im Kundenmanagement, um bessere Einblicke in Kundenpräferenzen zu gewinnen. Die Fähigkeit, Prognosen zu erstellen, bietet darüber hinaus eine solide Basis für strategische Entscheidungen.

Bild- und Videoauswertung

Die Auswertung von unstrukturierten Bild- und Videodaten wird durch Vertex AI auf ein neues Level gehoben. Die Technologie ermöglicht nicht nur die automatische Erstellung von Textzusammenfassungen und die Annotation von Metadaten, sondern auch die Identifikation von Objekten oder Mustern in Bildern. Beispielsweise können Unternehmen in der Logistikbranche visuelle KI nutzen, um Schäden an Waren zu erkennen, während Unternehmen im Einzelhandel Kundenerlebnisse durch die Analyse von Überwachungsvideos optimieren. Auch in der Medizin, zum Beispiel bei der Analyse von Röntgenaufnahmen, kommt diese Technik verstärkt zum Einsatz.