Da die KI-Technologie immer ausgereifter und demokratisierter wird, wird sie auf neue Weise in Datenanalyseplattformen und Arbeitsabläufe integriert
Künstliche Intelligenz verändert viele Prozesse in verschiedenen Branchen, vom Gesundheitswesen über die Fertigung bis zum Vertrieb. Der IWF sagt, er werde die Weltwirtschaft umgestalten und verändern quick 40 % der Arbeitsplätze da es zu einer Automatisierung und effizienteren Methoden zur Erledigung von Aufgaben in verschiedenen Vorgängen führt. Daten stehen im Mittelpunkt all dieser Verbesserungen, und es ist nur natürlich, dass KI bedeutende Fortschritte einleitet Fortschritte in der Artwork und Weise, wie Menschen Daten nutzen.
Im Jahr 2024 sind Datenanalysetrends entstanden oder festigen sich KI spielt eine herausragende Rolle in der Artwork und Weise, wie Daten gesammelt, aggregiert, analysiert und präsentiert werden. Hier finden Sie einen Überblick über einige der bemerkenswertesten Entwicklungen im Bereich der KI-gestützten Analyse.
Erweiterte Analyse
Augmented Analytics beinhaltet den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, um die menschlichen Fähigkeiten bei der Entdeckung und Untersuchung von Daten zu verbessern. Im Wesentlichen ermöglicht es jedem, der weiß, wie man KI-Systeme nutzt, Analysen über eine KI-gestützte Plattform oder ein KI-gestütztes Instrument selbst durchzuführen.
Augmented Analytics spielt eine wichtige Rolle bei der Demokratisierung der Datenanalyse, wenn auch nicht unbedingt über eine dialogorientierte Benutzeroberfläche.
Derzeit bestehen Augmented-Analytics-Lösungen aus Service- und Softwarekomponenten. Die Servicekomponente umfasst Datenberatung, Schulung und kontinuierlichen Help. Die Softwarekomponente kann entweder cloudbasiert oder ein On-Premise-Softwaretool sein, obwohl die meisten KI-Algorithmen über die Cloud verarbeitet werden. Edge AI ist für eine Vielzahl von Anwendungen noch nicht realisierbar und daher noch nicht weit verbreitet.
Es wird erwartet, dass der Augmented-Analytics-Markt wachsen wird 27,6 % CAGR von 2022 bis 2032. Dieses bemerkenswerte Wachstum ist auf die steigende Nachfrage nach kundenorientierten Analysen zurückzuführen, wobei Unternehmen versuchen, verschiedene Faktoren oder Variablen zu nutzen, die in herkömmlichen Analysen normalerweise nicht enthalten sind.
Gartner hat veröffentlicht ein umfassendes Verzeichnis überprüfter und bewerteter Augmented-Analytics-Lösungen. Diese Lösungen stellen einige der besten Möglichkeiten dar, wie KI die Datenanalyse verbessert und es normalen Benutzern ermöglicht, Daten auf intuitive Weise zu analysieren, von der Datenerfassung über die Analyse bis hin zur Entwicklung eines Knowledge Science Machine Studying (DSML)-Modells.
Konversationsdatenexploration
Angesichts der rasanten Digitalisierung von Organisationen und der zunehmenden Akzeptanz digitaler Transaktionen durch Verbraucher generieren und verbrauchen moderne Unternehmen Daten immer schneller. Daher haben Enterprise-Intelligence-Groups mit einer Datenexplosion zu kämpfen, die nicht mehr verwaltet oder nicht optimum genutzt werden kann. Unternehmen könnten Unmengen an Daten ansammeln, ohne sie sinnvoll zu nutzen.
Mithilfe generativer KI können Unternehmen ihre Daten im Dialog erkunden. Benutzer müssen keine Experten für Datenanalyse oder Enterprise Intelligence sein, um die ihnen vorliegenden Informationen nutzen zu können. Sie können einfach einen Chatbot oder Copiloten starten und Fragen oder Anweisungen eingeben, um die benötigten Daten und Erkenntnisse zu erhalten.
Einige Organisationen bezeichnen dies als Generative Enterprise Intelligence oder Gen BI. Es nutzt Gen AI, um BI zu vereinfachen und es mehr Benutzern zugänglich zu machen, insbesondere denen, die sich mit der Analyse von Geschäftsdaten nicht auskennen.
Gen BI kann Datensätze aus einem riesigen Datenpool abrufen, Daten interpretieren, nützliche Erkenntnisse zur Erleichterung der Entscheidungsfindung generieren und im Handumdrehen Diagramme und andere Präsentationen erstellen. Ein Beispiel für diese Lösung ist Generative BI von Pyramid Analytics, die darauf ausgelegt ist, in weniger als einer Minute Erkenntnisse zu liefern, sodass jeder Geschäftsdatenanalysen durchführen und sogar vollständige Dashboards von Grund auf erstellen kann. mit nur wenigen gesprochenen Beschreibungen.
Mit anderen Worten: Gen BI demokratisiert Enterprise Intelligence. Es ermöglicht denjenigen, die nicht Teil des Enterprise-Intelligence-Groups sind, mithilfe von KI ihre eigene Datenermittlung, Konsolidierung, Analyse und Präsentation durchzuführen. Dies ermöglicht es Organisationen, sinnvolle analytische Eingaben aus verschiedenen Quellen zu erhalten, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und nicht durch rollenbasierte Konventionen behindert zu werden.
KI-gestützte Analysen erklärbar gemacht
Künstliche Intelligenz ist bereits alltäglich geworden. Es wurde in verschiedene Technologien integriert, die von alltäglichen Menschen verwendet werden, von Kameras über IoT-Geräte bis hin zu On-line-Kundendienst-Chatbots. Viele Menschen nutzen KI unwissentlich und ohne zu verstehen, wie sie funktioniert.
Dieser Mangel an Erklärbarkeit von KI wird von einigen Branchen als alarmierend angesehen. Es besteht die Befürchtung, dass Menschen sich auf maschinelle Intelligenz verlassen, die sie nicht verstehen und die möglicherweise nicht einmal korrekt ist. Die meisten generativen KI-Produkte wie ChatGPT und Gemini zeigen derzeit weiterhin „Halluzinationen“ oder die Erfindung unwirklicher „Fakten“, etwa wenn sie Webseitenquellen zitieren, die nicht existieren. Dies gibt Anlass zu großer Sorge, insbesondere wenn KI zur Analyse von Daten und zur Generierung von Erkenntnissen zur Steuerung von Geschäftsentscheidungen eingesetzt wird.
Aus diesem Grund gibt es mehrere Lösungen, die eine Erklärbarkeit durch KI ermöglichen sollen. Google bietet zum einen eine Reihe von erklärbaren KI-Instruments und -Frameworks an, die Entwicklern beim Verständnis helfen sollen Interpretation ihrer maschinellen Lernmodelle.
Ein weiteres Beispiel ist die AI Observability Platform von Fiddler, die Unternehmen beim Aufbau vertrauenswürdiger KI-Datenlösungen unterstützt durch Interpretierbarkeitsmethoden und erklärbare KI-Prinzipien wie integrierte Farbverläufe und Shapley-Werte.
Für Anbieter von Datenanalyselösungen reicht es nicht mehr aus, bei der Werbung für ihre Produkte Automatisierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Pc Imaginative and prescient und große Sprachmodelle anzupreisen. Organisationen berücksichtigen auch die Erklärbarkeit, um die Kontrolle über ihre KI-Systeme zu behalten und den Benutzern die Gewissheit zu geben, dass sie es nicht mit zufällig generierten Datenmengen mit Hinweisen auf Sinn und Zusammenhalt zu tun haben.
Verwendung synthetischer Daten
Unter synthetischen Daten versteht man künstlich generierte Informationen, die maschinelles Lernen und Analysen ermöglichen sollen. Es ist das Gegenteil von Daten aus der realen Welt, die auf Informationen basieren, die von tatsächlichen Ereignissen und Entitäten gesammelt wurden.
Viele sind sich nicht sicher, ob synthetische Daten nützlich sind, aber sie dienen tatsächlich wichtigen Zwecken, insbesondere angesichts der zunehmenden Gesetze und Vorschriften zum Datenschutz und zur Datensicherheit. Es gibt viele Einschränkungen bei der Datenerhebung und -nutzung, weshalb es notwendig ist, die Verwendung realer Daten wie bei der Durchführung von Kundenverhaltensanalysen zu vermeiden.
Eine Studie prognostiziert, dass bis Ende dieses Jahres etwa 60 % der Daten Die beim Aufbau von KI-Systemen verwendeten Materialien werden synthetisch sein. Das klingt vielleicht kontraintuitiv, aber die Realität ist, dass es schwierig ist, KI aufzubauen, indem man sich ausschließlich auf Daten aus der realen Welt verlässt, insbesondere wenn die Daten geografisch weit verstreute Realitäten abbilden sollen. Synthetische Daten schließen die Lücken in den Daten des maschinellen Lernens und bieten eine deutlich kostengünstigere und besser kontrollierbare Possibility.
Ist es sinnvoll, synthetische Daten in der Datenanalyse zu verwenden? In bestimmten Situationen ist dies sicherlich der Fall, insbesondere wenn es darum geht, hypothetische Szenarien zu untersuchen. KI-gestützte Analyseplattformen können synthetische Daten verwenden, um Prozesse und Ergebnisse in Situationen zu untersuchen, für die keine realen Daten verfügbar sind.
Synthetische Daten haben ihre Grenzen bei der Erfassung realer Situationen, Aktionen und Objekte. Allerdings überwiegen die Vorteile der Verwendung für prädiktive Datenanalysen deutlich die Einschränkungen. Die Unterschiede werden insbesondere dann unbedeutend, wenn die synthetischen Daten von seriösen Anbietern wie Principally AI, Betterdata und Clearbox AI stammen.
In Summe
Mithilfe von KI verbessert sich die Datenanalyse weiter, insbesondere mit dem Aufkommen von Developments, die es einfacher machen, Datenanalysen durchzuführen, Erkenntnisse zu generieren und strukturierte Informationen zu präsentieren. Konversationale Datenexploration, erweiterte Analysen, erklärbare KI und die Verwendung synthetischer Daten tragen dazu bei, die Geschwindigkeit und Qualität von Erkenntnissen zu verbessern und gleichzeitig Analysen für technisch nicht versierte Unternehmensleiter zugänglicher zu machen.