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Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) bezieht sich auf eine Reihe von Softwarefunktionen, die es Unternehmen ermöglichen, auf Daten zuzugreifen, diese zu analysieren und daraus umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und so Geschäftsentscheidungen zu treffen. In der Regel präsentieren BI-Tools Informationen auf benutzerfreundlichen Dashboards und Datenvisualisierungen, die wichtige Kennzahlen grafisch darstellen. Während dies früher eine Aufgabe von Technik- oder IT-Teams war, die spezielles Fachwissen erforderte, geben moderne Business-Intelligence-Tools Daten und prädiktive Analysefunktionen in die Hände von Entscheidungsträgern, sodass diese Berichte erstellen und spezifische Geschäftseinblicke gewinnen können. Traditionell konzentrierte sich Business Intelligence auf die deskriptive und diagnostische Berichterstattung über historische und aktuelle Geschäftsaktivitäten.

Warum ist Business Intelligence wichtig?

Moderne BI bietet datengestützte Antworten auf komplexe Geschäftsfragen in Echtzeit. Dank der Darstellung in leicht verständlichen Dashboards, visuellen Darstellungen oder Berichten aus verschiedenen Datenquellen und Data Warehouses können BI-Anwender die Unternehmensleistung analysieren, Trends erkennen und Bereiche ermitteln, in denen die Leistung nicht akzeptabel ist. In der Regel ist BI so strukturiert, dass sie Geschäftseinblicke in die historische Leistung, einschließlich aktueller Ergebnisse, bietet. Je nach Lösung können Benutzer Fragen in natürlichen Sprachen stellen, ohne dass programmatische Eingaben erforderlich sind. Zu den Bereichen, in denen Unternehmen BI einsetzen, gehören:

ROI: Ein intelligentes, auf BI basierendes Geschäftsverständnis hilft Unternehmen dabei, Leistung und Kapitalrendite durch Geschäftsanalysen zu optimieren.
Kundenerlebnis: Um Kundenpräferenzen, Kauftrends und -verhalten besser zu verstehen, um den Kundenservice zu verbessern und gezieltes Marketing zu ermöglichen.
Überwachung der Geschäftsleistung: Einsatz von Datenanalysen, um Einblicke in die Unternehmensleistung zu gewinnen und so die Abläufe kontinuierlich zu verbessern

Traditionelle Business-Intelligence-Techniken konzentrieren sich auf historische Daten und geben Antworten auf Fragen wie sich etwas ereignet hat und warum es sich ereignet hat. Um dies zu erreichen, strukturieren Analysten Abfragen, die auf herkömmlichen relationalen Datenbanken ausgeführt werden, um statische Berichte zu erstellen.

Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) für Business Intelligence verwenden Algorithmen und Deep-Learning-Techniken, um Big Data zu analysieren und in den Daten verborgene Muster zu entdecken. KI ermöglicht es Datenwissenschaftlern und Geschäftsanalysten, manuelle Prozesse zu automatisieren, um Daten zu extrahieren, Trends besser zu verstehen, Prognosen zu erstellen und neue BI-Berichte zu erstellen. Sie ist außerdem hilfreich, um neue Erkenntnisse zu gewinnen, die traditionelle BI-Techniken nicht aufdecken können. Ein weiterer Bereich, in dem KI innerhalb von BI ins Spiel kommt, ist die Verarbeitung natürlicher Sprache, bei der KI-gestützte BI Stimmungen und Informationen aus Dokumenten, E-Mails und Transkripten von Call Centern extrahieren kann. BI-Benutzer können sich eingehender mit Daten befassen, ohne dass Analysten benutzerdefinierte Dashboards oder Berichte erstellen müssen.

Wie unterstützt künstliche Intelligenz Business Intelligence?

Der Einsatz von KI-gesteuerter Business Intelligence kann die Ergebnisse verbessern und tiefere Einblicke bieten. Insbesondere ermöglicht KI Benutzern, große Datenmengen effektiv zu analysieren, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Datentypen. KI-gesteuerte Anwendungen können Prioritätsbereiche effektiver hervorheben als Standard-BI. Zu den Vorteilen gehören:

Verbesserte BI-Funktionen: KI bietet eine bessere Fähigkeit, Zusammenhänge zwischen Daten, Nuancen, Ausreißern und verborgenen Trends zu verstehen.
Fundiertere Entscheidungsfindung: Die prädiktiven Funktionen von KI-gestützter BI ermöglichen es Benutzern, Trends einfacher zu erkennen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Proaktive Entscheidungen: KI kann Trends in aktuellen Daten schnell hervorheben, sodass Analysten diese Trends frühzeitig erkennen und proaktive Entscheidungen in Echtzeit treffen können
Intelligente adaptive BI: Die Machine-Learning-Funktionen der KI können die BI-Leistung verbessern, da KI in der Lage ist, Analysen und Empfehlungen zu finden, die zu den besten Ergebnissen führen.
Bessere Einblicke: KI-fähige BI-Lösungen helfen Benutzern, versteckte Trends besser zu erkennen und neue Erkenntnisse zu liefern, die mit älteren BI-Tools nicht ohne weiteres ersichtlich sind.

Was sind die Vorteile von künstlicher Intelligenz in der Business Intelligence?

Verbesserte BI-Funktionen: KI bietet eine bessere Fähigkeit, Zusammenhänge zwischen Daten, Nuancen, Ausreißern und verborgenen Trends zu verstehen.
Fundiertere Entscheidungsfindung: Die prädiktiven Funktionen von KI-gestützter BI ermöglichen es Benutzern, Trends einfacher zu erkennen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Proaktive Entscheidungen: KI kann Trends in aktuellen Daten schnell hervorheben, sodass Analysten diese Trends frühzeitig erkennen und proaktive Entscheidungen in Echtzeit treffen können
Intelligente adaptive BI: Die Machine-Learning-Funktionen der KI können die BI-Leistung verbessern, da KI in der Lage ist, Analysen und Empfehlungen zu finden, die zu den besten Ergebnissen führen.
Bessere Einblicke: KI-fähige BI-Lösungen helfen Benutzern, versteckte Trends besser zu erkennen und neue Erkenntnisse zu liefern, die mit älteren BI-Tools nicht ohne weiteres ersichtlich sind.

Wie kann AWS mit KI in Business Intelligence helfen?

Amazon SageMaker Canvas erweitert den Zugang zu Machine Learning (ML), indem es Geschäftsanalysten eine visuelle Oberfläche bietet, mit der sie selbst genaue ML-Vorhersagen erstellen können – ohne dass sie Erfahrung mit Machine Learning haben oder eine einzige Zeile Code schreiben müssen. Mit Amazon SageMaker Canvas können Sie auf gebrauchsfertige Modelle zugreifen oder benutzerdefinierte Modelle erstellen, um Informationen zu extrahieren und Vorhersagen aus Tausenden von Dokumenten, Bildern und Textzeilen in wenigen Minuten zu erstellen.

Darüber hinaus können Geschäftsanalysten die in SageMaker Canvas generierten ML-Vorhersagen nutzen, sie mit interaktiven Dashboards in Amazon QuickSight anreichern, das einheitliche BI in Hyperscale bietet, und die Erkenntnisse aus diesen Dashboards für ihre täglichen Geschäftsentscheidungen nutzen. Mit QuickSight können alle Benutzer unterschiedliche Analyseanforderungen von derselben Informationsquelle aus erfüllen, indem moderne interaktive Dashboards, paginierte Berichte, eingebettete Analysen, Abfragen in natürlicher Sprache und ML-Einblicke verwendet werden.

Informationen zum Einstieg in SageMaker Canvas und QuickSight finden Sie im Workshop.