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Erweiterte Analytik:
ein durchgängiger Überblick & Best Practices
April 25, 2025
Augmented Analytics beinhaltet die Implementierung von künstlicher Intelligenz und verwandten Technologien in den traditionellen Datenanalyse-Workflow, um die Datenerfassung, -verarbeitung und -abfrage zu automatisieren, den manuellen Aufwand zu minimieren und die Gewinnung von Erkenntnissen für nicht-technische Geschäftsanwender zu vereinfachen.
Itransition bietet Datenanalysedienstleistungen für den gesamten Zyklus an, um Unternehmen dabei zu helfen, die Vorteile der erweiterten Analysefunktionen zu nutzen und schnellere und genauere Datenanalysen durchzuführen.
Überblick über den Augmented-Analytics-Markt
28%
die prognostizierte CAGR des globalen Augmented-Analytics-Marktes von 2024-2030
Research and Markets
x5.9
der erwartete Wertzuwachs des globalen Augmented-Analytics-Marktes von 2023 bis 2030
Research and Markets
50%
der Büroangestellten in globalen Unternehmen sollen bis 2026 durch KI unterstützt werden
Gartner
Schlüsselfunktionen der erweiterten Analytik
Augmented Analytics umfasst mehrere zugrunde liegende Technologien, die die Datenanalyse in Unternehmen beschleunigen und demokratisieren.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist eine entscheidende Technologie hinter Augmented-Analytics-Lösungen und ermöglicht die Verarbeitung von Daten und die kontinuierliche Verbesserung der Ergebnisgenauigkeit, wenn mehr Daten analysiert werden. ML-Algorithmen automatisieren den Prozess der Modellverfeinerung, identifizieren Datenmuster und erleichtern prädiktive und präskriptive Analysen, prognostizieren Trends und geben gezielte Empfehlungen für die beste Vorgehensweise.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Abfragen in natürlicher Sprache (Natural Language Querying, NLQ) und Generierung natürlicher Sprache (Natural Language Generation, NLG) erleichtern die Kommunikation zwischen Mensch und Computer, indem sie Computercode in menschliche Sprache übersetzen und umgekehrt. Diese Technologien ermöglichen es Geschäftsanwendern, Daten abzufragen und Ergebnisse zu interpretieren, indem sie vertraute Begriffe und keine speziellen Programmiersprachen verwenden, was die Datenanalyse und den Austausch von Erkenntnissen rationalisiert.
Automatisierung
Augmented-Analytics-Software automatisiert Routineaufgaben im gesamten Lebenszyklus der Datenanalyse, von der Datenerfassung in Echtzeit und der Datenaufbereitung bis hin zur Datenexploration und Datenvisualisierung. ML-gesteuerte Technologien helfen bei der automatischen Erkennung relevanter Datenattribute, bei der Indizierung und Gruppierung verwandter Informationen und bei der Erstellung benutzerfreundlicher Berichte und Diagramme.
Optimieren Sie Ihre Datenanalyseprozesse mit Augmented Analytics
Anwendungsfälle von Augmented Analytics
Augmented Analytics hat verschiedene Anwendungsmöglichkeiten, die sowohl Führungskräften als auch Teammitgliedern in verschiedenen Abteilungen wie Finanzen, Vertrieb, Marketing, Logistik und Personalwesen helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Strategische Entscheidungsfindung
Führungskräfte können Augmented Analytics-Software nutzen, um Geschäftsdaten wie Finanz-, Marketing- und Vertriebskennzahlen zu analysieren, ohne dabei auf IT-Teams angewiesen zu sein. Augmented Analytics-Software kann auch dabei helfen, aufkommende Markttrends und Kundenbedürfnisse zu erkennen und die potenziellen Auswirkungen jeder Entscheidung auf allen Unternehmensebenen zu bewerten, indem sie die Erstellung von aussagekräftigen Berichten mit Drill-down- und Drill-through-Funktionen ermöglicht.
Kundenintelligenz
Marketingteams setzen Augmented-Analytics-Tools ein, um Kundendaten aus verstreuten Datenquellen zu sammeln und zu verarbeiten und so manuelle Prozesse zu umgehen. Augmented Analytics-Software hilft dabei, 360-Grad-Kundenprofile zu erstellen, das Kundenverhalten zu verstehen, die Kundenabwanderung zu prognostizieren, den Customer Lifetime Value zu berechnen und Cross- und Upselling-Möglichkeiten zu identifizieren.
Vertriebsprognose
Mit Hilfe der Automatisierungsfunktionen von Augmented Analytics können Vertriebsexperten große Datensätze verarbeiten, um einen umfassenderen Überblick über die Vertriebsaktivitäten des Unternehmens, die aktuellen Marktbedingungen, abgeschlossene Geschäfte und die Teamleistung zu erhalten. Mit Hilfe von ML und generativer KI hilft Augmented-Analytics-Software auch bei der Umsatzprognose eines Unternehmens und bietet gleichzeitig natürlichsprachliche Kommunikation und Self-Service-BI- und Analysefunktionen.
Management der Versorgungskette
Unternehmen setzen erweiterte Analysefunktionen ein, um die Leistung der Lieferkette auf automatisierte, selbstbediente Weise zu bewerten. Erweiterte Analysewerkzeuge helfen bei der Überwachung von Aspekten wie Lagerumschlag, Lieferraten von Lieferanten, Lieferkosten und Bestandsdefiziten. Mit diesen Erkenntnissen können Supply-Chain-Manager Unterbrechungen und Lieferanforderungen vorhersagen, verstehen, warum bestimmte Standorte geringere Lieferraten aufweisen, und Maßnahmen zur Verbesserung der Widerstandsfähigkeit der Lieferkette ergreifen.
Verwaltung von Talenten
Augmented-Analytics-Lösungen automatisieren die Analyse von Leistungsbeurteilungen, interner Kommunikation und Lebensläufen sowie die Erstellung von HR-Analyseberichten in natürlicher Sprache. Sie unterstützen HR-Teams dabei, wertvolle Erkenntnisse für die Talentakquise, -entwicklung und -bindung zu gewinnen, indem sie Informationen über Top-Performer, Kandidaten, die besser zu einer Rolle passen, Mitarbeiter, bei denen die Gefahr besteht, dass sie das Unternehmen verlassen, und Qualifikationslücken, die die Unternehmensziele behindern, bereitstellen.
Bewertung des Kreditrisikos
Mit Augmented Analytics-Software entfällt die Notwendigkeit, Daten für die Kreditgenehmigung manuell zu zerlegen. Sie liefert Finanzteams Vorhersagen über die Kreditwürdigkeit von Kunden, indem sie alle relevanten Datenpunkte, einschließlich Alter, Einkommen und Kreditwürdigkeit, analysiert, das Risiko bewertet und Vorschläge zur Kredithöhe macht.
Erkennung von Betrug
ML-Algorithmen automatisieren die Analyse von Systemzugangs-, Benutzeraktivitäts- und Transaktionsdaten, identifizieren ungewöhnliche Aktivitäten und Ausreißer und markieren potenzielle Anomalien in Datensätzen. Erweiterte Analysesysteme generieren Warnungen in natürlicher Sprache und erleichtern es den Benutzern, manipulierte Zahlen, Fälschungen und gefälschte Unterschriften zu erkennen und Betrug und finanzielle Verluste zu verhindern.
Optimierung des IT-Betriebs
Erweiterte Analysesoftware hilft bei der Überwachung der System- und Serverleistung, um die Ursachen für unerwartete Spitzen bei der Server- und Systemnutzung zu ermitteln. Mithilfe von ML-Funktionen kann Augmented Analytics-Software auch Ausfälle für IT-Spezialisten vorhersagen, um sie zu entschärfen und Systemausfälle zu verhindern.
1.5x
schnellere Bildverarbeitung
Eine ML-Lösung für Markenanalyse und Reporting
Itransition entwickelte eine neue, auf maschinellem Lernen basierende Markenerkennungslösung für ein Unternehmen zur Bewertung von Sport- und Unterhaltungssponsoring. Die Lösung unterstützt die Benutzer bei der Identifizierung von Marken und der Position ihrer Logos in Bildern, erstellt anpassbare Berichte und bietet eine renovierte Oberfläche mit einfachen Navigationsmöglichkeiten.
15%
Steigerung der Modellgenauigkeit
Kundenspezifische ML-Algorithmen für eine Versicherungsplattform
Das Team von Itransition unterstützte ein Versicherungsunternehmen dabei, die Grenzen der Skalierbarkeit und Genauigkeit seines KI-Prognosemodells zu überwinden. Wir analysierten das bestehende maschinelle Lernmodell, entwickelten über 100 neue Funktionen und trainierten das Modell anhand von 500.000 Versicherungsantragsdatensätzen. Die implementierte Lösung prognostiziert die Wahrscheinlichkeit, dass App-Nutzer die Versicherung abschließen, mit einer Genauigkeit von 75 % und ermöglicht es dem Kunden, den Nutzern gezielt Preise und Rabatte anzubieten.
15%
Steigerung des gesammelten Nutzerdatenvolumens
BI-Plattform für den Einzelhandel mit KI und Computer Vision
Itransition stellte einem E-Commerce-Unternehmen eine einzelhandelsspezifische BI-Plattform zur Verfügung, die über eine KI-gestützte Empfehlungsmaschine und Computer-Vision-Funktionen verfügt, um Daten zu sammeln und zu analysieren, Kunden besser zu verstehen, das Online-Einkaufserlebnis zu personalisieren und den Umsatz zu steigern.
Vorteile der erweiterten Analytik
Kürzere Zeit bis zur Erkenntnis
Im Gegensatz zu herkömmlicher Business Intelligence- und Analysesoftware beschleunigen ML-Algorithmen und Automatisierung den Prozess der Erkenntnisgewinnung erheblich. Augmented-Analytics-Software hilft dabei, Beziehungen in Datensätzen schnell zu finden, Daten für die Analyse zu profilieren und umzuwandeln, umfassende Echtzeit-Einsichten in natürlicher Sprache und interaktiven Grafiken zu generieren und Handlungsempfehlungen für Benutzer zu geben, um schnelle und faktenbasierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Demokratisierung von Daten
Mit Funktionen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, ML-gestützten Empfehlungen und vorgefertigten, interaktiven Visualisierungen wie Diagrammen, Grafiken und Karten ermöglicht Augmented-Analytics-Software auch Anwendern ohne fortgeschrittene technische Kenntnisse, Daten abzufragen, Berichte zu erstellen, mit einfachen Befehlen Datenberichte zu verfassen und Erkenntnisse umgehend mit anderen Teams und der Geschäftsführung zu teilen. Mehr Teams werden mit Daten vertraut, verbessern ihre Datenkompetenz und führen Analysen für ihre spezifischen Anwendungsfälle durch.
Operative Effizienz
Durch die Automatisierung zeitaufwändiger Datenanalyseaufgaben und die Befähigung von Geschäftsteams, mit Daten zu arbeiten, ohne auf IT-Teams angewiesen zu sein, steigern Augmented-Analytics-Tools die Produktivität sowohl von normalen Benutzern als auch von Data-Science-Teams. Geschäftsanwender können Entscheidungen in der Geschwindigkeit des Geschäftsbetriebs treffen, während sich Datenwissenschaftler auf fortgeschrittene Analyseprojekte konzentrieren können, anstatt sich wiederholende, manuelle Datenmanagementaktivitäten oder Routinedatenanalysen durchzuführen.
Verborgene Erkenntnisse aufdecken
Die Algorithmen des maschinellen Lernens, auf denen Augmented Analytics basiert, helfen Anwendern bei der Verarbeitung großer Datenmengen und der Aufdeckung von Erkenntnissen, die bei der Verwendung herkömmlicher Analysemethoden übersehen werden können. So können Unternehmen bei der Entscheidungsfindung jedes Detail berücksichtigen und Fehler vermeiden, die durch die falsche Interpretation kritischer Daten entstehen.
Möchten Sie das Beste aus Ihrer Augmented-Analytics-Plattform herausholen?
Herausforderungen bei der Implementierung von Augmented Analytics
Herausforderung | Lösung | |
|---|---|---|
Widerstand der Mitarbeiter |
Mitarbeiter können aus verschiedenen Gründen zögern, neue Technologien zu nutzen, von der Angst, dass KI sie
bei der Arbeit ersetzt, bis hin zu mangelnden Fähigkeiten und mangelndem Selbstvertrauen bei der Nutzung
fortschrittlicher Tools.
| Damit die Mitarbeiter die erweiterten Analysemöglichkeiten annehmen, müssen sie deren Wert verstehen und Datenkompetenz und Analysefähigkeiten entwickeln. Bieten Sie maßgeschneiderte Anwenderschulungen an, veranstalten Sie Workshops und stellen Sie Mentoren ein, die den Mitarbeitern dabei helfen, wichtige Datenkonzepte zu verstehen und Daten in fundierte Entscheidungen umzuwandeln, die dem Unternehmen zugute kommen. Fördern Sie eine datengetriebene Kultur und zeigen Sie anhand von Beispielen, wie andere Teammitglieder von Augmented Analytics profitieren. |
Datenverzerrungen und schlechte Datenqualität |
Augmented Analytics-Ergebnisse werden verzerrt und fehlerhaft, wenn das System mit irrelevanten,
verunreinigten und unzureichenden Daten gefüttert wird.
| Die Investition ausreichender Ressourcen in unternehmensweites Datenmanagement und Data-Governance-Praktiken hilft, eine gute Datenqualität zu gewährleisten. Solche Praktiken können die Zuweisung von Datenverantwortlichen beinhalten, die für die Aufrechterhaltung der Datenqualität eines Unternehmens verantwortlich sind, oder die Einrichtung eines funktionsübergreifenden Data-Governance-Ausschusses, der die Umsetzung von Data-Governance-Initiativen definiert, fördert und überwacht. Führen Sie regelmäßig Datenqualitäts- und Bias-Audits mithilfe von Tools zur Überwachung der Datenqualität durch und verfolgen Sie die Datenherkunft, um die Datengenauigkeit sicherzustellen und das Vertrauen in die Entscheidungsfindung zu stärken. |
Datenschutz- und Sicherheitsbedenken |
Da Augmented-Data-Systeme große Mengen sensibler Daten verarbeiten, können sie Bedenken hinsichtlich des
Datenschutzes und der Datensicherheit hervorrufen.
| Achten Sie bei der Auswahl von Augmented-Analytics-Tools auf die eingebauten Sicherheitsmechanismen, z. B. rollenbasierte Zugriffskontrolle, Datenverschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung sowie Datenmaskierung. Vergewissern Sie sich, dass die von Ihnen implementierte Augmented-Analytics-Lösung die geltenden Datenschutzbestimmungen der Branche und internationale Datenschutzgesetze wie GDPR, HIPAA, FISMA usw. einhält. |
Skalierbarkeit und Leistungsprobleme |
Augmented Analytics erfordert die Verarbeitung großer Datenmengen, was die Reaktionszeit des Systems
beeinträchtigen kann.
| Stellen Sie sicher, dass Ihre Dateninfrastruktur (einschließlich Speicher- und Rechenressourcen sowie Server und Telekommunikationsnetzwerke, wenn Sie sich für eine lokale Bereitstellung entscheiden) die wachsende Datenmenge und Arbeitslast unterstützen kann. Bei der Bereitstellung vor Ort sollten Sie die Implementierung von SSD-Hochleistungsspeicher, GPUs und High-Core-CPUs in Betracht ziehen. Um ein reibungsloses Wachstum entsprechend Ihren aktuellen Anforderungen zu gewährleisten, sollten Sie den Übergang zu Cloud-Lösungen mit automatischer Skalierung in Betracht ziehen. |
Best Practices für die erfolgreiche Einführung von Augmented Analytics
Erwägen Sie eine iterative Implementierung
Um die Mitarbeiter nicht zu überfordern, sollten Sie Ihre Augmented-Analytics-Lösung schrittweise einführen, entweder in einer bestimmten Abteilung oder für einen bestimmten Anwendungsfall. Führen Sie die erforderlichen Änderungen in kleinerem Maßstab durch, z. B. das Umlernen der Modelle, die Anpassung Ihrer Data-Governance-Richtlinien, die Entwicklung umfassender Benutzerschulungsprogramme oder die Implementierung des richtigen Datenintegrationstools, und wiederholen Sie den Vorgang, um dann zu einem unternehmensweiten Maßstab überzugehen.
Transparenz der Systemlogik sicherstellen
Die Unfähigkeit, Systemergebnisse zu interpretieren, ist einer der Gründe für das Misstrauen gegenüber erweiterten Analysetools. Um das "Blackbox"-Problem zu vermeiden, sollten Sie sich für Augmented-Analytics-Systeme entscheiden, die erklärbare KI-Techniken nutzen, wie z. B. visuelle Darstellungen des Beitrags von Merkmalen zum Ergebnis, Schätzung der Bedeutung von Merkmalen und lokal interpretierbare modell-agnostische Erklärungen (LIME). Der Einsatz von XAI-Techniken fördert die Verantwortlichkeit und das Vertrauen der Benutzer, indem sie den Mitarbeitern helfen, die vom Augmented-Analytics-Tool erzeugten Ergebnisse zu verstehen.
Einbindung von Human-in-the-Loop-Feedback
Um die Genauigkeit und Fairness des Systems aufrechtzuerhalten, sind menschliche Aufsicht, Beurteilung und Validierung der Ergebnisse unerlässlich. Entwerfen Sie einen strukturierten Überprüfungsprozess, der festlegt, wo menschliche Beteiligung erforderlich ist, z. B. bei risikoreichen Entscheidungen wie der Erkennung von Betrug, der medizinischen Diagnose und der Kontrolle von Fehlinformationen. Stellen Sie eine enge Zusammenarbeit zwischen Geschäftsanwendern und Datenwissenschaftlern sicher, um nuanciertes Fachwissen bereitzustellen und die Vorschläge umzusetzen. Trainieren Sie KI-Modelle regelmäßig auf der Grundlage des Feedbacks neu und geben Sie den Mitarbeitern Richtlinien zur Erkennung von Verzerrungen und Ungenauigkeiten an die Hand.
Erweiterte Analysedienste, die wir anbieten
Bei Itransition bringen wir unser praktisches Fachwissen im Bereich der Datenanalyse ein, um Unternehmen dabei zu helfen, erweiterte Analysefunktionen einzusetzen, von NLP bis zur Automatisierung, und Datenanalyse-Workflows zu rationalisieren.
Beratung
Wir stellen den Erfolg von Augmented-Analytics-Projekten in Ihrem Unternehmen sicher, indem wir Ihnen in allen Projektphasen beratend zur Seite stehen. Wir helfen bei der Konzeption der Lösungsarchitektur, bewerten vorhandene Augmented-Analytics-Tools, wählen den am besten geeigneten technologischen Stack für die Lösungskomponenten, von der Datenspeicherung bis zur Datenvisualisierung, und legen Richtlinien und Verfahren für das Datenmanagement fest.
Umsetzung
Das Team von Itransition entwickelt kundenspezifische Augmented-Analytics-Lösungen und liefert plattformbasierte Lösungen, die den spezifischen Anforderungen des Unternehmens entsprechen. Wir implementieren sowohl Komplettlösungen als auch einzelne Analysemodule und sorgen für deren nahtlose Integration in das technische Ökosystem des Unternehmens. Wir kümmern uns auch um die Einhaltung der geltenden Vorschriften, implementieren Sicherheitsmechanismen und überwachen die Systemleistung nach der Einführung.
Unterstützung
Unsere Support-Services zielen darauf ab, den Endnutzern der Lösung eine störungsfreie Analyseerfahrung zu bieten. Wir bieten sowohl grundlegenden als auch erweiterten Support für Augmented-Analytics-Lösungen, lösen Probleme und optimieren die Benutzerfreundlichkeit und Abfrageleistung des Systems, um kostspielige Unterbrechungen und Ausfallzeiten zu vermeiden. Unsere Experten führen auch gezielte Schulungen für die effektive Nutzung von Augmented Analytics durch und bieten On-Demand-Supportdienste wie Systemmodernisierung und -migration an.
Verwandeln Sie Daten in einen Wettbewerbsvorteil mit der Anleitung von Itransition
FAQs
Augmented Analytics integriert Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI), darunter maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um komplexe Analyseprozesse wie Datenaufbereitung, Datenermittlung und statistische Analysen zu automatisieren und es allen Nutzern zu ermöglichen, aussagekräftige Erkenntnisse aus großen Datenmengen abzuleiten.
Als Teil einer Analyselösung analysieren KI- und ML-Algorithmen große Datensätze, automatisieren manuelle Aufgaben wie Datenaufbereitung und Datenvisualisierung, lernen aus Daten, erkennen Muster und Korrelationen, machen Vorschläge, erstellen Vorhersagen und unterstützen natürlichsprachliche Abfragen zur Kommunikation mit Nutzern.
Automatisierung, eine Schlüsselkomponente von Augmented Analytics, ist der Prozess des Einsatzes von Technologie zur Ausführung sich wiederholender Aufgaben, von der Datenvorbereitung bis zur Gewinnung von Erkenntnissen, damit sich Menschen auf ihre Kerntätigkeiten konzentrieren können. Im Gegensatz dazu ist Augmented Analytics ein umfassenderes Konzept, das den Einsatz von KI- und ML-Algorithmen zur Verbesserung der menschlichen Intelligenz und zur Unterstützung der Nutzer bei der Suche nach tieferen Einsichten beinhaltet.
Augmented Analytics setzt Predictive Analytics ein, um die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses oder die Auswirkungen eines Ereignisses vorherzusagen. Im Gegensatz zu Augmented Analytics beinhaltet Predictive Analytics als eigenständige Fähigkeit nicht unbedingt eine automatisierte Datenaufbereitung und -visualisierung sowie die Verarbeitung natürlicher Sprache.
Bei Self-Service-Analysen können nicht-technische Benutzer mit Daten arbeiten, Visualisierungen und Dashboards erkunden und dem System Folgefragen stellen, ohne auf IT-Teams angewiesen zu sein. Augmented Analytics geht über die Self-Service-Funktionen hinaus, indem es diese mit ML-gestützten Empfehlungen kombiniert und Geschäftsanwendern die Durchführung fortgeschrittener Analysen ermöglicht.
Augmented Analytics kommt Anwendern auf allen Unternehmensebenen zugute, von Führungskräften bis hin zu operativen Mitarbeitern in verschiedenen Abteilungen, einschließlich Marketing, Finanzen, Vertrieb und Personalwesen, sowie professionellen Datenanalysten und fortgeschrittenen Geschäftsanwendern, die damit KPIs präziser überwachen und Analyseprozesse automatisieren können.
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