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KI-gestützte Datenautomatisierung
Analytik und Künstliche Intelligenz kombinieren, um wertvolle Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen zu gewinnen
Ein neuer Datenansatz
KI-gestützte Datenautomatisierung kombiniert zwei technologische Schlüsselkonzepte auf dem Daten- und Analytikmarkt: Analytik und Künstliche Intelligenz (KI). Dazu wird KI – in Form von Machine Learning (ML) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) – in die traditionelle Analytik eingebettet.
Anders als herkömmliche Bussiness Intelligence (BI) stützt sie sich auf ML-Technologien, um sowohl geschäftlichen als auch technischen Nutzern einen schnelleren Zugang zu Erkenntnissen zu bieten. Durch das Automatisieren vieler zeitaufwändiger und fehleranfälliger Aufgaben erweitert der KI-gestützte Ansatz die Möglichkeiten von Unternehmensanalytikern und Anwendungsentwicklern. So können sie KI-gestützte Modelle entwickeln und in Geschäftsanwendungen einbetten.
KI-gestützte Analytik & Business Intelligence
In den letzten Jahren ist die Nutzung von Analytik- & Business Intelligence (ABI)-Lösungen stark gestiegen. Diese Tools bieten wichtige Funktionen, die den Umgang mit Daten in Unternehmen revolutionieren können.
Automatisierte Erkenntnisse mit der Natural Language Generation (NLG)
NLG bietet Unternehmen mehr Effizienz bei der Übersetzung von komplexen Daten in einen beschreibenden Text: So wird eine automatisierte und zugleich klarere und präzisere Kommunikation mit Kunden oder anderen Adressaten möglich, die keine Datenexperten sind.
Natural Language Querying (NLQ)
NLQ ermöglicht es Nutzern, Systemabfragen in normaler Sprache zu stellen, anstatt in Form von Code. Dies erleichtert und beschleunigt den Erkenntnisgewinn in Unternehmen.
Automatische Visualisierung relevanter Muster
Um Geschäftsnutzer beim Identifizieren potenziell relevanter Muster zu unterstützen, setzen BI-Lösungen eine Liste standardisierter Algorithmen ein, wie z. B. statistische Auswertungsalgorithmen oder Clusteranalysen.
Erkennung von Anomalien und Abweichungen
In der Praxis sind Daten nicht statisch und entwickeln sich mit der Zeit. Daher ist es wichtig, die Genauigkeit der BI-Berichte zu überprüfen. ABI-Tools erlauben ein Echtzeitmonitoring der Daten und benachrichtigen Nutzer bei unerwarteten oder großen Veränderungen.
KI-gestützte Data Science Machine Learning (DSML)-Plattformen
Die kontinuierliche und schnelle Entwicklung von KI-Techniken beschleunigt das Einführen von Plattformen, die das gesamte KI-Ökosystem bedienen und die Anforderungen von Data Science und ML erfüllen.
Die operativen Tools, die Nutzern einen einfachen Zugang zu Data Science und Machine Learning-Prozessen ermöglichen, sind die sogenannten Data Science Machine Learning (DSML)-Plattformen. Diese Lösungen sorgen für einen reibungslosen Ablauf bei der Datennutzung, bieten verschiedene Funktionen, die den Anforderungen von Geschäfts- und Technikexperten gerecht werden, und unterstützen die kontinuierliche, nachhaltige Erstellung sowie Nutzung von Erkenntnissen. Die Organisation, Koordination und Verwaltung von ML-Modellen erfolgt häufig über eine einzige visuelle Schnittstelle, über die sich alle Phasen der ML-Entwicklung (z. B. Verwaltung von Experimenten, automatische Modellerstellung, Debugging und Erkennung von Modellabweichungen) durchführen lassen.
Wie unterstützt Reply?
Reply verfolgt den Ansatz der KI-gestützten Datenautomatisierung: Wir erforschen und testen aktiv die verfügbaren Tools und experimentieren mit ihnen, um Vor- und Nachteile zu eruieren.
Unsere Experten helfen bei der Auswahl der passenden Plattform oder Lösung je nach Kundenanforderung mit Hilfe von Umfragen und Anwenderinterviews, die den geschäftlichen Kontext analysieren. Anschließend lassen sich die Maßnahmen zur Einführung eines KI-gestützten Datenautomatisierungsansatzes definieren.
