Wie sich der Markt für KI in Business Analytics entwickelt

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Vorteile von KI für Business Analytics

Die aktuellen Erfahrungen bei der Einführung von KI und die Umsetzung bestimmter konzeptioneller Entwicklungen und Pilotlösungen, die gerade erst am Markt zugelassen werden, sprechen für die Vorteile des Einsatzes von KI im Bereich Data Science und Business Analytics. Gartner prognostiziert, dass diese beiden Bereiche in naher Zukunft zusammenwachsen werden.

Laut Umfragen unter Wirtschaftsführern umfassen die Hauptvorteile des Einsatzes von KI in der Datenanalyse die Eliminierung sich wiederholender Aufgaben, die Automatisierung von Arbeitsprozessen, die Optimierung von Geschäftsprozessen, eine bessere Entscheidungsfindung und die Generierung neuer vielversprechender Richtungen und Ideen. Lassen Sie uns einen genaueren Blick auf jeden dieser Vorteile werfen.

Eliminierung sich wiederholender Aufgaben

Dies ist einer der Hauptvorteile der Einführung von maschinellem Lernen und anderen KI-Technologien in Geschäftsprozesse, wodurch sich Analysten auf kreativere Aufgaben konzentrieren können. Dies bezieht sich auf die Automatisierung der Arbeit mit Daten, wenn der Hauptaufwand für deren Suche, Bildung und Präsentation von Machine Intelligence übernommen wird, wodurch zusätzliche Zeit für die Mitarbeiter frei wird.

Im Finanzsektor hilft KI beispielsweise dabei, Buchhaltungsprozesse zu rationalisieren und vorhersehbare Aufgaben wie Dateneingabe, Zahlung und Rechnungsstellung usw. zuverlässig auszuführen, damit Finanzunterlagen geführt werden so genau wie möglich. Die Prozessautomatisierung hilft, typische menschliche Fehler bei der Arbeit mit Daten zu eliminieren und macht technische Aufgaben für einen Mitarbeiter zu einem Objekt der Überwachung und Kontrolle, nicht zu einem Objekt der laufenden Produktion.

Marketer und Business Analysts können auch von der Durchführung sich wiederholender Aufgaben des Sammelns und Analysierens von Informationen aus verschiedenen Quellen zur Arbeit mit Softwarealgorithmen und -modellen wechseln. Diese Algorithmen und Modelle erledigen diese Aufgaben viel schneller und effizienter als Menschen. Dies ermöglicht großen Unternehmen Reduzieren Sie das Personal der technischen Arbeiter an automatischen Transaktionen und dem Sammeln und Sortieren von Informationen beteiligt. Mitarbeiter von kleinen Unternehmen und Startups können wiederum ihre Aufgaben effizient erledigen. Darüber hinaus steigt, wie Untersuchungen von Forrester zeigen, die Mitarbeiterproduktivität erheblich, wenn sowohl tägliche als auch nicht routinemäßige Aufgaben automatisiert werden.

Bessere Entscheidungsfindung

Dies ist ein weiterer großer Vorteil der Verwendung von KI in der Datenwissenschaft. Laut 84 % der Teilnehmer einer Umfrage von Forbes Insights für Microsoft helfen Gehirnarbeitern, sich wiederholende Aufgaben zu eliminieren und die Entscheidungsfindung mit KI zu verbessern, kreativer zu werden und sich auf intellektuelle Arbeit zu konzentrieren. Offensichtlich betrifft die Entscheidungsfindung in erster Linie den Bereich des Managements und beeinflusst die strategische Planung, die für das Top-Management und die Aktionäre wichtig ist. Traditionell lagen die für die Entscheidungsfindung notwendigen Daten in Form von Systems of Record vor, und die Arbeit damit war Aufgabe von Analysten und Managern. Aber heute werden Systeme der Intelligenz mit KI-Algorithmen gestartet. Sie “kann alle Funktionen eines SOR bieten und gleichzeitig die Daten und Erkenntnisse liefern, die erforderlich sind, um bessere Entscheidungen im gesamten Unternehmen zu treffen.”

Viele dieser Prozesse erfordern immer noch Digital Analysts und Data Handler, die Modelle und Diagramme optimieren und verifizieren, um sie zu warten, aber die KI übernimmt die Datenverarbeitung selbst auf einer viel intensiveren Ebene. Dies beeinflusst das Management von Lieferketten und Personal, Geschäftsprognosen, Kostenoptimierung und die Arbeit mit Kunden und Partnerorganisationen. Verbesserte Schaltkreise zur Entscheidungsfindung tragen dazu bei, das Risiko der Beeinflussung durch falsche Daten und verspätete Entscheidungsfindung zu mindern, wodurch die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Arbeit mit Informationen erhöht wird.

Generierung vielversprechender Ideen

Dies ist ein weiterer wichtiger Vorteil der Implementierung von KI-Technologien in Business Analytics. Laut der bereits erwähnten Umfrage von Forbes Insights glauben etwa 41 % der Befragten, dass die Fähigkeit von KI, „unsichtbare“ Ideen zu erkennen und den erforderlichen Kontext zu antizipieren, der für die korrekte Verarbeitung von Daten erforderlich ist, signifikant ist, und 45 % der Befragten halten sie für von entscheidender Bedeutung.

Mit anderen Worten, KI ermöglicht es, Informationen auf alternative Weise zu organisieren. Solche Technologien gehen über die menschliche Wahrnehmung hinaus und erkennen Muster und Anomalien an Orten, denen Menschen möglicherweise keine Aufmerksamkeit schenken. Die Entwicklung erfolgversprechender Ideen gelingt durch den Einsatz von beidem Heuristische Datenanalyseschemata und die multifunktionales Zusammenspiel von KI mit einer Vielzahl von Speichern und Datenbankenwodurch nicht offensichtliche Muster erkannt werden können.

Dies Optimierung von Vorhersagemodellen ermöglicht es, Nachfrageänderungen und den Bedarf an neuen Produkten oder Dienstleistungen zu prognostizieren eröffnen und erschließen grundlegend neue Märktewie es bei App Stores und AirBnB der Fall war.

Eine wichtige Besonderheit bei der Verwendung von KI für Analysen ist 24/7 Zugriff auf die Ergebnisse. Dies ermöglicht es Führungskräften, wichtige Geschäftskennzahlen zu bestimmen, notwendige Anpassungen vorzunehmen, sobald sie erscheinen, Verkaufsverhandlungen zu führen, Einstellungs- und Finanzierungsentscheidungen zu treffen und Partnerschaftsvereinbarungen abzuschließen – all dies schnell und in Echtzeit.

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Um solche Lösungen zu ermöglichen, müssen sich neue KI-Tools vollständig auf die Schaffung vielversprechender und unfragmentierter Datenübertragungsketten (Future-proof, Anti-fragile Data Supply Chains) verlagern. Wie von Irfan Khan, Gründer und CEO von CLOUDSUFI, angemerkt:

“Der richtige Ansatz zur Datenbewertung und Monetarisierung kann grenzenlose Möglichkeiten aufdecken, darunter Kundenorientierung, betriebliche Effizienz, Wettbewerbsvorteile, strategische Partnerschaften, effizienter Betrieb, verbesserte Rentabilität und neue Einnahmequellen.”

Besonders effektiv kann die Nutzung von Daten moderner Multimediageräte sein, deren Verarbeitung Informationen über viele Produktionsprozesse und das Kundenverhalten vermitteln.

Weitere Vorteile von KI-Technologien

Laut einer Umfrage von RELX, optimierte Systeme und gesenkte Kosten sind weitere wichtige Geschäftsvorteile von KI-Systemen. Die Effizienz der Prozesse wird durch einen hohen Automatisierungsgrad, weniger Fehler und eine bessere Ressourcennutzung gesteigert. Solche fortschrittlichen Algorithmen für die Arbeit mit Daten ermöglichen den Aufbau optimaler Produktionspläne, Lieferketten und effektiver Personalmanagementmodelle.

Laut McKinsey sind solche Lösungen besonders effektiv, um Kosten zu senken und die Rentabilität für Unternehmen in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Fertigung zu steigern. Generell findet der Anstieg in allen wesentlichen Bereichen statt.

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Schließlich gehören zu den wichtigen Vorteilen der Verwendung von KI für Business Analytics ein kundenorientierter Ansatz, verbesserte Kundenbindungssysteme durch Mechanismen zur Untersuchung ihrer persönlichen Anforderungen und das Anbieten geeigneter Lösungen auf der Ebene intelligenter Datenverarbeitungsalgorithmen.

Diese Dienste wurden teilweise bereits als Teil von kontextbezogenen Werbealgorithmen, Bot-Beratern und persönlichen Empfehlungen auf Websites und in Mailings implementiert. Die Arbeit mit den personenbezogenen Daten der Kunden hilft dabei, Modelle ihrer direkten und unterdrückten Nachfrage zu erstellen und rund um die Uhr persönliche Beziehungen zwischen dem Unternehmen und den Kunden aufzubauen.

Natürlich lösen KI-Technologien nicht jedes Kundenproblem. Umfragen von Accenture zufolge ziehen es die meisten Käufer immer noch vor, mit menschlichen Mitarbeitern zu interagieren, um Ratschläge oder Empfehlungen zu erhalten. Allerdings ist zu bedenken, dass bei einem schlecht etablierten Kundenservice, beispielsweise aufgrund fehlender Fachkräfte, sich mehr als die Hälfte der Käufer lieber nach neuen Anbietern umsehen wird.

Fazit

Zu den Hauptvorteilen der Verwendung von KI für Data Science und Business Analytics gehören daher die folgenden:

  • Eliminierung sich wiederholender Aufgaben und Automatisierung nicht routinemäßiger Aufgaben,
  • verbesserte Entscheidungsprozesse und minimierte Risiken,
  • Generierung vielversprechender Ideen und Optimierung von Vorhersagemodellen, Eintritt in neue Märkte;
  • Optimierung von Systemen und Kostensenkung;
  • verbesserte Kundenbindungssysteme.

Theoretisch tragen diese Vorteile erheblich zur Förderung von KI-Technologien auf den Märkten für Unternehmensdienstleistungen, Analytik und IT-Outsourcing-Dienstleistungen bei. Jedenfalls wird die aktuelle Entwicklung auch von den Erfolgen und Misserfolgen konkreter Fälle der Einführung solcher Technologien bestimmt, auf die wir im dritten Teil dieses Artikels eingehen werden.

Author: admin

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