Daten sind die Grundlage für fundierte Entscheidungen. Sie helfen, Prozesse zu optimieren, Markttrends zu erkennen und Geschäftsmodelle weiterzuentwickeln. Gleichzeitig wird die Analyse und Nutzung von Daten immer komplexer.
Während große Anbieter wie AWS verschiedene Lösungen zur Datenverarbeitung und -auswertung bereitstellen, stellt sich für viele Unternehmen die Frage, wie sie diese Technologien effektiv einsetzen können.
Aktuelle Herausforderungen in Data Analytics
Trotz der zunehmenden Bedeutung von Daten gibt es verschiedene Herausforderungen:
Komplexe Systeme: Viele Unternehmen verfügen nicht über das spezialisierte Wissen, um moderne Data-Analytics-Tools effizient zu nutzen.
Datenqualität & Integration: Daten stammen aus unterschiedlichen Quellen und müssen erst aufbereitet werden, bevor sie sinnvoll genutzt werden können.
Erkenntnisgewinn: Große Datenmengen allein sind wenig wert – erst die richtige Fragestellung führt zu relevanten Analysen.
Hier kann KI eine entscheidende Rolle spielen.
Wie kann Künstliche Intelligenz diese Herausforderungen lösen?
KI-gestützte Analysen ermöglichen es, Muster in Daten zu erkennen und Abläufe zu automatisieren. Mögliche Einsatzbereiche sind:
Automatisierte KPI-Analysen, die relevante Kennzahlen identifizieren und regelmäßig Berichte generieren.
Intelligente Assistenzsysteme, die gezielt Fragen beantworten, z. B. zur Performance von Produkten oder zur Effizienz bestimmter Prozesse.
Entscheidungshilfen, die datenbasierte Vorschläge liefern und Unternehmen bei der Strategieentwicklung unterstützen.
Dabei bleibt die Qualität der Ergebnisse stark davon abhängig, wie gut die zugrundeliegenden Daten aufbereitet sind.
Die Rolle der Echtzeitanalyse
Neben der Automatisierung durch Künstliche Intelligenz nimmt auch die Echtzeitanalyse einen immer höheren Stellenwert ein. Unternehmen möchten Daten aus verschiedenen Quellen in kürzester Zeit auswerten, um schneller auf Marktveränderungen reagieren zu können.
Da eine Verarbeitung aller Rohdaten in Echtzeit oft nicht praktikabel ist, setzen viele moderne Systeme auf sogenannte Datenprodukte – gezielt aufbereitete Teilmengen von Daten, die speziell für bestimmte Fragestellungen genutzt werden.
Strukturierte Datenaufbereitung als Grundlage
Um Daten effizient nutzbar zu machen, braucht es eine automatisierte und gezielte Aufbereitung. Ein strukturierter Ansatz kann dabei helfen:
Automatisierte Prozesse reduzieren den manuellen Aufwand für die Datenaufbereitung.
Fokussierte Datennutzung sorgt dafür, dass Unternehmen mit den relevanten Daten arbeiten, anstatt große Rohdatensätze zu durchforsten.
Flexibilität in der Analyse erleichtert die Integration in bestehende Prozesse.
Fazit
Data Analytics entwickelt sich kontinuierlich weiter. KI und Echtzeitanalyse bieten große Chancen, setzen aber eine gut strukturierte Datenbasis voraus. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Daten so aufzubereiten, dass sie gezielt und effizient genutzt werden können.
Wir bei doubleSlash beschäftigen uns intensiv mit der Frage, wie Unternehmen KI-gestützte Analysen sinnvoll in ihre Datenstrategie integrieren können. In den kommenden Wochen stellen wir einige Tools vor, die bereits heute helfen, automatisierte KPI-Analysen und intelligente Datenaufbereitung effizient umzusetzen.
Ein Beispiel für eine solche Lösung ist unsere Data Factory, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Daten gezielt zu strukturieren und für Analysen nutzbar zu machen. Mehr dazu gibt es hier:
Der Beitrag Die Zukunft der Data Analytics: Effizientere Entscheidungen durch KI und Echtzeitanalyse erschien zuerst auf Business -Software- und IT-Blog – Wir gestalten digitale Wertschöpfung.
