KI und BI: Anwendungen, Vorteile und Herausforderungen

Die Rolle von KI in der Business Intelligence

Bei Business-Intelligence-Anwendungen wie BI-Dashboards und interaktiven Berichten ging es bisher hauptsächlich um die Aggregation und Analyse historischer Daten sowie aktueller Informationen, um sich ein Bild von den Geschäftsabläufen zu machen. Dies wird als deskriptive Analyse bezeichnet: man beschreibt den Zustand des Unternehmens jetzt und in der Vergangenheit.

Das ist jedoch nur die halbe Wahrheit, die viele Geschäftsanwender von ihren Daten erwarten. Sie möchten auch Datenanalysesysteme, die ihnen sagen können, was in Zukunft passieren könnte – prädiktive Analysen – und was sie dagegen tun können, ein Ansatz, der manchmal als präskriptive Analysen bezeichnet wird.

In der Vergangenheit gab es ein großes Hindernis für den erfolgreichen Einsatz solcher Systeme: Sie sind komplex in der Erstellung und allzu oft auch in der Anwendung und im Verständnis. KI mit ihrer analytischen Leistungsfähigkeit und vereinfachten Benutzererfahrung auf der Grundlage der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) kann dazu beitragen, den Fokus von beschreibenden Erkenntnissen auf prädiktive und letztlich präskriptive Erkenntnisse zu verlagern. So können Unternehmen Trends vorhersehen und proaktiv handeln.

KI-gestützte BI-Systeme ermöglichen auch eine Echtzeit-Datenanalyse, die Entscheidungsträgern aktuellere Erkenntnisse liefert. Darüber hinaus kann die Integration von KI in BI die Automatisierung von Geschäftsprozessen vorantreiben, insbesondere bei einfachen oder Routineaufgaben. Dadurch wird der manuelle Aufwand reduziert und die Gesamteffizienz in Unternehmen verbessert.

Vorteile des Einsatzes von KI in BI-Initiativen

Die Vorteile des Einsatzes von KI in BI-Anwendungen werden wahrscheinlich nur durch die Vorstellungskraft von BI-Entwicklern und -Analysten begrenzt. Einige Trends zeichnen sich jedoch bereits ab. Insbesondere können wir die folgenden vier Vorteile hervorheben:

• Zunehmende Automatisierung. Die Fähigkeit der KI, Prozesse mit minimalem menschlichem Eingriff zu automatisieren, ist ein wichtiger wirtschaftlicher Vorteil. Ein Großteil der Arbeit im Bereich BI besteht in der Datenaufbereitung, die sich stark wiederholen kann oder klar definierte Ergebnisse liefern muss. KI kann sowohl die Datenaufbereitung als auch die Datenanalyse effektiv automatisieren und es Geschäftsanwendern in Self-Service-BI-Umgebungen ermöglichen, sich auf strategische Aufgaben zu konzentrieren, die ihre Erfahrung und ihr Geschäftswissen erfordern. Dies verbessert die allgemeine Unternehmensproduktivität und sollte auch die strategische Leistung verbessern.
• Verbesserte Entscheidungsfindung. Maschinelles Lernen ist eine Form der KI, die selbst in riesigen Datenmengen komplexe Muster erkennen kann. Unternehmen können Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden, um unzählige Analyseexperimente durchzuführen und verschiedene Szenarien für die komplexesten Datensätze zu untersuchen. Dies geschieht in der Regel im Rahmen fortgeschrittener datenwissenschaftlicher Anwendungen, aber die Algorithmen werden jetzt auch in BI-Initiativen eingesetzt. Das Ergebnis ist ein gründlicherer, wiederholbarer und oft aufschlussreicherer Ansatz, der zu besseren Geschäftsentscheidungen führt.
• Verbesserte geschäftliche Agilität durch Echtzeit-Einblicke. Die Fähigkeit der KI, Daten schnell und in großem Umfang zu analysieren, ermöglicht es Unternehmen, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren, sobald diese eintreten. Bisher bestand der größte Aufwand bei der Echtzeit-Datenanalyse darin, sicherzustellen, dass die Quelldatenströme zuverlässig und effizient durch eine Infrastruktur aus Speichergeräten, Datenpipelines und Analyse-Tools geleitet werden. Diese Prozesse sind oft etwas anfällig. Daher müssen die Analysen relativ einfach gehalten werden, um den Datenfluss nicht zu verkomplizieren. KI ermöglicht eine komplexere Datenverarbeitung mit höherer Leistung, wodurch Echtzeit-Business-Intelligence viel effektiver wird.
• Demokratisierung der Datenanalyse. Wie bereits erwähnt, ermöglichen die von neueren KI-Tools unterstützten Abfrageschnittstellen in natürlicher Sprache eine viel einfachere Erfahrung für Geschäftsanwender, die mit BI-Daten arbeiten. Sie müssen keine Abfrage- oder Skriptsprachen mehr erlernen oder gar den Umgang mit Datenvisualisierungs-Tools. Mit KI – insbesondere generativer KI (GenAI) – können Benutzer mit dem BI-System in natürlicher Sprache und unter Verwendung ihres Geschäftsvokabulars kommunizieren. Die Analyseergebnisse sind auch leichter zu verstehen, und KI-gesteuerte erweiterte Analysefunktionen können Visualisierungen erstellen und Code schreiben, um weitere Analysen durchzuführen. Dieser verbesserte Zugang zu Analysefunktionen für nicht-technische Benutzer kann dazu beitragen, eine echte Datenkompetenzkultur in einem Unternehmen zu entwickeln.

Beispiele für KI-Anwendungen in Business-Intelligence-Systemen

Die oben genannten Vorteile sind alle interner Natur: Sie verbessern die Analyse und die Geschäftsprozesse. Der größte Nutzen der Integration von KI in BI-Initiativen liegt jedoch wahrscheinlich darin, wie Unternehmen die Kundenerfahrung (Customer Experience, CX) verändern und Geschäfte aufbauen können, die nicht nur besser geführt werden, sondern auch kommerziell erfolgreicher sind. Hier sind einige potenzielle Anwendungen von KI in BI, die Produkt- und Servicestrategien, das Kundenerlebnis und zukünftige Ergebnisse verbessern werden:

• Vorausschauende Analysen für Markt- und Verbrauchereinblicke. KI kann Unternehmen dabei unterstützen, Marktveränderungen und Kundenverhalten vorherzusehen, um strategische Entscheidungen zu treffen.
• Erkennung von Anomalien für das Risikomanagement. Da KI-Systeme Muster in großen und komplexen Datensätzen identifizieren können, liefern sie Frühwarnungen für potenzielle Geschäftsrisiken, Sicherheitsbedrohungen und betrügerische Aktivitäten.
• Stimmungsanalyse für den Kundenservice. Die NLP-Funktionen in KI-Tools haben sich in den letzten Jahren erheblich weiterentwickelt. GenAI kann beispielsweise nicht nur qualitativ hochwertigen Text generieren, sondern auch Sprachmerkmale analysieren, um Emotionen, Bedenken und Bedürfnisse zu verstehen. Diese Stimmungsanalyse ermöglicht Kundenservice-Interaktionen, die auf Einzelfälle abgestimmt sind, anstatt allgemein auf Fragen und Probleme zu reagieren. Dies verbessert hoffentlich das Kundenerlebnis insgesamt.
• Optimierung der Lieferkette. Aufgrund der Auswirkungen der COVID-19-Pandemie, Naturkatastrophen und sogar Containerschiffen, die im Suezkanal stecken bleiben, sind sich die Menschen der Komplexität und Anfälligkeit moderner Lieferketten mehr denn je bewusst. Dies ist ein Fall, in dem sich die Fähigkeit der KI, Erkenntnisse über das gesamte Unternehmen hinweg zu synthetisieren, als überzeugende BI-Anwendung erweist. Unternehmen können die Abläufe der Lieferanten, die Logistik und die Muster der Kundennachfrage in Echtzeit analysieren, um Probleme in der Lieferkette flexibler zu managen.

Herausforderungen bei der Implementierung von KI in der Business Intelligence

Obwohl KI-gestützte Business Intelligence dazu beitragen kann, viele Geschäftsprozesse zu vereinfachen, bringt diese fortschrittliche Technologie, die sich noch in der Entwicklung befindet, ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Im Folgenden sind einige der Herausforderungen aufgeführt, die BI-Teams und Unternehmensbeteiligte kennen sollten:

• Datenverwaltung und -steuerung. KI kann zwar Datenprozesse automatisieren, benötigt aber zunächst Zugang zu geeigneten Daten. Die Daten, die ein Unternehmen derzeit für BI-Anwendungen verwendet, sind möglicherweise zu stark aggregiert, als dass KI bei der Trend- und Mustererkennung optimal arbeiten kann. In diesem Fall müssen neue Datensätze speziell für KI-Tools vorbereitet werden. Daten müssen auch effektiv verwaltet und gesteuert werden, um potenziellen Missbrauch zu vermeiden. Bei Kundendaten oder anderen vertraulichen Informationen müssen beispielsweise Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und der gemeinsamen Nutzung von Daten berücksichtigt werden.
• Das Black-Box-Problem. Die Komplexität von KI-Modellen im Vergleich zu BI-Prozessen kann es schwierig machen, zu verstehen, wie sie zu analytischen Schlussfolgerungen gelangen. Dies führt oft zu Bedenken hinsichtlich der Genauigkeit, Konsistenz, Fairness und Transparenz von KI-gesteuerten Entscheidungen.
• Ethische Bedenken und Datenschutz. Die beiden vorherigen Herausforderungen führen zusammen zu einer dritten: Die KI-Implementierung wirft ethische Fragen zum Datenschutz, zu Voreingenommenheit und zur verantwortungsvollen Nutzung von Daten auf. Kunden müssen mit der Nutzung von KI-Systemen durch Organisationen einverstanden sein, und Regulierungsbehörden fordern zunehmend die strikte Einhaltung von Regeln zur KI-Ethik und Datennutzung. Diese Herausforderungen bestehen auch bei herkömmlichen BI-Systemen, aber die zunehmende Autonomie von KI-Tools macht bessere Analysepraktiken zu einem dringenden Anliegen für Unternehmen.
• Qualifikationslücken und der Bedarf an KI-Fachwissen. Während KI die Arbeit für Geschäftsanwender, die Self-Service-BI-Anwendungen ausführen, vereinfachen kann, sind in IT- und BI-Teams spezielle Fähigkeiten erforderlich, um KI-Tools in BI-Systemen zu entwerfen, einzusetzen und zu warten. Unternehmen können möglicherweise vorhandene BI-Entwickler, Analysten und Administratoren für diese Arbeit weiterbilden, aber es können auch hochqualifizierte Datenwissenschaftler benötigt werden. In einigen Fällen müssen möglicherweise neue Mitarbeiter eingestellt werden, um die erforderlichen Fähigkeiten zu erwerben.

Best Practices für den Einsatz von KI-Tools in BI-Systemen

Die bewährten Verfahren für KI-Implementierungen sind an sich schon einen ausführlichen Artikel wert. Im Folgenden finden Sie jedoch einige einfache, aber wichtige Vorschläge für die Integration von KI in bestehende BI-Verfahren:

• Richten Sie die KI in der BI-Strategie an den Geschäftszielen aus. Technologie jeglicher Art ist kein Selbstzweck. Eine effektive KI-Implementierung als Teil des BI-Prozesses beginnt mit einem klaren Verständnis der übergeordneten Ziele der Organisation. Jeder taktische Schritt sollte diese Geschäftsziele voranbringen.
• Investieren Sie in Datenqualität und Datenverwaltung. Hochwertige Daten sind für eine erfolgreiche KI-Integration von entscheidender Bedeutung und müssen daher von Anfang an im Mittelpunkt stehen. Um jedoch sowohl die Datenqualität als auch den Datenschutz langfristig zu gewährleisten, ist ein starkes Datenmanagementprogramm erforderlich. In diesem Zusammenhang sollten Unternehmen auch die Schaffung eines ethischen Rahmens für die Entscheidungsfindung im Bereich KI in Betracht ziehen.
• Fangen Sie klein an mit Pilotprojekten und erweitern Sie diese nach und nach. Die Implementierung von KI in kleinen, überschaubaren Projekten ermöglicht Experimente und Verfeinerungen vor einer breiteren Einführung. Außerdem bietet sie der Organisation die Möglichkeit, KI-Fähigkeiten zu entwickeln und potenzielle Probleme zu finden, bevor sie sich zu umfangreicheren Verpflichtungen verpflichtet.
• Schulung interner Teams in KI. Die Zusammenstellung eines vielfältigen Teams aus BI-Fachleuten und Geschäftsanwendern mit funktionsübergreifender Expertise und Fachwissen ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass der Einsatz von KI den geschäftlichen Anforderungen entspricht. Sie müssen jedoch nicht alle diese Personen einstellen – Unternehmen verfügen bereits über Fachexperten, die in KI-Technologien und -Prozessen geschult werden können. Die Benutzerfreundlichkeit moderner KI ist einer ihrer großen Vorteile. Die Schulung der derzeitigen Mitarbeiter verringert auch den internen Widerstand gegen den Einsatz neuer KI-Technologien.
• KI-Implementierungen kontinuierlich überwachen und verbessern. KI entwickelt sich sowohl als Technologie als auch als Praxis rasant weiter. Für eine verbesserte Agilität und Genauigkeit müssen KI-Modelle in BI-Systemen regelmäßig aktualisiert werden. BI-Manager und ihre Teams müssen außerdem über die neuesten KI-Entwicklungen auf dem Laufenden bleiben, um sicherzustellen, dass ihre Prozesse, Richtlinien und Fähigkeiten mit der Branche Schritt halten.

Zukünftige Trends, auf die man achten sollte

Einige Benutzer gehen davon aus, dass KI heutige BI vollständig ersetzen wird. Wahrscheinlicher ist jedoch, dass KI-Tools BI-Software weiterhin um neue Funktionen erweitern werden, während menschliche Erkenntnisse eine Schlüsselkomponente in den BI-Anwendungen bleiben, die die strategische und taktische Entscheidungsfindung vorantreiben. Im Folgenden sind einige der weiteren technischen Entwicklungen aufgeführt, die wir in den nächsten Jahren erwarten können:

• Conversational Analytics als neuer Standard. Die Abfrage von Analysen in natürlicher Sprache wird zum Standard werden und die Interaktion mit Daten vereinfachen, sodass sie der heutigen Interaktion mit Chatbots ähnelt. Abfragesprachen und Tools zur Erstellung von Datenvisualisierungen werden nur für die fortschrittlichsten BI-Anforderungen in bestimmten Anwendungsfällen verwendet.
• Branchenspezifische KI-Modelle für bestimmte Branchen. Die Entwicklung branchenspezifischer KI-Modelle wird ausgewogene Erkenntnisse ermöglichen, die ein tiefes Verständnis der Geschäftsdynamik in verschiedenen Branchen zeigen. So werden beispielsweise KI-gesteuerte BI-Systeme für den Einzelhandel den gesamten Einzelhandelsprozess verstehen und aufschlussreiche Berichte sowie prädiktive und präskriptive Analysen liefern.
• Automatisierte und autonome Analysen. KI-Tools ermöglichen es Geschäftsanwendern nicht nur, mit BI-Systemen in natürlicher Sprache zu interagieren, sondern werden wahrscheinlich auch lernen, ohne Aufforderung nach Mustern, Anomalien und anderen Erkenntnissen in Datensätzen und Geschäftsprozessen zu suchen. Diese Erkenntnisse können sie dann an Entscheidungsträger im Unternehmen weitergeben, indem sie automatisch neue Datenvisualisierungen und Dashboards erstellen.

KI revolutioniert bereits BI-Anwendungen, indem sie die Datenanalyse von einem rückblickenden Prozess in einen proaktiven Echtzeitprozess verwandelt. Das hier beschriebene Potenzial ist real. Die technischen Herausforderungen sind ebenfalls real, aber nicht unüberwindbar. Die größten Hindernisse für eine verstärkte KI-Einführung können mangelndes Kundenvertrauen, Widerstand der Mitarbeiter und die Folgen ungeschickt umgesetzter Initiativen sein.

Die hier dargelegten Leitlinien sollten Unternehmen jedoch einen Einblick in die Zukunft der KI in der BI geben und zeigen, wie sie einen Fahrplan für die erfolgreiche Integration der KI-Technologie in bestehende BI- und Analysearbeiten entwerfen können.