NicoElNino - stock.adobe.com
Die Vorteile von Automatisierung und Embedded BI
Automatisierte Einblicke und Embedded BI liefern Managern die Daten, die sie benötigen, um schnelle Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse zu beschleunigen.
Business Intelligence (BI) ist nach wie vor eine scharfe Waffe im wirtschaftlichen Wettbewerb – wobei die Anwendungsfälle immer ausgefeilter werden. Gleichzeitig wurde die Nutzung von BI für Unternehmensleiter und Citizen Data Scientists vereinfacht und demokratisiert. Die Folge ist, dass Unternehmen immer mehr von datengestützten Erkenntnissen profitieren können.
Augmented Analytics hat eine breite Demokratisierung von Business Intelligence (BI) möglich gemacht. Der Grund dafür ist, dass – im Gegensatz zu herkömmlicher BI – die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) integriert ist. Um eine geschäftliche Frage zu stellen, müssen die Benutzer keine Abfragesprache mehr verstehen. Augmented Analytics macht auch die Zusammenarbeit effizienter, indem NLP Datenvisualisierungen erklärt, so dass die Benutzer nicht raten müssen, was die ausgewerteten Daten bedeuten.
Die Automatisierung sorgt dafür, dass Augmented Analytics praktisch funktioniert – und dazu gehört auch die Verwendung von NLP. In einem NLP-Kontext bedeutet dies die Automatisierung von natürlicher Sprache, die in Maschinensprache übersetzt wird – und umgekehrt. Die Automatisierung beschleunigt auch die Geschäftsprozesse und verringert den manuellen Arbeitsaufwand, der notwendig ist, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen.
„Automatisierung ist viel mehr als eine Funktion, sie ist das Herzstück von Analytics“, sagt Ashley Kramer, Chief Product and Marketing Officer beim Anbieter der Augmented-Analytics-Plattform Sisense. „Automatisierung durch gut trainierte, verantwortungsbewusste KI ist die treibende Kraft hinter dem, was Augmented Analytics leisten kann: Sie liefert Nutzern die Erkenntnisse, die sie brauchen, wenn sie sie brauchen. Und sie müssen nicht einmal fragen oder merken vielleicht gar nicht, dass sie diese Erkenntnisse überhaupt benötigen.“
Augmented Analytics wird auch in Anwendungen und Firmware von Drittanbietern eingebettet. Dies steigert die Benutzerfreundlichkeit und es lassen sich zusätzliche Erkenntnisse gewinnen, die vorher nicht möglich oder praktikabel waren.
Automatisierte Einblicke sparen Zeit
Die Anforderungen des modernen Geschäftsumfelds haben die traditionelle BI überflüssig gemacht. Da sich das globale Business immer mehr in Richtung Echtzeit bewegt, können Führungskräfte nicht mehr Tage, Wochen oder gar Monate warten, nur um einen Bericht zu erhalten.
„Der Wendepunkt ist hier der Unterschied zwischen einem regelbasierten Ansatz und dem Selbstlernen oder Training“, sagt Tomás Puig, CEO und Gründer des Marketing- und Analyseunternehmens Alembic Technologies. „Es gibt heute Möglichkeiten, mit denen ich durch die neuen Systeme der Betrugsautomatisierung meiner Bank nicht mehr sagen muss, dass ich in den Urlaub fahre, weil ich mein Mobiltelefon mit GPS dabeihabe.“
Der erste und wichtigste Vorteil der automatisierten Analyse besteht darin, dass man schneller zu Erkenntnissen gelangt. Ein zweiter Vorteil ist die Zeitersparnis für den Menschen. Beispielsweise werden in einem Callcenter schon länger die Gesprächsprotokolle analysiert, um zu verstehen, was funktioniert, was nicht funktioniert und warum. Nun ist möglich, die Anrufprotokolle automatisch zu generieren und zu analysieren, wobei die Schlüsselmomente identifiziert, markiert und hervorgehoben werden, um Probleme schneller zu lösen.
Aus operativer Sicht können Callcenter eine größere Konsistenz zwischen den Callcenter-Agenten erreichen, die mit den Kunden interagieren. Wenn ein menschliches Team die Transkripte durchforstet und Probleme identifiziert, verwenden einige von ihnen möglicherweise alle bereitgestellten Kriterien, während andere nur Teilkriterien verwenden.
„Der derzeitige Hauptanwendungsfall in Callcentern ist die Automatisierung des Qualitätssicherungsprozesses. Ein Ziel dabei ist zu verstehen, wie die verschiedenen Agenten über verschiedene Teams, geografische Gebiete und Zeitzonen hinweg arbeiten“, sagt Jithendra Vepa, Chief Scientist beim Anbieter der Intelligent Workforce Platform Observe.ai. „Es ist wichtig für die Callcenter zu wissen, wie ihre Top-Agenten im Vergleich zu den schlechteren Performern abschneiden. Sie möchten wissen, wo die Bottom-Performer zurückbleiben, wie sie gecoacht werden können und wie sie ihre Effizienz und Leistung mit der Zeit verbessern können.“
Embedded BI bietet Komfort
Embedded BI erweitert die Einblicke bis an den Rand, was dem Unternehmen Einsichten verschafft, die es vorher nicht hatte. Dies kann zum Beispiel die Auswirkungen des Zustands von Rebstöcken auf die langfristige Planung eines Weinproduzenten sein. Es kann den Benutzern auch mehr Komfort bieten, wenn auf BI-Funktionen aus einer anderen Anwendung heraus zugegriffen werden kann. Auf diese Weise müssen die Benutzer nicht zwischen den beiden Anwendungen hin- und herwechseln.
Beispielsweise bettet Personica Sisense Business Intelligence in seine SaaS-Anwendung ein: Ein Restaurantbesitzer kann damit ein Kundentreueprogramm starten und mit den Analysen verstehen, wie gut dieses Programm funktioniert und bei welchen Kunden.
Ein klassischer Anwendungsfall besteht darin, den Gästen nach einer bestimmten Anzahl von Besuchen in einem bestimmten Monat ein kostenloses Hauptgericht anzubieten. Anhand der Analysen können die Restaurants dann nachvollziehen, wie viele Kunden die erforderliche Anzahl an Besuchen absolviert haben und wie hoch ihre Rechnung ist – was aufzeigt, wie profitabel oder unprofitabel ein Kunde ist.
„Restaurants, die das Kaufverhalten ihrer Gäste analysieren, können ihre Kunden mit gezielten Angeboten ansprechen, die ihren Vorlieben entsprechen“, sagt Dave Arthurs, Chief Product and Technology Officer bei Personica, einem Anbieter von Restauranttreue- und Personalisierungsplattformen. „Wenn ein Kunde immer eine bestimmte Art von Burger bestellt, zeigen personalisierte E-Mail-Analysen, dass es erfolgreicher ist, ihm Angebote für diesen bestimmten Burger zuzusenden. Das ist besser, als ihn mit einem allgemeinen Burger- oder Essensangebot zu überhäufen. Für kleinere Geschäfte ist das ein Game Changer, weil es das Kundenerlebnis personalisiert und angenehmer macht.“
Restaurantbesitzer nutzen solche Informationen, um viele Dinge zu optimieren. Dazu gehören etwa ihre Marketingkampagnen, die auf der Speisekarte angebotenen Gerichte und das Personal – alles Geschäftsentscheidungen, die sich auf das Endergebnis auswirken.
Augmented Analytics hilft Unternehmen, viele verschiedene Fragen zu vielen Bereichen des Unternehmens auf einfach Art und Weise zu beantworten. Automatisierte KI beschleunigt Erkenntnisse. Embedded BI erweitert die Reichweite der Intelligenz bis an den Rand des Machbaren. Sie bietet Benutzern mehr Komfort, wenn auf die BI-Funktionen aus einer regelmäßig verwendeten Anwendung heraus zugegriffen werden kann.
