Business Intelligence und KI: Wie sie auseinandergehen und zusammenkommen

Business Intelligence (BI) und Künstliche Intelligenz (KI) haben einige Überschneidungen. Sie sind jedoch nicht unbedingt dasselbe.

Ersteres hilft Organisationen, Analysen zu visualisieren, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen, während KI hauptsächlich die Art und Weise erforscht, wie Computer Menschen beim Problemlösen, Lernen und Urteilen nachahmen.

Trotz unterschiedlicher Endziele haben sie sich überschneidende Unternehmensanwendungen. Einige Organisationen integrieren eingebettete Business-Intelligence-Software mit KI, um die Datenanalyse zu stärken und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Lassen Sie uns einen tiefen Einblick in Business Intelligence und KI nehmen, um Ähnlichkeiten und Unterschiede zu verstehen und wie sie sich gegenseitig ergänzen könnten.

Business Intelligence und KI unterscheiden sich in ihren Zielen.

Business Intelligence sammelt chaotische Daten und interpretiert sie in ein kohärentes, leicht verständliches Bild für Sie. Während es Einblicke in vergangene und gegenwärtige Trends durch Datenanalyse gibt, liefert es möglicherweise keine präskriptiven Vorschläge für zukünftige Maßnahmen.

KI führt Aufgaben aus, beantwortet Fragen und trifft Urteile auf eine menschenähnliche Weise. In ihrer Anfangsphase mag KI die Fähigkeit zur Datenvisualisierung fehlen, aber fortgeschrittenere generative KI wie GPT4 kann Daten in Diagrammen, Grafiken oder anderen Illustrationen visualisieren.

Business Intelligence erleichtert die Datenanalyse erheblich, überlässt jedoch die Entscheidungsfindung den Menschen. Und KI ermöglicht es Computern, autonome Entscheidungen zu treffen. Die beiden können das beste Ergebnis liefern, wenn sie integriert werden. BI kann Datenanalysen bereitstellen, und KI kann präskriptive Vorschläge basierend auf der Analyse anbieten.

Wir werden einen tiefen Einblick nehmen, wie ihre Kombination Unternehmen hilft, aber lassen Sie uns zuerst ansehen, was BI und KI für Fachleute und Führungskräfte bedeuten.

Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence hilft Fachleuten, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Es aggregiert Daten aus internen IT-Systemen und verschiedenen externen Quellen, führt Abfragen aus und visualisiert sie nach Bedarf.

Die Ergebnisse werden als Bericht präsentiert, der die strategische Planung und operative Entscheidungsfindung erleichtert. Dieser Teil ist entscheidend, um die Effizienz zu verbessern, den Wettbewerbsvorteil zu erhöhen und den Umsatz zu steigern. BI liefert die Einblicke, die für solche Verbesserungen benötigt werden.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz befähigt Computer, Aufgaben auszuführen, die zuvor menschliches Eingreifen erforderten. KI ist wie ein Dach, das maschinelles Lernen (ML), tiefes Lernen, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und natürliche Sprachgenerierung (NLG) abdeckt.

Es gibt ein Hin und Her darüber, ob echte KI oder allgemeine künstliche Intelligenz existiert. Aber wenn Fachleute KI verwenden, beziehen sie sich auf Systeme, die maschinelles Lernen verwenden. Es ermöglicht ihnen, sich zu verbessern und verschiedene Aufgaben wie das Beantworten von Fragen und die Datenanalyse auszuführen.

Business Intelligence und KI-Anwendungsfälle

Moderne Unternehmen streben danach, datengetrieben zu sein. Business Intelligence ist das Fahrzeug, das diese Daten zu den relevanten Stakeholdern bringt. Andererseits hilft KI, Daten zu aggregieren und zu verarbeiten. Unten sind einige BI- und KI-Anwendungsfälle und wie Fachleute sie nutzen, um in einem Unternehmensumfeld datengetriebener und intelligenter zu sein.

BI-Anwendungsfälle

Jeder, der Daten auf einer Tabelle interpretiert, hat mit Business Intelligence interagiert. Während es andere fortschrittliche Tools zur Datenvisualisierung gibt, bleiben Tabellenkalkulationen eine beliebte Wahl für die Datenvisualisierung. Sie machen den Visualisierungsprozess einfacher, effektiver und effizienter.

Unten sind die Bereiche, in denen Unternehmen BI nutzen.

• Kundendatenanalyse: Unternehmen nutzen BI, um die Interaktionen der Kunden über E-Mails, soziale Medien und Chatbots zu analysieren. Die Daten aus verschiedenen Quellen, die durch BI kohärent präsentiert werden, erleichtern es Unternehmen, Kunden zu verstehen.
• Verbesserung der operativen Effizienz: Mit Hilfe von BI visualisieren Unternehmen Leistungskennzahlen in Echtzeit. Dies ermöglicht es ihnen, Probleme schneller zu erkennen und zu lösen.

KI-Anwendungsfälle

KI-gestützte Unternehmensanwendungen werden im Allgemeinen zur Prozessautomatisierung verwendet. Dazu gehören Aufgaben wie das Aktualisieren von Kundeninformationen oder das Erstellen standardisierter Verträge und Dokumentationen. Darüber hinaus wird KI auch für kognitive Engagements und Einblicke genutzt.

In diesem Kontext unterstützt KI bei der Durchführung von Back-Office- oder Verwaltungsfunktionen und hilft Fachleuten, sich auf kritischere Aufgaben zu konzentrieren.

Darüber hinaus können KI-gestützte Anwendungen für kognitive Einblicke lernen und sich verbessern, wenn sie mehr mit Benutzern und Daten interagieren. Sie können das Kundenverhalten vorhersagen und Vorschläge zur Verbesserung der IT-Sicherheit machen.

Kognitive Engagement-Anwendungen interagieren direkt mit Kunden und Mitarbeitern, um Service zu bieten und sie bei der Beantwortung von Anfragen zu unterstützen.

Unten sind einige Beispiele für KI-Anwendungsfälle in Unternehmen, die schwere Maschinen betreffen.

• Intelligente Pipeline-Lösung: Entwickelt von Accenture, überwacht sie mehrere Öl-Pipelines weltweit. Sie nimmt Daten von Pipeline-Anlagen und externen Quellen auf, um Sicherheit zu gewährleisten und den Ressourceneinsatz zu optimieren. Mit KI können Pipeline-Betreiber von traditionelleren präventiven Wartungsmethoden zu einem prädiktiven Wartungsansatz übergehen.

• Prognostik für Flugzeugfahrwerke: Entwickelt von General Electric und Infosys auf dem Predix-Betriebssystem, hilft es der Flugzeugbesatzung, den Zustand des Fahrwerks zu verstehen und wann es gewartet werden muss. Der Wartungsplan des Flugzeugs wird entsprechend festgelegt, um unerwartete Geräteprobleme und Flugverspätungen zu vermeiden.

• Siemens MindSphere: Dies verfolgt die Leistung von Werkzeugmaschinen in Industrien weltweit und sammelt Asset-Statistiken. KI hilft bei der Analyse und Planung präventiver Wartung und verwaltet das Werkzeug, um die Lebensdauer zu verbessern. MindSphere kann mit Maschinen unabhängig von ihrem Hersteller arbeiten. Es reduziert die Ausgaben des Herstellers für Garantie-Reparaturen, wenn sie länger ohne Ausfälle laufen.

Wie KI und Business Intelligence zusammen Unternehmen helfen

KI und Business Intelligence helfen Unternehmen, wenn sie integriert sind, massive Daten zu verstehen und präskriptive Details zu den zu ergreifenden Maßnahmen zu erhalten. KI vervollständigt den Prozess, den BI startet. Zum Beispiel analysiert BI Daten und erstellt Visualisierungen und Berichte, und KI übernimmt dann diese Berichte als Eingabe, um darauf basierende Vorschläge zu liefern.

Dies beschleunigt die Entscheidungsfindung und hilft den Stakeholdern, schneller zu Ergebnissen zu kommen, mit KI-generierten Vorschlägen. Sie können auf diesen Vorschlägen aufbauen, um einen Aktionsplan zu entwickeln und ihn umzusetzen.

KI-Systeme betrachten Berichte granular und helfen menschlichen Agenten, Daten in genaue Geschäftsentscheidungen zu übersetzen. Mit KI werden BI-Tools anpassungsfähiger. Sie können lernen und Empfehlungen verbessern und inkrementelle Verbesserungen vornehmen, wodurch die Ergebnisse präziser und hilfreicher werden.

Vorteile der Integration von KI und BI

Unten sind einige erwartete Vorteile der Verwendung von KI in der Business Intelligence.

• Erhöhte Effizienz: Es ermöglicht BI-Fachleuten, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren, während manuelle Routine-Workflows von künstlicher Intelligenz gehandhabt werden.

• Verbesserte Empfehlungen: Mit KI, um kritische Muster und Trends in Betriebsdaten zu identifizieren, treffen Unternehmen bessere operative Entscheidungen.

• Mehr Zugänglichkeit: KI erhöht die Zugänglichkeit von BI für Benutzer, die keine technischen Kenntnisse haben.

Herausforderungen bei der Integration von KI mit BI

Fachleute könnten auf einige Herausforderungen stoßen, wenn sie KI-gestützte Business Intelligence verwenden.

• Datenqualität: Die an KI-gestützte BI gelieferten Daten sollten eine anständige Qualität aufweisen, um relevante Empfehlungen und Vorschläge zu erhalten. Wenn die Daten nicht von anständiger Qualität sind, könnte dies zu ungenauen Datenvisualisierungen führen, die Geschäftsentscheidungen fragwürdig machen.

• Kosten und Fachwissen: Diese Integration erfordert beträchtliche Ressourcen und die Fähigkeit, KI-basierte Business-Intelligence-Tools zu warten.

Top 5 eingebettete Business-Intelligence-Software, die KI verwenden

Eingebettete Business-Intelligence-Software fügt einer Geschäftsanwendung Analysen hinzu. Sie können mit diesen Tools leicht Funktionen für Self-Service-Analysen zu Apps hinzufügen. Diese Tools ermöglichen es Ihnen, Dashboards direkt in die Apps der Mitarbeiter einzufügen, was die Datenanalyse einfacher und zugänglicher macht.

Die führende eingebettete Business-Intelligence-Software, die unten erwähnt wird, verwendet KI, um BI-Nutzern reichhaltige Einblicke zu liefern.

Um in die Liste der eingebetteten Business-Intelligence-Software aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

• In die Softwareanwendungen anderer Unternehmen als Original Equipment Manufacturer (OEM)-Produkt eingebettet sein
• Entwicklern ermöglichen, Analysefunktionen direkt in Geschäftsanwendungen hinzuzufügen
• Daten aus verschiedenen Quellen einziehen
• Daten in verständliche und relevante Modelle innerhalb einer Geschäftsanwendung umwandeln
• Die Erstellung von Berichten und Visualisierungen mit praktischen Geschäftsanwendungen innerhalb der App ermöglichen

*Dies sind die führenden eingebetteten Business-Intelligence-Software aus dem Winter 2024 Grid® Report von G2. Einige Bewertungen könnten zur Klarheit bearbeitet worden sein.

1. Tableau

Tableau macht es jedem leicht, Daten zu analysieren und Einblicke zu gewinnen. Mit seinen KI-Fähigkeiten hilft es Benutzern, komplexe Daten schnell zu verstehen, ohne Datenexperten sein zu müssen. Sie können die Drag-and-Drop-Funktionen verwenden, um Daten in Diagrammen und Grafiken zu visualisieren, was es einfacher macht, Trends zu erkennen.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Tableau hat wirklich verändert, wie wir mit unseren Daten interagieren und Einblicke daraus gewinnen, und es zu einem absoluten Game-Changer in der Welt der Analytik gemacht. Als engagierter Benutzer kann ich nicht anders, als Lob für dieses außergewöhnliche Tool zu singen, das die Erwartungen ständig übertroffen hat.

Visuell beeindruckende und wirkungsvolle Dashboards zu erstellen, ist, wo Tableau wirklich glänzt. Die Vielzahl an Visualisierungsoptionen, von dynamischen Diagrammen bis hin zu interaktiven Karten, ermöglicht es uns, Einblicke auf eine Weise zu kommunizieren, die unser Publikum fesselt und anspricht. Die visuelle Attraktivität verbessert Präsentationen und erleichtert ein tieferes Verständnis komplexer Datensätze.“

- Tableau Review, Nitin K.

Was Benutzer nicht mögen:

„Auch wenn die Benutzeroberfläche benutzerfreundlich ist, müssen Benutzer, die mit Datenanalysetools nicht vertraut sind, möglicherweise etwas Zeit investieren, um zu lernen, wie man erweiterte Funktionen verwendet und anspruchsvolle Visualisierungen erstellt. Es kann erforderlich sein, verschiedene Tools oder mehr Codierung zu verwenden. Es stellte sich als schwierig heraus, aber unsere Gruppe hat es dennoch geschafft.“

- Tableau Review, Kendra J.

2. Amazon QuickSight

Amazon QuickSight vereinfacht die Datenanalyse und ermöglicht es Benutzern, interaktive Dashboards einfach zu erstellen und zu veröffentlichen. Die KI-Fähigkeiten von QuickSight ermöglichen es Ihnen, fortgeschrittene Datenanalysetasks wie Vorhersagen und Anomalieerkennung durchzuführen, ohne dass Benutzer tiefes technisches Wissen benötigen.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Amazon QuickSight hilft mir, verschiedene Berichte zu ziehen und mit ihnen zu arbeiten. Es kann den Datentyp und die Formate anpassen, die wir möchten. Wir können auswählen, welche Daten wir herunterladen möchten. Quicksight ist einfach zu bedienen und hat eine Vielzahl von Funktionen. Es hat einen Pretest, der uns hilft zu verstehen, wie wir die Daten nach Ihren Anforderungen verwenden können.“

- Amazon QuickSight Review, Neha K.

Was Benutzer nicht mögen:

„Wenn die Datenmenge groß ist, dauert das Laden der Visualisierungen lange. Außerdem unterstützt es manchmal nicht die Erstellung komplizierter berechneter Felder. Nicht alle Visualisierungen sind vorhanden.“

- Amazon QuickSight Review, Praveen S.

3. Microsoft Power BI Embedded

Microsoft Power BI Embedded integriert sich nahtlos in Anwendungen, um Analytik- und KI-Fähigkeiten zu bieten. Damit können Sie beeindruckende, vollständig interaktive Berichte und Dashboards in Anwendungen einbetten. Dies verbessert die Benutzererfahrung, indem es tiefe Einblicke bietet, ohne zwischen Apps wechseln zu müssen.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Power BI Embedded ist skalierbar, schnell, genau, flexibel und entwickelt sich mit neuen Funktionen und Fähigkeiten weiter. Jeder kann diese Dinge leicht sehen. Die Einbettungsfunktion ist etwas, das wir jeden Tag in unserem Unternehmen verwenden. 9/10 Tage verwenden wir Power BI über Web-Apps oder Umgebungen oder jede andere Anordnung, die anderswo gehostet wird, um die Vorteile von Power BI Kollegen bereitzustellen, die nicht anwesend sein können oder es schwierig für sie ist, innerhalb der ursprünglichen Power BI-Räumlichkeiten zu arbeiten.“

- Microsoft Power BI Embedded Review, Ilias V.

Was Benutzer nicht mögen:

„Die Komplexität des Programms. Es ist nicht benutzerfreundlich. Es erfordert vorheriges Training und fortgeschrittene mathematische Kenntnisse, um jeden Komponententrend wie Baseline-Multiplikator, tatsächlichen Multiplikator und Multiplikatorvorhersage vollständig zu verstehen.“

- Microsoft Power BI Embedded Review, Bonanza Z.

4. ThoughtSpot

ThoughtSpot zeichnet sich durch seine KI-gestützte, suchgetriebene Analytik aus. Ähnlich wie eine Suchmaschine ermöglicht es Benutzern, einfach in natürlicher Sprache Abfragen einzugeben, um Dateneinblicke für ihre Geschäftsdaten zu finden. Das bedeutet, dass Sie Fragen zu Ihren Daten in einfachem Englisch stellen können und sofort Antworten in leicht verständlichen Diagrammen und Grafiken erhalten.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Die Benutzeroberfläche von ThoughtSpot ist unglaublich benutzerfreundlich, besonders für Menschen wie mich, die mit herausfordernden Daten zu kämpfen haben. Es ermöglicht uns, Berichte und Dashboards zu erstellen und Daten zu verwalten, ohne Power BI-Unterstützung anfordern zu müssen. Die Suchfunktion auf ThoughtSpot ist im Vergleich zu anderen Suchmaschinen unglaublich schnell. Es ist wie eine schnelle Datenfindungsfähigkeit. Wir können Zeit sparen, indem wir Daten manuell suchen. ThoughtSpot erfüllt unsere Anforderungen als neue Technologie. Unser Analysetool wird nach unseren Spezifikationen erstellt, komplett mit personalisierten Daten und Integration mit dem Rest unserer im Unternehmen verwendeten Technologie. Wir genießen es, datenbezogene Ideen auszutauschen, und ThoughtSpot macht es einfach.“

- ThoughtSpot Review, Jai K.

Was Benutzer nicht mögen:

„Für unseren Anwendungsfall gibt es wesentliche Einschränkungen, wie das Fehlen einer Datumsparameterfunktion, die mit anderen BI-Tools vergleichbar ist. Einige Funktionen werden veröffentlicht, aber sie fühlen sich nicht vollständig ausgearbeitet an. Der Support war insgesamt ziemlich reaktionsschnell. Einige Tickets sind jedoch schon lange offen und erfordern Workarounds.“

- ThoughtSpot Review, Katie S.

5. Sigma

Sigma macht die Datenanalyse so einfach wie die Arbeit mit einer Tabelle und ermöglicht es Benutzern, Daten zu erkunden, zu analysieren und zu visualisieren. Die KI-Fähigkeiten der Plattform verbessern die Entscheidungsfindung, indem sie Datenanalysetasks automatisieren, Trends vorhersagen und Empfehlungen geben.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Sigma war so einfach zu implementieren. Wir hatten ein Jahr lang mit anderen BI-Tools zu kämpfen, bevor wir Sigma fanden, und ich bin so froh, dass wir es getan haben. Das Tool selbst ist sehr intuitiv zu bedienen. Der Live-Chat-Support und die "Bürostunden" haben diesen Übergang noch einfacher gemacht. Ich kann nicht genug über dieses Unternehmen und ihr Tool sprechen.“

- Sigma Review, Cassie F.

Was Benutzer nicht mögen:

„Die Datumsfilterung und -aggregation kann manchmal frustrierend sein; wenn Daten aufgrund von Verzögerungen im Upstream nicht für alle Kunden aktualisiert werden, können wir Prüfungen haben, die brechen und Daten verpassen. Ich hätte gerne mehr Kontrolle darüber und möglicherweise ein Alarmsystem, wenn Daten aktualisiert werden.“

- Sigma Review, Ben A.

Die beste Wahl aus beiden Welten treffen

KI und Business Intelligence sind ein starkes Team. Ihre gemeinsame Nutzung hilft Unternehmen, ihre Herausforderungen schneller zu lösen und Chancen zu erkennen. Maschinelles Lernen lässt BI-Tools lernen, sich an Benutzer anpassen und relevantere, gewünschte und verbesserte Empfehlungen und Vorschläge liefern.

Darüber hinaus ermöglicht NLP Benutzern, mit dem Tool in einfachem Englisch zu kommunizieren, was BI-Tools für alle zugänglich macht.

Erfahren Sie mehr über Self-Service-BI und verstehen Sie, wie es die Datenanalyse erleichtert.