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Erweiterte Analytik:
Ein umfassender Überblick & bewährte Verfahren
April 25, 2025
Augmented Analytics beinhaltet die Implementierung von künstlicher Intelligenz und verwandten Technologien in den traditionellen Datenanalyse-Workflow, um die Datenerfassung, -verarbeitung und -abfrage zu automatisieren, den manuellen Aufwand zu minimieren und die Gewinnung von Erkenntnissen für nicht-technische Geschäftsanwender zu vereinfachen.
Itransition bietet Datenanalysedienstleistungen für den gesamten Zyklus an, um Unternehmen dabei zu helfen, die Vorteile der erweiterten Analysefunktionen zu nutzen und schnellere und genauere Datenanalysen durchzuführen.
Überblick über den Augmented-Analytics-Markt
28%
die prognostizierte CAGR des globalen Augmented-Analytics-Marktes von 2024-2030
Research and Markets
x5.9
der erwartete Wertzuwachs des globalen Augmented-Analytics-Marktes von 2023 bis 2030
Research and Markets
50%
der Büroangestellten in globalen Unternehmen sollen bis 2026 durch KI unterstützt werden
Gartner
Wichtige Funktionen der erweiterten Analytik
Augmented Analytics umfasst mehrere zugrunde liegende Technologien, die die Datenanalyse in Unternehmen beschleunigen und demokratisieren.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist eine entscheidende Technologie hinter Augmented-Analytics-Lösungen und ermöglicht die Verarbeitung von Daten und die kontinuierliche Verbesserung der Ergebnisgenauigkeit, wenn mehr Daten analysiert werden. ML-Algorithmen automatisieren den Prozess der Modellverfeinerung, identifizieren Datenmuster und erleichtern prädiktive und präskriptive Analysen, prognostizieren zukünftige Trends und geben gezielte Empfehlungen für die beste Vorgehensweise.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Mithilfe von Abfragen in natürlicher Sprache (Natural Language Querying, NLQ) und der Generierung natürlicher Sprache (Natural Language Generation, NLG) wird die Kommunikation zwischen Mensch und Computer erleichtert, indem Computercode in menschliche Sprache übersetzt wird und umgekehrt. Mithilfe dieser Technologien können Geschäftsanwender Daten abfragen und Ergebnisse interpretieren, indem sie vertraute Begriffe verwenden, anstatt spezielle Programmiersprachen zu lernen. Dies rationalisiert die Datenanalyse und den Austausch von Erkenntnissen.
Automatisierung
Augmented-Analytics-Software automatisiert Routineaufgaben im gesamten Lebenszyklus der Datenanalyse, von der Datenerfassung in Echtzeit und der Datenaufbereitung bis hin zur Datenexploration und Datenvisualisierung. ML-gesteuerte Technologien helfen bei der automatischen Erkennung relevanter Datenattribute, bei der Indizierung und Gruppierung verwandter Informationen sowie bei der Erstellung benutzerfreundlicher Berichte und Diagramme.
Optimieren Sie Ihre Datenanalyseprozesse mit Augmented Analytics
Anwendungsfälle von Augmented Analytics
Augmented Analytics bietet verschiedene Anwendungsmöglichkeiten und unterstützt Führungskräfte sowie Teammitglieder in Abteilungen wie Finanzen, Vertrieb, Marketing, Logistik und Personalwesen dabei, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Strategische Entscheidungsfindung
Führungskräfte können Augmented-Analytics-Software nutzen, um historische Daten sowie aktuelle Geschäftsdaten wie Finanz-, Marketing- und Vertriebskennzahlen zu analysieren, ohne dabei auf IT-Teams angewiesen zu sein. Augmented-Analytics-Software kann auch dabei helfen, aufkommende Markttrends und Kundenbedürfnisse zu erkennen sowie die potenziellen Auswirkungen jeder Entscheidung auf allen Unternehmensebenen und deren zukünftige Ergebnisse zu bewerten, indem sie die Erstellung von aussagekräftigen Berichten mit Drill-down- und Drill-through-Funktionen ermöglicht.
Kundenintelligenz
Marketingteams setzen Augmented-Analytics-Tools ein, um Kundendaten aus verstreuten Datenquellen zu sammeln und zu verarbeiten und so manuelle Prozesse zu umgehen. Augmented-Analytics-Software hilft dabei, 360-Grad-Kundenprofile zu erstellen, das Kundenverhalten zu verstehen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, die Kundenabwanderung zu prognostizieren, den Customer Lifetime Value zu berechnen und Cross- und Upselling-Möglichkeiten zu identifizieren.
Vertriebsprognose
Mithilfe der Automatisierungsfunktionen von Augmented Analytics können Vertriebsexperten große Datensätze verarbeiten und so einen umfassenderen Überblick über die Vertriebsaktivitäten des Unternehmens, die aktuellen Marktbedingungen, abgeschlossene Geschäfte und die Teamleistung erhalten. Mit Hilfe von ML und generativer KI hilft Augmented-Analytics-Software auch bei der Umsatzprognose eines Unternehmens und bietet gleichzeitig natürlichsprachliche Kommunikation und Self-Service-BI- und Analysefunktionen.
Lieferketten-Management
Unternehmen setzen Augmented-Analytics-Funktionen ein, um die Leistung ihrer Lieferketten auf automatisierte und selbstbedienbare Weise zu bewerten. Mithilfe erweiterter Analysewerkzeuge können Aspekte wie Lagerumschlag, Lieferraten von Lieferanten, Lieferkosten und Bestandsdefizite überwacht werden. Mithilfe dieser Erkenntnisse können Supply-Chain-Manager Unterbrechungen und Lieferanforderungen vorhersehen, die Ursachen für geringere Lieferraten bestimmter Standorte verstehen und Maßnahmen zur Verbesserung der Widerstandsfähigkeit der Lieferkette ergreifen.
Talentmanagement
Augmented-Analytics-Lösungen automatisieren die Analyse von Leistungsbeurteilungen, interner Kommunikation und Lebensläufen sowie die Erstellung von HR-Analyseberichten in natürlicher Sprache. Sie unterstützen HR-Teams dabei, wertvolle Erkenntnisse für die Talentakquise, -entwicklung und -bindung zu gewinnen, indem sie Informationen über Top-Performer, Kandidaten, die besser zu einer Rolle passen, Mitarbeiter, bei denen die Gefahr besteht, dass sie das Unternehmen verlassen, und Qualifikationslücken, die die Unternehmensziele behindern, bereitstellen.
Kreditrisikobewertung
Mit Augmented Analytics-Software entfällt die Notwendigkeit, Daten für die Kreditgenehmigung manuell zu zerlegen. Sie liefert Finanzteams Vorhersagen über die Kreditwürdigkeit von Kunden, indem sie alle relevanten Datenpunkte, einschließlich Alter, Einkommen und Kreditwürdigkeit, analysiert, das Risiko bewertet und Vorschläge zur Kredithöhe macht.
Betrugserkennung
ML-Algorithmen automatisieren die Analyse von Systemzugangs-, Benutzeraktivitäts- und Transaktionsdaten, identifizieren ungewöhnliche Aktivitäten und Ausreißer und markieren potenzielle Anomalien in Datensätzen. Darüber hinaus generieren erweiterte Analytik-Systeme Warnungen in natürlicher Sprache und ermöglichen es den Benutzern so, manipulierte Zahlen, Fälschungen und gefälschte Unterschriften auf einfache Weise zu erkennen und Betrug sowie finanzielle Verluste zu verhindern.
Optimierung des IT-Betriebs
Software für erweiterte Analytik hilft bei der Überwachung der System- und Serverleistung, um die Ursachen für unerwartete Spitzen bei der Server- und Systemnutzung zu ermitteln. Mithilfe von ML-Funktionen kann Augmented Analytics-Software auch Ausfälle für IT-Spezialisten vorhersagen, um sie zu entschärfen und Systemausfälle zu verhindern.
1.5x
schnellere Bildverarbeitung
Eine ML-Lösung für Markenanalyse & Reporting
Itransition hat für ein Unternehmen eine neue, auf Machine Learning basierende Markenerkennungslösung zur Bewertung von Sport- und Unterhaltungssponsoring entwickelt. Die Lösung unterstützt Benutzer dabei, Marken und die Position ihrer Logos in Bildern zu identifizieren. Darüber hinaus erstellt sie anpassbare Berichte und bietet eine renovierte Oberfläche mit einfachen Navigationsmöglichkeiten.
15%
Verbesserung der Modellgenauigkeit
Kundenspezifische ML-Algorithmen für eine Versicherungsplattform
Das Team von Itransition hat ein Versicherungsunternehmen dabei unterstützt, die Grenzen der Skalierbarkeit und Genauigkeit seines KI-Prognosemodells zu überwinden. Dazu analysierten wir das bestehende Machine-Learning-Modell, entwickelten über 100 neue Funktionen und trainierten das Modell anhand von 500.000 Datensätzen aus Versicherungsanträgen. Die implementierte Lösung prognostiziert mit einer Genauigkeit von 75 %, ob App-Nutzer die Versicherung abschließen werden, und ermöglicht es dem Kunden, den Nutzern gezielt Preise und Rabatte anzubieten.
15%
Steigerung des gesammelten Nutzerdatenvolumens
BI-Plattform für den Einzelhandel mit KI und Computer Vision
Itransition hat für ein E-Commerce-Unternehmen eine einzelhandelsspezifische BI-Plattform bereitgestellt. Diese verfügt über eine KI-gestützte Empfehlungs-Engine und Computer-Vision-Funktionen, um Daten zu sammeln und zu analysieren, Kunden besser zu verstehen, das Online-Einkaufserlebnis zu personalisieren und den Umsatz zu steigern.
Vorteile der erweiterten Analytik
Kürzere Zeit bis zur Erkenntnis
Im Gegensatz zu herkömmlicher Business-Intelligence- und Analysesoftware beschleunigen Machine-Learning-Algorithmen und Automatisierung den Prozess der Erkenntnisgewinnung erheblich. Augmented-Analytics-Software hilft dabei, Beziehungen in Datensätzen schnell zu erkennen, Daten für die Analyse aufzubereiten und umzuwandeln, umfassende Echtzeit-Einblicke in natürlicher Sprache und interaktiven Grafiken zu generieren und Handlungsempfehlungen für Benutzer zu geben, damit diese schnelle und faktenbasierte Geschäftsentscheidungen treffen können.
Demokratisierung von Daten
Mit Funktionen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, ML-gestützten Empfehlungen und vorgefertigten, interaktiven Visualisierungen wie Diagrammen, Grafiken und Karten ermöglicht Augmented-Analytics-Software auch Anwendern ohne fortgeschrittene technische Kenntnisse, Daten abzufragen, Berichte zu erstellen, mit einfachen Befehlen Datenberichte zu verfassen und umsetzbare Erkenntnisse umgehend mit anderen Teams und der Geschäftsführung zu teilen. Mehr Teams werden mit Daten vertraut, verbessern ihre Datenkompetenz und führen Analysen für ihre spezifischen Anwendungsfälle durch.
Operative Effizienz
Durch die Automatisierung zeitaufwändiger Data-Analytics-Aufgaben und die Befähigung von Geschäftsteams, mit Daten zu arbeiten, ohne auf IT-Teams angewiesen zu sein, steigern Augmented-Analytics-Tools die Produktivität sowohl von normalen Benutzern als auch von Data-Science-Teams. Geschäftsanwender können Entscheidungen in der Geschwindigkeit des Geschäftsbetriebs treffen, während sich Data-Scientists auf fortgeschrittene Analyseprojekte konzentrieren können, anstatt sich wiederholende, manuelle Datenmanagement-Aktivitäten oder Routinedatenanalysen durchzuführen.
Verborgene Erkenntnisse aufdecken
Die Machine-Learning-Algorithmen,, auf denen Augmented Analytics basiert, helfen Anwendern bei der Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data) und der Aufdeckung von Erkenntnissen, die bei der Verwendung herkömmlicher Analysemethoden übersehen werden können. So können Unternehmen bei der Entscheidungsfindung jedes Detail berücksichtigen und Fehler vermeiden, die durch die falsche Interpretation kritischer Daten entstehen.
Möchten Sie das Beste aus Ihrer Augmented-Analytics-Plattform herausholen?
Herausforderungen bei der Implementierung von Augmented Analytics
Herausforderung | Lösung | |
|---|---|---|
Widerstand der Mitarbeiter |
Mitarbeiter zögern aus verschiedenen Gründen, neue Technologien zu nutzen. Die Bandbreite reicht von der
Angst, durch KI ersetzt zu werden, bis hin zu mangelnden Fähigkeiten und Selbstvertrauen bei der Nutzung
fortschrittlicher Tools.
| Damit die Mitarbeiter die Möglichkeiten von Augmented Analytics annehmen, müssen sie deren Wert verstehen sowie Datenkompetenz und Analysefähigkeiten entwickeln. Bieten Sie maßgeschneiderte Anwenderschulungen an, veranstalten Sie Workshops und stellen Sie Mentoren ein. Diese helfen den Mitarbeitern, wichtige Datenkonzepte zu verstehen und Daten in fundierte Entscheidungen umzuwandeln, von denen das Unternehmen profitiert. Fördern Sie eine datengetriebene Kultur und zeigen Sie anhand von Beispielen, wie andere Teammitglieder von Augmented Analytics profitieren. |
Datenverzerrungen & schlechte Datenqualität |
Augmented Analytics-Ergebnisse werden verzerrt und fehlerhaft, wenn das System mit irrelevanten,
verunreinigten und unzureichenden Daten gefüttert wird.
| Die Investition ausreichender Ressourcen in unternehmensweites Datenmanagement und Data-Governance-Praktiken hilft, eine gute Datenqualität zu gewährleisten. Zu diesen Praktiken kann die Benennung von Datenverantwortlichen gehören, die für die Aufrechterhaltung der Datenqualität eines Unternehmens zuständig sind, oder die Einrichtung eines funktionsübergreifenden Data-Governance-Ausschusses, der Data-Governance-Initiativen definiert, fördert und überwacht. Führen Sie mithilfe von Tools zur Überwachung der Datenqualität regelmäßig Datenqualitäts- und Bias-Audits durch und verfolgen Sie die Datenherkunft, um die Datengenauigkeit sicherzustellen und das Vertrauen in die Entscheidungsfindung zu stärken. |
Datenschutz- & Sicherheitsbedenken |
Da Augmented-Data-Systeme große Mengen sensibler Daten verarbeiten, können Bedenken hinsichtlich des
Datenschutzes und der Datensicherheit entstehen.
| Achten Sie bei der Auswahl von Augmented-Analytics-Tools auf die eingebauten Sicherheitsmechanismen, zum Beispiel rollenbasierte Zugriffskontrolle, Datenverschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung sowie Datenmaskierung. Vergewissern Sie sich, dass die von Ihnen implementierte Augmented-Analytics-Lösung die geltenden Datenschutzbestimmungen der Branche und internationale Datenschutzgesetze wie DSGVO, HIPAA, FISMA usw. einhält. |
Skalierbarkeit & Leistungsprobleme |
Augmented Analytics erfordert die Verarbeitung großer Datenmengen, was die Reaktionszeit des Systems
beeinträchtigen kann.
| Stellen Sie sicher, dass Ihre Dateninfrastruktur (einschließlich Speicher- und Rechenressourcen sowie Server und Telekommunikationsnetzwerke, wenn Sie sich für eine lokale Bereitstellung entscheiden) die wachsende Datenmenge und Arbeitslast unterstützen kann. Bei der Bereitstellung vor Ort sollten Sie die Implementierung von leistungsstarken SSD-Speichern, GPUs und CPUs mit hohe Kernzahl in Betracht ziehen. Um ein reibungsloses Wachstum entsprechend Ihren aktuellen Anforderungen zu gewährleisten, sollten Sie den Übergang zu Cloud-Lösungen mit automatischer Skalierung in Betracht ziehen. |
Bewährte Verfahren für die erfolgreiche Einführung von Augmented Analytics
Erwägen Sie eine iterative Implementierung
Um Ihre Mitarbeiter nicht zu überfordern, sollten Sie Ihre Augmented-Analytics-Lösung schrittweise einführen, entweder in einer bestimmten Abteilung oder für einen bestimmten Anwendungsfall. Führen Sie die erforderlichen Änderungen zunächst in kleinerem Maßstab durch. Beispielsweise können Sie die Modelle neu trainieren, Ihre Data-Governance-Richtlinien anpassen, umfassende Benutzerschulungsprogramme entwickeln oder das richtige Datenintegrationstool implementieren. Wiederholen Sie diesen Vorgang, um dann zu einem unternehmensweiten Maßstab überzugehen.
Sorgen Sie für Transparenz in der Systemlogik
Die Unfähigkeit, Systemergebnisse zu interpretieren, ist einer der Gründe für das Misstrauen gegenüber Augmented-Analytics-Tools. Um das „Blackbox“-Problem zu vermeiden, sollten Sie sich für Augmented-Analytics-Systeme entscheiden, die erklärbare KI-Techniken nutzen, wie etwa visuelle Darstellungen des Beitrags von Merkmalen zum Ergebnis, der Schätzung der Bedeutung von Merkmalen und lokal interpretierbare modell-agnostische Erklärungen (LIME). Der Einsatz von XAI-Techniken fördert die Verantwortlichkeit und das Vertrauen der Benutzer, indem sie den Mitarbeitern helfen, die vom Augmented-Analytics-Tool erzeugten Ergebnisse zu verstehen.
Einbindung von Human-in-the-Loop-Feedback
Um die Genauigkeit und Fairness des Systems aufrechtzuerhalten, sind menschliche Aufsicht, Beurteilung und Validierung der Ergebnisse unerlässlich. Entwerfen Sie einen strukturierten Überprüfungsprozess, der festlegt, in welchen Bereichen menschliche Beteiligung erforderlich ist, beispielsweise bei risikoreichen Entscheidungen wie der Betrugserkennung, der medizinischen Diagnose und der Kontrolle von Fehlinformationen. Stellen Sie eine enge Zusammenarbeit zwischen Geschäftsanwendern und Experten für Datenwissenschaft sicher, um nuanciertes Fachwissen bereitzustellen und die vorgeschlagenen Maßnahmen umzusetzen. Trainieren Sie KI-Modelle regelmäßig anhand von Feedback neu und stellen Sie den Mitarbeitenden Richtlinien zur Verfügung, um Verzerrungen und Ungenauigkeiten zu erkennen.
Diese Dienste für erweiterte Analysen bieten wir an
Bei Itransition bringen wir unser praktisches Fachwissen im Bereich der Datenanalyse ein, um Unternehmen dabei zu helfen, erweiterte Analysefunktionen einzusetzen, von NLP bis zur Automatisierung, und Datenanalyse-Workflows zu rationalisieren.
Beratung
Wir stellen den Erfolg von Augmented-Analytics-Projekten in Ihrem Unternehmen sicher, indem wir Ihnen in allen Projektphasen beratend zur Seite stehen. Wir helfen bei der Konzeption der Lösungsarchitektur, bewerten vorhandene Augmented-Analytics-Tools, wählen den am besten geeigneten Tech-Stack für die Lösungskomponenten, von der Datenspeicherung bis zur Datenvisualisierung, und legen Richtlinien und Verfahren für das Datenmanagement fest.
Implementierung
Das Team von Itransition entwickelt kundenspezifische Augmented-Analytics-Lösungen und liefert plattformbasierte Lösungen, die den individuellen Anforderungen des jeweiligen Unternehmens entsprechen. Wir implementieren sowohl Komplettlösungen als auch einzelne Analysemodule und sorgen für deren nahtlose Integration in das technische Ökosystem des jeweiligen Unternehmens. Darüber hinaus kümmern wir uns um die Einhaltung geltender Vorschriften, implementieren Sicherheitsmechanismen und überwachen die Systemleistung nach dem Launch.
Unterstützung
Unsere Support-Services zielen darauf ab, den Endnutzern der Lösung eine störungsfreie Analyseerfahrung zu bieten. Wir bieten sowohl grundlegenden als auch erweiterten Support für Augmented-Analytics-Lösungen, lösen Probleme und optimieren die Benutzerfreundlichkeit und Abfrageleistung des Systems, um kostspielige Unterbrechungen und Ausfallzeiten zu vermeiden. Unsere Experten führen auch gezielte Schulungen für die effektive Nutzung von Augmented Analytics durch und bieten On-Demand-Supportdienste wie Systemmodernisierung und -migration an.
Verwandeln Sie Ihre Daten mit der Itransition in einen Wettbewerbsvorteil
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Augmented Analytics, oder erweiterte Analytik, integriert Technologien der künstlichen Intelligenz (KI), darunter maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um komplexe Analyseprozesse wie Datenaufbereitung, Datenermittlung und statistische Analysen zu automatisieren und es allen Nutzern zu ermöglichen, aussagekräftige Erkenntnisse aus großen Datenmengen abzuleiten.
Als Teil einer Analyselösung analysieren KI- und ML-Algorithmen große Datensätze, automatisieren manuelle Aufgaben wie Datenaufbereitung und Datenvisualisierung, lernen aus Daten, erkennen Muster und Korrelationen, machen Vorschläge, erstellen Vorhersagen und unterstützen Abfragen in natürlicher Sprache zur Kommunikation mit Nutzern.
Automatisierung ist eine Schlüsselkomponente von Augmented Analytics und bezeichnet den Prozess, bei dem Technologie eingesetzt wird, um sich wiederholende Aufgaben auszuführen – von der Datenvorbereitung bis zur Gewinnung von Erkenntnissen. Dadurch können sich Menschen auf ihre Kerntätigkeiten konzentrieren. Augmented Analytics ist dagegen ein umfassenderes Konzept. Durch den Einsatz von KI- und ML-Algorithmen unterstützt es die menschliche Intelligenz und hilft Nutzern, tiefere Einblicke zu gewinnen.
Augmented Analytics setzt Predictive Analytics ein, um die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses oder die Auswirkungen eines Ereignisses vorherzusagen. Im Gegensatz zu Augmented Analytics beinhaltet Predictive Analytics als eigenständige Fähigkeit nicht unbedingt eine automatisierte Datenaufbereitung und -visualisierung sowie die Verarbeitung natürlicher Sprache.
Bei Self-Service-Analysen können nicht-technische Benutzer mit Daten arbeiten, Visualisierungen sowie Dashboards erkunden und dem System Folgefragen stellen, ohne auf IT-Teams angewiesen zu sein. Augmented Analytics geht über die Self-Service-Funktionen hinaus, indem es diese mit ML-gestützten Empfehlungen kombiniert und Geschäftsanwendern die Durchführung von Advanced Analytics ermöglicht.
Augmented Analytics kommt Anwendern auf allen Unternehmensebenen zugute: von Führungskräften bis hin zu Mitarbeitenden in den Bereichen Marketing, Finanzen, Vertrieb und Personalwesen sowie professionellen Datenanalysten und fortgeschrittenen Geschäftsanwendern. Diese können damit KPIs präziser überwachen und Analyseprozesse automatisieren.
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