Datengestützte Entscheidungen in Echtzeit
Datengestützte Entscheidungen in Echtzeit
Die strategische Notwendigkeit der konversationellen Analyse
Jahrelang haben Unternehmen versucht, „datengesteuert“ zu werden, und entsprechend investiert. Sie haben erfolgreich Unmengen an Informationen erfasst und glauben, dass die Antworten auf Ihre wichtigsten geschäftlichen Fragen darin verborgen sind.
Das Problem ist, dass diese Daten für den Großteil Ihres Unternehmens noch immer nicht zugänglich sind.
Um eine einfache Antwort zu erhalten, muss eine Führungskraft oder ein Teammitglied ein Ticket einreichen, darauf warten, dass eine beschäftigte Datenanalysefachkraft einen Bericht erstellt und hoffen, dass die Informationen noch relevant sind, wenn sie endlich eintreffen. Bis die Antwort da ist, kann es schon zu spät sein.
Der Prozess ist nicht datengesteuert, sondern datenverzögert.
Höchste Zeit, das zu ändern.
Stellen Sie sich vor, jede Person in Ihrem Unternehmen – von der Betriebsleitung bis zur Marketingleitung – könnte die konkreten, korrekten Antworten, die sie benötigt, einfach durch eine Frage in verständlicher Alltagssprache erhalten.
Das ist die neue Realität der konversationellen Analysen. Es ist nicht nur ein neues Tool, es verändert auch die Arbeitsweise Ihres Unternehmens grundlegend. Wir verabschieden uns von veralteten, statischen Berichten und betreten eine Welt voller dynamischer Echtzeit-Konversationen mit Daten. So können Sie nicht nur auf die Vergangenheit reagieren, sondern schaffen auch ein intelligenteres, schnelleres und neugierigeres Unternehmen, das die Zukunft aktiv mitgestalten kann.
Lassen Sie die KI nicht raten, sondern Zusammenhänge herstellen.
Der größte Fehler bei KI-gestützten Analysen besteht darin, einer KI zu vertrauen, Datenabfragen selbstständig zu erstellen.
Diese leistungsstarken KI-Modelle versuchen, eine komplexe Frage in natürlicher Sprache in SQL-Rohcode zu übersetzen. Doch das gelingt ihnen oft nicht. Damit sie genaue Ergebnisse liefern können, brauchen sie den konkreten Geschäftskontext.
Nehmen wir eine scheinbar einfache Frage:
„Wie hoch war die Wiederholungskaufrate innerhalb von 30 Tagen nach Altersgruppe im letzten Jahr?“
Für eine KI ist diese Frage voller potenzieller Fallstricke:
- „Altersgruppe“: Weiß die KI, ob Ihr Unternehmen Altersgruppen von 10 Jahren, 20 Jahren oder benutzerdefinierte Gruppierungen verwendet? Sie müsste raten, wie die Logik anzuwenden ist.
- „Wiederholungskaufrate innerhalb von 30 Tagen“: Dies ist ein komplexer, mehrstufiger Messwert, den eine KI in rohem SQL nur schwer genau schreiben könnte.
- „Letztes Jahr“: Ist damit das letzte Kalenderjahr oder ein Zeitraum von 365 Tagen gemeint? Eine KI würde diesen Wert inkonsistent interpretieren.
Deshalb ist die semantische Ebene unverzichtbar.
Ihr universeller Übersetzer: die semantische Ebene
Sie können sich die semantische Ebene als universellen Übersetzer oder als einzelnes, zentrales Wörterbuch für Ihre Daten vorstellen. Datenfachkräfte können damit alle Geschäftslogiken und -begriffe an einem zentralen, kontrollierten Ort definieren.
Wie lautet die zertifizierte Definition von „Umsatz“? Was macht „aktive Kundinnen und Kunden“ wirklich aus?
Die semantische Ebene standardisiert diese Definitionen. Damit erhalten alle Personen, die eine Frage stellen, immer eine Antwort, die auf dieselbe Weise berechnet wurde.
Auf dieser Grundlage ändert sich die Aufgabe der KI komplett.
Die KI versteht einfach die Frage der Nutzerinnen oder Nutzer und ordnet sie den richtigen, vordefinierten und zertifizierten Definitionen zu.
Das System führt die richtige Logik aus, sodass die Berechnung identisch und vertrauenswürdig ist. Dieser erstklassige Ansatz kann Datenfehler bei Abfragen in natürlicher Sprache um bis zu zwei Drittel reduzieren.
Strategische Neuausrichtung für Ihr Datenteam
Nebeneffekt dieser Funktion ist eine massive Veränderung in der Arbeitsweise Ihrer Mitarbeitenden. Wenn alle Mitarbeitenden ihre eigenen Datenfragen selbst beantworten können, müssen Datenanalystinnen und -analysten nicht mehr ständig Standardberichte erstellen – eine Arbeit, die wenig Mehrwert bietet. Statt als reaktiver Helpdesk zu agieren, werden sie zu strategischen Partnern, die intelligente Entscheidungen im gesamten Unternehmen ermöglichen.
Außerdem müssen die Antworten nicht in einem einzigen BI-Tool gespeichert sein. Dank der nativen Workspace-Integration können Teams direkt in Tools wie Google Chat Fragen stellen. Alternativ können Sie mit der Conversational Analytics API verlässliche Antworten direkt in den Anwendungen finden, in denen Ihre Teams bereits arbeiten. Mit dieser API können Analystinnen und Analysten KI-Agenten erstellen und verwalten. Diese sind mit Daten verbunden und nutzen Geschäftskontext aus Tools wie LookML und Knowledge Catalog (früher Dataplex), um Daten abzurufen, Diagramme zu erstellen und Erkenntnisse in natürlicher Sprache zu gewinnen.
Eine einheitliche Engine für zuverlässige Informationen
Google Cloud bietet eine vollständige, integrierte Lösung, um diese Vision von konversationeller Analyse zu verwirklichen. Dies ist keine Sammlung von lose verbundenen Tools, sondern eine einheitliche Engine, bei der jede Komponente eine wichtige und leistungsstarke Rolle spielt. Das sorgt für Geschwindigkeit und schafft Vertrauen.
Gemini: die Benutzeroberfläche
Die fortschrittliche KI von Google dient als Schnittstelle für natürliche Sprache. Sie versteht Ihre alltagssprachlich formulierten Fragen, erkennt Ihre Absicht und liefert die Antworten in einem klaren, leicht verständlichen Format.
Looker: die Vertrauensebene
Das ist die zentrale semantische Ebene – die einzige verlässliche Quelle für Ihr Unternehmen. Sie enthält alle zertifizierten Definitionen, Berechnungen und Geschäftslogiken. Wenn Gemini eine Frage versteht, wird Looker aufgerufen, um zuverlässige Messwerte für eine genaue Antwort zu erhalten.
BigQuery: die Highspeed-Engine
Dies ist das einheitliche Data Warehouse, in dem alle zugrunde liegenden Daten gespeichert sind. BigQuery verarbeitet riesige Datasets, führt komplexe Abfragen in Sekundenschnelle aus und schafft damit die Basis für die Leistungsfähigkeit des gesamten Systems.
Zusammen sorgen diese drei Komponenten für eine nahtlose und kontrollierte Umgebung. Nutzerinnen und Nutzer stellen Fragen, Gemini interpretiert sie, Looker liefert vertrauenswürdige Definitionen und Daten und BigQuery übernimmt die anspruchsvolle Analyse. Der gesamte Prozess nutzt vorhandene Zugriffsrechte und Berechtigungen für Nutzerdaten.
Vom Rückspiegel zum Navigationssystem
Business Intelligence war lange Zeit wie ein Rückspiegel: Es wurde nur das gezeigt, was bereits passiert ist. KI verwandelt Business Intelligence in eine Art Windschutzscheibe – Sie erkennen das, was vor Ihnen liegt, und können die Zukunft proaktiv mitgestalten.
Wenn Sie die technischen Hürden beseitigen und Daten durch Konversation sofort zugänglich machen, helfen Sie nicht nur einigen wenigen Analystinnen und Analysten, Sie fördern auch eine Kultur der Neugier und des Handelns im gesamten Unternehmen. Die wichtigen Geschäftsgespräche verschieben sich von rückwärts gerichteten Fragen wie „Wie hoch war der Umsatz im letzten Quartal?“ hin zu zukunftsorientierten Strategien:
„Was können wir tun, damit das nächste Quartal noch besser wird?“
So schaffen Sie ein intelligentes Unternehmen, das im Zeitalter der KI eine führende Rolle spielen kann.
Weitere Informationen
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