Die Datenmengen, die Unternehmen geschäftlich nutzen müssen, werden immer größer und sind dadurch oftmals schwierig zu bewältigen. Mit Business Intelligence und künstlicher Intelligenz lassen sich jedoch viele dieser Prozesse vereinfachen und auch für die Zukunft optimieren.

Dabei beginnen viele Herausforderungen bereits bei den Grundlagen: Viele Betriebe können ihre Daten nach wie vor nicht in Echtzeit auswerten oder ihre historischen Daten gebündelt analysieren. Dies führt zu Verzögerungen bei wichtigen Entscheidungen und lückenhaftem Verständnis der eigenen Prozesse. Wer jedoch auf KI-Lösungen in Business Intelligence zurückgreift, kann sich nicht nur hierbei Hilfe verschaffen: Viele Aufgaben lassen sich mit dieser Kombination auch zuverlässig automatisieren. So werden Fehlerquellen langfristig reduziert.

Trotz des häufigen Zusammenspiels gibt es große Unterschiede zwischen Business Intelligence und künstlicher Intelligenz. Diese werden im Folgenden erläutert, zusammen mit ihren Anwendungen für Unternehmen.

Unterschied zwischen Business Intelligence und künstlicher Intelligenz

Zunächst geht es um Business Intelligence, meist auch als BI abgekürzt. Hierbei handelt es sich um Software, welche die Prozesse der Datensammlung und -präsentation übernimmt. Diese Lösungen allein helfen vielen Unternehmern bereits, erste klare Einblicke in ihre eigenen Datenmengen und Arbeitsabläufe zu erhalten.

Die Grundprinzipien von BI bestehen darin

  • Daten zu sammeln,
  • Datenergebnisse zu visualisieren und
  • Fragen über die Datenhistorie zu beantworten.

Somit bestehen die Aufgaben einer Business Intelligence – auch ohne künstliche Intelligenz – darin, Daten zu erheben, zu modellieren und die Ergebnisse verständlich darzustellen. Zu den häufigsten Visualisierungen und Zusammenfassungen einer BI zählen:

  • Berichte
  • Dashboards
  • Matrizen

Ziel der BI ist es, vergangene Geschäftsvorgänge darzustellen und damit erste Fragen über Vergangenes zu beantworten. Aus gutem Grund jedoch werden Business Intelligence und künstliche Intelligenz miteinander kombiniert.

So unterscheidet sich KI von Business Intelligence

Die künstliche Intelligenz, auch KI oder im Englischen AI abgekürzt, arbeitet im Vergleich zur BI selbstständig und schafft Systeme, die aus den gegebenen Daten lernen.

Wo Echtzeitdaten, Transparenz und Datenlagerung die Prinzipien der Business Intelligence sind, basiert künstliche Intelligenz auf erweiterten Prinzipien:

  • große Datenmengen werden verarbeitet
  • Muster und Trends werden erkannt
  • Prognosen über zukünftige Entwicklungen werden erstellt
  • Entscheidungshilfen und Handlungsvorschläge werden geliefert

KI nutzt also maschinelles Lernen, um aus historischen Daten und vergangenen Erfahrungen zu lernen und eigene Ableitungen vorzunehmen.

Ein weiterer vorteilhafter Aspekt der KI ist die Automatisierung: Mit künstlicher Intelligenz lassen sich vor allem repetitive Prozesse der Software zuweisen. Diese vermeidet dann einerseits viele Fehlerquellen, die Menschen begehen können. Andererseits lassen sich Ihre Ressourcen somit schonen und gezielt verteilen.

Wie KI Business Intelligence unterstützt

Die Kombination aus Business Intelligence und künstlicher Intelligenz eröffnet für Unternehmen mehr als die bereits gebotenen Möglichkeiten. Beide Technologien ergänzen sich optimal: die BI liefert eine strukturierte Grundlage für Datenanalysen, während die KI diese verarbeitet und Handlungsmöglichkeiten aufdeckt.

Darüber hinaus führt diese Zusammenarbeit zu neuen Fortschritten:

  • Verbesserte Skalierbarkeit: Sowohl der Markt als auch Ihr Unternehmen sind dynamisch. Mit diesen Veränderungen halten auch Business Intelligence und künstliche Intelligenz Schritt. Durch das Zusammenspiel beider Tools miteinander passen sich die gelieferten Ergebnisse dem Wachstum Ihres Unternehmens an. Sie können Ihre Datenstrategie kontinuierlich erweitern und aktualisieren.
  • Proaktive Entscheidungen treffen: Ihre Business Intelligence wird erst durch künstliche Intelligenz adaptiv. Das ermöglicht es Ihnen, proaktiv zu handeln und strategische Entscheidungen frühzeitig zu treffen, anstatt lediglich auf Ihre Daten zu reagieren.
  • Personalisierung: Jedes Geschäft kommt mit seinen eigenen Anforderungen und Herausforderungen. Jeder Kundenstamm verfolgt eine eigene Laufbahn. Deshalb erreichen Sie hohe Personalisierung in Ihren Lösungen nur durch das Zusammenwirken von KI und BI. Die individuellen Kundenbedürfnisse werden gezielter angesprochen, da Ihre KI mit Ihrer BI und den ständig nachfolgenden Daten wächst.

KI in Qlik Sense

Ein bekanntes Beispiel für die Zusammenführung von Business Intelligence und künstlicher Intelligenz liegt in Qlik Sense. Hierbei handelt es sich um eine moderne Plattform für BI, die von dem Unternehmen Qlik entwickelt wurde und stets aktualisiert wird.

Qlik Sense bietet dabei alle gängigen Business Intelligence-Lösungen wie Datensammlung und -visualisierung. Es enthält allerdings auch viele fortschrittliche und interaktive Tools, die es besonders anpassungsfähig und personalisierbar machen:

  • Leistungsstarker Datenanalyse-Antrieb
  • Assoziative Datenmodelle
  • Self-Service-Analyse
  • Datenintegration
  • Kollaboration und Freigabe

Diese Attribute kann Qlik Sense durch seine KI/AI immer präziser und effizienter gestalten, sodass die KI komplexe Datenstrukturen selbstständig durchdringen kann.

KI in Qlik Sense SaaS

Auch im Bereich Software as a Service (SaaS) bietet die Integration von KI wesentliche Fortschritte. Hierbei handelt es sich um die Cloud-basierten Lösungen von BI und auch Qlik bietet eine SaaS-Variante an: Qlik Sense SaaS. In Qlik Sense SaaS sind verschiedene KI-Bausteine enthalten z. B. Qlik AutoML, Qlik Answers und der Qlik Insight Advisor.

Qlik AutoML ermöglicht es, auf Basis historischer Daten Vorhersagen zu treffen und maschinelle Lernmodelle zu erstellen – direkt in der Cloud. Ohne Programmierkenntnisse können Benutzer ML-Experimente durchführen, wichtige Treiber in Datensätzen identifizieren und Szenarien analysieren. Die Ergebnisse lassen sich direkt in Qlik Sense integrieren, um „Was-wäre-wenn“-Analysen durchzuführen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Qlik Answers ist eine generative KI-gestützte Lösung, die es ermöglicht, direkt in natürlicher Sprache Fragen zu stellen und relevante Antworten aus verschiedenen Datenquellen zu erhalten. Dabei greift Qlik Answers auf kuratierte Knowledge Bases zurück, die beispielsweise unstrukturierte Daten wie PDF-Dokumente oder Präsentationen enthalten. Die Antworten werden mit Retrieval Augmented Generation (RAG) erstellt, was eine präzise und kontextbezogene Datennutzung sicherstellt. Die Nutzer können auch die verwendeten Datenquellen einsehen, um die Transparenz zu erhöhen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Der Qlik Insight Advisor nutzt Augmented Intelligence, um Benutzer bei der Datenanalyse zu unterstützen. Es liefert proaktiv relevante Dashboards, Erkenntnisse und Visualisierungen basierend auf den Daten und Nutzereingaben. Dank Funktionen wie automatisierter Diagrammerstellung, Konversationsschnittstellen und fortgeschrittener Anomalieerkennung macht es die Analyse effizienter und zugänglicher.

Die Cloud-Lösung arbeitet mit denselben Tools wie das herkömmliche Qlik Sense, besitzt darüber hinaus jedoch zusätzliche Vorteile für viele Unternehmen:

  • Flexibilität: Mit Qlik Sense SaaS können Sie und Ihre Mitarbeiter jederzeit und überall mit den Daten und Tools arbeiten.
  • Kosteneffizienz: Mit einer Cloud müssen sich Unternehmen keine zusätzlichen IT-Infrastrukturen beschaffen.
  • Automatische Updates: Qlik entwickelt seine Tools stets weiter und Nutzer der SaaS-Variante erhalten stets die neueste Version.
  • Schnelle Bereitstellung: Die technische Verwaltung wird vom Cloud-Anbieter übernommen und eine Cloud ist in der Regel schnell installiert.

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