Revolutionierung der Datenanalyse mit KI: Eine Odyssee in sieben Schritten

Nachdem ich über ein Jahrzehnt an vorderster Front beim Aufbau von Daten- und Analyseplattformen für kleine und große Unternehmen gearbeitet habe, habe ich das komplexe Zusammenspiel von Menschen, Prozessen und Technologie aus erster Hand miterlebt. Von Dateningenieuren und Wissenschaftlern bis hin zu den Tools des Cloud Computing und maschinellen Lernens bin ich tief in der Welt der Daten verwurzelt. Doch trotz unserer besten Bemühungen und ausgefeilten Ansätze verfolgte mich eine hartnäckige Frage: Warum bleibt der Weg von Rohdaten zu umsetzbaren Geschäftserkenntnissen so mühsam langsam?

Der Katalysator der Unzufriedenheit

Meine Karriere war reich an Erfahrungen, der Entwicklung von Datenlösungen und der Leitung von Initiativen zur Datenmonetarisierung. Doch unter diesem Wandteppich lag eine Welle der Unzufriedenheit. Die Geschwindigkeit und Effizienz, mit der wir Daten in geschäftliche Erkenntnisse umgewandelt haben, entsprachen nie ganz meiner Vision. Diese Unruhe spornte mich an, über herkömmliche Methoden hinauszuschauen.

Analytics mit KI neu denken

Der entscheidende Punkt kam, als ich begann, den gesamten Lebenszyklus der Generierung umsetzbarer Erkenntnisse neu zu überdenken → Übersetzung eines Geschäftsproblems in ein Analyseproblem, eine Analyselösung, eine Geschäftslösung. Wie könnten wir jeden Schritt von Rohdaten zu aufschlussreichen, umsetzbaren Informationen nicht nur verbessern, sondern revolutionieren? Mir wurde klar, dass die Antwort darin lag, die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz zu nutzen und sie in jede Phase des Lebenszyklus einzubetten.

Eine Vision in sieben Schritten entfaltet sich

1. Daten in Verständnis umwandeln: Alles beginnt mit der Umwandlung von Rohdaten in ein verständliches, durchsuchbares Format. Hier geht es nicht nur um Daten; Es geht darum, eine Sprache zu schaffen, die die Lücke zwischen Daten und denjenigen schließt, die ihre Weisheit suchen, den Geschäftsanwendern. Heuristiken (vorhandene Nomenklatur, Datenprofil usw.), die aus technischen Metadaten in Verbindung mit Branche, Domäne und Geschäftsnutzung abgeleitet werden, werden als Eingabeaufforderung an große Sprachmodelle weitergeleitet, um die Erstellung von Geschäftsglossaren zu automatisieren.

   
   

2. Die Geburt des semantischen Datenmodells: Durch KI habe ich mir ein Modell vorgestellt, bei dem Daten nicht nur gespeichert, sondern auf sinnvolle Weise miteinander verbunden werden und das menschliche Verständnis von Informationsnetzwerken widerspiegeln. Das Unternehmensdaten-Ökosystem als Ontologien neu denken und dafür sorgen, dass es genau wie das Semantic Web funktioniert. Dadurch bleibt zwar die Wahrheit über die Beziehungen zwischen Ihren Datenbeständen erhalten, es sind jedoch keine herkömmlichen Datenpipelines mehr erforderlich.

   
   

3. Der Analytics-Katalog – ein Repository für Geschäftskonzepte und zugehörige Analysewinkel: Hier hilft KI dabei, die Business Intelligence von Fachexperten zu nutzen und ein dynamisches Repository zu entwickeln, das reich an branchenspezifischen Erkenntnissen und Geschäftsterminologien ist. Dieser Katalog ist nicht statisch; es wächst und passt sich an, ähnlich wie unser eigenes Verständnis von aufkommenden Mustern/Faktoren, die sich auf Geschäftskennzahlen auswirken.

   
   

4. Konversation in der Geschäftssprache: Durch den Einsatz großer Sprachmodelle (LLMs) erkannte ich das Potenzial, komplexe Geschäftsabfragen in präzise Analyseanforderungen zu übersetzen (Geschäftskonzepte und die damit verbundene Analysewinkelauswahl, die zur Identifizierung von Dimensionen und Kennzahlen führt) und so eine Brücke zwischen der Geschäftswelt zu schlagen mit dem Bereich der Daten.

   
   

5. Daten mit chirurgischer Präzision lokalisieren: Die genauen Daten zu identifizieren, die für bestimmte Geschäftsanfragen benötigt werden, ist wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Das semantische Modell und die Ausgabe von Schritt 4, die der KI als Kontext zugeführt werden, ändern dies und machen die Suche präzise und effizient.

   
   

6. Automatisierung der Codegenerierung: Die Nutzung von LLMs im Kontext von Schritt 5, um föderierte SQL- und Python-Codes zu generieren, ist ein entscheidender Faktor, der den manuellen Aufwand reduziert und den Weg von der Frage zur Erkenntnis beschleunigt. Allerdings sollten die generierten Codes einer syntaktischen, logischen und Sicherheitsvalidierung unterzogen werden, um die Einhaltung von Unternehmensstandards sicherzustellen.

   
   

7. Vom Code zur Klarheit: Im letzten Schritt geht es darum, Erkenntnisse in einem klaren, verständlichen Format bereitzustellen und direkt auf die ursprüngliche Anfrage zu reagieren. Hier geschieht die Magie: Aus Daten werden Entscheidungen. Darstellung der Daten in Form von Visualisierungen und präskriptiven Erkenntnissen.

Die Reise geht weiter

Was als Reise begann, um den Weg von Daten zu Entscheidungen zu beschleunigen, ist zu einer persönlichen Mission geworden, die Landschaft der Geschäftsanalyse neu zu definieren. Mit KI rationalisiere ich nicht nur Prozesse; Ich schaffe ein neues Paradigma, bei dem Datenanalysen so intuitiv wie eine Konversation, so zugänglich wie eine einfache Abfrage und so dynamisch wie die sich ständig weiterentwickelnde Geschäftslandschaft sind.