KI-Werkzeuge in Power BI ermöglichen es Nutzern, selbstständig Prototypen zu entwickeln. #KI #BusinessIntelligence #Datenverarbeitung #Datenqualität #PowerBI #Unternehmensglossar #itwelt #roundtable #bi #ki #businessintelligence #tietoevry #ibm Ganzer Roundtable: https://itwelt.at/news/roundtable-business-intelligence-mit-ki-die-eigenen-daten-optimal-nutzen/
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Dauer: 00:02:53
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H zwei Aspekte, die schon äh erwähnt wurden, die ich für ganz wichtig halte. Was schafft KI? Ich kann eine Vielzahl von Informationen verarbeiten, die ich vorher nicht gut verarbeiten konnte. Sprachliche Informationen, Videoinformationen, Bildinformationen und diese für BI Anwendungsfälle nutzbar machen. Das ist mal ein sehr großer Schritt. Natürlich muss die Daten, die dann da rauskommen, zu Weiterung freigegeben werden, kontrollieren, weil wenn ich falsche Daten oder fehlerhafte Informationen hab, propagiert sich das durch meine ganze Prozesskette durch. Das zweite ist durch KI Werkzeuge oder die Integration von KI in Power EI z.B. ermöglicht das den Usern erste Schritte vielleicht selbständig zu machen, einen Prototyp zu selbständig zu entwickeln und dann wenn ich sehe, das schafft einem Mehrwerk, ich habe alle notwendigen Informationen, gehe ich vielleicht zu Bteilung und lass mir das professionell implementieren. Äh, also ich glaube dort ein Business Glossar aufzubauen für die Daten und dann so wie du Michael erwähnt hast, diese diese dieses Glossar den anderen auch zur Verfügung zu stellen und darauf aufzubauen und eine einheitliche Begrifflichkeiten im Unternehmen zu schaffen, damit der gleiche Wert auch gleich interpretiert wird und darauf basierend entsprechenden Entscheidungen getroffen werden, ist essentiell. Wir adressieren das in unserer Lösung Watson XBI mit einem Governed Semantic Layer, den wir erstellen. Das heißt, ich kann Daten mit der Hilfe der KI initial mal analysieren und sozusagen eine erste Beschlagung dieser Daten durchführen, um die Begrifflichkeiten zu haben, aber es ist dann essentiell das zu erweitern, um die relevanten Insits für mein Business darauszuziehen. Ja, und ich denke, dass das noch einmal ein essentieller Bestandteil ist, um strategische Relevanz zu erreichen, nämlich nicht nur die Effizienzsteigerung, ich kann schnell etwas explorieren oder erforschen, um Insits zu generieren, aber auch die Daten wirklich im Unternehmen für das jeweilige, für die Domäne nutzbar zu machen und auswerten zu können. Und ja, wenn ich das dann habe, dann kann ich aus der Unterhaltung z.B. heraus auch Dashboards erstellen, ja, die ich anderen zur Verfügung stelle, weil ich werde die gleiche Konversation mit meinen Daten nicht täglich führen, sondern hätte gerne ein Dashboard, auf das ich schnell schauen kann äh um relevante Informationen zu erhalten. Ich vergleich das immer gerne mit dem Autofahren. Beim Autofahren habe ich auch gern, wie schnell fahre ich, wie viel habe ich im Tank? Äh bei den Elektrofahrzeugen, wie weit ist meine Reichweite? Und da möchte ich nicht das Auto fragen, wie weit ist meine Reichweite? Ja, also so ein bisschen auch äh hingehend in klassische BI, ja, Dashboarding plus diesen explorativen Ansatz, aber immer mit den Domaänenwissen gepaart. Yeah.
Management Summary
In der heutigen dynamischen Geschäftswelt ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) ein entscheidender Faktor für den Erfolg von Unternehmen. Zwei wesentliche Aspekte der KI, die bereits angesprochen wurden, verdienen besondere Beachtung: die Verarbeitung von Informationen und die Schaffung eines einheitlichen Begriffsrahmens innerhalb des Unternehmens.
1. Verarbeitung und Nutzung von Daten
KI ermöglicht es, große Mengen an Informationen aus verschiedenen Quellen, wie Text, Bildern und Videos, effizient zu verarbeiten. Diese Fähigkeit eröffnet neue Geschäftsmöglichkeiten und verbessert die Entscheidungsfindung. Allerdings ist es wichtig, dass die analysierten Daten validiert und kontrolliert werden. Falsche oder fehlerhafte Informationen könnten sonst die gesamte Prozesskette beeinträchtigen. Hier spielt die Governance eine zentrale Rolle. Die Integration von KI in Business Intelligence (BI) Werkzeuge, wie Power BI, ermöglicht es Benutzern, eigenständig erste Schritte zu unternehmen und Prototypen zu entwickeln. Bei positivem Feedback kann dann eine umfangreiche Implementierung durch Fachabteilungen erfolgen.
2. Aufbau eines Business Glossars
Ein weiterer zentraler Aspekt ist der Aufbau eines „Business Glossars“. Dies bedeutet, eine einheitliche Terminologie im Unternehmen zu etablieren, um sicherzustellen, dass alle Mitarbeiter dieselben Informationen mit denselben Bedeutungen interpretieren. Dies ist entscheidend für die Qualität der Entscheidungen, die auf diesen Informationen basieren. Die Lösung Watson XBI bietet eine Plattform, um einen „Governed Semantic Layer“ zu erstellen, der es ermöglicht, Daten durch KI zu analysieren und relevante Insits (Insights) für das Geschäft herauszuziehen.
3. Strategische Relevanz
Die oben genannten Punkte sind nicht nur wichtig für die Effizienzsteigerung, sondern auch für die strategische Ausrichtung eines Unternehmens. Die Fähigkeit, schnell Informationen zu erkunden und relevante Insits zu generieren, ist für die Wettbewerbsfähigkeit unerlässlich. Diese Daten müssen auf die spezifischen Bedürfnisse der jeweiligen Domäne anwendbar sein.
Darüber hinaus ist die Visualisierung von Daten von entscheidender Bedeutung. Dashboards, die aus den analysierten Daten erstellt werden, ermöglichen einen schnellen Überblick über relevante Informationen und verbessern die Zugänglichkeit und Verständlichkeit der Daten. Dies ist besonders wichtig, um Entscheidungen in Echtzeit treffen zu können, ohne sich täglich mit den Daten konfrontieren zu müssen.
4. Fazit
Insgesamt zeigt sich, dass Künstliche Intelligenz nicht nur Werkzeuge zur Datenanalyse und -visualisierung bereitstellt, sondern auch fundamentale Veränderungen in der Art und Weise bewirken kann, wie Unternehmen mit Informationen umgehen. Die Schaffung eines Governance-Rahmens für die Datenverarbeitung, gepaart mit einem einheitlichen Verständnis von Begriffen innerhalb des Unternehmens, sind Schlüsselfaktoren für den Erfolg. Unternehmen, die diese Aspekte aktiv umsetzen, werden nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch strategische Vorteile in einem wettbewerbsintensiven Umfeld erlangen.
Durch eine analytische und strukturierte Herangehensweise an Daten sowie der Integration moderner Technologie, können Unternehmen ihre Entscheidungsfindung optimieren und Innovationen vorantreiben.
