Was waren die umsatzstärksten Tage der letzten zwei Jahre? Wieviele Produktivstunden leisten meine Mitarbeiter? Welches Projekt ist aktuell wirtschaftlich am effektivsten? … wie toll wäre es diese und andere Fragen schnell und datenbasiert beantworten zu können – am besten mit einem übersichtlichen Dashboard.
Doch wie die meisten oft aus Erfahrung wissen wissen, macht die Darstellung von Daten lediglich 20 Prozent der Arbeit aus – deutlich aufwendiger ist hingegen die Vor– und Aufbereitung, also die notwendige Strukturierung bevor es an die eigentliche Analyse gehen kann. Alleine dies nimmt in der Regel etwa 80 Prozent der Zeit in Anspruch. Um genau diese Arbeit zu beschleunigen gibt es erweiterte Technologien – damit Analysen nicht nur Datenexperten vorbehalten bleiben und deutlich mehr Mitarbeiter datenbasiert arbeiten und nachhaltiger entscheiden können. Wenn künstliche Intelligenz und Machine Learning auf Datenanalysen treffen ist die Rede von Augmented Analytics.
… am fehlenden Kick-Off.
Wer eine ganze IT-Abteilung braucht, um Datenanalysen überhaupt erst initiieren zu können wird vermutlich das Handtuch werfen, denn diese ist – sofern es überhaupt eine gibt – in der Regel ausgelastet.
Soll ein Projekt dennoch realisierbar sein, werden deswegen häufig nur die „nötigsten Fragen“ beantwortet – damit geht aber leider gleichzeitig ein wesentlicher Mehrwert von (Visual) Analytics verloren. Denn gerade die vernetzte Betrachtung von Daten führt zu neuen Hypothesen und Erkenntnissen, die den entscheidenen Vorteil für Unternehmen oder Organisation bringen können.
Konkret handelt es sich um drei Bausteine – die Datenvorbereitung, die Datenanalyse und die Datenkommunkation. Machine Learning und Natural Language Processing wollen diese Prozesse vereinfachen und näher an die Nutzer bringen. Das Meinungsforschungsinstitut Gartner beschwört den Trend zu KI-gestützten Datenanalyse bereits seit 2017 und meint etwa „augmented analytics verändert und demokratisiert wie Unternehmer Daten entdecken, analysieren und mit ihnen umgehen […].“
Viele verschiedene Datenquellen und keine Idee wo man beginnen soll? Tableau Prep besteht aus zwei Produkten und gibt einen Überblick sowie Hilfeleistung bei der Vorbereitung. Die Daten lassen sich einfach zusammenfügen, bereinigen und strukturieren. Der sogenannte Tableau Prep Builder hilft beim Aufbau von Datenschemata, der Tableau Prep Conductor unterstützt bei der Ausführung der Schemata und dabei die Daten stets aktuell zu halten. Wer dann mehr über seine Daten erfahren möchte kann einfach fragen. Mit Ask Data wird die natürliche Sprache genutzt, um Antworten in Form aufschlussreichen Visualisierungen zu bekommen. Geht es um das Verstehen von bestimmten Daten oder Unregelmäßigkeiten, dann liefert Explain Data mithilfe von KI interaktive und verständliche Erklärungen.
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