Wie AI & Advanced Analytics Unternehmen in die Zukunft führen

Veröffentlicht am 05.04.23 11:35 durch roosi Redaktion

Artificial Intelligence (AI) und Advanced Analytics sind heutzutage weit verbreitete Begriffe – spätestens durch den Erfolg von ChatGPT als die am schnellsten wachsende Technologie aller Zeiten sind KI-Tools in der breiten Bevölkerung angekommen. Auch Unternehmen nutzen diese Technologien, um aus der Vergangenheit zu lernen und die Zukunft ein Stück weit beschreibbarer und vorhersehbarer zu machen - so können Geschäftsprozesse optimiert, Entscheidungen datenbasiert getroffen und neue Geschäftschancen frühzeitig erkannt werden.  

 

blog_roosi_wie_ai_advancedanalytics_in_zukunft_fuehren 

Advanced Analytics vs. Artificial Intelligence (AI) 

Obwohl Advanced Analytics und Artificial Intelligence bzw. Künstliche Intelligenz ähnliche Tools sind, ist es wichtig, den Unterschied zwischen den beiden Definitionen zu verstehen. Advanced Analytics ist ein weit gefasster Begriff, der eine Vielzahl von Technologien umfasst, von denen AI eine Komponente ist.  

Im Allgemeinen gibt es drei Haupttechnologien, die Advanced Analytics ausmachen: Predictive Analytics, Prescriptive Analytics und Artificial Intelligence: 

  • Predictive Analytics nutzt statistische Modelle, um zukünftige Szenarien vorherzusagen. 

  • Prescriptive Analytics, die Handlungsempfehlungen gibt. 

  • Artificial Intelligence, die fortschrittlichste Form der Analysetechnologien mit Technologien wie maschinelles Lernen und Deep Learning.  

Unternehmen können mithilfe von Predictive Models z.B. Absatzprognosen erstellen, um ihre Produktions- und Beschaffungsprozesse zu optimieren. Sie können außerdem bei der Personalplanung helfen, indem sie vorhersagen, wie viele Mitarbeiter:innen zu einem bestimmten Zeitpunkt benötigt werden. 

All diese Tools in Kombination mit Business Intelligence können Unternehmen dabei helfen, fundierte und effiziente Entscheidungen zu treffen. Gemeinsam eingesetzt, können sie Unternehmen nicht nur dabei unterstützen, ihre vergangene Leistung zu analysieren, sondern auch zukünftige Trends zu erkennen und die beste Vorgehensweise für die Zukunft zu empfehlen.

 

Machine Learning in Business Analytics 

Es werden mehr Daten als je zuvor verwaltet und verarbeitet - Unternehmen nutzen fortschrittliche Datenanalysen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Doch obwohl viele Unternehmen bereits riesige Datenmengen speichern, sind nur wenige in der Lage, diese effektiv zu nutzen. Je mehr Daten gesammelt werden, desto schwieriger ist es für den Menschen, sie zu interpretieren und zu analysieren.  

Hier kommt Machine Learning (ML) ins Spiel: ML ist eine der gängigsten Arten von künstlicher Intelligenz - es wird vor allem eingesetzt, um große Datenmengen schnell zu verarbeiten und gleichzeitig neue Informationen zu "lernen". Machine Learning kann Ihre Daten schnell analysieren und Muster oder Anomalien erkennen.  

Durch den Einsatz von Software, die auf Machine Learning basiert, können Unternehmen mühelos große Mengen an vergangenen Daten und Echtzeitdaten verarbeiten, um hochpräzise Vorhersagen und Prognosen zu treffen. Das Ergebnis sind datengestützte Empfehlungen für die Preisgestaltung und eine bessere Vorbereitung auf Nachfrageänderungen. 

 

„Unternehmen benötigen ein hohes Maß an Data Literacy und Verantwortung sowie technische Exzellenz im Umgang mit den eigenen‚Datenbergen – dabei unterstützen wir als roosi mit aktuellen, schnellen, geeigneten Lösungen aus einem ingenieurshaften und wissenschaftlichen Zugang heraus". - Lukas Huber, Head of AI & Advanced Analytics

 

Das zukünftige Potenzial von AI  

Wenn Mitbewerber Tools wie Predictive Analytics oder Artificial Intelligence einsetzen, sind andere Unternehmen praktisch gezwungen, sich anzupassen. Wir können mit Sicherheit davon ausgehen, dass AI-basierte Software im Laufe der Zeit noch schneller und fortschrittlicher werden wird. Je länger Unternehmen diese Technologien einsetzen, desto besser werden sie auf die individuellen Ziele und Bedürfnisse abgestimmt sein.  

Was Software mit künstlicher Intelligenz so leistungsstark macht, ist, dass sie im Gegensatz zu rein statistischen Ansätzen lernfähig ist. Das bedeutet, dass sie sich an ein verändertes Marktverhalten anpassen und ihre Leistung mit zunehmender Datenmenge kontinuierlich verbessern kann. 

Insgesamt bietet Advanced Analytics Unternehmen eine Vielzahl von Möglichkeiten zur Nutzung ihrer Daten. Von Artificial Intelligence in Form von automatisierten Chat-Bots und Machine Learning, über Predictive Modeling und Big Data Analytics können diese Technologien dazu zur Wertschöpfung aus Information beitragen, die Effizienz von Geschäftsprozessen zu verbessern, datengestützte Entscheidungen zu treffen und neue Geschäftschancen schneller als die Konkurrenz zu nutzen. 

Unternehmen, die diese Technologien und speziell das Vorgehen nutzen, können einen erheblichen Wettbewerbsvorteil erzielen und ihr Geschäft deutlich optimieren. 

Tatsache ist, dass künstliche Intelligenz die Art und Weise, wie wir Geschäftsanalysen durchführen, bereits verändert hat. Die eigentliche Frage ist, wie sich Unternehmen an diese Veränderungen anpassen werden und ob dies schnell genug geschieht, um in der neuen, maschinengesteuerten Welt zu überleben. Denn eines ist sicher: AI wird ein Teil der Zukunft sein. 

 


Über uns

roosi ist ein schnell wachsendes Unternehmen mit Hauptsitz in Rosenheim. Mit einem starken Fokus auf Data Intelligence und Artificial Intelligence bieten wir fortschrittliche Lösungen für eine Vielzahl von Branchen. Wir unterstützen Ihr Team mit analytischen Erkenntnissen, die es Ihnen ermöglichen, Analysen schneller, einfacher und aufschlussreicher zu gestalten und so echten Mehrwert zu generieren.

 

Weitere Beiträge

 

Die Bedeutung von Data Governance für den Schutz sensibler Daten

In der heutigen digitalen Ära ist der Schutz sensibler Daten von entscheidender Bedeutung. Unternehmen und Organisationen stehen vor der...





Wie eine starke Datenstrategie Ihr Unternehmen vorantreibt

Die Fähigkeit, aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, ist heute einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren für Unternehmen. Eine gut durchdachte...





Zukunft der BI: 5 spannende Business Intelligence Trends für 2024

Die Bedeutung von Daten für den Unternehmenserfolg wächst stetig, und die Fähigkeit, diese effektiv zu analysieren und einzusetzen, wird immer...





Gartner Prognose: KI-Software wird bis 2027 auf 297 Mrd. USD anwachsen

Gartner sagt voraus, dass die weltweiten Ausgaben für KI-Software von 124 Mrd. USD im Jahr 2022 auf 297 Mrd. USD im Jahr 2027 ansteigen werden und...





Wie Business Intelligence und KI mittelständische Unternehmen revolutionieren

Im Zeitalter der Digitalisierung sind Business Intelligence (BI) und Künstliche Intelligenz (KI) zentrale Säulen der strategischen...





Sind Sie bereit für Data Intelligence?

Dann zögern Sie nicht länger und vereinbaren Sie einen unverbindlichen Telefontermin. Profitieren Sie von unserer Strategie- und Umsetzungsstärke bei Datenprojekten.

Jetzt Ersttermin vereinbaren
Jedes Unternehmen hat die Möglichkeit, Analysen schneller, einfacher und aufschlussreicher zu gestalten.
Michael Schwingenschlögl, Principial Data Engineer, roosi GmbH