Datenanalysen mit künstlicher Intelligenz

Was hat die künstliche Intelligenz mit der Datenanalyse zu tun?

Künstliche Intelligenz (KI) und Datenanalyse sind eng miteinander verbunden. KI bezieht sich auf Systeme und Algorithmen. Diese können Aufgaben ausführen, die eigentlich menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Mustererkennung, Sprachverarbeitung und Entscheidungsfindung.

KI, insbesondere maschinelles Lernen (ML), ermöglicht die Automatisierung komplexer Datenanalysen. Normalerweise benötigt man viel menschliche Arbeit und Wissen für Datenanalysen. KI-gestützte Werkzeuge können viele dieser Aufgaben automatisch erledigen. Dadurch werden die Analysen schneller und genauer.

Verschiedene Formen der Datenanalyse

Die Datenanalyse lässt sich in 4 Formen einteilen:

• Deskriptive Analyse: Bei der deskriptiven Datenanalyse, oft auch deskriptive Statistik genannt, werden vergangene Daten untersucht. Ziel ist es, Zusammenhänge, Muster und Trends zu identifizieren. Dadurch sollen die für den Nutzer Daten verständlich gemacht werden. Zudem soll ein Überblick über den Verlauf und die Eigenschaften der Daten geboten werden. Dies geschieht oft mittels visueller Methoden wie Diagrammen, Tabellen und Grafiken. Außerdem werden statistische Maße wie Mittelwerte, Mediane, Häufigkeiten und Standardabweichungen verwendet. Die deskriptive Datenanalyse legt somit die Grundlage, um Daten besser zu verstehen. Sie ermöglicht es, Hypothesen für weitere, tiefgehende Analysen zu formulieren.
• Diagnostische Analyse: Die diagnostische Analyse konzentriert sich auf die Identifizierung von Ursachen für Ereignisse oder Muster innerhalb eines Datensatzes. Sie ist darauf ausgelegt, zu verstehen, warum bestimmte Dinge geschehen sind.
• Prädiktive Analyse: Die prädiktive Analyse beschäftigt sich mit der Vorhersage zukünftiger Ereignisse oder Ergebnisse. Diese Vorhersagen basieren auf historischen Daten und analytischen Techniken. Diese Techniken umfassen statistische Modellierung, maschinelles Lernen und Data-Mining. Sie dienen dazu, Muster und Trends in den vorhandenen Daten zu identifizieren. Basierend darauf können Vorhersagen getroffen werden.
• Präskriptive Analyse: Die präskriptive Analyse geht über deskriptive und prädiktive Analysen hinaus. Sie beschreibt nicht nur, was passiert ist (deskriptiv) oder was passieren wird (prädiktiv). Darüber hinaus gibt sie auch konkrete Handlungsempfehlungen. Ziel ist es, zu ermitteln, welche Maßnahmen ergriffen werden sollten, um bestimmte Ziele zu erreichen. Dies können etwa Empfehlungen zur Ressourcenzuweisung, zur Änderung von Prozessschritten oder zur Implementierung neuer Technologien sein.

Welche Vorteile bieten Datenanalysen mit KI-Unterstützung?

Erkenntnisgewinnung aus großen Datenmengen

Moderne Datensätze sind oft zu groß und komplex, als dass sie manuell analysiert werden könnten. KI-Algorithmen können große Datenmengen verarbeiten und Muster erkennen, die menschlichen Analysten schwer zugänglich sind. Dadurch erhalten Unternehmen die Möglichkeit, tiefere Einblicke in ihre Prozesse zu gewinnen und können bessere Entscheidungen treffen.

Vorhersagemodelle

Maschinelles Lernen ist besonders leistungsfähig bei der Erstellung von Vorhersagemodellen. Diese Modelle können zukünftige Trends, Kundenverhalten, Marktentwicklungen und viele andere Aspekte vorhersagen, basierend auf historischen Daten. Dies ist extrem wertvoll für strategische Planungen und Geschäftsentwicklungen.

Personalisierung und Segmentierung

KI kann dabei helfen, Daten zu segmentieren und zu analysieren, um personalisierte Erfahrungen zu schaffen. Dies ist besonders nützlich im Marketing und Kundenservice, wo individuelle Angebote und Empfehlungen die Kundenzufriedenheit und -loyalität steigern können.

Anomalie-Erkennung

Anomalie-Erkennung ist ein weiterer Bereich, in dem KI glänzt. KI-Modelle können ungewöhnliche Muster oder Ausreißer in den Daten identifizieren. Diese Muster könnten auf Betrug, technische Probleme oder andere wichtige Ereignisse hinweisen. Dies ist zum Beispiel in Finanzdienstleistungen und IT-Sicherheit von großer Bedeutung.

Datenaufbereitung und -bereinigung

Ein großer Teil der Datenanalysearbeit besteht aus der Bereinigung und Aufbereitung der Daten. KI-Tools können diesen Prozess durch automatische Datenerkennung, -klassifizierung und -bereinigung effizienter machen.

Verständliche Visualisierungen und Dashboards

Eine KI-gestützte Datenvisualisierung kann komplexe Daten analysieren und in leicht verständliche Grafiken und interaktive Dashboards umwandeln. Dies hilft Managern und Entscheidungsträgern, datengetriebene Einblicke schnell zu erfassen und zu nutzen.

Sie wollen ebenfalls von Datenanalysen profitieren?

Kein Problem, die COSYS Ident GmbH bietet neben Softwarelösungen für die verschiedensten Unternehmensbereiche sowie Branchenlösungen auch Datenanalysen an. Diese werten per Knopfdruck die während der täglichen Arbeit mit der Software generierten Daten aus. Wie bei den beschriebenen KI-Modellen werden die Daten in speziell entwickelten Abfragen in Echtzeit bereitgestellt.

Neben einzelnen Analysen wird auch ein Dashboard bereitgestellt, auf dem alle Auswertungen flexibel ausgerichtet werden können.

Saisonale Unterschiede und daraus abzuleitende Prognosen stellen mit COSYS Datenanalyse ebenso wenig ein Problem dar wie die Echtzeitüberwachung. Auch Flaschenhälse und Störungen der Materialflüsse lassen sich so einfach und unkompliziert aufdecken.

Gerne beraten wir Sie auch persönlich und stellen Ihnen unsere Lösung für die Datenanalyse vor.

Sie erreichen uns unter der Telefonnummer: +49(0)5062 900 0, per E-Mail an: vertrieb@cosys.de, über unser Kontaktformular oder den Livechat auf unserer Webseite.

Ähnliche Artikel

Diese Artikel könnten sie interessieren:

Wissenswertes zum Internet of ThingsSonstigeBackground

Baustellendokumentation mit Kamera SonstigeBackground

Palettenoptimierung - Wie sie funktioniertSonstigeBackground