Auf einen Blick
- Augmented Analytics automatisiert Teile der Datenanalyse mithilfe von KI und maschinellem Lernen.
- Das Hauptziel ist es, Anwender ohne tiefe Statistikkenntnisse zu befähigen, selbst Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
- Zu den Kernfunktionen zählen automatische Mustererkennung, Anomalieerkennung und erklärende Analysen.
- Es ergänzt klassische Business Intelligence, ersetzt sie aber nicht.
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Augmented Analytics Definition
Augmented Analytics ist ein von Gartner geprägter Begriff, der Analysesysteme beschreibt, die mithilfe von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung die Datenvorbereitung, die Analyse und die Interpretation von Ergebnissen unterstützen oder automatisieren. Der Mensch bleibt dabei im Mittelpunkt, wird jedoch durch das System von wiederkehrenden und technisch anspruchsvollen Aufgaben entlastet.
Im Kern geht es darum, den Weg von Rohdaten zu handlungsrelevanten Erkenntnissen zu verkürzen. Statt dass Analysten manuell Hypothesen prüfen, schlägt das System auffällige Muster, Ausreißer und Treiber selbst vor und erläutert sie in verständlicher Form.
| Analysestufe | Beschreibung | Rolle des Menschen |
|---|---|---|
| Deskriptive Analyse | Beschreibt, was in der Vergangenheit passiert ist, etwa über Berichte und Dashboards | Interpretiert Daten weitgehend manuell |
| Diagnostische Analyse | Untersucht Ursachen und Zusammenhänge von Abweichungen | Sucht Erklärungen gestützt auf Werkzeuge |
| Augmented Analytics | Automatisiert Datenaufbereitung, Mustererkennung und Erklärung mithilfe von maschinellem Lernen und NLP | Wird von Automatik unterstützt, entscheidet und validiert |
| Predictive/Prescriptive Analytics | Prognostiziert künftige Entwicklungen bzw. empfiehlt Handlungen | Nutzt Modellergebnisse als Entscheidungsgrundlage |
„Die automatische Erklärung von Abweichungen hat unsere monatliche Analyse spürbar verkürzt. Wir sehen schneller, worauf es ankommt, und diskutieren über Maßnahmen statt über das Suchen von Ursachen.“Leitung Controlling
Industrieunternehmen
Warum ist Augmented Analytics relevant?
Die Menge und Komplexität verfügbarer Daten übersteigt zunehmend die Kapazität klassischer, manueller Analyseverfahren. Augmented Analytics adressiert diese Lücke, indem es die aufwendige Suche nach relevanten Zusammenhängen automatisiert und so auch Fachanwendern ohne Data-Science-Hintergrund fundierte Analysen ermöglicht. Für das Controlling bedeutet das kürzere Reaktionszeiten, eine breitere Nutzung von Daten im Unternehmen und eine Entlastung spezialisierter Analyseteams.
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Augmented Analytics und künstliche Intelligenz
Augmented Analytics und KI werden häufig gleichgesetzt, sind aber nicht dasselbe. Künstliche Intelligenz ist das übergreifende Feld von Verfahren, die menschenähnliche kognitive Leistungen nachbilden.
Augmented Analytics ist eine konkrete Anwendung dieser Verfahren im Kontext der Datenanalyse. KI liefert die Methoden, Augmented Analytics stellt sie in den Dienst eines fachlichen Analyseprozesses und macht ihre Ergebnisse für Anwender nutzbar und nachvollziehbar.
| Merkmal | Augmented Analytics | Künstliche Intelligenz |
|---|---|---|
| Charakter | Konkrete Anwendung im Analyseprozess | Übergreifendes Feld von Verfahren und Methoden |
| Hauptziel | Analyseprozess unterstützen und automatisieren | Menschenähnliche kognitive Leistungen nachbilden |
| Umfang | Datenaufbereitung, Auffälligkeiten, Erklärungen, natürlichsprachige Ausgabe | Lernende, schließende und erkennende Verfahren aller Art |
| Rolle | Stellt KI-Methoden in den Dienst der Datenanalyse | Liefert die zugrunde liegenden Methoden |
| Ergebnis | Erklärte Erkenntnisse und Handlungshinweise im Arbeitskontext | Modelle und Fähigkeiten für vielfältige Einsatzzwecke |
Augmented Analytics vs. Predictive Analytics
Predictive Analytics nutzt historische Daten, statistische Verfahren und Machine Learning, um zukünftige Entwicklungen und Ereignisse vorherzusagen. Im Fokus steht die Frage: Was wird wahrscheinlich passieren?
Augmented Analytics geht darüber hinaus: Mithilfe von KI und Machine Learning werden Datenanalysen automatisiert, Muster erkannt und Erkenntnisse sowie Handlungsempfehlungen generiert. Ziel ist es, Anwender entlang des gesamten Analyseprozesses zu unterstützen.
Fazit: Predictive Analytics konzentriert sich auf Vorhersagen, während Augmented Analytics den gesamten Analyseprozess intelligent unterstützt. Predictive Analytics kann dabei ein Bestandteil von Augmented Analytics sein.
| Merkmal | Augmented Analytics | Predictive Analytics |
|---|---|---|
| Hauptziel | Analyseprozess insgesamt unterstützen und automatisieren | Zukünftige Werte oder Ereignisse vorhersagen |
| Umfang | Datenaufbereitung, Auffälligkeiten, Erklärungen, natürlichsprachige Ausgabe | Einzelne Prognosemodelle für definierte Zielgrößen |
| Nutzergruppe | Breite Fachanwender ohne Data-Science-Kenntnisse | Analysten und Data Scientists |
| Ergebnis | Erklärte Erkenntnisse und Handlungshinweise im Arbeitskontext | Wahrscheinlichkeiten und Prognosewerte |
Wie funktioniert Augmented Analytics?
Augmented Analytics durchläuft typischerweise mehrere Stufen, in denen KI-Verfahren den Analyseprozess begleiten:
Voraussetzungen für Augmented Analytics
Damit Augmented Analytics im Unternehmen wirksam wird, müssen einige fachliche und technische Grundlagen erfüllt sein:
Anwendungsbeispiele
Augmented Analytics kommt überall dort zum Einsatz, wo große Datenmengen schnell und nachvollziehbar interpretiert werden sollen. Typische Beispiele sind:
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Augmented Analytics mit Bissantz
Bissantz entwickelt seit Jahren Verfahren, die Anwender bei der Analyse von Geschäftsdaten automatisiert unterstützen. Dazu gehören die automatische Erkennung von Auffälligkeiten, die Identifikation von Werttreibern und die verständliche Aufbereitung von Analyseergebnissen direkt im Berichtswesen.
| Funktion | Nutzen |
|---|---|
| Automatische Auffälligkeitenerkennung | Relevante Abweichungen werden sichtbar, ohne dass Nutzer jede Kennzahl manuell durchsuchen müssen. |
| Textuelle Erklärung von Zahlen | Ergebnisse werden in Worte übersetzt und sind auch ohne Analysevorwissen verständlich. |
| Integrierte Visualisierung | Verdichtete, intuitiv lesbare Darstellungen beschleunigen die Interpretation. |
| Durchgängiger Analyseprozess | Von der Datenaufbereitung bis zur Erkenntnis entsteht ein konsistenter, nachvollziehbarer Ablauf. |
„Unsere Fachbereiche können heute selbst Fragen an die Daten stellen und erhalten verständliche Antworten. Das entlastet die IT und erhöht die Akzeptanz der Analysen deutlich.“BI-Verantwortlicher
Handelsunternehmen
Häufige Fragen
Was ist Augmented Analytics?
Augmented Analytics bezeichnet den Einsatz von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung, um Schritte der Datenanalyse zu automatisieren. Dazu gehören Datenaufbereitung, Mustererkennung und die Erklärung von Ergebnissen, damit auch Fachanwender ohne Spezialwissen fundierte Erkenntnisse gewinnen.
Was ist das Hauptziel von Augmented Analytics?
Das Hauptziel ist es, den Analyseprozess zu unterstützen und zu beschleunigen, indem aufwendige manuelle Schritte automatisiert werden. So gelangen mehr Nutzer schneller und zuverlässiger zu relevanten, erklärten Erkenntnissen.
Was ist der Unterschied zwischen Augmented Analytics und KI?
KI ist der übergeordnete Oberbegriff für Verfahren, die menschenähnliche kognitive Aufgaben übernehmen. Augmented Analytics ist eine konkrete Anwendung von KI-Methoden im Bereich der Datenanalyse, die den Menschen bei Auswertung und Interpretation unterstützt, statt ihn zu ersetzen.
Worin unterscheiden sich Augmented Analytics und Predictive Analytics?
Predictive Analytics konzentriert sich auf die Vorhersage künftiger Werte oder Ereignisse. Augmented Analytics umfasst den gesamten Analyseprozess und bezieht Datenaufbereitung, Erklärung und natürlichsprachige Ausgabe mit ein, kann Prognosen aber als einen Baustein enthalten.
Welche Voraussetzungen sind für Augmented Analytics nötig?
Grundlage sind eine verlässliche, gut integrierte Datenbasis, klare Governance und Datenqualität sowie Fachanwender, die Ergebnisse einordnen können. Je besser die Datenbasis, desto belastbarer sind die automatisierten Analysen.
Für wen ist Augmented Analytics gedacht?
Augmented Analytics richtet sich an eine breite Nutzergruppe, von Controllern über Fachbereiche bis zu Entscheidern. Da viele technische Schritte automatisiert werden, können auch Anwender ohne Data-Science-Kenntnisse mit Daten arbeiten.
Zusammenfassung
Augmented Analytics beschreibt den Einsatz von KI und maschinellem Lernen zur Unterstützung und Automatisierung von Datenaufbereitung, Analyse und Interpretation. Hauptziel ist es, auch Fachanwendern fundierte Erkenntnisse zugänglich zu machen und den Weg von Rohdaten zu Entscheidungen zu verkürzen. Im Unterschied zu Predictive Analytics, das sich auf Prognosen konzentriert, ist Augmented Analytics ein übergreifender Ansatz, der den gesamten Analyseprozess betrifft.
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