In den letzten zehn Jahren haben Unternehmen viel in die Sammlung und Nutzung von Daten investiert. Und obwohl wir gelernt haben, dass nicht alle Daten gleich wertvoll sind, haben die Unternehmen, die es verstehen umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, enorme Gewinne erzielt. Aber erleben wir mit dem zunehmenden Einsatz von generativer KI in der Datenanalyse den Aufstieg einer neuen Generation datengetriebener Unternehmen?
In diesem Artikel gehen wir darauf ein:
Legen wir gleich los!
Vorteile des Einsatzes generativer KI in der Datenanalyse
Die Hauptvorteile der generativen KI für die Datenanalyse ergeben sich aus ihrer Fähigkeit, Daten viel schneller als ein Mensch zu analysieren, aber auch neue „synthetische“ Daten auf der Grundlage des Trainingsmaterials zu erzeugen.
Das bedeutet, dass Forscher:innen und Datenanalysten komplexe Berechnungen in Tagen statt in Monaten durchführen können. Und Führungskräfte in der Wirtschaft erhalten Zugang zu zuverlässigen Daten, selbst in Situationen, in denen die Erhebung von Daten aus der realen Welt nicht möglich ist.
Die drei Hauptvorteile der generativen KI in der Datenanalyse sind:
- effiziente Datenanalyse
- bessere Entscheidungsfindung
- genauere Marktprognosen
Effiziente Datenanalyse
Wie bereits erwähnt, können generative KI-Modelle riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen analysieren. Die Modelle können sogar mit mehreren Datenströmen gleichzeitig arbeiten und komplexe, unstrukturierte Datensätze sinnvoll nutzen.
So gibt es bereits Berichte über KI-Modelle, die komplexe medizinische Forschung betreiben und Hunderttausende von Substanzen analysieren. Etwas, wofür menschliche Forscher Jahre oder Jahrzehnte brauchen würden.
Bessere Entscheidungsfindung
Generative KI eignet sich hervorragend für die Analyse von Daten. Noch wichtiger ist jedoch, dass sie diese Daten nutzen kann, um kontextbezogene Erkenntnisse zu gewinnen, die für eine datengetriebene Entscheidungsfindung entscheidend sind.
Aufgrund ihrer Größe können die Modelle Muster in den Daten erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen, und Maßnahmen vorschlagen, um diese zu nutzen.
In einem SAAS-Unternehmen kann das Modell das Kundenverhalten analysieren und Muster erkennen, die auf eine mögliche Kundenabwanderung hinweisen. Das Modell kann dann Maßnahmen vorschlagen, um die Abwanderung zu verhindern, bevor sie überhaupt stattfindet.
Präzisere Marktprognosen
Niemand kann die Zukunft vorhersagen. Aber selbst wenn man nahe dran ist, kann das für Ihr Unternehmen von großem Nutzen sein. Und generative KI-Lösungen sind genau der richtige Weg dorthin.
Generative KI-Modelle können zukünftige Trends vorhersagen, indem sie neue Datensätze erstellen, die die Eigenschaften ihrer Trainingsdaten nachahmen. Dies führt zu sehr viel genaueren Vorhersagen über den Markt und ermöglicht es Ihnen, für mögliche Überraschungen oder Chancen zu planen.
Anwendungsfälle von generativer KI in der Datenanalyse
Verschiedene Branchen wie das Gesundheitswesen und der Einzelhandel nutzen generative KI, um auf innovative Weise einen Mehrwert in Daten zu finden. In diesem Abschnitt werden wir konkrete Szenarien untersuchen, in denen generative KI die Datenanalyse revolutionieren kann.
Die drei wichtigsten Anwendungsfälle für generative KI in der Datenanalyse sind:
- Vorhersage des Kundenverhaltens
- Preisoptimierung
- Anreicherung von Marktdaten
Vorhersage des Kundenverhaltens
Da generative KI-Modelle Daten in die Zukunft projizieren können, können Sie diese Lösungen nutzen, um das Kundenverhalten in großem Umfang vorherzusagen.
Dies ist für den Einzelhandel besonders wertvoll, da er so herausfinden kann, wie Kunden auf verschiedene Zukunftsszenarien reagieren würden.
Ein globaler Einzelhändler könnte zum Beispiel ein GenAI-Modell verwenden, um die Kaufgewohnheiten von Millionen von Kunden zu analysieren. Das Unternehmen kann dann neue Daten generieren, um vorherzusagen, welche Produkte die einzelnen Kunden in welchen Situationen eher kaufen werden.
Preisoptimierung
Der Boom der Online-Vertriebskanäle hat den Wettbewerb verschärft und die Preissensibilität für die meisten Produkte und Dienstleistungen erhöht. Daher hat die Sicherstellung des richtigen Preises einen großen Einfluss auf Ihr Endergebnis.
Mit generativer KI können Sie verschiedene Preisszenarien generieren und deren Einfluss auf künftige Verkäufe erkennen, indem Sie analysieren:
- Ihre bisherigen Verkaufsdaten
- Preise von Wettbewerbern
- Nachfragemuster
- Markttrends
Die Modelle können sogar verschiedene Ziele berücksichtigen, die Sie möglicherweise verfolgen – wie eine Gewinnsteigerung oder ein schnelleres Wachstum.
Anreicherung von Marktdaten
Der Wert der generativen KI liegt nicht nur darin, was man mit den Daten macht – manchmal sind es die Daten selbst.
Der Eintritt in einen neuen Markt zum Beispiel ist immer mit einem Risiko verbunden. Vor allem dann, wenn man nicht in der Lage ist, Wettbewerbsinformationen zu sammeln oder angemessene Recherchen durchzuführen.
In solchen Situationen ist die Fähigkeit der generativen KI, neue Daten zu synthetisieren, von unschätzbarem Wert. Mit ihr erhalten Sie einen hochwertigen Ersatz für genaue Analysen und Prognosen.
Als Einzelhändler könnten Sie das Modell bitten, vorherzusagen, wie die Kunden auf eine Reihe neuer Produkte oder Dienstleistungen reagieren würden. Sie können dann das Produkt auswählen, das am besten abschneidet, und so die Möglichkeit eines Fehlschlags, der Ihrer Marke schaden könnte, verringern.
Herausforderungen bei der Implementierung von generativer KI in der Datenanalyse
Generative KI-Modelle haben das Potenzial, den Bereich der Datenanalyse zu verändern.
Bedenken Sie jedoch, dass die Qualität der Erkenntnisse und die Genauigkeit der Vorhersagen direkt mit der Qualität und Vielfalt der Trainingsdaten und der Investition, die Sie bereit sind zu tätigen, zusammenhängen.
In diesem Abschnitt gehen wir auf die drei wichtigsten Herausforderungen bei der Implementierung generativer KI für die Datenanalyse ein:
- Gewährleistung eines hohen Niveaus an Datenqualität und -quantität
- technische Komplexität
- ethische und rechtliche Herausforderungen
Sicherstellung einer hohen Datenqualität und -quantität
Bei der Datenanalyse wirken sich die Qualität und Quantität der Daten direkt auf die Qualität der gewonnenen Erkenntnisse aus. Und da generative KI-Modelle nicht nur Erkenntnisse liefern, sondern auch neue Daten generieren, sind sie besonders anfällig für diese Regel.
Die Trainingsdaten sind von geringer Qualität, wenn sie verzerrt, unvollständig oder schlichtweg ungenau sind. Infolgedessen wird das KI-Modell irreführende Ergebnisse oder Halluzinationen liefern – was zu schlechten Entscheidungen oder sogar zu finanziellen Verlusten führt.
Um genaue Vorhersagen treffen zu können, müssen Sie andererseits sicherstellen, dass Sie über genügend Trainingsdaten verfügen, um die Komplexität und Variabilität realer Szenarien widerzuspiegeln.
Technische Komplexität
Um generative KI zu implementieren, müssen Sie komplexe Modelle für Machine und Deep Learning wie GANs (Generative Adversarial Networks) oder VAEs (Variational Autoencoders) trainieren.
Diese Modelle erfordern ein tiefes Verständnis der Prinzipien des Machine Learning und fortgeschrittene Programmierkenntnisse. Eine einfachere Alternative wäre die Zusammenarbeit mit einem Implementierungspartner, der über das entsprechende Fachwissen verfügt.
Aus diesem Grund haben wir bei NETCONOMY ein eigenes Team für Machine Learning aufgebaut, um sicherzustellen, dass unsere Kolleg:innen immer auf dem neuesten Stand sind.
Diese Modelle benötigen auch viel Rechenleistung, um große Datensätze zu verarbeiten. Das kann für Unternehmen ohne Zugang zu Hochleistungsrechnern eine Herausforderung sein.
Ethische und rechtliche Herausforderungen
Die Datenanalyse umfasst oft auch den Umgang mit sensiblen Kundendaten. Die Einbeziehung generativer KI kann daher aufgrund von Vorschriften wie der GDPR einige ethische und rechtliche Fragen aufwerfen.
Der erste Schritt sollte immer darin bestehen, sicherzustellen, dass Sie die Zustimmung zur Verwendung dieser Daten haben und dass Sie über Prozesse verfügen, um sie angemessen zu schützen. CDP oder CDC würde Ihnen helfen, dieses Risiko zu verringern und die Einhaltung der Vorschriften im gesamten Unternehmen zu gewährleisten.
Abschließende Überlegungen zur generativen KI in der Datenanalyse
Generative KI ist ein vielversprechender Ansatz für die Datenanalyse – von der Vorhersage des Kundenverhaltens über die Optimierung von Preisen bis hin zur Anreicherung von Marktdaten. Sie ermöglicht es Unternehmen, komplexe Muster und Ergebnisse zu simulieren und vorherzusagen, was die Entscheidungsfindung und Strategie revolutionieren könnte.
Die Implementierung generativer KI bringt jedoch eine Reihe von Herausforderungen mit sich, darunter die Sicherstellung hochwertiger Trainingsdaten, die Bewältigung der technischen Komplexität und die Berücksichtigung ethischer und rechtlicher Aspekte.
Unternehmen müssen diese Aspekte sorgfältig abwägen, um die Möglichkeiten der generativen KI voll auszuschöpfen und gleichzeitig die Compliance zu wahren und das Vertrauen ihrer Kunden zu schützen.
