Augmented Analytics ist eine Technologie, die künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) nutzt, um die Datenanalyse und Entscheidungsfindung zu unterstützen. Sie automatisiert den Prozess der Datenanalyse, um Erkenntnisse zu gewinnen, die sonst nur mit manuellem Aufwand zu gewinnen wären. Zu diesem Zweck werden Algorithmen eingesetzt, um aussagekräftige Muster in großen Datensätzen zu erkennen. Im Wesentlichen hilft Augmented Analytics Unternehmen, ein besseres Verständnis ihrer Daten zu erlangen und diese für bessere Entscheidungen zu nutzen.
Augmented Analytics bietet mehrere Vorteile gegenüber herkömmlichen Analyseansätzen. Sie kann Zeit und Geld sparen, da der Prozess der Datenanalyse automatisiert ist und weniger manuellen Aufwand erfordert. Sie kann auch genauere und zeitnähere Erkenntnisse liefern, da die bei Augmented Analytics verwendeten Algorithmen Muster aufdecken können, die bei einer manuellen Analyse nur schwer zu erkennen wären. Darüber hinaus kann Augmented Analytics Unternehmen helfen, schneller bessere Entscheidungen zu treffen, da sie Erkenntnisse nahezu in Echtzeit liefern kann.
Im Kern verwendet Augmented Analytics Algorithmen, um Daten zu analysieren. Diese Algorithmen können überwachtes Lernen verwenden, bei dem der Algorithmus mit markierten Daten gefüttert wird, oder unüberwachtes Lernen, bei dem der Algorithmus selbständig Muster entdecken kann. Sobald der Algorithmus die Daten analysiert und Muster erkannt hat, kann er Erkenntnisse liefern, die für die Entscheidungsfindung genutzt werden können.
Augmented Analytics kann in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, z. B. im Marketing, im Finanzwesen, im Gesundheitswesen und in der Produktion. Im Marketing können beispielsweise Kundendaten analysiert werden, um Trends und Wachstumschancen zu erkennen. Im Finanzwesen können damit Muster in Börsendaten erkannt werden, um Investitionsentscheidungen zu treffen. Im Gesundheitswesen können Patientendaten analysiert werden, um potenzielle Gesundheitsrisiken zu erkennen oder um medizinische Entscheidungen zu treffen. Und im verarbeitenden Gewerbe können Produktionsdaten analysiert werden, um Bereiche mit Verbesserungsbedarf zu ermitteln.
Eine der Herausforderungen der erweiterten Analytik besteht darin, dass sie große Datenmengen erfordert. Wenn der Datensatz zu klein ist, können die Algorithmen möglicherweise keine aussagekräftigen Muster erkennen, was zu ungenauen Erkenntnissen führt. Enthält der Datensatz zudem Fehler oder ist er unvollständig, können die Algorithmen möglicherweise nicht die richtigen Muster erkennen. Daher ist es wichtig, vor dem Einsatz von Augmented Analytics sicherzustellen, dass der Datensatz von hoher Qualität ist.
Die Akzeptanz von Augmented Analytics nimmt zu, da Unternehmen allmählich die Vorteile erkennen, die der Einsatz von Augmented Analytics zur Gewinnung von Erkenntnissen aus ihren Daten bietet. Es gibt jedoch immer noch Herausforderungen, die einer breiten Akzeptanz entgegenstehen, wie z. B. der Bedarf an qualitativ hochwertigen Daten, an qualifiziertem Personal für die Verwaltung der Technologie und an den mit der Implementierung und Wartung verbundenen Kosten.
Die Zukunft der Augmented Analytics ist vielversprechend, da Fortschritte in der KI und ML die Technologie voraussichtlich weiter verbessern werden. Da die Kosten für die Implementierung und Wartung der Technologie sinken und qualifiziertes Personal immer leichter verfügbar ist, werden wahrscheinlich mehr Unternehmen diese Technologie übernehmen.
Obwohl Augmented Analytics viele Vorteile bietet, ist sie nicht ohne Einschränkungen. So ist die Technologie beispielsweise durch den Datensatz, mit dem sie arbeitet, begrenzt. Darüber hinaus ist sie nicht in der Lage, Einblicke in Bereiche zu geben, die in den Daten nicht erfasst werden. Und schließlich ist sie nicht in der Lage, eigenständig Entscheidungen zu treffen, und alle Entscheidungen, die auf ihren Erkenntnissen beruhen, müssen immer noch von Menschen getroffen werden.
Wie bei jeder Technologie gibt es auch bei Augmented Analytics ethische Überlegungen. Unternehmen müssen die potenziellen Auswirkungen des Einsatzes der Technologie berücksichtigen, z. B. das Risiko von Verzerrungen im Datensatz oder Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes. Außerdem müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie die Technologie verantwortungsbewusst und für den vorgesehenen Zweck einsetzen.
Fazit
Augmented Analytics ist eine leistungsstarke Technologie, mit der Unternehmen Einblicke in ihre Daten gewinnen können, die sonst nur mit manuellem Aufwand möglich wären. Sie bietet viele Vorteile, z. B. Zeit- und Geldersparnis sowie genauere und zeitnahe Einblicke. Sie ist jedoch nicht ohne Herausforderungen und Einschränkungen, und es gibt ethische Überlegungen, die berücksichtigt werden müssen. Da die Technologie immer besser wird, dürfte sie sich in naher Zukunft immer mehr durchsetzen.
Bei der Datenanalyse werden Daten ausgewertet, um Trends oder Muster zu erkennen. Dies kann auf verschiedene Weise geschehen, erfordert aber in der Regel den Einsatz einer Software zur Analyse der Daten. Sobald die Trends oder Muster gefunden sind, können sie verwendet werden, um Vorhersagen über zukünftiges Verhalten zu treffen.
Augmented Data Science und maschinelles Lernen ist ein Prozess, bei dem künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt wird, um die Qualität von Datensätzen, die zum Trainieren von maschinellen Lernmodellen verwendet werden, automatisch zu verbessern. Dies kann durch automatisches Erkennen und Korrigieren von Fehlern in Datensätzen oder durch Anreicherung von Datensätzen mit neuen Daten, die für die reale Welt repräsentativer sind, geschehen. Auf diese Weise kann die Genauigkeit von Modellen des maschinellen Lernens verbessert und ihre Robustheit gegenüber Veränderungen in den Daten erhöht werden.