Die Revolution des Business Intelligence - Wie KI die Cloud-Landschaft transformiert

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Der Quantensprung, den die KI-Entwicklung in den vergangenen Monaten vollzogen hat, hat auch die Entwicklungs-Roadmaps cloud-basierter Business-Intelligence Anbieter aufgewirbelt. Der Einsatz von KI-Technologien in Geschäftsanwendungen im Allgemeinen und Business Intelligence im Speziellen steht damit ebenfalls vor den nächsten Entwicklungssprüngen. Kaum eine Woche vergeht, in der nicht KI-Lösungen oder neue Versionen für den Business-Kontext vorgestellt werden. Für Lösungsanbieter dreht sich nun Vieles um die Frage, wie sie sich in dem stark wandelnden BI-Markt positionieren und wie sie KI-Systeme sicher in das eigene Lösungsportfolio integrieren und für die Kundenprozesse nutzbar machen.

Integration interaktiver Assistenten

Die Welt der Business Intelligence- (BI-) Lösungen hat sich in den letzten Jahren drastisch verändert, und Künstliche Intelligenz (KI) hat eine zentrale Rolle in diesem Wandel gespielt, indem es die analytischen Komponenten anreichert, die Effizienz und Rentabilität von Unternehmen steigert und zudem die Integration von Cloud-Datenwelten erleichtert. Denn bis heute kranken vielen analytische Systemen an dem User Interface. Diese mögen zwar Anwendern viele Funktionen und Datenebenen bieten. Sind sie aber in der Bedienung zu komplex und liefern keine aussagekräftigen Informationen für bestimmte Use Cases, verfehlen sie schlicht den Bedarf der Anwender. Unterschiedliche Benutzer mit verschiedenen Unternehmensrollen haben auch unterschiedliche Bedürfnisse, wenn es darum geht, Geschäftsdaten zu analysieren. Unternehmen benötigen heute Tools, die die wachsende Datenkomplexität reduzieren und gleichzeitig flexibel genug sind, um individuelle Anwendungen für Benutzer mit unterschiedlichem technischen Hintergrund zu ermöglichen. BI-Anwendungen sollten in der Lage sein, Erkenntnisse basierend auf den individuellen Anforderungen der Benutzer zu liefern, ohne zu hohe Anforderungen an deren Expertise zu stellen oder dedizierte Data Scientists zu erfordern. Oftmals haben Benutzer lediglich Zugriff auf ein begrenztes Dashboard, das nur eine bestimmte Auswahl an Standardberichten bietet. Wenn andere Datenansichten benötigt werden, müssen Anfragen an das Analytik-Team gestellt werden, das die Berichte je nach Nachfrage und Ressourcenverfügbarkeit erst nach einigen Tagen bereitstellen kann. Zeit spielt jedoch eine wichtige Rolle bei strategischen Unternehmensentscheidungen. Berichte, die aufwendig erstellt und dezentral für die verschiedenen operativen Geschäftsbereiche generiert werden, erfüllen einfach nicht mehr die Anforderungen der heutigen Arbeitswelt und eines modernen Führungsmanagements.

Auf Anbieterseite werden KI-Werkzeuge daher bei der Neu- und Weiterentwicklung von BI-Tools eine entscheidende Rolle spielen. Denn die fortschrittlichen Sprachverarbeitungsfähigkeiten ermöglichen es Lösungsanbietern, interaktive Chatbots und KI-gesteuerte Assistenten zu entwickeln, die Benutzern helfen, komplexe Datenanalysen durchzuführen, hilfreiche Zusammenfassungen zu generieren und Erkenntnisse in natürlicher Sprache zu erhalten. Dadurch werden BI-Anwendungen, die lange Zeit unter dem Makel standen, individualisierte Abfragen nicht bedienergonomisch zu ermöglichen, benutzerfreundlicher und zugänglicher, was ebenfalls die Akzeptanz und Nutzung in Unternehmen erhöht bzw. den ROI verkürzt.

Erweiterung um Cloud-Anwendungen und -Daten

Darüber hinaus werden künstliche Technologien Lösungsanbietern dabei helfen, die Anpassungsfähigkeit und Flexibilität ihrer BI-Anwendungen grundlegend zu verbessern. Beiden KI- und BI-Technologien ist gemein, dass sie von großen Datenmengen profitieren und ihren Nutzwert für das Unternehmen mit dem Umfang von Big Data steigern. Die Datenmengen wachsen – nicht zuletzt dank der Integration von IoT- und Cloud-Daten – stetig an und bilden ein empirisches Fundament, um Geschäftsentscheidungen zu optimieren und Erfolge für Unternehmen planbar zu machen. Die Integrationsfähigkeit von KI-Tools in Cloud-basierte BI-Plattformen wird es Anbietern künftig einfacher machen, skalierbare und personalisierte Lösungen anzubieten, die den spezifischen Anforderungen der Kundenunternehmen gerecht werden. Durch die Nutzung von Cloud-Ressourcen können Lösungsanbieter zudem schneller auf Veränderungen und neue Geschäftsanforderungen reagieren und ihren Kunden stets die effektivsten BI-Tools für den jeweiligen Use-Case zur Verfügung stellen.

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Eine hohe Datenqualität ist dabei entscheidend für den Business Value der BI-Anwendung. Mit der verstärkten Integration von Daten-Clouds, der zunehmenden Automatisierung von Prozessen durch Robotic Process Automation (RPA) und der fortschreitenden Entwicklung analytischer Tools eröffnen sich auch immer mehr datengetriebene Geschäftsmodelle. Diese versprechen nicht nur verbesserte Prozesse, sondern auch bessere Angebote und Innovationen in Bezug auf Qualität, Umsatz, Effizienz/Kosten, Flexibilität und Geschwindigkeit. Um das volle Potenzial dieser Disziplinen auszuschöpfen, ist auch für KI-Anwendungen eine gewisse Datenqualität erforderlich. Denn minderwertige Daten haben letztendlich negative Auswirkungen auf jede dieser fünf Dimensionen. In diesem Zusammenhang wird das Master Data Management nicht nur als Schlüsseltechnologie zur Verbesserung der Datenqualität in nachgelagerten Analyse- und Steuerungsprozessen betrachtet, sondern auch als wichtiger Treiber für die Entwicklung neuer digitaler Geschäftsmodelle. Mit der steigenden Anzahl von Quellsystemen, die für die BI-Analytik genutzt werden, gewinnt das Stammdatenmanagement an Bedeutung. Selbst die beste Business Intelligence-Anwendung kann nur zuverlässige Ergebnisse liefern, wenn die Qualitätskriterien für Stamm- und Transaktionsdaten in den Quellsystemen (ERP, CRM, Produktion, Logistik, Einkauf, Buchhaltung, HR usw.) hinsichtlich Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Korrektheit dauerhaft erfüllt sind. Um die Datenqualität der Quellsysteme zu verbessern, kommen unter anderem syntaktische und semantische Qualitätsprüfungen (Pflichtfelder, Formatvorgaben, referentielle Integrität usw.), die Etablierung von Verantwortlichkeiten für Datenqualität sowie ein anwendungsübergreifendes Metadatenmanagement zum Einsatz. Denn die Qualität der Metadaten beeinflusst nicht nur den Nutzen der jeweiligen Anwendung, sondern auch die Akzeptanz der Benutzer, die bekanntermaßen nicht wie ein Prozess optimiert werden können.

BI-Insights über natürliche Sprache

Gleichzeitig profitieren Anwenderunternehmen von erweiterten Möglichkeiten, komplexe Datenanalysen und Prognosen sehr gezielt und in Echtzeit durchzuführen. Durch die Fähigkeit, Fragen und zu berücksichtigende Parameter in natürlicher Sprache zu stellen und sofort aussagekräftige Antworten und Erkenntnisse zu erhalten, werden nicht nur Entscheidungsprozesse beschleunigt und die Effektivität von Geschäftsstrategien verbessert, sondern auch eine intuitive und bequeme, Sprach-basierte Schnittstelle für eine komplexe Mensch-Maschine- und Maschine-zu Maschine-Kommunikation ermöglicht. Die Integration von KI-fähigen BI-Werkzeugen in Cloud-Landschaften schafft für Unternehmen nicht nur immense Mehrwerte und Potenziale, sondern stärkt auch die bereichsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Benutzern und fördert sowohl den Wissensaustausch als auch die Innovationskraft des Unternehmens. Anwenderunternehmen sind somit in der Lage, ihre BI-Anwendungen einfacher und ressourcenschonend zu personalisieren sowie an ihre spezifischen Anforderungen anpassen, ohne die gesamte Infrastruktur neu aufbauen zu müssen – sofern überhaupt die dafür notwendige Expertise vorhanden ist.

Ein Beispiel dafür, wie KI-basierte Tools BI-Anwendungen aus der Cloud in den kommenden Jahren ergänzen und weiterentwickeln können, ist die automatisierte Datenvisualisierung. So ist es etwa mit Hilfe von KI möglich, Dateninterpretationen in visuelle Darstellungen umzuwandeln, indem es relevante und geeignete Diagramme, Grafiken oder Dashboards generiert. Visualisierungen werden somit künftig intuitiver, dynamischer und bieten mehr Möglichkeiten zur explorativen Datenanalyse. Diese visuellen Repräsentationen erleichtern es den Anwendern, komplexe Datenmengen zu verstehen und schnell handlungsrelevante Informationen zu extrahieren. Unternehmen und Führungskräfte tun – im Sinne der eigenen Wettbewerbsfähigkeit –  daher gut daran, die sehr dynamischen Entwicklungen im Markt genau zu beobachten und frühzeitig Maßnahmen zu ergreifen, um die Vorteile KI-basierter Tools für strategische Entscheidungen und das Business Development nutzbar zu machen, aber auch um bestehende Prozessstrukturen zu hinterfragen und aufzubrechen. Ein Selbstgänger wird dies jedoch in den meisten Fällen nicht sein: Denn ohne ein Verständnis für die Arbeitsweise KI-basierter Tools zu entwickeln, dürften BI-Anwendungen nicht gleich die gewünschten Ergebnisse liefern. Daher sind die Führungskräfte ebenfalls gefordert, Maßnahmen zu ergreifen, um die Einführung fortschrittlicher Analysen im Unternehmen zu fördern. Dies bedeutet beispielsweise, dass Mitarbeiter ihre Fähigkeiten erweitern und lernen müssen, wie sie die verfügbaren BI-Tools nutzen können und welche Parameter die Qualität der Ergebnisse beeinflussen.

Self-Service- und Collaborative-BI-Tools

Sowohl Anbieter- als auch Anwenderunternehmen werden somit in der Lage sein, vermehrt auf selbstbedienungsorientierte BI-Ansätze (Self-Service BI) zu setzen, bei denen Benutzer ohne umfangreiche technische Kenntnisse und Unterstützung durch IT-Abteilungen auf Daten zugreifen, Analysen durchführen und Berichte für ihren individuellen Anwendungsbereich generieren können. Dadurch wird die Datenerkenntnis im gesamten Unternehmen begünstigt und eine Daten- und Performance-basierte Unternehmens- und Abteilungssteuerung gefördert. Damit dürfte ebenfalls die Bedeutung von kollaborativen Business-Intelligence-Funktionen wachsen, um die Zusammenarbeit zwischen Mitarbeitern und Führungskräften zu verbessern. Durch die Integration von Funktionen wie Kommentaren, Bewertungen und gemeinsamen Dashboards können Benutzer ihre Erkenntnisse teilen, Diskussionen führen und gemeinsam an Analysen arbeiten.

Datenschutz und Datenethik gewinnen auch im BI-Kontext an Bedeutung

Neben den vielen Vorteilen und Möglichkeiten, die KI-fähige BI-Tools für unseren Businessalltag und die Geschäftsentwicklung bieten, sollten auch die Grenzen und Risiken, die mit der zunehmenden Integration und Verschmelzung von Anwendungssystemen und Datenwelten einhergehen, beleuchtet werden. Mit der wachsenden Menge an Daten, die von Unternehmen erfasst und analysiert werden, wird der Datenschutz und die Datenethik zu einem immer wichtigeren Thema. Unternehmen werden bestrebt sein, datenschutzkonforme BI-Lösungen zu implementieren und ethisch verantwortungsvolle Datenpraktiken in Verbindung mit KI-Systemen zu etablieren, um das Vertrauen der Kunden und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten. Eine sorgfältige Überwachung und Kontrolle des Zugriffs auf Daten und die Gewährleistung von Datenschutzrichtlinien sind bei der Nutzung von KI-Anwendungen zudem unerlässlich, um potenzielle Risiken zu minimieren und Datenschutzverletzungen zu vermeiden. Da eine menschliche Validierung bisweilen fehlt, können sich zudem Fehler einschleichen, die bei einer Integration in die betriebswirtschaftliche Prozesskette unvorhersehbare Folgen mit sich bringen kann.

Daher wird es für Unternehmen beim Umgang mit KI-fähigen BI-Tools zunehmend wichtiger, im Zuge der Einführung oder Weiterentwicklung Maßnahmen zu ergreifen, um Datenqualität, Datenschutz, Schulungen und ethische Standards zu gewährleisten. Nur so können die Potenziale der KI-gesteuerten Business Intelligence vollständig ausgeschöpft werden, während potenzielle Risiken und Herausforderungen minimiert werden.

Artikel vom 12.12.2023

Schlagwörter: Business Intelligence, Künstliche Intelligenz