KI zur Datenanalyse nutzen – Ein umfassender Leitfaden

Ist Ihnen schon einmal aufgefallen, dass Sie ständig relevante Werbung erhalten, egal ob Sie auf Netflix streamen oder bei Amazon einkaufen? Oder dass manchmal, wenn Sie nur an etwas denken, es auf Ihrem Telefon erscheint? Es fühlt sich an, als wüsste jede Anwendung irgendwie, was Sie denken, und liefert Ihnen mit hoher Präzision personalisierte Vorschläge.

Haben Sie sich schon einmal gefragt, wie das funktioniert? Es ist die Revolution der KI-Datenanalyse mithilfe von KI-Algorithmen. Diese Algorithmen analysieren Surfverhalten, Kaufhistorie und Echtzeit-Zeitmuster, um jedem Nutzer individuell zugeschnittene Empfehlungen zu liefern. Stellen Sie sich nun vor, dieselbe Intelligenz, verkörpert in proaktiven KI-Agenten, würde auch in Ihrem Unternehmen eingesetzt. Diese intelligenten KI-Tools ermöglichen es Datenexperten und Teams abteilungsübergreifend, Leistungsprognosen abzugeben, Inhalte zu personalisieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die strategische Ziele weit über das hinaus fördern, was herkömmliche KPIs allein aussagen können.

Dies ist die Speerspitze intelligenter, datenbasierter Entscheidungsfindung: geleitet von menschlicher Intuition, angetrieben durch umfassende Datenanalyse und unterstützt durch AI-Agenten.

Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse bedeutet, Ihre Daten zu prüfen, zu bereinigen, zu transformieren und zu modellieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Bevor KI ins Spiel kam, erfolgte die Datenanalyse überwiegend manuell und stützte sich stark auf menschliches Fachwissen und traditionelle statistische Methoden. Werfen wir einen kurzen Blick auf diese konventionellen Ansätze:

Traditionelle Datenanalysemethoden

• Manuelle Datenerfassung und -eingabe: Teams sammeln Rohdaten aus verschiedenen Quellen und geben sie manuell in Tabellenkalkulationen ein oder Datenbanken. Dies macht den Prozess langsam, ressourcenintensiv und oft fehleranfällig, was erhebliche Auswirkungen hat Gesamtdatenqualität.
• Beschreibende Statistik: Datenanalysten fassen vergangene Daten mithilfe von Metriken wie Mittelwert, Median, Modus und Standardabweichung zusammen, um Verteilungen und Trends besser zu verstehen.
• Inferenzstatistik: Mithilfe etablierter Methoden wie Hypothesentests, Regression und Korrelation treffen Datenexperten Vorhersagen oder ziehen Schlussfolgerungen aus Stichprobendaten.
• Datenvisualisierung: Diagramme, Grafiken und Tabellen werden manuell erstellt, um Trends und Muster in den Daten optisch hervorzuheben und so ein besseres Verständnis zu ermöglichen.
• Reporting: Erkenntnisse werden in statischen Berichten zusammengefasst, die nach einem festgelegten Zeitplan aktualisiert werden. Dies schränkt die Möglichkeit ein, zeitnahe, datengesteuerte Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten Informationen zu treffen.

KI-gestützte Datenanalyse

Bei der KI-Datenanalyse oder KI-Analytik handelt es sich um die Anwendung von Techniken der künstlichen Intelligenz, wie etwa der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinellem Lernen (ML), auf Rohdaten, um Muster aufzudecken, Vorhersagen zu erstellen oder Erkenntnisse zu gewinnen.

Der Einsatz von KI für Analysen markiert einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie wir mit Daten arbeiten. Herkömmliche Datenanalysemethoden basieren auf festen Regeln wie fest programmierten Formeln, manuellen Abfragen oder vordefinierten Filtern. Im Gegensatz dazu erkennt KI automatisch Muster bei der Entwicklung von Daten und liefert umsetzbare Erkenntnisse, ohne dass jemand Regeln oder Formeln neu schreiben muss.

Hier sind einige der wichtigsten verwendeten Techniken:

• Maschinelles lernen: Lernt aus vergangenen Daten, um Trends zu erkennen und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.
• Zeitreihenanalyse: Identifiziert Muster im Zeitverlauf für Prognosen und Überwachung, was für prädiktive Analysen von entscheidender Bedeutung ist.
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Zieht wertvolle Erkenntnisse aus E-Mails, Kundenfeedback und anderen Textquellen.
• Generative KI-Tools: Plattformen wie ChatGPT, Gemini, Claude usw. ermöglichen es Benutzern, Daten zu analysieren mit Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache, wodurch erweiterte Analysen für jeden ohne technisches Fachwissen zugänglich werden.

Nehmen wir als Beispiel das Marketingteam eines E-Commerce-Unternehmens. Das Team führt mehrere Kampagnen per E-Mail, in sozialen Medien und über bezahlte Suchmaschinen durch und möchte durch Datenanalyse Folgendes verstehen:

• Welche Kampagnen haben in den letzten 6 Monaten den höchsten Umsatz gebracht?
• Welche Kundentypen interagieren mit welchen Inhaltsformaten (Videos, Blogs, E-Mails)?
• Gibt es Muster bei der Abbruchrate von Warenkörben zu bestimmten Tageszeiten oder auf bestimmten Geräten?
• Welche Produkte liegen in verschiedenen Regionen im Trend und warum?
• Welche Zielgruppensegmente konvertieren aufgrund ihres Verhaltens und ihrer demografischen Merkmale am wahrscheinlichsten?

KI kann Kampagnendaten, Nutzerverhalten, Kauftrends und sogar externe Signale wie Zeit oder Region analysieren, um Muster in diesen Fragen zu erkennen. Anstatt Dutzende von Berichten zu erstellen, kann der Marketingleiter einfach Fragen in einfachem Englisch stellen (unter Nutzung des natürlichen Sprachverständnisses) und erhält visuelle Antworten in Echtzeit, unterstützt durch maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse und NLP.

Mit KI-gestützter Datenanalyse verbringen Datenexperten weniger Zeit mit der Berechnung von Zahlen und mehr Zeit mit der Optimierung von Kampagnen. Dies führt zu schnelleren datengesteuerten Entscheidungen, besserer Zielgruppenansprache und einem höheren ROI.

Traditionelle vs. KI-gestützte Datenanalyse: Die Zahlen lügen nicht

Traditionelle Datenanalysen haben uns zwar gute Dienste geleistet, wenn es um die Gewinnung von Erkenntnissen geht, doch angesichts der schieren Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt moderner Daten kann sie kaum Schritt halten. KI-gestützte Datenanalysen, insbesondere mit KI-Agenten, bieten mehr Effizienz, Genauigkeit und tiefere Einblicke. Die Zahlen verdeutlichen diese Leistungslücke deutlich:

Geschwindigkeit und Effizienz

Genauigkeit und Erkenntnisgewinnung

Vorhersagekraft

Skalierbarkeit und Datenverarbeitung

So nutzen Sie KI zur Datenanalyse

Verwendung von KI zur Datenanalyse

Nachdem wir nun gesehen haben, wie KI die Datenanalyse verbessert, wollen wir untersuchen, wie Sie sie effektiv in Ihrem eigenen Unternehmen anwenden können.

1. Beginnen Sie mit der richtigen Frage, nicht nur mit den Daten:
   Um zu verstehen, was Ihr erster Schritt bei der Nutzung von KI für die Datenanalyse sein könnte, stellen Sie sich die Problemstellung. Konkret:
   Welches Geschäftsziel erreiche ich durch den Einsatz von KI für Analysen?
   Ein Vermarkter würde sie wahrscheinlich nutzen, um aktuelle und aufkommende Marketingtrends zu identifizieren, ein Verkäufer möchte vielleicht wissen, welche Funktionen die Conversion-Rate am ehesten steigern usw. Der wichtigste Schritt ist, die richtige Frage zu stellen. KI ist ein mächtiges Werkzeug, kann Ihnen aber nur Antworten liefern, wenn Sie wissen, was Sie fragen.
2. Wählen Sie das richtige KI-Tool:
   Im zweiten Schritt müssen Sie das richtige KI-Tool finden, das Ihren Prioritäten entspricht und Ihre Geschäftsanforderungen erfüllt. Ein effektiver Ansatz besteht darin, eine Liste potenzieller Tools zu erstellen und diese danach zu bewerten, wie gut sie die Schwachstellen beheben und Ihre Datenumgebung unterstützen. Typischerweise bedeutet dies, sie anhand der fünf gängigsten Faktoren zu bewerten: Genauigkeit, Erklärbarkeit, Integrationsfreundlichkeit, Sicherheit und Kosten.
3. Verbinden Sie Ihre Daten:
   Einer der wichtigsten Faktoren sind die Datenkonnektoren, denn eine KI-Plattform, die keine sichere Verbindung herstellen kann, stellt eine zusätzliche Reibungsfläche dar. Analysieren Sie daher, welche Konnektoren Sie für den Zugriff und die Analyse von Daten benötigen, und stellen Sie sicher, dass das ausgewählte Tool diese nativ unterstützt. Mögliche Konnektoren sind Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Cloud-Data-Warehouses und -Lakes, CRMs usw.
4. Bereiten Sie Ihre Daten vor:
   Um eine zuverlässige Analyse zu gewährleisten, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Daten gut vorbereitet sind. Heutzutage scheinen KI-Tools nahezu alles zu automatisieren und zu erledigen, aber sie haben noch nicht das Perfektionsniveau erreicht, das eine Eliminierung des menschlichen Faktors ermöglicht.
   KI-gestützte Tools können Formatierungsinkonsistenzen erkennen und Duplikate identifizieren, aber Ihr Fachwissen bleibt für die Überprüfung der Ergebnisse von entscheidender Bedeutung.
5. Verwenden Sie natürliche Sprache, um Erkenntnisse zu gewinnen:
   Die Verwendung natürlicher Sprache macht KI-Analysen für jeden zugänglich, vom Geschäftsanwender bis zum Datenexperten. Mit integrierter Konversations-KI moderne AnalysetoolsSie können Eingabeaufforderungen in einfachem Englisch verfassen und so die benötigten Erkenntnisse gewinnen. Beispielsweise möchte ein Arzt möglicherweise Daten zu den Nebenwirkungen eines Medikaments der letzten zehn Jahre beobachten. Ohne KI kann man sich vorstellen, wie komplex diese Frage für einen Geschäftsanwender sein könnte, da er dafür einen langen Code schreiben müsste.
6. Handeln Sie auf der Grundlage der Erkenntnisse (der menschliche Faktor):
   Der letzte und wichtigste Schritt ist die Entscheidungsfindung. KI kann Ihnen nur Erkenntnisse liefern, die auf den von Ihnen bereitgestellten Informationen basieren. Das bedeutet, dass die Ergebnisse eines KI-Analysetools ausschließlich davon abhängen, welche Daten ihm zugeführt wurden, wie aufbereitet und sauber diese waren und wie effektiv Ihre Eingabe war.
   KI kann Ihnen lediglich sagen, dass ein bestimmtes Produkt im Trend liegt. Die Branchenerfahrung Ihres Teams ermöglicht jedoch die Entwicklung einer Strategie, um diesen Trend zu nutzen. Der wahre Wert von KI-Analysen liegt also nicht im Aufdecken von Mustern, sondern darin, schnellere, sicherere und letztlich erfolgreichere strategische Entscheidungen zu ermöglichen.

Risiken und Fallstricke, auf die Sie bei der KI-Datenanalyse achten sollten

KI-Tools können die Datenanalyse deutlich beschleunigen. Sie sind jedoch nicht perfekt und nur so gut wie die Informationen und Anleitungen, die Sie ihnen geben. Hier sind einige wichtige Herausforderungen, die Sie beim Einsatz von KI für die Datenanalyse berücksichtigen sollten:

1. Datenqualität ist immer noch wichtig

KI ist zwar großartig für automatisierte DatenaufbereitungDie Qualität Ihrer Ausgangsdaten ist nach wie vor entscheidend. Die Regel „Garbage in, Garbage out“ gilt insbesondere bei KI-Analysen. Wenn Ihre Daten unübersichtlich sind, Mängel aufweisen oder Datensätze fehlen, werden selbst die besten KI-Algorithmen Schwierigkeiten haben, Ihnen zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Manche KI-Tools sind möglicherweise nicht einmal in der Lage, alle versteckten Probleme in Ihren Daten zu erkennen.

Bevor Sie sich also intensiv mit der KI-Datenanalyse befassen, sollten Sie sicherstellen, dass Ihre Daten sauber und korrekt eingerichtet sind. Gute, datenbasierte Entscheidungen basieren auf korrekten und aktuellen Informationen. Dies zeigt, warum für die ordnungsgemäße Verwaltung Ihrer Daten immer menschliches Fachwissen erforderlich ist.

2. Schutz Ihrer Daten: Sicherheit und Datenschutz

KI-Forscher von Microsoft legen versehentlich 38 TB sensibler Daten offen

Im September 2023 legte das KI-Forschungsteam von Microsoft aufgrund einer falsch konfigurierten Azure Storage-URL unbeabsichtigt 38 Terabyte privater Daten offen, darunter Passwörter, geheime Schlüssel und interne Teams-Nachrichten. Das Leck entstand, als Forscher Open-Source-KI-Trainingsdaten auf GitHub teilten, dabei aber versehentlich einen Link einfügten, der Zugriff auf das gesamte Speicherkonto gewährte. Dieser Vorfall unterstreicht die Risiken, die mit unsachgemäßem Umgang mit Daten verbunden sind, und die Bedeutung strenger Sicherheitsmaßnahmen bei der Arbeit mit KI-Technologien.

3. Sie brauchen immer noch Leute

Selbst die besten KI-Tools und -Agenten können menschliches Fachwissen nicht ersetzen. Datenwissenschaftler sind nach wie vor unverzichtbar für die Arbeit mit unstrukturierten Daten, die Auswahl der richtigen KI-Algorithmen und die Interpretation prädiktiver Erkenntnisse. Denn KI-Tools – auch wenn sie die Analyse beschleunigen – benötigen menschliches Fachwissen, um komplexe, unübersichtliche Daten zu verarbeiten und sicherzustellen, dass die Ergebnisse genau und aussagekräftig sind.

Von der Erkenntnis zur Umsetzung: Erstellen Sie Ihre eigenen KI-gestützten Workflows

KI-Datenanalyse hilft Datenexperten, Erkenntnisse in Maßnahmen umzusetzen. Während viele Unternehmen auf handelsübliche KI-Tools oder Analyseplattformen zurückgreifen, gehen einige jetzt einen Schritt weiter und entwickeln maßgeschneiderte KI-Workflows, die auf ihre individuellen Daten- und Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.

Ein zunehmend beliebter Ansatz ist die Entwicklung von KI-Agenten, die sich auf bestimmte Teile des Datenanalyseprozesses spezialisieren – von der Bereinigung eingehender Datenströme über die Zusammenfassung von Erkenntnissen in natürlicher Sprache bis hin zum Auslösen von Aktionen auf Basis prädiktiver Trends. Diese Agenten können dazu beitragen, KI-gesteuerte Prozesse abteilungsübergreifend zu ermöglichen und die Datenanalyse nicht nur intelligenter, sondern auch skalierbarer und automatisierter zu gestalten.

Für diejenigen, die diesen Weg erkunden möchten, AsteraKI-Agenten-Builder von bietet eine leistungsstarke Plattform zum Entwerfen, Erstellen und Bereitstellen intelligenter Agenten, die nahtlos mit Ihrer vorhandenen Dateninfrastruktur zusammenarbeiten.

Was macht AsteraIst AI Agent Builder etwas Besonderes?

Im Gegensatz zu Tools, die umfangreiche Codierung erfordern, AsteraDie Plattform von ist:

• Für alle entwickelt: Ob Analysten, Geschäftsanwender oder Vermarkter.
• Modular: Daten verbinden, Schritte definieren, einmal trainieren.
• Skalierbar: Beginnen Sie klein oder bauen Sie ein vollständiges Multi-Agenten-Netzwerk auf.
• Erklärbar: Jedes Ergebnis wird durch den Kontext untermauert.

Da es Teil des größeren Astera Ökosystem, Sie können es in Ihre ETL-Pipelines, Ihr Data Warehouse, Dataprep und mehr integrieren.

Intelligenz ist nicht nur künstlich – sie ist erweitert

Wir brauchen KI nicht, um uns zu ersetzen. Wir brauchen sie, um uns weiterzuentwickeln.

KI-Datenanalyse hilft dabei, die Datenflut in eine klare Richtung zu lenken. Sie hebt das Wesentliche hervor, deckt blinde Flecken auf und fördert Chancen zutage, die sonst unbemerkt blieben.

Die intelligentesten Unternehmen sind nicht diejenigen mit den meisten Daten. Sie sind diejenigen, die wissen, wie man sie nutzt.

Verwendung von KI zur Datenanalyse

Astera Data Prep ist ein KI-gestütztes, chatbasiertes Datenaufbereitungstool, mit dem jeder unabhängig vom technischen Hintergrund Daten mühelos bereinigen, transformieren und vorbereiten kann.

Erfahren Sie mehr Astera Datenvorbereitung