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KI und Business Intelligence: Vorteile und Anwendungsfälle

Die Integration von künstlicher Intelligenz in Business-Intelligence-Workflows, damit geschäftliche Benutzer:innen Datenerkenntnisse mithilfe von fortgeschrittenem Text-to-SQL (auch bekannt als RAG für strukturierte Daten) selbst verwalten können

  • Übersicht
  • Was ist KI für Business Intelligence?
  • Welche Vorteile bietet KI für Business Intelligence?
  • Wo wird KI in der Business Intelligence eingesetzt?
  • Wie können Abteilungen KI für Business Intelligence nutzen?
  • So unterstützt Snowflake Unternehmen mit KI für Business Intelligence
  • Kunden
  • Ressourcen zu KI für Business Intelligence

Übersicht

Business Intelligence (BI) ist ein wichtiges Instrument für die strategische Entscheidungsfindung. Organisationen erhalten Technologien und Prozesse, mit denen sie ihre Daten systematisch sammeln, organisieren, analysieren und visualisieren können. 

Künstliche Intelligenz erweitert BI, sodass alle Anwender:innen Daten analysieren können, ohne versiert im Schreiben von SQL zu sein – der Sprache für Analytics und Datenbanken, in denen Daten gespeichert werden. Stattdessen können Anwender:innen mit dialogorientierten Benutzerschnittstellen interagieren, die die Untersuchung von Daten, Visualisierung und Berichterstattung optimieren und so die Dateneinblicke für alle demokratisieren.

Welche Vorteile bietet KI für Business Intelligence?

KI-gestützte Business Intelligence unterstützt Organisationen bei der Effizienzsteigerung und der datengestützten Entscheidungsfindung in allen Bereichen. Daraus ergeben sich einige wichtige Vorteile:

  • Mehr Flexibilität für geschäftliche Benutzer:innen bei der Self-Service-Datenanalyse über dialogorientierte Benutzerschnittstellen, für die keine SQL-Kenntnisse erforderlich sind.
  • Flexiblere Abfrage: Traditionelle Dashboards sind unflexibel und erfordern Änderungen durch Entwickler:innen, um neue Fragen stellen zu können. KI ermöglicht mehr Flexibilität, sodass Anwender:innen große Datasets abfragen können, ohne dass viele zusätzliche Ressourcen benötigt werden. 
  • Schnellere komplexe Analysen: Benutzer:innen können Fragen stellen, erhalten schnell Antworten und können dann Nachfragen stellen, anstatt zwischen den Berichtszyklen warten zu müssen. Dank dieser schnellen Self-Service-Iteration lassen sich datengestützte Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung ableiten.  
  • Automatisierte Extraktion, Aufbereitung und Bereinigung von Daten: Durch den Einsatz von Text-to-SQL, der Technologie, die der KI für BI zugrunde liegt, können Teams generierte SQL-Abfragen nutzen, um Daten schneller aufzubereiten und zu bereinigen, um kuratierte Tabellen für geschäftliche Benutzer:innen bereitzustellen, damit sie zuverlässige Antworten erhalten.
  • KI-gestützte Dashboards: KI kann hilfreiche Zusammenfassungen generieren und aus Datenvisualisierungen Narrative erstellen. Dies erleichtert und beschleunigt es, auf Grundlage der interpretierten Daten die notwendigen Maßnahmen abzuleiten. KI-Modelle können außerdem zukünftige Trends und Ergebnisse auf der Grundlage von historischen Daten und aktuellen Indikatoren vorhersagen.

Wo wird KI in der Business Intelligence eingesetzt?

Mit dem rasanten Fortschritt der generativen KI (GenAI) hat sich die BI-Erweiterung zu einem hilfreichen Werkzeug in vielen KI-gestützten Systemen entwickelt. Hier sind einige teamübergreifende Anwendungsmöglichkeiten:

  • Demokratisierung von Einblicken: Weniger Abhängigkeit von Analyst:innen und SQL-Entwickler:innen, um Antworten auf Ad-hoc-Fragen zu erhalten. Davon profitieren insbesondere nicht-technische Anwender:innen, deren Fragen nicht durch Dashboards oder andere, starre Self-Service-Analytiktools beantwortet werden.
  • Förderung einer datengestützten Entscheidungsfindung: Durch Einblicke und Antworten auf ihre Fragen in Echtzeit – und die Möglichkeit, diese durch "Was-wäre-wenn"-Szenarien zu vertiefen – können geschäftliche Benutzer:innen datengestützte Entscheidungen treffen, ohne dass sie selbst zu technischen Expert:innen werden müssen.
  • Customer 360: Die Ermöglichung von mehr Interaktivität und Self-Service-Analysen von Kundendaten sowie die Extraktion strukturierter Daten und Einblicke aus unstrukturierten Kunden-Datenquellen.
  • Einblicke in das Kundenverhalten: KI kann Business Intelligence ableiten, indem sie Maßnahmen von Wettbewerbern, Preise und Ergebnisse aus Kundenumfragen überwacht und potenzielle Lücken identifiziert, um effektiver im Wettbewerb zu agieren.

Wie können Abteilungen KI für Business Intelligence nutzen?

KI für BI kann auch branchenübergreifend hilfreich sein, vor allem in bestimmten Abteilungen einer Organisation. Hier nur einige Beispiele: 

Lieferkettenabläufe

 KI-erweiterte BI-Lösungen verbessern die Lieferkettenabläufe, indem sie Datenanomalien in Lieferkettendaten erkennen, um Probleme frühzeitig zu identifizieren, alternative Datenquellen wie Satellitenbilder zur Vorhersage von Engpässen analysieren und die Nachfrageprognose sowie die Logistikkoordination auf Basis historischer Daten verbessern.

Marketing

Eine natürlichsprachliche Benutzeroberfläche kann mehr Marketingexpert:innen dazu befähigen, datengesteuert zu arbeiten. Customer-360-Daten verbessern das Verständnis für die Kampagnenperformance und die Stimmungslage zu Produkten.

Datenanalytik

Mit GenAI kann die Erstellung von SQL-Code automatisiert werden, was die Programmierzeit für Datenanalyst:innen reduziert und nicht-technischen Mitarbeitenden den Zugang zu mehr Einblicken ermöglicht.  Die KI kann zudem SQL-Code validieren und korrigieren, um Qualität und Effizienz zu verbessern. Text-to-SQL-Funktionen ermöglichen es, Kundenanalysen zu erstellen, Berichte zu generieren oder KPIs aus Texten zu verfolgen, ohne dass komplexe SQL-Abfragen erforderlich sind. Dies trägt dazu bei, umfassende BI-Datasets im gesamten Unternehmen bereitzustellen und zu verbreiten.

Geschäftsbetrieb

Teams können Projekte mit Ad-hoc-Analytics über Anwendungen leiten, die sie täglich nutzen. Dabei stoßen sie nicht auf Hindernisse, wie z. B. das Warten auf Datenteams, die individuelle Berichte anfertigen. 

Vertrieb

Das Vertriebsteam erhält eine Schnittstelle zur Verwaltung der Pipeline und zur Analyse der Auswirkungen von Wettbewerbern auf den Umsatz. 

So unterstützt Snowflake Unternehmen mit KI für Business Intelligence

Mit der Snowflake AI Data Cloud erhalten Sie die Daten- und KI-Infrastruktur und die notwendigen Services, um KI-gestützte Business-Intelligence-Lösungen zu entwickeln und auszuführen – mit Funktionen wie Snowflake Copilot und Snowflake Cortex Analyst.

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Stellen Sie Copilot einfach Ihre Datenfragen in natürlicher Sprache und er generiert die entsprechenden SQL-Abfragen für Sie, optimiert SQL-Abfragen für eine effizientere Ausführung oder unterstützt Sie bei der Suche nach den richtigen Daten und der passenden Dokumentation für Ihren Entwicklungs-Workflow – und das alles, ohne dass Sie selbst komplexe Abfragen schreiben müssen. Diese umfassende Funktionalität optimiert Ihren Arbeitsablauf und erleichtert hochwertige Datenanalysen.

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So nutzen Snowflake-Kunden KI für Business Intelligence

Erfahren Sie, wie Snowflake-Kunden in der Praxis durch den Einsatz von KI für BI den Zeitaufwand reduzieren, die Produktivität steigern und nachhaltig Kosten senken.