Einsatz von KI in der Datenanalyse – Wie man Big Data sinnvoll macht

In den letzten Jahren gab es rasante Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) und im maschinellen Lernen (ML). Sie betreffen alle Arten von Unternehmen und haben viele positive Auswirkungen auf Werbung und Marketing. Ein besonderer Anwendungsfall für KI ist die Datenanalyse. Moderne Unternehmen erzeugen beträchtliche Datenmengen, und die KI-Datenanalyse macht all diese Daten auf überschaubare Weise sinnvoll und wandelt sie in nützliche Informationen um. Vermarkter finden KI- und ML-Anwendungen eine große Hilfe beim Durchsuchen von Big Data, um relevante Erkenntnisse zu gewinnen, wenn sie bestimmte Kunden ansprechen. Diese Daten wären früher undurchdringlich gewesen, aber jetzt können Unternehmen dank der Leistungsfähigkeit von KI potenzielle Leads leichter filtern und herausfinden, auf wen sie sich konzentrieren und Ressourcen einsetzen sollten.

Ein sichtbares Zeichen für den Einsatz künstlicher Intelligenz im Internet ist Google Ads. Wie oft sehen Sie eine Werbung für ein bestimmtes Produkt und andere, die Ihnen sehr ähnlich sind, folgen Ihnen im Internet? Und es wird kein Zufallsprodukt sein. Die Anzeige wird normalerweise für etwas sein, das Sie interessiert und nach dem Sie kürzlich online gesucht haben. Dies geschieht, weil Google KI und ML verwendet, um die Produkte zu verstehen, die uns gefallen. Je mehr Zeit wir online verbringen und je mehr Suchen wir durchführen, desto besser versteht Google unseren Geschmack. Es verwendet dieses Wissen, um zu bestimmen, welche Anzeigen es uns liefern soll.

Eine weitere wichtige Anwendung von KI besteht darin, die riesige Menge an Big Data, die jetzt verfügbar ist, zu verstehen. Herkömmliche Datenextraktions- und Intelligence-Tools stoßen an physikalische Grenzen, aber die Weiterentwicklung der KI macht jetzt eine gründlichere Datenanalyse möglich und praktikabel.

KI-Datenanalyse – Wie KI aus Big Data einen Sinn machen kann:

Aus Big Data einen Sinn machen

Technopedia definiert Big Data als „einen Prozess, der verwendet wird, wenn traditionelle Data-Mining- und -Handling-Techniken die Erkenntnisse und die Bedeutung der zugrunde liegenden Daten nicht aufdecken können“. Dies zeigt, dass Big Data nicht nur eine riesige Datenmenge ist; Es umfasst auch die Prozesse, die erforderlich sind, um diese Daten in nützliche Informationen umzuwandeln. Diese Art von Daten erfordert einen anderen Verarbeitungsansatz als den, den wir in der Vergangenheit verwendet haben.

Im Laufe der Zeit wurden nicht nur mehr Daten generiert, sondern es wurden auch neue Arten von Daten erstellt. Anfänglich konzentrierten sich Unternehmen auf die Verarbeitung strukturierter Daten, beispielsweise der Typen, die Sie in einer Textdatei oder einer Tabelle speichern konnten. Aber heutzutage sind viele Daten unstrukturiert – und diese sind nicht immer offensichtlich. Obwohl E-Mails überwiegend textbasiert sind, liegen sie beispielsweise nicht in einer Form vor, auf die traditionelle Data-Mining-Tools zugreifen und die sie verstehen können. Und denken Sie daran, wie viele Daten heutzutage als Audio-, Video- und Bilddateien existieren.

Das Internet der Dinge hat das Sammeln von Daten noch weiter ausgebaut, denken Sie beispielsweise an alles, was die Sensoren Ihres Telefons oder sogar Fitbits aufzeichnen und sammeln.

Jüngste Erweiterungen der Fähigkeiten und der Verfügbarkeit von Gesichts- und Spracherkennung tragen riesige Datenmengen bei, und diese erfordern Big-Data-Verarbeitungsfähigkeiten, um einen Wert zu haben.

Das Aufkommen von Big Data hat zu einer steigenden Nachfrage nach Möglichkeiten geführt, diese effizient und kostengünstig zu verarbeiten. Andernfalls wird das Sammeln dieser Daten sinnlos und eine massive Ressourcenverschwendung. Sie brauchen eine Möglichkeit, riesige Datenmengen zu scannen, um nach Mustern oder Zusammenhängen zu suchen, die Sie dann in Ihrer strategischen Planung verwenden können.

Datenwissenschaftler beschreiben Big Data in Bezug auf die 3Vs:

Volume – die Menge der Daten, die aus verschiedenen Quellen generiert werden
Geschwindigkeit – die Geschwindigkeit der generierten Daten
Vielfalt – die Mischung von Datentypen, die in der gesamten Datensammlung enthalten sind – strukturiert / halbstrukturiert / unstrukturiert.

Jedes Datenanalysesystem muss die 3 Vs der von ihm verarbeiteten Daten berücksichtigen, insbesondere bei der Bestimmung seiner Fähigkeiten.

Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse ist der Prozess, Daten zu studieren und Muster zu zeichnen. Es ist das Zentrum des Bereichs Data Analytics. Die Datenanalyse umfasst sowohl die deskriptive Analyse (Analyse von Daten und Beschreibung dessen, was passiert) als auch die prädiktive Analyse (Vorhersage dessen, was in der Zukunft passieren wird, basierend auf aktuellen und vergangenen Aktivitäten).

Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, auf alle Daten zuzugreifen, die sich auf ihr Geschäft beziehen. Oft sind geeignete Daten leicht verfügbar, aber dem Unternehmen fehlen Werkzeuge, um sie in einer nutzbaren Form zu analysieren. Die Daten können über viele Orte verstreut sein, was bedeutet, dass ein Unternehmen zunächst alle erforderlichen Daten sammeln muss, bevor es überhaupt mit der Datenanalyse beginnt. Und sobald ein Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt hat, muss es diese oft in eine gemeinsame Form umwandeln und zusammenführen. Dies kann so einfach sein wie der Vergleich von Daten in .CSV- und Excel-Dateiformaten.

Oracle beobachtet, dass der Datenerfassungsprozess viel schwieriger und zeitaufwändiger sein kann als die eigentliche Datenanalyse, insbesondere wenn er manuell und nicht wiederholbar ist. Typischerweise müssen Unternehmen das Rad jedes Mal neu erfinden, wenn sie diese Datenanalyse durchführen müssen.

Gemäß dem Ascendency-Modell von Gartner gibt es vier Haupttypen der Datenanalyse:

1. Deskriptive Datenanalyse – befasst sich mit grundlegenden Fragen wie „wie viele, wann, wo und was“. Diese stehen im Mittelpunkt von Business Intelligence (BI)-Tools und Dashboards. Deskriptive Analysen können weiter in Ad-hoc-Berichte (benutzerdefinierte Berichte, die nach Bedarf für Sie erstellt werden) und vorgefertigte Berichte (geplante Berichte nach einer Vorlage oder einem gemeinsamen Format) unterteilt werden. [Was ist passiert?]

2. Diagnostische Datenanalyse – der Prozess der Untersuchung von Daten, um Ursache und Wirkung zu verstehen oder warum etwas passiert ist. [Warum ist das geschehen?]

3. Predictive Data Analytics – Sie können diese verwenden, um Trends, Korrelationen und Kausalitäten zu identifizieren. Diese können sowohl Vorhersagemodellierung als auch statistische Modellierung umfassen. [Was wird passieren?]

4. Präskriptive Datenanalyse – wo KI und Big Data kombiniert werden, um Ergebnisse vorherzusagen und zu ermitteln, welche Maßnahmen zu ergreifen sind. [Wie können wir es verwirklichen?]

Jede dieser Arten der Datenanalyse hat einen bestimmten Zweck, wobei sich einige auf die Zukunft und andere auf ein besseres Verständnis der Vergangenheit konzentrieren. Unabhängig davon, welcher Typ Ihren Anforderungen am besten entspricht, besteht das Hauptziel eines Datenanalysten jedoch darin, Daten zur Steigerung der Effizienz und zur Verbesserung der Leistung zu verwenden, indem Muster in Daten gefunden werden.

Sieben Technologien umfassen Datenanalyse und Big Data:

• Predictive Analytics – statistische Algorithmen, die an Daten arbeiten, die zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten bestimmen
• Hadoop – ein Software-Framework, das riesige Datenmengen verarbeiten und enthalten kann
• Data Mining – Analyse riesiger Datenmengen, um Zusammenhänge und Muster aufzudecken
• Maschinelles Lernen – der Teil der KI, bei dem Computer so programmiert werden, dass sie aus Erfahrungen lernen, damit sie Modelle generieren können, um große Datensätze zu analysieren und bessere, verfeinerte Ergebnisse zu erzielen.
• Text Mining – wie Data Mining, aber mit dem Ziel, verfügbaren Text zu analysieren, um Erkenntnisse und Verständnis zu entwickeln – eng verbunden mit Natural Language Processing (NLP)
• In-Memory Analytics – Analyse von Systemspeicherdaten, um Erkenntnisse zu gewinnen
• Datenmanagement – ​​Verbesserung der Speicherung, Qualität und Organisation von Daten in Organisationen.

KI zur Datenanalyse nutzen

Wie wir in What is AI Marketing? gesehen haben, hat das Aufkommen von KI eine seismische Verschiebung verursacht, die die Marketingbranche bis zur Unkenntlichkeit verändert hat. Einer der Gründe dafür ist die Fähigkeit der KI, die Datenanalyse zu beschleunigen und sinnvoll zu gestalten. KI hat Vermarktern die Möglichkeit gegeben, riesige Datenmengen zu nutzen, komplexe Prozesse zu automatisieren, Inhalte zu personalisieren und Vorhersagen mit bisher unerreichter Genauigkeit zu treffen.

KI verwendet Computergeräte, um menschliche Intelligenzprozesse zu simulieren. Es nimmt in der Regel große Mengen an Trainingsdaten, „lernt“ daraus und analysiert dann Live-Daten auf Zusammenhänge und Muster, um Vorhersagen darüber zu treffen, was dies für die Zukunft bedeutet.

Herkömmliche Datenanalyse erfordert erhebliche menschliche Eingaben, um den Code jedes Mal zu manipulieren, wenn jemand eine Änderung vornehmen muss. KI hebt diese Anforderung jedoch auf, da sie die notwendigen Anpassungen selbstständig vornehmen kann, insbesondere wenn sie maschinelles Lernen einbezieht.
KI kann alle sieben der oben genannten Technologien umfassen, um die Verarbeitung von Big Data möglich und handhabbar zu machen.

Wie unterscheidet sich die KI-Datenanalyse von der traditionellen Datenanalyse?

Die Hauptunterschiede zwischen KI und traditioneller Datenanalyse beziehen sich auf Kapazität und Computerunabhängigkeit. Wir waren zuvor an eine Grenze der Datenmenge gestoßen, die Menschen effizient verarbeiten konnten. Um weiter in die Datenanalyse einzusteigen, waren in der Regel so viele Ressourcen erforderlich, dass es schnell unpraktisch und unwirtschaftlich wurde. KI-basierte Systeme können wesentlich mehr Daten verarbeiten und mit übermenschlicher Geschwindigkeit arbeiten, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Auch Systeme, die maschinelles Lernen beinhalten, ermöglichen es Computern, unabhängig zu lernen und zu arbeiten, wodurch unterschiedliche Formen von Rohdaten in aussagekräftige Analysen umgewandelt werden. Diese Systeme benötigen anfangs menschliches Zutun, aber schon bald können sie selbstständig funktionieren und dem Personal andere Aufgaben mit höherer Priorität überlassen.

Verwendet für KI-Datenanalyse

Maschinelles Lernen bietet Unternehmen die Möglichkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten und Trends und Muster zu erkennen. Dies bietet ihnen die Möglichkeit, Systeme zu optimieren und ihren Kunden einen individuellen Service zu bieten.

Unternehmen können Daten aus einer Vielzahl von Quellen beziehen. Sie können sogar Gesichtserkennungs- und -erkennungssoftware verwenden, um das Marketing für Einzelpersonen zu personalisieren. Intelligente Automatisierungssoftware kann aus den emotionalen Reaktionen der Verbraucher lernen und ihre Marketingbotschaften entsprechend anpassen. Unternehmen können den Kundenservice und damit das Kundenerlebnis verbessern, indem sie historische Kundendaten, komplexe Algorithmen, Verarbeitung natürlicher Sprache und sogar emotionale Analysen kombinieren, um Kundenwünsche besser vorherzusagen.

Walmart verwendet beispielsweise Modelle der künstlichen Intelligenz, um den optimalen Bestandsmix für jedes Geschäft an einem bestimmten Tag besser vorherzusagen. Beispielsweise speisen sie Wetterinformationen in ihre Systeme ein, damit sie die Lagerbestände besser an die Kundennachfrage anpassen können. Sie wissen, dass ein Geschäft in einem Gebiet, in dem ein Hurrikan vorhergesagt wird, eine erhöhte Nachfrage nach Dingen wie Sandsäcken, Mineralwasser und Nass-/Trockensaugern haben wird. Walmart weiß, dass diese Artikel schnell von ihren Vertriebszentren zu diesem Geschäft geliefert werden müssen. Je mehr Wetterereignisse es gibt, desto mehr lernt das System die Kundenanforderungen.

Ein weiterer Fall, in dem sich Walmart in Echtzeit an seine Datenanalyse anpasst, ist die intelligente Preisgestaltung mit KI. Sie experimentieren mit WLAN-fähigen Kameras mit Echtzeitdaten in den Fleischgängen und passen die Preise an, um Verderb und Abfall zu reduzieren. Walmart hat festgestellt, dass diese intelligente Preisgestaltung zu einer Umsatzsteigerung von 30 % in der Abteilung geführt hat.

Wie kann KI verwendet werden, um Erkenntnisse und Trends aus Kundendaten aufzudecken?

Wie Deeper Insights feststellt, kann KI die Art und Weise, wie wir Produkt- und Verbrauchererkenntnisse sammeln, revolutionieren. Unternehmen können die Leistungsfähigkeit unstrukturierter Datenanalysen nutzen, um das Verbraucherverhalten wie Kaufmuster zu verfolgen oder unerfüllte Bedürfnisse in einer überfüllten Produktkategorie zu finden. Es kann Unternehmen dabei helfen, ihre Produkte und Dienstleistungen in bisher unvorstellbaren Märkten zu erneuern, zu erweitern, weiterzuverkaufen und quer zu verkaufen.

Unstrukturierte Daten wie Bewertungen, Kommentare, Beiträge in sozialen Medien und Foren können die Ansichten Ihrer Kunden wirklich erfassen. Diese Daten wären jedoch zuvor von Ihrer geschäftlichen Entscheidungsfindung ausgeschlossen und höchstwahrscheinlich in die Kategorie „zu schwer“ eingeordnet worden. Diese geben Marken ein tieferes Verständnis des Kundenverhaltens und verborgener Chancen.

Textanalysen können Einblicke in die Kundenstimmung, Gesprächstrends, diskutierte Themen und andere hilfreiche Informationen geben. KI-gestützte Textanalysen bieten prädiktive Analysefunktionen, mit denen Unternehmen Kundenbedürfnisse und Markttrends besser vorhersehen können.

Predictive und Prescriptive Data Analytics helfen Ihnen festzustellen, was Kunden wollen, bevor sie es tun. Dies stellt sicher, dass Sie die richtigen Arten und Mengen von Inventar mit wenig Verschwendung bestellen, den Kundenservice verbessern, die Geschäftseffizienz maximieren und den Wert Ihrer Kundenlebensdauer erhöhen.

Dinge einpacken

Die KI-Datenanalyse verwendet maschinelle Lernalgorithmen, um riesige Datenmengen zu überwachen und zu analysieren und zeitaufwändige Arbeiten zu automatisieren, die normalerweise von Datenanalysten ausgeführt werden. KI und maschinelles Lernen transformieren jetzt die Datenanalyse, indem sie Geschwindigkeits-, Skalierungs- und Granularitätsstufen bieten, die für Menschen unmöglich und zuvor unvorstellbar waren.

Ein weiterer Vorteil der KI-Datenanalyse besteht darin, dass KI-Algorithmen im Gegensatz zu menschlichen Datenanalysten nicht durch bereits bestehende Annahmen und Vorurteile behindert werden. KI-Analysen können riesige Datenmengen analysieren und eine völlig objektive Analyse liefern. Darüber hinaus können maschinelle Lernalgorithmen auf geschäftliche Änderungen reagieren, sobald diese auftreten.