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Die Einhörner
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Augmented Analytics (zu Deutsch: Erweiterte Analytik) bezeichnet die Nutzung von maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz (KI), um die Datenaufbereitung und -analyse zu automatisieren. Dies ermöglicht es Benutzern, tiefere Einblicke zu gewinnen und fundiertere Entscheidungen zu treffen, ohne umfangreiche Kenntnisse in Datenwissenschaft zu benötigen.
Der Begriff Augmented Analytics wurde erstmals 2017 von Gartner geprägt. Ziel ist es, die traditionelle Datenanalyse zu erweitern, indem fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung eingesetzt werden. Dadurch werden die Fähigkeiten von Analysten erweitert, indem automatisierte Erkenntnisse und Empfehlungen bereitgestellt werden.
Augmented Analytics findet Anwendung in verschiedenen Bereichen, darunter Marketing, Finanzen, Personalwesen und Logistik. Unternehmen können durch den Einsatz dieser Technologie Trends erkennen, Marktbedingungen analysieren und strategische Entscheidungen basierend auf datengesteuerten Erkenntnissen treffen.
Die Hauptvorteile von Augmented Analytics liegen in der Effizienzsteigerung und der Verbesserung der Entscheidungsfindung. Durch die Automatisierung zeitaufwendiger Aufgaben können sich Analysten auf strategischere Aufgaben konzentrieren. Zudem ermöglicht es auch weniger erfahrenen Benutzern, komplexe Datenanalysen durchzuführen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Zu den Herausforderungen von Augmented Analytics gehören die Datenqualität und die Integration in bestehende Systeme. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten sauber und gut strukturiert sind, um genaue Analysen zu ermöglichen. Ein weiterer Punkt ist die Akzeptanz und das Vertrauen in die Technologie seitens der Benutzer, da viele noch skeptisch gegenüber automatisierten Entscheidungen sind. Lösungsansätze beinhalten Schulungen und transparente Kommunikationsstrategien zur Aufklärung über die Funktionsweise der Technologie.
Ein Beispiel für den Einsatz von Augmented Analytics ist ein B2B-Händlerportal, das maschinelles Lernen nutzt, um Kaufmuster zu analysieren und personalisierte Produktempfehlungen für Geschäftskunden zu generieren. Dies kann die Kundenzufriedenheit erhöhen und die Verkaufszahlen steigern.
Augmented Analytics revolutioniert die Art und Weise, wie Daten analysiert und genutzt werden, indem es fortschrittliche Technologien zur Automatisierung und Verbesserung der Datenaufbereitung und -analyse einsetzt. Es bietet signifikante Vorteile in Bezug auf Effizienz und Entscheidungsfindung, steht jedoch vor Herausforderungen wie Datenqualität und Benutzerakzeptanz.