In einer Welt, in der Daten und Informationen in einem nie dagewesenen Tempo produziert werden, müssen Unternehmen effizient und reaktionsschnell bleiben. Viele Mitarbeitende verbringen wertvolle Zeit mit der manuellen Analyse von Daten, der Erstellung von Berichten oder der Bearbeitung von wiederkehrenden Aufgaben, was nicht nur die Produktivität beeinträchtigt, sondern auch zu Frustration führt und das kreative Potenzial des Teams hemmt.

Um unter diesen Bedingungen relevant zu bleiben, ist es entscheidend, innovative Lösungen zu finden, die Unternehmensprozesse optimieren und den Mitarbeitenden die Möglichkeit zurückgeben, ihre individuellen Stärken hervorheben zu können.

Hier kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel: Sie hat das Potenzial, Arbeitsprozesse zu revolutionieren und Unternehmen dabei zu unterstützen, effizienter, agiler und sinnstiftender zu arbeiten. In diesem Artikel untersuchen wir, wie KI-Anwendungen in verschiedenen Unternehmensbereichen dazu beitragen können, diese Herausforderungen zu meistern und die Effizienz zu steigern.

Der Prozess KI-basierter Datenanalyse von Anfrage bis Visualisierung oder fertiger Interpretation.

KI-basierte Datenanalyse: Effizienz und Automatisierung für alle Unternehmensbereiche

Ein Highlight innerhalb der KI-Nutzung ist die Datenanalyse. Diese bietet Unternehmen die Möglichkeit, die Vorteile von KI nicht nur zum Analysieren von Daten, sondern auch zur Automatisierung und Optimierung von Routineaufgaben zu nutzen.

Wie funktioniert Datenanalyse mit KI?

Bei der integrierten Datenanalyse handelt es sich um ein leistungsstarkes Werkzeug, das die Kluft zwischen technischen Fachkräften und Mitarbeitern anderer Abteilungen überwindet und es ermöglicht, Daten schnell und einfach zu analysieren und kleine Programmierungen auf einfacher und benutzerfreundlicher Weise durchführt. KI erstellt auf Grundlage von natürlicher Sprache Code und führt diesen direkt aus. Dadurch wird die Visualisierung von Daten ermöglicht. Das Ganze funktioniert in beide Richtungen: Grafiken und Visualisierungen können genauso auch interpretiert und in natürlicher Sprache erklärt werden.

Jetzt schauen wir uns an, wer davon im Unternehmen wie profitieren kann.

Finanzwesen und Controlling: Effizienz und Präzision

Im Finanzwesen hilft KI Unternehmen, die Auswertung von Markt- und Unternehmensdaten zu erleichtern. Finanzanalysten stehen oft vor der Herausforderung, große Datenmengen schnell zu interpretieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch automatisierte Analysen und Routineaufgaben, zum Beispiel dem Erstellen komplexer Excel-Formeln, kann viel Zeit gespart werden. Die Datenanalyse leistet hier Abhilfe für die erleichterte Visualisierung der relevanten Daten. Die Ergebnisse sind nicht nur schnell verfügbar, sondern auch weniger fehleranfällig.

Marketing und Vertrieb: Zielgruppenspezifische Insights schnell erlangen

Im Marketing und Vertrieb ermöglicht die Datenanalyse ein verbessertes Verständnis von Kundenverhalten. Marketingabteilungen können automatisierte Datensegmentierung und Kampagnenanalysen durchführen oder Kaufmuster erkennen, um tiefere Einblicke in ihre Zielgruppen zu gewinnen. Die Auswertung von Umfrageergebnissen oder Social-Media-Daten kann ebenfalls stark vereinfacht werden.

Das Ergebnis: schnellere Anpassungen von Marketingstrategien, Flexibilität und responsive Marketing- und Sales-Teams.

Personalwesen: Wieder mehr Zeit für die Menschen

Im Personalwesen kann KI mehr Kapazitäten für die zwischenmenschlichen Aspekte schaffen. HR-Teams benötigen häufig viel Zeit für Datenarbeit - zum Beispiel der Analyse von Leistungskennzahlen und Fluktuationsraten einzelner Mitarbeitenden. Hier ermöglicht eine verbesserte Datenanalyse eine schnellere Auswertung der Informationen, was zu fundierteren Entscheidungen über Einstellung und Mitarbeiterentwicklung führt. Besonders wichtig: HR-Teams bleibt mehr Zeit für die Förderung von Talentmanagement und Mitarbeiterzufriedenheit - Aspekten, bei denen menschliche Expertise im Vordergrund steht.

Datenanalyse und Business Intelligence: Ad-hoc-Analysen leicht gemacht

Für Datenanalyse-Teams stellt KI grundsätzlich eine wertvolle Unterstützung dar. Die KI-gestützte Datenanalyse erlaubt auch die Erstellung von ad-hoc-Analysen, interaktiven Dashboards und Berichten in Sekundenschnelle, was die Effizienz und Agilität der Teams erhöht. Außerdem können Anforderungen in einfacher, natürlicher Sprache formuliert werden, wodurch die Hürden für Datenanalysen sinken und wertvolle Zeit gespart wird.

Konkrete Anwendungsfälle der KI-gestützten Datenanalyse

1. Datenanalyse und Visualisierungen, z.B. Auswertung von Umfragen: Nutzer können große Datensätze in Sekundenschnelle analysieren, indem sie CSV- oder Excel-Dateien im Chat hochladen und ihre Fragen formulieren. Die KI generiert den nötigen Code und führt diesen direkt aus, um die Anfrage präzise beantworten zu können. Je nach Prompt, generiert die KI eine Antwort oder erstellt ein Diagramm direkt im Chat.

Anfrage zur Visualisierung von Umfragedaten in der AI Suite.

KI-basierte Auswertung und Visualisierung einer Umfrage des bitkom-Reports.

2. Datenaufbereitung und -zusammenführung, z.B. mehrere Tabellen in eine Tabelle überführen: Mithilfe von KI lassen sich außerdem mehrere Datensätze zusammenführen, die demselben Schema folgen. So können Nutzer Dateien komprimieren, übersichtlich verwalten und Datenchaos reduzieren. Im folgenden Beispiel wurden zwei Datensätze eines Energieunternehmens zusammengeführt, die den Netzbezug und die Netzeinspeisung an jedem Tag eines Monats dokumentieren. Das erste Dokument bricht an einer Stelle ab und die Daten werden im zweiten Dokument fortgeführt - beide folgen aber derselben Struktur.

Ursprungsdokumente. Links: Netzeinspeisung Teil 1, rechts: Netzeinspeisung Teil 2

Anfrage an die AI Suite. Die Antwort beinhaltet neben der exportierbaren Excel-Tabelle eine schlüssige Erklärung der einzelnen Schritte.

Zusammengeführte Tabelle dank der KI-basierten Datenanalyse in der AI Suite.

3. Komplexere Kalkulationen und Prognosen berechnen, z.B. Umsatzprognosen berechnen: Für Sales und Controlling ist außerdem die Möglichkeit, mit KI Prognosen zu erstellen, besonders interessant. Auf Basis von bisherigen Daten erstellt die KI nach unterschiedlichen Methoden (z.B. saisonal-naiv, trend-adjustiert) Prognosen für das kommende Jahr oder einzelne Monate, je nachdem, was gewünscht ist. Im Beispiel wurde berechnet, welche Stückzahlen der einzelnen Drogerieprodukte im kommenden Jahr verkauft werden, ausgehend von den Verkaufszahlen des vergangenen Jahres. Dank der Schritt-für-Schritt Erklärungen lässt sich nachvollziehen, wie einzelne Werte berechnet wurden, was Transparenz schafft und fehlerhafte Ergebnisse minimiert.

Ursprungsdokument mit den Verkaufszahlen von Drogerieprodukten im vergangenen Jahr.

Prompt und Erläuterung der Schritte, wie die Prognose berechnet wurde.

Generierte Tabelle, die die AI Suite zum Download bereitgestellt hat.

Welchen konkreten Nutzen hat KI-gestützte Datenanalyse für mein Unternehmen?

Die Implementierung eines integrierten Tools zur einfachen Datenanalyse zeigt spürbare Produktivitätsgewinne. Untersuchungen haben ergeben, dass der Einsatz von generativer KI die Bearbeitungsdauer über verschiedene berufliche Tätigkeiten hinweg grundsätzlich im Durchschnitt um mindestens 60% reduziert. Darüber hinaus kann bei analytischen Aufgaben wie Troubleshooting oder Programmierung, also genau den Anwendungsbereichen der Datenanalyse, sogar eine Einsparung von etwa 70% erzielt werden. So wird bei Routineaufgaben zielführend Abhilfe geschaffen und entsprechende technische Abteilungen erhalten mehr Zeit, sich auf komplexere Probleme zu fokussieren.

Laut einem Bericht der Harvard Business Review können solche Technologien bei Programmieraufgaben über 50% Zeitersparnis bieten, was die Arbeitsprozesse beschleunigt und so zu einer höheren Produktivität und verbesserter Arbeitsdynamik führt.

Nicht nur quantitativ lassen sich Verbesserungen feststellen - auch die Qualität der Arbeitsabläufe kann sich verbessern. Die Fehlerquote sinkt erheblich, und Entscheidungen basieren zunehmend auf fundierten, gut visualisierten und greifbaren Datenanalysen, was die Entscheidungsfindung fördert.

Damit die dazu gewonnene Zeit allerdings nicht einfach verpufft, ist es wichtig, dass sich Unternehmen, die KI-gestützte Datenanalyse nutzen, auf die damit einhergehenden Effizienzgewinne und Zeiteinsparungen vorbereiten und darauf reagieren. Nur wer die gewonnene Zeit produktiv nutzt, hat die Möglichkeit, die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft zu steigern.

Genau hier setzen wir bei synsugar mit einem ganzheitlichen Ansatz an. Wir haben immer wieder die Erfahrung gemacht, dass die Befähigung der tatsächlichen Nutzer mindestens genauso wichtig ist, wie ein mächtiges KI-Tool. Die Datenanalyse ist dabei bereits in unsere eigene KI-Plattform, die AI Suite, integriert. Wir unterstützen Unternehmen auf jedem Schritt der KI-Reise mit konkreten Anwendungsbeispielen, dedizierten Trainings und Schulungen, sowie einer intuitiven, benutzerfreundlichen Chat-Oberfläche. Wir nehmen uns die Zeit, KI für jeden Mitarbeitenden unabhängig von Erfahrung nahbar zu vermitteln und stellen die Menschen in Deinem Unternehmen in den Vordergrund. So lernt Ihr parallel zu den Vorteilen einer solchen Lösung bereits von Beginn an, wie Ihr diese gewinnbringend einsetzen und die dazugewonnene Zeit besser nutzen könnt.

Entdecke hier alle Features der AI Suite und verschaffe Dir einen Überblick, wie Du sie einsetzen kannst.

Möchtest auch Du Deine Daten mit KI schneller analysieren?

Unübersichtliche Daten, komplexe Analysen und Umwege bei der Datenvisualisierung müssen kein Hindernis sein. In der AI Suite kannst Du mithilfe integrierter Datenanalyse die Art und Weise, wie Deine Abteilungen arbeiten, revolutionieren und die Qualität Deiner Entscheidungen verbessern. Schenke Deinen Teams die Zeit, sich auf kreative und strategische Aufgaben zu konzentrieren, zurück – und werde gleichzeitig wettbewerbsfähiger!