Künstliche Intelligenz als Schlüssel für die Zukunft der Datenanalyse
Künstliche Intelligenz (KI) gilt laut einem neuen Bericht als entscheidender Treiber, um das volle Potenzial der Datenanalyse auszuschöpfen. Der Data Analytics Report von GlobalData hebt hervor, dass der Datenanalysetmarkt schon relativ ausgereift ist, aber die Fähigkeiten der präskriptiven Analyse – der fortschrittlichsten Form der Datenanalyse – sich noch in der Entwicklung befinden.
Während des Reifeprozesses der Datenanalyse helfen beschreibende Analysen, vergangene Ereignisse zusammenzufassen. Diagnostische Analysen erklären, warum diese geschehen sind, prädiktive Analysen geben einen Ausblick auf mögliche zukünftige Ereignisse, und die präskriptive Analyse gibt Handlungsempfehlungen basierend auf den gewonnenen Einsichten.
Die präskriptive Analyse, als "letzte Meile" der Geschäftsanalyse bezeichnet, verwendet KI, um historische Daten zu verarbeiten, unerforschte Muster und Beziehungen zu erkennen und Modelle zu erstellen, die mögliche Szenarien und deren Wahrscheinlichkeit darstellen. So können Unternehmensentscheidungen durch die Optimierung einer Vielzahl von Entscheidungsvariablen verbessert werden. Regelbasierte Ansätze und Optimierungstechniken unterstützen Entscheider dabei, Zielsetzungen zu erreichen, indem sie die Intuition allein durch fundierte Empfehlungen ersetzen. Anwendungsfelder sind u. a. Bedarfsprognosen, Logistik in der Lieferkette, Energieerzeugung und Mitarbeiterplanung.
Ein konkretes Beispiel verdeutlicht, wie Lebensmittellieferanten historische Daten mit Prognosen etwa über bevorstehende Ereignisse oder das Wetter kombinieren können, um flexibel auf sich ändernde Nachfrage in den Lieferketten zu reagieren und so sicherzustellen, dass die Produkte rechtzeitig in den Geschäften verfügbar sind.
Um solche Vorhersagen treffen zu können, sind fortgeschrittene KI-Algorithmen und erhebliche Rechenkapazitäten erforderlich. Die Bedeutung von KI für die Datenanalyse zeigt sich deutlich: Ohne den Einsatz von KI, speziell beim maschinellen Lernen und generativer KI, bleibt das volle Potenzial der Datenanalyse unerreichbar. Ein wesentlicher Aspekt der Big-Data-Analyse, die Geschwindigkeit, erfordert, dass Erkenntnisse schnell und selbstoptimierend bereitgestellt werden. Dies gelingt nur mit KI-Funktionalität und modernen Datenbanktechnologien.
GlobalData schätzt, dass der Datenanalysetmarkt im Jahr 2023 einen Wert von 112,3 Milliarden US-Dollar hatte und bis 2028 auf 190 Milliarden US-Dollar anwachsen wird, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 11,1 % entspricht.
