Definieren der Logik für Data Analytics & Science
Vorbei sind die Zeiten, in denen die Nuancen der Datenanalyse stark von Fachexperten abhingen. Anfangs stützte sich unser Verständnis von Data Analytics stark auf das destillierte Wissen und die Erfahrung dieser Experten, um die Geschäftslogik für die Datenextraktion, -transformation, -lade (ETL) zu festigen und die entscheidenden KPIs für aufschlussreiche Berichte und Analysen zu definieren.
Als sich jedoch das Reservoir dieses destillierten Wissens zu leeren begann, tauchte ein neuer Held am Horizont auf: Data Science, insbesondere Machine Learning (ML). Mit seiner Leistungsfähigkeit begannen wir, kompliziertere Muster zu erkennen, facettenreiche Geschäftslogik zu definieren und verfeinerte ETL, KPIs und Erkenntnisse zu gewinnen. Während sich die traditionelle Analytik auf beschreibende und diagnostische Erkenntnisse konzentriert, führt Data Science durch maschinelles Lernen zu prädiktiven und präskriptiven Fähigkeiten.
Unser Leistungsportfolio im Bereich Data Value Management unterstreicht die Bedeutung der Nutzung von Daten für Business Excellence.
Dieser technologische Fortschritt bringt jedoch eine Reihe von Herausforderungen mit sich, die einen breiteren Ansatz erfordern, der strategische Planung, Change Management und Expertenintuition für eine ganzheitliche Lösung umfasst.
Die aktuelle Herausforderung für Data-Analytics-Projekte: exponentiell wachsende Komplexität
In den letzten zehn Jahren hat es einen seismischen Wandel im Bereich des Datenmanagements gegeben. Regulatorische Maßnahmen und IT-Governance haben dramatisch zugenommen. Zum Beispiel haben die DSGVO-Vorschriften strenge Datenschutz- und Nutzungsrichtlinien auferlegt. In ähnlicher Weise schreiben auch internationale Vorschriften strenge Datenverwaltungspraktiken vor. Dies gewährleistet einerseits die Datensicherheit und das Vertrauen der Verbraucher, stellt andererseits aber auch Herausforderungen bei der nahtlosen Datenintegration und -nutzung dar.
Gleichzeitig begannen die anfänglichen und leicht zugänglichen Erkenntnisse aus Big Data und Data Science zu schwinden. Die einst leicht erreichbaren Einsichten wurden schwer fassbar. Während beispielsweise frühere, rudimentäre Datenmuster die Prognosen für Einzelhandelsumsätze verbessern konnten, erfordert das komplizierte Zusammenspiel zahlreicher Variablen jetzt erweiterte Analysen. Bei Projekten kam es zu Verzögerungen, Überschreitungen von Budgets oder sogar zu einem Zusammenbruch auf halbem Weg.
Die Einbeziehung von Erkenntnissen aus dem traditionellen Data Warehousing, wie im Artikel "Bridging the Gap: Integrating BI & Analytics in ERP Transformation Strategies" beschrieben, in eine integrierte Datenstrategie kann dazu beitragen, die vielen Fallstricke während der Projektimplementierung zu vermeiden. Darüber hinaus die Forderung nach probabilistischer Datenrepräsentation, wie sie in "Embracing Ambiguity: A Call for Probabilistic Data Representation in Organizations" vorgeschlagen wird. schlägt vor, sich von statischen Modellen zu solchen zu verabschieden, die die Unsicherheit von Informationen erfassen, die sich verändernde Datenlandschaft besser widerspiegeln und von ML- und KI-Innovationen profitieren.
Trotz dieser Strategien nimmt die Komplexität des Managements von Datenanalyseprojekten weiterhin exponentiell zu. Das Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt der Datenquellen sowie immer komplexere Geschäftsszenarien stellen höhere Anforderungen an IT-Analysten und Projektteams. Diese wachsende Komplexität unterstreicht die Notwendigkeit sich entwickelnder analytischer Frameworks, die den fortschrittlichen Anforderungen moderner Datenumgebungen gerecht werden.
GenAI: Den gordischen Knoten der IT-Spezifikationen durchschlagen
GenAI, das insbesondere während des "Co-Piloting" eingesetzt wird, präsentiert sich als Retter und durchschlägt möglicherweise den gordischen Knoten für Projekte, die Schwierigkeiten haben, die erforderlichen IT-Spezifikationen anzubieten. Insbesondere verspricht es, die Belastungen, mit denen KMU und IT-Analysten zu kämpfen haben, zu verringern und möglicherweise 50-80 % des typischen Aufwands für sich wiederholende, komplizierte und kreative Aufgaben einzusparen, wie z. B.:
- ETL-Spezifikationen: Der Prozess der Spezifikation von ETL kann recht komplex sein und erfordert ein Verständnis verschiedener Datenformate, Transformationslogik und Leistungsoptimierung.
- Sicherstellung der Datenqualität: Die Definition und Aufrechterhaltung von Datenqualitätsprüfungen erfordert ein tiefes Verständnis der Daten, was eine ziemliche Herausforderung darstellen kann.
- Komplexität in der Datenmodellierung: Entwerfen eines effizienten Schemas, das komplexe Abfragen und Analysen unterstützt.
In diesem Zusammenhang bezieht sich "Co-Piloting" auf die Rolle von GenAI bei der Unterstützung und Verbesserung des menschlichen Fachwissens während des gesamten Projektlebenszyklus.
Es gibt noch viele weitere Aufgaben, die IT-Analysten abdecken müssen, wie z. B. die Erfassung und Entwicklung von Anforderungen, das Design, die Erstellung detaillierter Spezifikationen für Entwickler, die Planung und Dokumentation von Testfällen für Systeme, die Integration und Benutzerakzeptanztests (UAT). Ein zuverlässiger und hilfreicher genAI-"Co-Pilot" kann bei den zahlreichen Herausforderungen helfen, mit denen IT-Analysten bei Datenanalyse- und Wissenschaftsprojekten konfrontiert sind.
Revolutionierung von IT-Spezifikationen mit GenAI
Durch den Einsatz eines GenAI-Co-Piloten können IT-Analysten einige der komplexeren und sich wiederholenden Aufgaben auslagern, eine qualitativ hochwertige Dokumentation sicherstellen und sich mehr auf die strategischen Aspekte des Datenanalyse- und Wissenschaftsprojekts konzentrieren.
Automatisierte Dokumentation: KI kann bei der Erstellung und Pflege von Dokumentationen helfen und Konsistenz und Genauigkeit gewährleisten.
Bei der automatisierten Dokumentation wird KI eingesetzt, um technische Dokumente, Diagramme und Spezifikationen zu erstellen und zu aktualisieren. KI kann sicherstellen, dass bei Änderungen an einem System die Dokumentation automatisch aktualisiert wird, um den neuen Zustand widerzuspiegeln, was menschliche Fehler reduziert und Zeit spart.
Beispiel: Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das ein neues Customer-Relationship-Management-System (CRM) implementiert. Eine KI kann automatisch die erste Systemdokumentation generieren und dabei das Datenmodell, die Benutzerrollen und die Sicherheitsmaßnahmen erfassen. Wenn Aktualisierungen am System vorgenommen werden, aktualisiert die KI sofort die Dokumentation, um Änderungen wie das Hinzufügen neuer Felder oder die Änderung des Arbeitsablaufs widerzuspiegeln.
Datenqualitätsprüfungen: KI kann Datenqualitätsregeln vorschlagen, die auf Mustern basieren, die sie aus den Daten lernt.
KI-Systeme können aus vorhandenen Daten lernen, um Muster und Anomalien zu erkennen. Sie können dann Regeln für Datenqualitätsprüfungen vorschlagen, z. B. die Identifizierung von Werten außerhalb des Bereichs oder inkonsistenten Dateneingaben, und den Bereinigungsprozess automatisieren.
Beispiel: In einem Einzelhandelsunternehmen könnte eine KI lernen, dass Verkaufstransaktionen immer positive Werte haben und innerhalb der Geschäftszeiten stattfinden. Wenn die KI einen Verkauf mit negativem Wert oder Zeitstempel außerhalb der Geschäftszeiten erkennt, würde sie diese als Datenqualitätsprobleme kennzeichnen.
ETL-Prozessdesign: Eine KI könnte ETL-Workflows und Transformationslogik auf der Grundlage von Best Practices und spezifischen Datenmerkmalen vorschlagen.
KI kann Datenquellen und Nutzungsmuster analysieren, um effiziente ETL-Workflows zu empfehlen. Es kann vorschlagen, wann Daten am besten extrahiert werden können, wie sie am effektivsten transformiert werden können und wie sie in Zielsysteme geladen werden können, um eine optimale Leistung zu erzielen.
Beispiel: Für ein Analyseprojekt im Gesundheitswesen könnte KI einen ETL-Prozess entwerfen, der Patientendaten außerhalb der Spitzenzeiten extrahiert, um Systemlasten zu vermeiden, die erforderlichen Datenschutztransformationen anwendet und sie in eine Analyseplattform in einer für die Abfragen von medizinischem Fachpersonal optimierten Struktur lädt.
Datenmodellierung: KI kann mithilfe von maschinellem Lernen Datenmodelle oder Optimierungen empfehlen, um Abfragemuster und Datenstrukturen zu analysieren
Durch die Analyse von Abfragemustern und Datenzugriffshäufigkeiten kann die KI Optimierungen des Datenmodells vorschlagen, wie z. B. Indizierungsstrategien, Denormalisierung oder die Verwendung bestimmter Datenspeicherformate.
Example: An AI might analyze a company's database query logs and find that certain queries are run frequently and are performance-intensive. It could then suggest restructuring the database to include summary tables or materialized views that pre-calculate and store the results of these queries for faster access.
Tests: KI kann dabei helfen, Testfälle zu generieren und vorherzusagen, wo Fehler oder Leistungsprobleme am wahrscheinlichsten auftreten werden
KI kann Testfälle generieren, die eine Vielzahl von Szenarien abdecken, einschließlich Grenzfälle, die für menschliche Tester möglicherweise nicht sofort offensichtlich sind. Es kann auch Verlaufsdaten verwenden, um vorherzusagen, wo Fehler im Code wahrscheinlich auftreten werden.
Beispiel: Wenn eine neue Funktion zu einer Finanzsoftwareanwendung hinzugefügt wird, könnte eine KI Testfälle generieren, um sicherzustellen, dass sich die Funktion nicht negativ auf die Berechnungen von Finanzberichten auswirkt. Es könnte auch vorhersagen, dass die neue Funktion Rundungsfehler auf der Grundlage ähnlicher früherer Updates verursachen könnte.
Assistive Coding: Für die Entwicklung von ETL-Skripten und SQL-Abfragen kann KI Codevorschläge und Optimierungen bereitstellen
KI kann in Echtzeit Vorschläge für das Schreiben und Optimieren von Code liefern und dabei helfen, effizientere ETL-Skripte und SQL-Abfragen zu entwickeln, indem sie früheren Code und Leistungsmetriken analysiert.
Beispiel: Wenn ein Analyst eine SQL-Abfrage schreibt, um Daten zur Benutzerinteraktion abzurufen, schlägt die KI möglicherweise einen optimierten Abfrageplan vor, der die Anzahl der Verknüpfungen reduziert, oder schlägt die Verwendung eines bestimmten Indexes vor, basierend auf ähnlichen Abfragen, die in der Vergangenheit ausgeführt wurden. Es könnte auch alternative Ansätze vorschlagen, wenn es Muster erkennt, die zu Leistungsengpässen führen könnten.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass GenAI einen Paradigmenwechsel in der Anforderungsanalyse und -gestaltung für Datenanalyse- und Wissenschaftsprojekte verspricht. Die Automatisierung und Verbesserung dieser entscheidenden Phase stellt sicher, dass Projekte besser definiert, besser auf die Bedürfnisse der Stakeholder abgestimmt und auf die Zukunft vorbereitet sind, während gleichzeitig der Zeit- und Arbeitsaufwand, der traditionell mit der Erfassung und Analyse von Anforderungen verbunden ist, erheblich reduziert wird.
Mit GenAI ein Gleichgewicht finden
GenAI bietet Lösungen, ist aber nicht ohne Herausforderungen. Es ist wichtig, die Fähigkeiten von GenAI realistisch zu verstehen und sie in eine maßgeschneiderte Strategie zu integrieren, die auch strategische Integration, Bildung und ethische Innovation für eine kundenzentrierte Lösung berücksichtigt.
Risikobewertung und realistische Erwartungen einbeziehen
Die Risikobewertung ist bei der Integration von GenAI in den Geschäftsbetrieb von entscheidender Bedeutung. Eine kritische Bewertung potenzieller Risiken und Minderungsstrategien ist für eine erfolgreiche Einführung unerlässlich. Darüber hinaus ist es wichtig, realistische Erwartungen zu formulieren und anzuerkennen, dass GenAI zwar erhebliche Chancen bietet, aber keine universelle Lösung ist. Potenzielle Hindernisse müssen identifiziert und mit einem kundenzentrierten Ansatz überwunden werden, der die Geschäftsergebnisse in den Vordergrund stellt.
Kundenzentrierte Transformation mit GenAI
Es ist unerlässlich, technische Fähigkeiten in geschäftliche Vorteile umzuwandeln. Die Verwendung von Fallstudien und Erfahrungsberichten kann die Auswirkungen von GenAI in der realen Welt effektiv demonstrieren und seine praktischen Anwendungen und Erfolgsgeschichten aufzeigen. GenAI ist mehr als ein Werkzeug. Es ist ein Partner, der das menschliche Fachwissen verbessert, komplexe Aufgaben automatisiert und strategische Entscheidungen leitet, um Unternehmen letztendlich in eine innovativere und effizientere Zukunft zu führen.
Unser Experteneinblick: Der Weg in die Zukunft
Bei AdEx Partners stehen wir an vorderster Front auf diesem transformativen Weg. Unser Team, das Herzstück unseres Betriebs, arbeitet unermüdlich daran, die Fähigkeiten von GenAI in unser Datenwertmanagement-Portfolio zu integrieren.
Unser Ziel? Unternehmen in die Lage zu versetzen, die digitale Zukunft Europas effizient und innovativ zu gestalten.
Basierend auf unseren praktischen Erfahrungen, "Data Analytics & Science-Projekte wieder erfolgreich zu machen", empfehlen wir, sich auf diese drei kritischen Aspekte zu konzentrieren:
- Strategische Integration von GenAI: Nutzen Sie GenAI als strategischen Partner, um die funktionsübergreifende Zusammenarbeit zu verbessern und sicherzustellen, dass die Verschmelzung von IT- und Geschäftszielen zu fundierteren Entscheidungen und innovativen Lösungen führt. GenAI ist nicht nur ein Werkzeug; Es ist ein transformativer Agent, der mit Ihrer strategischen Vision übereinstimmt.
- Empowerment durch Bildung: Engagieren Sie sich für ein kontinuierliches Lernökosystem, das die Entwicklung von GenAI umfasst und maßgeschneiderte Schulungen und Kompetenzentwicklung bietet, um sicherzustellen, dass Ihr Team in der Lage ist, das volle Potenzial der KI zu nutzen. Bildung ist der Eckpfeiler des Empowerments in der GenAI-Ära.
- Ethik als Grundlage für Innovation: Stellen Sie ethische Überlegungen in den Vordergrund Ihrer Dateninitiativen und schaffen Sie einen Rahmen, der modernste Innovationen mit der Integrität der Datennutzung und dem Datenschutz in Einklang bringt. In der GenAI-getriebenen Zukunft ist verantwortungsvolle Innovation der Schlüssel zu nachhaltigem Erfolg.
Fazit: Zukünftige Datenanalyse- und Wissenschaftsprojekte mit GenAI navigieren
Auf dem Weg in diese neue Ära verstehen wir, dass es in der Welt der Daten nicht nur um Zahlen geht. Es geht darum, diese Zahlen zu nutzen, um umsetzbare, wirkungsvolle und innovative Strategien zu entwickeln. GenAI verspricht eine Zukunft, in der Daten nicht nur analysiert, sondern intuitiv verstanden und effizient genutzt werden.
Mit GenAI als Co-Pilot sind wir nicht nur datengesteuert; Wir sind erkenntnisorientiert und bereit, uns in der komplexen, mehrdeutigen Geschäftslandschaft von morgen zurechtzufinden.
Unabhängig davon, ob Sie gerade erst mit Ihrer Datenreise beginnen oder Ihre Strategien verfeinern möchten, denken Sie daran: Die Zukunft der Daten liegt nicht nur in Zahlen, sondern auch in der innovativen Art und Weise, wie wir sie interpretieren und darauf reagieren. AdEx Partners hat es sich zur Aufgabe gemacht, Unternehmen durch diese Landschaft zu führen und die Fähigkeiten von GenAI zu nutzen, um das volle Potenzial von Daten auszuschöpfen. Die Zukunft der Daten liegt in der innovativen Anwendung von Erkenntnissen, und gemeinsam können wir diese Zukunft gestalten.
Kontaktieren Sie uns bei AdEx Partners oder wenden Sie sich direkt an unseren Data Analytics & Science-Experten Stark Burns, um zu erfahren, wie Sie GenAI nutzen können, um Ihre Data Analytics & Science-Projekte wieder erfolgreich zu machen.
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