Wenn Sie sich unter Automatisierung vorstellen, dass Roboter den Menschen ersetzen, sollten Sie noch einmal darüber nachdenken.
Auch wenn manche behaupten, dass es bei der Automatisierung um die Implementierung eines Systems zur Rationalisierung sich wiederholender Aufgaben und zur Eliminierung menschlicher Arbeit geht, ist die Realität viel differenzierter – und hoffnungsvoller. Es geht nicht nur darum, Aufgaben zu automatisieren, die bereits von Menschen erledigt werden, sondern die Automatisierung – wenn sie intelligent durchgeführt wird – unterstützt und bereichert den Menschen, indem sie ihm hilft, strategischer zu arbeiten, und ihm gleichzeitig das Leben erleichtert.
Mit Automatisierung können Datenfachleute umfassendere Fragen beantworten, mehr transformative Geschäftsergebnisse anstreben und die Last zeitraubender, manueller Aufgaben, die jeden Tag wertvolle Minuten verschlingen, verringern.
In diesem Blog gehen wir der Frage nach, was automatisiertes Analytics ist und wie Sie es in Ihrer täglichen Arbeit einsetzen können – und warum Sie dies tun sollten – unabhängig davon, ob Sie Data Analyst, Data Scientist oder Geschäftsanwender:in sind.
Unternehmen, die in integrierte Automatisierungsplattformen investieren, die Analysen, Data Science, KI und Prozessautomatisierung umfassen, erhöhen die Reichweite ihrer Transformationsprojekte und sichern sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil.“
– John Santaferraro, Research Director, Analytics, BI, & Data Science, EMA
Was ist automatisiertes Analytics?
Stellen Sie sich all die zeitaufwendigen Aufgaben vor, die Ihren Arbeitstag beanspruchen und Ihre Deadlines in unerreichbare Ferne rücken lassen – Aufgaben wie das Aufbereiten, Parsen, Bereinigen und Formatieren von Daten. All diese manuellen, sich wiederholenden Aufgaben sind reif für Automatisierung.
Automatisiertes Analytics ist die Verwendung von Software und KI – in der Regel Machine Learning (ML)-Algorithmen oder generative KI –, um End-to-End-Analysen zu automatisieren. Ähnlich wie Business Process Automation (BPA) verbindet automatisiertes Analytics unterschiedliche Systeme (z. B. Ihr Data Warehouse, Ihre Analyseplattform und Ihr Dashboarding-Tool), um einen einheitlichen und durchgängigen Analyse-Workflow zu schaffen.
Automatisierte Analytics-Lösungen können jeden Teil des Analyselebenszyklus (oder auch den gesamten) automatisieren, einschließlich der Erfassung von Daten, der Vorbereitung und Zusammenführung von Daten, der Analyse von Daten, der Erstellung von Berichten, der Erstellung von Modellen und sogar der Erstellung von E-Mail-Zusammenfassungen und PowerPoint-Präsentationen für Stakeholder.
Zu den Arten von automatisiertem Analytics gehören:
Automated Machine Learning (AutoML): AutoML-Plattformen helfen Datenfachleuten, Modelle mithilfe von Low-Code/No-Code-Lösungen schnell bereitzustellen. Diese Lösungen können jeden Schritt des Modellerstellungsprozesses automatisieren, einschließlich der Definition eines Geschäftsproblems, der Auswahl der richtigen Eigenschaften, dem Schreiben des Codes für dieses Modell und sogar der Feinabstimmung.
Generative KI: Viele automatisierte Analytics-Lösungen integrieren heute generative KI-Fähigkeiten in ihre Tools, um Datenfachleuten dabei zu helfen, Schritte des Analyselebenszyklus weiter zu automatisieren. Generative KI-Fähigkeiten in Alteryx können Sie beispielsweise bei Governance und Dokumentation unterstützen, indem sie Zusammenfassungen des Zwecks, der Eingaben, Ausgaben und der wichtigsten Logikschritte eines Analyse-Workflows erstellen. Diese Funktionalitäten können Ihnen auch dabei helfen, schnell Präsentationen oder E-Mails zu erstellen, um Erkenntnisse mit wichtigen Stakeholdern zu teilen.
Analytics Automation Analytics Automation-Plattformen wie Alteryx können End-to-End-Analyseprozesse automatisieren, einschließlich der Aufnahme, Vorbereitung und Zusammenführung, Transformation und Berichterstellung der Daten. Mit einer visuellen, intuitiven Benutzeroberfläche können Sie Analyse-Workflows einmal erstellen und dann dauerhaft automatisieren. Diese Lösungen können verschiedene Lösungen verbinden und vereinheitlichen, wie z. B.ein RPA-System, das eine Datei oder Datasets am Ende eines analytischen Workflows automatisch ändern kann.
Business Intelligence: Business Intelligence bezieht sich auf Strategien und Technologien, die zur Analyse von Daten und zur Weitergabe dieser Erkenntnisse über Datenvisualisierungen und Dashboards eingesetzt werden. Automatisiertes Analytics kann die Schritte der Business Intelligence automatisieren, automatisch verborgene Erkenntnisse in Ihren Daten aufdecken und sogar Dashboards erstellen, damit wichtige Stakeholder immer über die Informationen verfügen, die sie benötigen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Die verschiedenen Formen von automatisiertem Analytics helfen Datenfachleuten nicht nur bei einigen der zeitaufwendigsten Aufgaben ihres Arbeitstags, sondern senken auch die Eintrittsbarriere für technischere Formen der Datenanalyse und Data Science – wie z. B. die Erstellung von Predictive Analytics – um den Umfang der Möglichkeiten zu erweitern.
Analytics-Profis sind kritische Denker, kreative Problemlöser und aktive Zuhörer, die dabei helfen, Lösungen für Endbenutzer zu entwickeln. Allerdings gibt es – wie in vielen anderen Berufen auch – viele Aufgaben im Analyselebenszyklus, die repetitiv oder banal sein können und dennoch menschlicher Aufsicht bedürfen. Mit dem Aufkommen generativer KI bietet sich eine große Chance, diese Aufgaben zu automatisieren, damit menschliche Mitarbeiter mehr Zeit für strategische, von Natur aus menschliche Aktivitäten aufwenden können, wie etwa die Aufnahme neuer Projekte, mehr Zeit für das Verständnis des Geschäfts oder ganz allgemein für die Schaffung eines höheren Mehrwerts für ihr Unternehmen .“
– Peter Martinez, Senior Product Marketing Manager, Alteryx
Warum Sie Ihre Analysen automatisieren sollten
Von schnelleren Erkenntnissen bis hin zur Reduzierung von Fehlern: Hier sind verschiedene Gründe, warum Sie automatisiertes Analytics nutzen sollten.
Reduzieren Sie manuelle Arbeit
Die manuelle Datenvorbereitung und -bereinigung in Tabellenkalkulationen ist Personen, die mit Daten arbeiten, schon seit Jahren ein Dorn im Auge. Eine Studie zeigt, dass der/die typische Data Analyst zwei Stunden pro Tag ausschließlich für die Datenvorbereitung aufwendet (oder etwa 500 Stunden pro Jahr).
Automatisiertes Analytics kann die gleiche Arbeit in Sekundenschnelle erledigen und Stunden an Arbeit einsparen, etwa wie bei der Bank al Etihad, die ihre Datenverarbeitungszeit um 80 % reduziert hat.
Finden Sie Erkenntnisse schneller
Die meisten Analyse-Workflows in Unternehmen verwenden Millionen von Datenzeilen. Tabellarische Arbeitsblätter können im Zeitalter von Big Data einfach nicht mithalten. Automatisiertes Analytics hilft Ihnen auch dabei, die Beschränkungen von Tabellenkalkulationen zu umgehen, indem Sie alle Ihre Daten in eine Analytics-Automation-Lösung einbringen, die für riesige Datenmengen entwickelt wurde. Sie können nicht nur die Verarbeitung auf einen Server verlagern, um die Analyse zu beschleunigen, sondern auch mehrere Teile des Analyselebenszyklus automatisieren, was Ihnen Zeit spart und mehr Zeit für strategischere Aktivitäten schafft, wie z. B. die Unterstützung von Geschäftsanwender:innen bei der Definition und Bewältigung von Herausforderungen und bei der Findung von Möglichkeiten, dem Unternehmen Geld zu sparen.
Vermeiden Sie Fehler
Die Arbeit in Tabellenkalkulationen beinhaltet komplexe Berechnungen mit riesigen Datenmengen in kleinen Zellen. Analytics-Automation-Lösungen wie Alteryx verfügen über eine visuelle Benutzeroberfläche, über die Sie bei jedem Schritt Ihres Workflows genau sehen können, was mit Ihren Daten geschieht, und die Ihnen helfen, kostspielige Fehler zu vermeiden. Darüber hinaus sind manuelle Arbeiten wie Kopieren und Einfügen sowie die manuelle Eingabe von Werten fehleranfälliger. Automatisierung kann diese Aufgaben optimieren, um das Risiko von Tippfehlern zu reduzieren.
Zusammenarbeit
Die meisten Lösungen mit automatisiertem Analytics sind entweder Cloud-basiert oder hybrid, sodass Sie problemlos mit Teammitgliedern an Analyseprozessen und Workflows zusammenarbeiten können. Darüber hinaus senken automatisierte Analytics-Lösungen auch die Eintrittsbarrieren für Machine Learning und Predictive Modeling und schaffen so eine Möglichkeit für Data Scientists und Data Analysts, zusammenzuarbeiten, die zuvor einfach nicht möglich war.
Beschleunigen Sie Ihre Karriere
Wenn Sie Erkenntnisse in Echtzeit gewinnen, dem Unternehmen Geld sparen und Fehler vermeiden, wird man auf Sie aufmerksam werden. Analytics-Automation-Lösungen können Ihnen helfen, Ihre Karriere voranzubringen, indem sie Ihnen helfen, mehr zu erreichen als zuvor.
Automatisierung Ihrer Analysen: Erste Schritte
Automatisiertes Analytics kann je nach den Anforderungen Ihres Unternehmens unterschiedlich aussehen. Wir empfehlen Ihnen für den Einstieg aber die folgenden Schritte:
Definieren Sie Ihr Geschäftsproblem
Legen Sie zunächst fest, was Sie mit einer automatisierten Analytics-Lösung erreichen möchten. Versuchen Sie, die Vorbereitung und Zusammenführung zu automatisieren oder Machine-Learning-Modelle schnell zu iterieren? Wenn Sie Ihr Ziel verstehen, können Sie die Art der automatisierten Analytics-Lösung auswählen, die für Ihr Team am besten geeignet ist.
Wählen Sie die richtige Lösung
Einige automatisierte Analytics-Lösungen decken End-to-End-Analysen und eine Vielzahl von Anwendungsfällen ab. Andere ähneln eher einem Austernmesser: Sie haben eine ganz bestimmte Funktion und einen ganz bestimmten Zweck, wie etwa die Optimierung einer Marketingkampagne oder die Prognose des Umsatzes. Sobald Sie wissen, welches Geschäftsproblem Sie lösen möchten, suchen Sie nach einer Lösung, die dieses Problem erfüllt UND unternehmensgerecht ist, d. h. sie verfügt über solide Sicherheitsfunktionen und lässt sich problemlos in Ihre vorhandene Infrastruktur, Daten und Anwendungen integrieren. So können Sie sicherstellen, dass Sie schnell und ohne unerwartete Probleme loslegen können.
Sammeln Sie die richtigen Daten
Sobald Sie eine Lösung haben, geht es nun darum, Ihr automatisiertes Analytics in die Tat umzusetzen. Stellen Sie sicher, dass Sie die Daten erfassen, die Sie analysieren möchten – unabhängig davon, ob sie aus Ihrem CRM, ERP, Finanzsystemen, Social-Media-Konten, Web Analytics usw. stammen. Erstellen Sie dann Ihren Analyse-Workflow und sehen Sie sich an, wie der Prozess vollständig automatisiert abläuft.
Erst ausführen und dann optimieren
Wenn Sie die Vorbereitung und Zusammenführung heute automatisieren, bedeutet das nicht, dass Sie sich morgen nicht mit Predictive Modeling befassen müssen. Im Laufe der Zeit werden Sie Bereiche für schrittweise Verbesserungen finden. Automatisierung ist ein Multiplikator, der Ihnen hilft, mehr zu erreichen, als Sie ohne sie erreichen könnten. Je mehr Sie automatisieren können, desto mehr Spielraum haben Sie für strategische, wertschöpfende Aktivitäten.
Beispiele für automatisiertes Analytics
Hier sind einige Beispiele für Analytics Automation in der Praxis.
Bedarfsprognosen
Einzelhändler:innen müssen stets wissen, wie viel Lagerbestand sie wann bestellen sollen. Doch oft beruhen die Verbesserung der Regalverfügbarkeit und die Vermeidung von Lagerengpässen auf Vermutungen. Nachfrageprognosen können das Rätselraten vermeiden, indem sie die Lieferung von Produkten auf dem gesamten Weg vom Lieferanten zum Regal modellieren. Mit Analytics Automation können Sie in drei schnellen Schritten Nachfrageprognosemodelle erstellen.
- Datenverbindung: Rufen Sie automatisch historische Vertriebsdaten und Daten zur Lieferkettenfähigkeit ab.
- Vorbereiten und zusammenführen: Führen Sie Daten zusammen und formatieren Sie sie zur Eingabe in ein Modell.
- Erstellen eines Prognosemodells: Erstellen Sie ein Modell (mit oder ohne Code), das den erwarteten zukünftigen Umsatz prognostiziert.
Was-wäre-wenn-Analysen in Finanzprognosen
FP&A-Fachleute greifen bei einem Großteil ihrer Finanzmodellierung häufig auf die Datentabellenfunktion in Tabellenkalkulationen zurück. Sie führen beispielsweise Was-wäre-wenn-Analysen durch, indem sie Tabellen mit dem richtigen Bereich von Zinssätzen und Laufzeiten erstellen, dann die Datentabelleneingaben spezifizieren und Ergebnisse generieren. Auf diese Weise können sie zwar eine Vielzahl von Szenarien untersuchen – es ist jedoch bekanntermaßen ein zeitaufwendiger und fehleranfälliger Ansatz. Mit einer Analytics-Automation-Lösung können Sie die Datentabellenfunktion von Tabellenkalkulationen replizieren, um mit viel weniger Aufwand eine höhere Genauigkeit zu erzielen.
Mit Analytics-Automation-Plattformen wie Alteryx können Sie:
- Zeit sparen und Fehler reduzieren
- Datentabellen für mehrere Szenarien erstellen und Parameter nach ersten Tests ganz einfach ändern
- Berechnungen für jedes Szenario programmieren und gleichzeitig die Flexibilität haben, sie jederzeit zu ändern
Automatisierung des Monatsabschlusses
Gegen Ende eines jeden Monats beginnen Buchhalter:innen mit dem Abgleichsprozess, um sicherzustellen, dass alle Finanztransaktionen des Monats erfasst wurden. Dazu gehören beispielsweise die Buchung versäumter Rechnungen, die Klärung von Unstimmigkeiten im Bestand, der Vergleich von Budgets und Ausgaben, die Analyse der Ergebnisse und die Erstellung von Berichten.
Mit Analytics-Automation-Plattformen wie Alteryx können Sie:
- Reduzieren Sie den Arbeitsaufwand für das Laden und Zuordnen mehrerer Quelldateien und das Generieren mehrerer Ansichten der monatlichen Daten.
- Automatisieren Sie Ihren gesamten Workflow, um menschliche Fehler beim Planen, Auswählen, Filtern, Zusammenführen und Formatieren von Berichten in Datasets zu vermeiden, die Buchhalter:innen verwenden oder für weitere Änderungen weitergeben können.
- Entlasten Sie Buchhalter:innen durch Routineberechnungen, die jeden Monat automatisch durchgeführt werden, für höherwertige Aufgaben.
Beginnen Sie jetzt mit Analytics Automation
Ganz gleich, ob Sie die Vorbereitung und Zusammenführung automatisieren oder schnell Machine-Learning-Modelle erstellen: Analytics Automation verändert die Möglichkeiten für Personen, die mit Daten arbeiten, überall. Mit der Alteryx AI Platform for Enterprise Analytics können Sie Self-Service Analytics nutzen, um den gesamten Analyselebenszyklus zu automatisieren. Greifen Sie überall und jederzeit auf Daten zu. Bereiten Sie diese Daten in Sekundenschnelle vor und analysieren Sie sie. Erstellen Sie Prognosemodelle mit oder ohne Code. Generieren Sie Dashboards und E-Mail-Zusammenfassungen, um Erkenntnisse schnell mit Stakeholdern zu teilen – und das alles, um die Erkenntnisse, die Ihr Unternehmen benötigt, schneller und einfacher als je zuvor aufzudecken.
Sind Sie bereit für den Einstieg in Analytics Automation? Erfahren Sie mehr in „How to Master Analytics and Automation for a Future-Ready Organization“.