AI in Analytics: Entscheidungen schneller und fundierter treffen
AI in Analytics beschleunigt Entscheidungen. Wiederkehrende Auswertungen laufen automatisch, Prognosen werden möglich und Wissen lässt sich auf neue Weise nutzen. Wer die Vorteile wirkungsvoll nutzen will, braucht belastbare Daten, Use Cases die wirklich genutzt werden und passende Strukturen und Verantwortlichkeiten. QUNIS begleitet Sie von der Konzeption über die Implementierung bis zur Verankerung in Ihrer Organisation.
AI erweitert bestehende Analytics-Lösungen um Automatisierung, Prognosen und Entscheidungsunterstützung. Typische Einsatzfelder sind:
Forecasting für Nachfrage, Umsatz und Auslastung
Anomalieerkennung in Daten und Prozessen
Automatisierte Segmentierungen und Klassifikationen
Empfehlungssysteme für operative Entscheidungen
Natural Language Interfaces und AI-gestützte Copilots
Den echten Mehrwert bringt die Integration in bestehende Prozesse. Dafür müssen Daten, Strukturen und Verantwortlichkeiten zusammenspielen.
Definition
AI in Analytics bezeichnet den Einsatz von AI-Verfahren, um bestehende Lösungen für Analytics, Reporting und BI um Automatisierung, Prognosen und Entscheidungsunterstützung zu erweitern.
Frage
Welchen Nutzen bietet AI in Analytics für Unternehmen?
AI-basierte Prognosen und Simulationen ergänzen klassische Analysen um den Blick nach vorn. Entwicklungen werden früh sichtbar, und Entscheidungen lassen sich fundierter und sicherer treffen. Wiederkehrende Analysen und Auswertungen laufen automatisiert. Die Fachbereiche haben dadurch mehr Zeit für Interpretation, Steuerung und fachliche Arbeit und müssen weniger Daten von Hand aufbereiten. Muster und Auffälligkeiten erkennt das System automatisch, sodass relevante Entwicklungen schneller bewertet und genutzt werden. Gleichzeitig wandelt sich Analytics vom statischen Reporting zu aktiven Wissenssystemen, die Zusammenhänge aufzeigen, Empfehlungen ableiten und Entscheidungen aktiv unterstützen.
Entscheidungen
Prognosen und Simulationen machen Entwicklungen früh sichtbar. Muster und Zusammenhänge werden schneller erkannt.
Entlastung
Routineanalysen laufen automatisiert, damit die Fachbereiche Zeit für Interpretation und Steuerung haben.
Skalierung
Erfolgreiche Use Cases lassen sich gezielt auf weitere Bereiche übertragen und in der Organisation ausbauen.
Zugang
Natural Language Interfaces machen Daten über Sprache zugänglich. Aktive Wissenssysteme ersetzen statisches Reporting.
Frage
Wie läuft eine Beratung für die Einführung von AI in Analytics ab?
Eine Beratung startet typischerweise mit einem kompakten Workshop. Dort entsteht ein gemeinsames Verständnis für die Möglichkeiten von AI im Zusammenspiel mit Analytics, aus Ausgangssituation, Zielen und Potenzialen wird ein klares Zielbild abgeleitet. Darauf aufbauend werden konkrete Use Cases identifiziert, nach Nutzen, Machbarkeit und Skalierbarkeit bewertet und in eine priorisierte Roadmap überführt. Anschließend werden Daten, Data Management, Governance und Rollenmodelle geprüft und die Voraussetzungen für die Umsetzung definiert. Die priorisierten Use Cases werden schrittweise umgesetzt und in bestehende Prozesse und Systeme integriert, sodass Ergebnisse im fachlichen Kontext nutzbar sind.
Nachhaltigkeit
Vom ersten Use Case zur skalierbaren Nutzung
AI in Analytics wird erst wirksam, wenn Ergebnisse im Arbeitsalltag eingeordnet und aktiv genutzt werden. Der Übergang von ersten Use Cases zur skalierbaren Nutzung erfordert daher mehr als die erfolgreiche Umsetzung einzelner Anwendungsfälle. Notwendig sind eine klare Plattformstrategie, belastbare Datenstrukturen sowie Governance und organisatorische Verankerung. Wir übertragen erfolgreiche Ansätze auf weitere Bereiche und befähigen Fachbereiche und Teams, AI-Anwendungen sicher zu nutzen, einzuordnen und weiterzuentwickeln. Gleichzeitig entwickeln wir Ihre Data & AI-Plattform entlang der Anforderungen weiter: Neue Use Cases, Datenquellen und AI-Anwendungen werden kontinuierlich integriert. So etabliert sich die Plattform als stabile und skalierbare Grundlage für datengetriebene Innovation.
Über 100 Experten in der Q-Group mit Headoffice in Brannenburg, Office in Frankfurt, Experten in über 25 Städten in Deutschland und Österreich. QUNIS steht für hochwertige Unternehmensberatung mit klarer Spezialisierung auf Data & AI: von der Strategieberatung über die Implementierung bis zur Befähigung Ihrer Teams – technologisch unabhängig von Microsoft und SAP bis Databricks und Snowflake.
Bleibt einfach so, wie Ihr seid: fachlich erstklassig, sympathisch und immer eine sehr gute Unterstützung. Die Zusammenarbeit mit Euch macht immer Spass!
Michael Kraus Head of Finance Business Partnering Klüber Lubrication München
Häufige Fragen
FAQ zu AI in Analytics
Ersetzt AI in Analytics bestehende BI- und Reporting-Lösungen?
Nein. AI erweitert die bestehende Data & Analytics-, BI- und Reporting-Landschaft, statt sie zu ersetzen. Vorhandene Systeme werden gezielt weiterentwickelt, hin zu einer aktiveren und vorausschauenden Nutzung von Daten.
Warum ist AI in Analytics gerade jetzt relevant?
Die Anforderungen an Analytics steigen. Entscheidungen müssen schneller und datenbasierter getroffen werden, Datenmengen und Komplexität nehmen zu, und Fachbereiche erwarten mehr als statische Reports. Klassische Analytics stößt hier an Grenzen, und genau dort setzt AI an.
Welche typischen Use Cases gibt es für AI in Analytics?
Typisch sind Forecasting von Nachfrage, Umsatz oder Auslastung, die Erkennung von Anomalien in Daten und Prozessen sowie die Segmentierung von Kunden und Produkten. Hinzu kommen Empfehlungssysteme für Vertrieb, Pricing oder Bestandssteuerung, Abfragen von Analysen in natürlicher Sprache und Assistenzsysteme, die kontextbezogene Informationen liefern.
Woran scheitern AI-Vorhaben in Analytics häufig?
Viele Unternehmen scheitern nicht an den Use Cases, sondern am Zusammenspiel der zugrunde liegenden Strukturen. Erst wenn Daten verlässlich verfügbar sind, Verantwortlichkeiten klar geregelt sind und eine tragfähige Plattformstrategie umgesetzt ist, wirkt AI über einzelne Anwendungsfälle hinaus.
Wie verändert AI Rollen und Organisation im Unternehmen?
Der Einsatz von AI verschiebt Rollen und Verantwortlichkeiten. Entscheidend sind klare Zuständigkeiten und eine enge Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen, Data Teams und IT, um Anforderungen zu steuern und Lösungen wirksam umzusetzen.
Was bringt der 2-Tages-Workshop zu AI in Analytics?
Im Workshop entwickeln Sie ein Verständnis für die Rolle und Möglichkeiten von AI im Zusammenspiel mit Analytics und erarbeiten ein klares Zielbild. Danach haben Sie einen Überblick über relevante Tools, Modelle und Plattformen, konkrete priorisierte Use Cases sowie ein klares Verständnis Ihrer Voraussetzungen.
Erstes, kostenfreies Beratungsgespräch
Kommen Sie mit uns ins Gespräch!
Sie wollen dieses Thema vertiefen oder haben Fragen? Sagen Sie uns kurz, was Sie planen und erreichen wollen und wo Sie mit Ihrem Vorhaben gerade stehen. Wir freuen uns auf den Austausch mit Ihnen!
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