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 Datenbasis, 
Data Management, Data Governance und Rollenmodelle betrachtet und die Voraussetzungen für die Umsetzung definiert. Die priorisierten Use Cases werden schrittweise umgesetzt und in bestehende Prozesse und Systeme integriert, sodass die Ergebnisse im fachlichen Kontext nutzbar werden.
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 belastbare technologische Grundlage und Datenstrukturen sowie Data 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 entsteht eine stabile und skalierbare Grundlage, um AI in Analytics schrittweise im Unternehmen zu nutzen und auszubauen.
Ihr Partner: QUNIS Data & AI Manufaktur
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.
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Ersetzt AI in Analytics bestehende BI- und Reporting-Lösungen?
Nein. AI erweitert bestehende Data & Analytics, BI und Reporting-Lösungen, statt sie zu ersetzen. Vorhandene Systeme werden gezielt um Automatisierung, Prognosen, Mustererkennung und neue Formen der Interaktion mit Daten und Wissen ergänzt.
Warum ist AI in Analytics gerade jetzt relevant?
Die Anforderungen an Analytics steigen. Entscheidungen müssen schneller und datenbasiert getroffen werden, Datenmengen und Komplexität nehmen zu und Fachbereiche erwarten einen einfacheren Zugang zu Informationen und Wissen. AI erweitert bestehende Analytics-Lösungen um Möglichkeiten für Automatisierung, Prognosen und Entscheidungsunterstützung und schafft damit neue Formen der Nutzung.
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 in natürlicher Sprache und Assistenzsysteme, die kontextbezogene Informationen liefern.
Woran scheitern AI-Vorhaben in Analytics häufig?
Unternehmen scheitern mit ihren AI-Vorhaben nicht an der technischen Umsetzung, sondern häufig am Zusammenspiel der zugrunde liegenden Strukturen. Erst wenn Daten verlässlich verfügbar, Verantwortlichkeiten klar geregelt sind und eine tragfähige technologische Grundlage besteht, kann AI über einzelne Anwendungsfälle hinaus wirksam und skalierbar genutzt werden.
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. Gleichzeitig müssen Mitarbeitende befähigt werden, AI-Anwendungen fachlich einzuordnen, verantwortungsvoll zu nutzen und weiterzuentwickeln.
Was soll ein erster Workshop zu AI in Analytics idealerweise bringen?
Im Workshop entwickeln Sie ein gemeinsames Verständnis für die Rolle und Möglichkeiten von AI im Zusammenspiel mit Analytics und erarbeiten ein klares Zielbild. Danach haben Sie einen Überblick über relevante Potenziale und Voraussetzungen, konkret priorisierte Use Cases sowie erste Ansatzpunkte für die weitere Umsetzung.
Warum kann mir QUNIS beim Thema AI in Analytics helfen?
QUNIS verbindet Expertise in Data, Analytics und AI mit Erfahrung in Strategie, Organisation, Architektur und Umsetzung. Wir begleiten Unternehmen von der Identifikation und Priorisierung geeigneter Use Cases, über die notwendigen Daten und Governance Strukturen, bis zur technischen Umsetzung und skalierbaren Verankerung in der Organisation. Dabei beraten wir technologieunabhängig und berücksichtigen bestehende Plattformen und Systemlandschaften.
Wo kann ich bei QUNIS mehr zu AI, Data & Analytics erfahren?
Im QUNIS Wissensbereich gibt es weitere Beiträge, Praxiswissen und Einordnungen rund um Data & AI. Vertiefende Perspektiven zu AI in Analytics bieten unter anderem unsere Expertenbeiträge zu AI-Initiativen im Analytics-Umfeld und zur Rolle von Sprache als Schnittstelle für Daten. In unseren kostenfreien Webinaren greifen wir zudem aktuelle Fragestellungen auf und zeigen konkrete Ansätze für die Praxis.
