From What to Why: How Contextual Insights Elevate BI

Kurz gefasst

Herkömmliche Dashboards zeigen oft zwar auf, was geschehen ist, nicht jedoch die Gründe dafür – was zu einer Lücke bei der Entscheidungsfindung führt. Die Lösung liegt in der Ergänzung um kontextbezogene Erkenntnisse. Dies wird durch Technologien wie generative KI und Natural Language Query (NLQ) ermöglicht: Sie versetzen Anwender in die Lage, Erklärungen in verständlicher Sprache zu erhalten und eigene Fragen zu stellen, was wiederum für mehr Sicherheit, Agilität und geschäftlichen Mehrwert sorgt.

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Haben Sie es satt, dass Ihre Business-Intelligence-Plattform (BI) Ihnen zwar verrät, *was* passiert ist, aber keinen Aufschluss darüber gibt, *warum*?

Genau diese Datenlücke ist typisch für herkömmliche BI-Lösungen. Sie hinterlassen Ihren Nutzern statische Dashboards, die zwar optisch beeindrucken, aber keine wirklichen Erkenntnisse liefern.

Wir ändern das.

Erfahren Sie, wie Yellowfin kontextbezogene Einblicke und KI-gestützte Analysetechnologien – wie etwa Abfragen in natürlicher Sprache (NLQ) – direkt in Ihre Anwendung integriert. So verwandeln Sie Ungewissheit in konkretes Handeln und ermöglichen es Ihren Nutzern, den gesamten Sachverhalt zu erfassen, anstatt nur nackte Zahlen zu sehen.

Warum reicht es nicht aus, bei Daten nur das „Was“ zu kennen?

Das Dashboard, das Sie gekauft oder selbst erstellt (oder vielleicht sogar verkauft) haben, mag optisch ansprechend sein. Stellen Sie sich jedoch vor, Ihr Kunde oder Produktmanager loggt sich ein und sieht eine wichtige Kennzahl in einem alarmierenden Rotton.

Das Business-Intelligence-Dashboard zeigt zwar stolz an, was passiert ist – zum Beispiel, dass das Nutzerengagement in dieser Woche um 15 % gesunken ist –, doch herkömmliche Dashboards lassen das Warum meist völlig offen.

Lag es an einem kürzlichen Feature-Update? An einem Backend-Problem? Oder an einer neuen Kampagne der Konkurrenz?

Nun beginnt die mühsame Suche nach Antworten. Der Nutzer muss sich die Informationen selbst zusammensuchen – was manche zwar können, aber nicht alle. Fehlt es an Datenkompetenz oder Zeit, müssen sie sich wahrscheinlich an Ihr Daten- oder IT-Team wenden und darauf hoffen, dass jemand Zeit für eine individuelle Abfrage hat. Währenddessen verstreichen wertvolle Stunden.

Letztlich bremst der herkömmliche Reporting-Prozess die Dynamik, verzögert wichtige Entscheidungen und untergräbt schleichend das Vertrauen in die BI-Lösung, in die Sie gerade erst investiert haben – und die eigentlich Antworten liefern sollte.

Das „Warum“ verstehen: Welche Kraft steckt in kontextbezogenen Erkenntnissen?

Genau hier kommt das „Warum“ ins Spiel.

Stellen Sie sich denselben Produktmanager vor, der auf dieselbe beängstigende rote Zahl blickt – doch diesmal hat das Dashboard eine Stimme. Es zeigt nicht nur den Rückgang an, sondern liefert direkt dazu prägnante, automatisierte Erklärungen: „Der Einbruch um 15 % hängt mit einem Rückgang der Neuanmeldungen auf dem US-Markt zusammen.“

Plötzlich weicht die Panik. Dieser eine Satz, der auf leistungsstarken kontextbezogenen Erkenntnissen basiert, ersetzt einen ganzen Tag voller frustrierender Teams-Nachrichten und bloßer Vermutungen. Er verwandelt ein passives Berichtswesen in einen aktiven Entscheidungsprozess.

Um solche kontextbezogenen Erkenntnisse in der Praxis zu nutzen, benötigen Sie jedoch eine BI-Lösung, die über die entsprechenden KI-gestützten Funktionen (auch bekannt als Augmented Analytics) verfügt.

Was ist Natural Language Query (NLQ) und wie unterstützt es nicht-technische Anwender?

Was passiert, wenn die nächste Frage Ihrer Software-Nutzer oder Produktmanager nicht zu den Fragen gehört, für die Ihr Dashboard ursprünglich konzipiert wurde? Genau hier setzt Natural Language Query (NLQ) an.

NLQ ist ein Beispiel dafür, wie moderne BI-Funktionen die Interaktion mit Daten natürlicher gestalten, indem sie einen statischen Bericht in einen dynamischen Dialog verwandeln.

Stellen Sie sich vor, Ihre Nutzer könnten einfach eingeben: „Wie hoch ist der Umsatz nach Monaten, Werte über x anzeigen?“ – und die Analyse-Lösung liefert sofort eine leicht verständliche Antwort. Ganz ohne SQL oder komplizierte Filter. Es ist lediglich eine einfache Frage in natürlicher Sprache, die als Freitext eingegeben wird.

Mit Yellowfin ist genau das möglich: Unser integriertes AI-NLQ-Tool strukturiert Fragen automatisch in der korrekten Syntax – der Nutzer muss sich darum nicht kümmern. Anschließend wird eine Antwort in Form eines interaktiven Diagramms, einer Grafik oder eines Berichts generiert. Ihre Nutzer können die Ergebnisse sogar anklicken, per Drill-down analysieren und filtern, um ihre Daten sofort zu erkunden oder weiterführende Abfragen zu stellen.

Sollten sie einmal nicht wissen, welche Frage sie stellen sollen, können sie die Funktion „Vorschläge“ (Suggested Button) von AI NLQ nutzen. Diese erstellt sofort eine Liste hilfreicher Fragenanregungen, die als Ausgangspunkt für spezifischere Abfragen dienen können.

Die Integration von NLQ in Ihre Analytics-Lösung verlagert die Kontrolle von den technischen Teams hin zu den Anwendern. Diese können so eigenständig Abfragen durchführen, Daten explorieren, Pivot-Analysen vornehmen und kontextbezogene Erkenntnisse gewinnen.

Für ISVs kann eine solche Funktion das eigene Produkt zu einem unverzichtbaren Werkzeug für jeden Nutzer machen und so die Akzeptanz sowie die Kundenbindung steigern. Sie entscheidet darüber, ob man tagelang auf eine Antwort warten muss oder diese innerhalb von Sekunden erhält.

Wie kann KI mich bei der Datenanalyse unterstützen?

Es ist eine Sache, eine gezielte Frage zu stellen – doch etwas ganz anderes ist es, wenn die Daten von sich aus Erkenntnisse liefern, nach denen man gar nicht erst gefragt hätte.

Lösungen wie Yellowfin integrieren KI-gestützte Analysefunktionen – etwa „Tell Me About My Data“ (TMAMD) –, um hilfreiche Kommentare zu den in Dashboards, Berichten oder Diagrammen erfassten Daten zu liefern.

Doch statt nur eine Antwort zu geben, analysiert TMAMD Ihre Daten proaktiv und präsentiert – auf Knopfdruck – eine verständliche Zusammenfassung der wichtigsten Trends, Anomalien und Zusammenhänge.

Es ist, als hätten Sie einen Data Scientist direkt im Dashboard integriert, der Sie unaufdringlich auf die interessantesten und wichtigsten Aspekte Ihrer Datengeschichte hinweist.

Sobald die Analyse abgeschlossen ist, können Ihre Nutzer die Kommentare und Diagramme auswählen und importieren, um sie in anderen Yellowfin-Inhalten – wie Dashboards, Berichten, Stories oder Präsentationen – weiterzuverwenden. Dies liefert ihnen und ihren Kollegen sofortigen Kontext, auf dem sie aufbauen können, und ermöglicht es mehr Menschen, Datengeschichten mithilfe von KI zu erstellen.

Das Beste an der Integration dieser KI-gestützten Analysefunktionen? Ihre Nutzer benötigen keine Programmierkenntnisse für den Einstieg, was die Benutzerfreundlichkeit und den Wert Ihres Produkterlebnisses erheblich steigert.

Wie sieht die Zukunft von BI aus?

Die Zukunft von Business Intelligence liegt in der Bereitstellung aussagekräftigerer Daten. Die leistungsstärksten BI-Plattformen beschränken sich nicht darauf, Kennzahlen auf einem Dashboard anzuzeigen; sie bieten KI-gestützte Tools, die Ihren Nutzern helfen, die gesamte Geschichte hinter den Zahlen zu verstehen und Erkenntnisse mit echtem Kontextbezug zu gewinnen.

Durch die Integration von Technologien wie Automatisierung, maschinellem Lernen und NLQ (Natural Language Querying) in die User Experience verwandeln die Analyselösungen, in die Sie investieren, Daten von einer Quelle der Verwirrung in eine Quelle der Klarheit. Sie befähigen Ihre Nutzer zudem, Daten souveräner für Entscheidungen zu verwenden – und Ihre Software noch stärker zu schätzen.