Was ist der „Augmented Consumer“? Ein Verständnis der Nutzer von KI-Analytik

Der Aufstieg KI-gestützter Funktionen in modernen Analytics-Lösungen hat unsere Abhängigkeit von Dashboards zunehmend verringert, da es für Geschäftsleute einfacher geworden ist, ihre Daten zu analysieren.

Mit diesem zunehmenden Paradigmenwechsel ist eine neue Bezeichnung entstanden: der „Augmented Consumer“.

Auf den ersten Blick kann das Wort „augmentiert“ verschiedene Interpretationen hervorrufen. KI-basierte Dashboard-Assistenten? Reporting in natürlicher Sprache?

Vor allem aber steht der Begriff für einen grundlegenden Wandel im Analytics-Bereich. Ziel ist es, Informationskonsumenten unabhängig von ihrem Wissens- und Kompetenzniveau zu befähigen:

• Leistungsstarke Analytics-Funktionen zu nutzen, die bisher nur Analysten oder Spezialisten zur Verfügung standen
• Automatisch maßgeschneiderte, dynamische und personalisierte Erkenntnisse direkt für den jeweiligen Nutzer bereitzustellen
• Effizienter und effektiver datenbasierte Maßnahmen innerhalb ihrer zentralen Arbeitsabläufe zu ergreifen 

Dieser Blog erklärt die Bedeutung des Augmented Consumer, was dieses Konzept für Analytics und Business Intelligence (BI) bedeutet und warum Sie diesem Thema Aufmerksamkeit schenken sollten.

Was bedeutet Augmented Consumer?

Der Augmented Consumer bezeichnet jede Person in einem Unternehmen, die automatisierte, kontextbezogene und KI-gestützte Analytics-Funktionen als Teil ihres Workflows zur Datenanalyse nutzt.

Was den Augmented Consumer von typischen Analytics-Nutzern unterscheidet, ist, dass er sich nicht auf herkömmliche Dashboards als wichtigste oder einzige Möglichkeit zur Analyse seiner Daten verlässt.

Vordefinierte Dashboards und Berichte galten in Unternehmen traditionell als wichtigste Methode, mit der Analytics-Nutzer ihre Daten überwachen, untersuchen und analysieren können.

Stattdessen haben Nutzer heute leichteren Zugang zu fortschrittlichen Funktionen wie Automated Business Monitoring (ABM) und Natural Language Query (NLQ), wenn sie ihre Daten untersuchen.

Diese Tools sowie weitere Funktionen, die auf künstlicher Intelligenz und Machine Learning basieren, fallen unter den Oberbegriff Augmented Analytics, einen Branchenbegriff, der Ende der 2010er-Jahre erstmals von Beratungsunternehmen geprägt wurde. Bei regulären Analytics-Nutzern ist die Bezeichnung AI Analytics die gängigste Bezeichnung für diese leistungsstarken Tools.

Warum ist der Augmented Consumer wichtig?

Es reicht nicht aus, einem Nutzer lediglich ein Dashboard bereitzustellen und davon auszugehen, dass er genau weiß, wie er relevante Erkenntnisse findet oder präzise versteht, was die Daten aussagen, wenn eine große Menge an Informationen angezeigt wird. Dies garantiert nicht, dass er einen Mehrwert aus Ihrer BI-Lösung zieht oder sie tatsächlich nutzt.

Der Grund dafür sind die Einschränkungen herkömmlicher Dashboards, denen KI-gestützte Analytics-Funktionen fehlen:

• Nutzer müssen Dashboard-Daten manuell durchsuchen, um herauszufinden, was passiert ist
• Nutzer müssen selbst bestimmen, welche Maßnahmen sie ergreifen sollten, ohne eine Orientierungshilfe dafür zu erhalten, ob diese Entscheidung richtig ist
• Nutzern fehlt möglicherweise ein bestimmtes Maß an Analytics-Kenntnissen, um über oberflächliche Erkenntnisse hinauszugehen

Menschen, die ausschließlich Dashboards verwenden, nutzen Analytics entweder nicht vollständig aus, verbringen zu viel Zeit mit der Suche nach Antworten, müssen einen Analysten hinzuziehen, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, oder ziehen falsche Schlussfolgerungen und treffen möglicherweise fehlerhafte Entscheidungen.

Neue augmentierte Nutzererlebnisse innerhalb von BI- und Analytics-Plattformen vereinfachen jedoch die Art und Weise, wie Geschäftsleute erkennen können, welche Erkenntnisse für sie am wichtigsten und umsetzbar sind. Dazu gehören beispielsweise Machine-Assisted Insights und automatisierte Benachrichtigungen.

Diese Tools ersetzen das Dashboard nicht, sondern fungieren vielmehr als leistungsstarke Erweiterungen, die es einfacher und schneller machen, die Aussagen der Daten zu untersuchen und zu verstehen.

Kurz gesagt: Aus regulären Informationskonsumenten werden zunehmend Augmented Consumer, da Augmented-Analytics-Technologien immer stärker in unsere alltäglichen Business-Intelligence-Tools integriert werden, die einfacher und intuitiver zu bedienen sind als je zuvor.

Welche Funktionen nutzen Augmented Consumer?

Augmented Analytics: KI und Machine Learning, dialogorientierte Benutzeroberflächen und Abfragen in natürlicher Sprache fungieren als Erweiterungen vordefinierter Dashboards. Sie helfen regulären Nutzern dabei, Veränderungen (Anomalien, Muster, Ausreißer und Trends) in Daten und wichtigen Leistungskennzahlen (KPIs) des Unternehmens automatisch zu untersuchen und auf neue Fragestellungen zu reagieren. Yellowfin bietet Augmented Analytics als Teil der integrierten Funktion Assisted Insights.

Automated Business Monitoring: Die automatische Überwachung und Analyse von Daten benachrichtigt Nutzer sofort über kritische Veränderungen. Dadurch können sie wesentlich schneller auf Ereignisse reagieren und relevantere Muster und Trends erkennen, ohne Daten ständig manuell untersuchen zu müssen. Yellowfin bietet Automated Business Monitoring über die Funktion Signals.

Contextual Analytics: Kontextbezogene Erkenntnisse werden Geschäftsnutzern genau zu dem Zeitpunkt bereitgestellt, an dem sie Daten konsumieren und Maßnahmen ergreifen müssen. Dadurch müssen sie weder einen Analysten um Unterstützung bitten noch zwischen Anwendungskontexten wechseln, um weitere Informationen zu finden. Analytics wird nahtlos in die Produkterfahrung integriert.

Data Storytelling: Die Möglichkeit, Datengeschichten innerhalb derselben Analytics-Plattform zu erstellen und zu teilen, reduziert die Notwendigkeit für Nutzer, mit einem vordefinierten Dashboard zu beginnen und anschließend manuell oder augmentiert nach weiteren Erkenntnissen zu suchen. Diese Geschichten helfen dabei, den Kontext hinter den Zahlen zu erklären und die wichtigsten Veränderungen im Unternehmen auf ansprechende Weise hervorzuheben. Yellowfin Stories ist ein Beispiel dafür.

Wie können Sie sich auf den Augmented Consumer vorbereiten?

Der Wandel in der Denkweise und Gestaltung von Analytics – vom Analysten hin zu einer verbraucherorientierten Ausrichtung – ermöglicht es Nutzern, mehr aus ihren Daten herauszuholen als je zuvor. Dennoch sind wichtige Schritte erforderlich, um sicherzustellen, dass Ihre Nutzer das Beste aus diesen Tools in Ihrer gewählten BI-Lösung herausholen.

Bewerten Sie Ihre bestehenden BI-Tools im Vergleich zu Marktführern, die augmentierte Analytics-Erlebnisse für Nutzer anbieten, und prüfen Sie, ob es Lücken in Ihrem aktuellen Angebot gibt, die durch solche Funktionen geschlossen werden können.

Fördern Sie die Datenkompetenz in Ihrem Unternehmen, um Vertrauen und Akzeptanz dieser Tools zu steigern. Es ist eine Sache zu sagen, dass die Tools einfach zu bedienen sind. Wenn Ihre Nutzer jedoch nicht verstehen, welchen Nutzen sie daraus ziehen, verlassen sie sich möglicherweise weiterhin hauptsächlich auf herkömmliche Dashboards für ihre geschäftlichen Erkenntnisse – und das ist nicht ideal.

Nehmen Sie sich schließlich die Zeit, Ihren Nutzern zu zeigen, wie sie diese Tools einsetzen können, um ihre Wirkung und ihren Einfluss zu steigern.