Datenanalyse
Datapine setzt auf künstliche Intelligenz
In den letzten Jahren haben sich die Datenanalyse-Tools rasant entwickelt: höhere Anwenderfreundlichkeit, interaktivere Dashboards oder cloudbasierte Infrastruktur. Datapine geht nun den nächsten Schritt und bietet durch die Verwendung von künstlicher Intelligenz einen neuen Funktionsumfang.
Die Analyse und Visualisierung wachsender Datenmengen in Unternehmen als solide Grundlage für Entscheidungen ist das eine. Das andere, die ständig wachsende Anzahl von Kennzahlen aus internen und externen Datenquellen zu kontrollieren und den Überblick zu behalten. Ein erster Schritt in diese Richtung ist bereits bei einigen BI-Lösungen verfügbar: Einfache statische Warnsysteme, die auf Über- oder Unterschreitung eines fest definierten Grenzwerts (Threshold) reagieren. Die Nutzer werden informiert, wenn beispielsweise der Tagesumsatz ein kritisches Niveau unterschritten hat, die Neukundenrate unter eine bestimmte Schwelle gesunken ist oder zu viele Retouren eingehen.
Diese statischen Alarme sind jedoch meist unzureichend und werden den Anwenderbedürfnissen nicht gerecht, da sie wichtige Muster und zeitliche Schwankungen im Datenset nicht berücksichtigen. Darunter insbesondere die Kombination aus Wochentag und Uhrzeit oder andere sich wiederholende Muster im Unternehmensalltag bzw. Business-Zyklus. Ein Beispiel: Ein Unternehmen das im B2B-Bereich tätig ist, gewinnt sonntags grundsätzlich kaum Neukunden. Die übliche Neukundenrate an Wochentagen wird damit an diesem Tag regelmäßig unterschritten. Statische Alarme würden jeden Sonntag ausgelöst, um den BI-Anwender zu warnen. Auch Geschäftsmodelle wie zum Beispiel Essens-Lieferdienste, Webseiten-Aktivitäten, Produktionsprozesse oder Onlinekäufe unterliegen solchen saisonalen Rhythmen.
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