Kurz gesagt: So funktioniert KI-Business-Intelligence: Fragen in einfacher Sprache stellen, validierte Antworten aus Ihren Daten erhalten, Aktionsplan ableiten.
Die meisten Unternehmen haben die Daten, die sie für bessere Entscheidungen brauchen. Was ihnen fehlt, ist der schnelle Zugriff. Eine Frage an Finanzen, Betrieb oder Vertrieb wird zu einer Berichtsanfrage, dann zu Warten, dann zu einer Tabelle, die schon veraltet ist. KI-Business-Intelligence lässt Menschen Fragen in einfacher Sprache stellen und validierte Antworten aus ihren eigenen Daten erhalten, und der eigentliche Wert liegt in dem, was danach kommt: ein Aktionsplan mit einem Verantwortlichen. Diese Seite erklärt, wie das funktioniert, wo Menschen die Kontrolle behalten müssen und wie Sie anfangen.
Was KI in der Business Intelligence leistet
- Versteht die Frage. Sie fragen in Ihren eigenen Worten, zum Beispiel warum die Liefertreue im letzten Monat gesunken ist
- Findet die Daten und fragt sie ab. Sie ermittelt, welche Daten die Frage beantworten, und führt die Abfrage auf Ihren Systemen aus
- Erklärt die Antwort. Ein klares Ergebnis mit den zugrunde liegenden Zahlen, nicht nur eine Grafik
- Zeigt ihren Weg. Woher die Zahlen stammen, damit sie geprüft werden können
- Schlägt vor, was als Nächstes anzusehen ist. Folgefragen und Bereiche, die einen genaueren Blick lohnen
Von der Frage zum Aktionsplan
- Die Frage wählen. Beginnen Sie mit einer Entscheidung, die zählt, etwa verspätete Lieferungen, Lagerbestände oder Marge je Kunde
- Die Daten anbinden. Nutzen Sie die Systeme, auf denen Sie ohnehin arbeiten, und beginnen Sie mit Dateiexporten, wenn das der schnellste Weg ist
- Fragen und validieren. Holen Sie die Antwort ein und prüfen Sie sie dann an der Quelle und an Zahlen, denen Ihr Team vertraut
- Entscheiden, was sich ändert. Die Beteiligten einigen sich mit den Zahlen vor Augen auf Ursache und Optionen
- Den Aktionsplan schreiben. Jede Maßnahme hat einen Verantwortlichen, einen Termin und ein Erfolgsmaß
- Verfolgen und wiederholen. Stellen Sie dieselbe Frage im nächsten Monat und sehen Sie, ob die Maßnahme gewirkt hat
Generative BI mit Beye.ai
Beye.ai ist ein generativer BI-Arbeitsbereich: Stellen Sie Fragen in einfacher Sprache und erhalten Sie validierte Antworten aus Ihren ERP-, WMS- und TMS-Daten. Er ist für Distributoren, 3PL-Dienstleister und Hersteller in den VAE und im GCC gebaut. Wir sind autorisierter Partner. Wir grenzen den Proof of Value gemeinsam mit Ihnen ab, binden Ihre Datenquellen an, schulen Ihr Team im Arbeitsbereich und planen den Rollout über den ersten Anwendungsfall hinaus. Der Proof of Value beginnt mit acht Wochen an einem Anwendungsfall mit hoher Wirkung, auf Basis von Daten aus Dateiexporten. Weitere Plattformen, mit denen wir arbeiten, finden Sie unter Partnerplattformen.
Wo Menschen die Kontrolle behalten
Schnelle Antworten helfen nur, wenn sie stimmen. Eine falsche Zahl in einer Vorlage für den Vorstand oder eine falsche Ursache für ein Lieferproblem schickt das ganze Team in die falsche Richtung.
- Antworten werden an den Quelldaten und an Zahlen geprüft, denen Ihr Team schon vertraut, bevor jemand handelt
- Die Menschen, denen die Daten gehören, entscheiden, was die Zahlen bedeuten und was sich ändert
- Legen Sie fest, wer welche Daten sehen darf, und beachten Sie Datenschutzregeln wie das PDPL der VAE, wenn die Daten personenbezogene Informationen enthalten
- Lesen Sie die Geschäftsbedingungen jedes KI-Anbieters, den Sie nutzen, und wenden Sie sie an: Zu wissen, was mit Ihren Unternehmensdaten geschieht, ist eine der einfachsten Möglichkeiten, sie zu schützen
Für eine Checkliste zur Anbieterauswahl siehe unsere Checkliste für KI-Anbieter.
Was sich für Ihr Team ändert
Fragen werden in Minuten beantwortet, nicht in Wochen. Führungskräfte sehen die Zahlen selbst an, Analysten verbringen weniger Zeit mit Routineberichten, und Besprechungen wandeln sich vom Streit darüber, wessen Zahlen stimmen, zur Entscheidung darüber, was zu tun ist. Das Werkzeug verändert die Arbeitsweise, daher braucht Ihr Team Übung an eigenen, echten Fragen. In unserem Bravvo-Ansatz lernen Teams die Konzepte, testen sie sofort an echten Anwendungsfällen aus ihrem eigenen Unternehmen und schließen mit einem Hackathon ab, in dem sie alles zusammen anwenden. Teams sagen uns, dass dadurch ein Vorher und ein Nachher entsteht.
So fangen Sie an
- Wählen Sie eine Frage oder Entscheidung mit hoher Wirkung, in einem Bereich wie Logistik, Lieferkette oder Vertrieb
- Ermitteln Sie die Systeme, die die Daten enthalten, und wer sie verantwortet
- Legen Sie fest, woran Sie Erfolg messen, zum Beispiel die Zeit bis zur Antwort auf eine Frage oder eine messbare Verbesserung durch die ergriffene Maßnahme
- Führen Sie einen kurzen Proof of Value an diesem einen Anwendungsfall durch, bei dem Menschen die Antworten validieren
- Werten Sie die Ergebnisse aus und weiten Sie den Umfang dann aus
Eine KI-Reifegradanalyse zeigt, ob Ihre Daten und Prozesse bereit sind. Ein Workshop zur Anwendungsfall-Findung hilft Ihnen einzuordnen, wo BI im Vergleich zu Ihren anderen Ideen steht, und die Daten- und Plattformreife deckt die Datengrundlagen ab.
Häufige Fragen
Was ist KI-Business-Intelligence?
Business Intelligence, mit der Menschen ihren Daten Fragen in einfacher Sprache stellen und Antworten erhalten, statt auf einen erstellten Bericht zu warten. Die KI übernimmt die Abfrage und die erste Erklärung, und Menschen entscheiden, was zu tun ist.
Was ist generative BI?
Ein BI-Arbeitsbereich, in dem Sie eine Frage in eigenen Worten stellen und das System die Abfrage ermittelt, sie auf Ihren Daten ausführt und das Ergebnis erklärt. Beye.ai ist ein Beispiel für diesen Ansatz.
Welche Daten braucht sie?
Die Daten, mit denen Sie das Geschäft ohnehin steuern, etwa aus ERP-, Lagerverwaltungs- und Transportmanagementsystemen. Ein Proof of Value kann mit Dateiexporten starten, ein großes Datenprojekt ist vorab nicht nötig.
Woher wissen wir, dass die Antworten stimmen?
Durch Validierung. Antworten werden an den Quelldaten und an Zahlen geprüft, denen Ihr Team schon vertraut, bevor jemand handelt, und die Menschen, denen die Daten gehören, bleiben eingebunden.
Ersetzt sie unsere Analysten?
Nein. Sie beseitigt die Warteschlange routinemäßiger Berichtsanfragen, damit Analysten ihre Zeit für Fragen nutzen, die Urteilsvermögen brauchen. Menschen entscheiden weiterhin, was die Zahlen bedeuten und was daraus folgt.
Wie lange dauert ein Proof of Value?
Der Beye.ai Proof of Value, den wir durchführen, beginnt mit acht Wochen an einem Anwendungsfall mit hoher Wirkung, auf Basis von Daten aus Dateiexporten.
