Künstliche Intelligenz als Daten-Helferlein KI, die Schnittstelle „Mensch-Daten“

Autor Dr. Stefan Riedl

Künstliche Intelligenz kommt als Technologie bislang eher abstrakt daher und hält sich im Hintergrund. Der Softwarehersteller Tableau will sie als Vermittler zwischen User und Datenpool einsetzen und verwendet hierzu ­Algorithmen für „Ask Data“ und „Explain Data“.

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Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, mit Daten zurecht zu kommen.
Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, mit Daten zurecht zu kommen.
(Bild: pinkeyes - stock.adobe.com)

Künstliche Intelligenz kommt originär aus der Welt der IT und der Daten, Menschen bekanntlich nicht. So gesehen liegt es auf der Hand, KI als Übersetzer zwischen dem User und Daten-Auswertungstools zu nutzen. Tableau will nun mit KI, speziell mit Ask Data und Explain Data, Mitarbeitern dabei helfen datenbezogene Fragen „auf eine sehr natürliche Art und Weise zu stellen, indem sie sie einfach eintippen“. Als Ergebnis – so zumindest der Anspruch –bekommen sie eine visuelle Antwort. „Auch wenn sie keine Ahnung vom Programmieren haben“, sagt Henrik Jorgensen, Country Manager für die DACH-Region bei Tableau Software.

Kontext herstellen

„Ask Data“ verwendet Algorithmen, um Datenquellen automatisch zu profilieren und zu indizieren. Der Algorithmus weiß zum Beispiel, dass eine Suchanfrage in Verkaufsdaten für „amerikanische Schuhe“ die Anwendung von Filtern wie „Schuhe“ oder „Vereinigte Staaten“ erfordert. „Dies geschieht durch die Kombination von statistischem Wissen über eine Datenquelle mit kontextuellen Daten über reale Fakten“, erläutert der Country Manager. „Schuhe“ ist ein häufiger Wert für das Feld „Produktkategorie“, und „Amerika“ ist ein Synonym für „Vereinigte Staaten“. „Diese inhärente Unterstützung für Synonyme ermöglicht es Anwendern, Einblicke zu gewinnen, während sie unterschiedliche Ausdrücke für dasselbe Feld verwenden, beispielsweise „Verkäufe“ oder „Buchungen“.

Muster finden

„Explain Data“ beschleunigt den Analyseprozess und hilft Anwendern, schnell Faktoren zu entdecken, die Daten beeinflussen. Dies sei ohne Einrichtung, Datenaufbereitung und Datenmodellierung möglich, sagt Jorgensen. So mussten Anwender bisher manuell nach möglichen Erklärungen suchen, um Einflussfaktoren zu bestätigen oder Datenpunkte sowie Ausreißer zu erklären. Mittels Explain Data wählen Anwender hingegen einfach einen Datenpunkt in einer Visualisierung aus und Bayes-Algorithmen bewerten automatisch Hunderte von Mustern und mögliche Erklärungen. Das „Explain Data“-Modul stellt dann die relevantesten Erklärungen mit der höchsten statistischen Signifikanz als interaktive Visualisierung bereit.

Beispiel Vertrieb

In der Praxis kann das folgendermaßen angewendet werden: Ein Vertriebsteam könnte Predictive Modelling einsetzen, um die profitabelsten Upsell-Möglichkeiten zu ermitteln. Ein Algorithmus kann Kauf-Wahrscheinlichkeiten vorhersagen, obwohl er nicht über das entscheidende (intuitive) Wissen eines Account Managers verfügt, der die Geschäftsbeziehung durch die persönliche Kundenbetreuung kennt. Oder anders herum: Wenn der Account Manager mithilfe von KI auch Data Science nutzen kann, dann kann er verschiedene Szenarien durchspielen und sehen, welche Möglichkeiten im Zweifel bei seinen Kunden wahrscheinlich am besten ankommen.

Data Science für alle User

Schwierige Aufgaben wie Ressourcenzuweisung, Prioritätensetzung, Personaleinsatz und Logistik sollen so von mehr Mitarbeitern gelöst werden können. „Das ist sehr wertvoll, etwa bei einem datengestützten Ansatz für Marketing und Vertrieb mit Opportunity Scoring, Vorhersagen zur Time-to-close und vielen anderen CRM-bezogenen Anwendungsfällen, die die meisten Data-Science-Teams nicht priorisieren können“, sagt Jorgensen.

Tableau-Channel

Der Channel besteht bei Tableau aus rund 1.200 Tableau Reseller Partnern. „Tableau Services Partner implementieren beim Kunden maßgeschneiderte Lösungen auf der Tableau-Plattform. Technology Partner verfügen über Tools, um für verschiedenste Geschäftsbereiche wichtige Daten zu sammeln, zu speichern, einzubetten und zu verbinden.

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