KI-basiertes Dashboarding / 2.1 Beispielhafte Einblicke

• Treiberbaumvisualisierungen unterstützen die Analyse verschiedener Einflussfaktoren auf eine KPI, indem unterschiedliche Szenarien durchgespielt werden können. Durch die Anwendung von künstlicher Intelligenz kann das System den breiten Einblick in interne sowie externe Daten nutzen, um entsprechende Einflussfaktoren vorzuschlagen, welche bei einer rein manuellen Erstellung des Treiberbaums verborgen bleiben.
• KI-Funktionalitäten können dazu genutzt werden, Korrelationen zwischen unterschiedlichen KPIs innerhalb einer Datenbasis zu identifizieren – diese Korrelationen können transparent visualisiert und in aussagekräftige Cluster einsortiert werden.
• Durch die Anwendung historischer Daten wird ein automatisierter Forecast generiert, in welchem intelligente, saisonbedingte Einflussfaktoren berücksichtigt werden können. Eine Anpassung des Konfidenzintervalls ermöglicht es, weitergehende Hintergrundinformationen in die Güte des Forecasting-Ergebnisses einfließen zu lassen.
• Während der Datenaufbereitung kann künstliche Intelligenz dabei unterstützen, automatisierte Qualitätsprüfungen durchzuführen sowie Fehler und Unregelmäßigkeiten in den Daten zu erkennen. Dadurch kann ein Datenaufbereitungsprozess, welcher im Regelablauf einige manuelle Schritte durchlauft, deutlich schneller und effizienter abgeschlossen werden.
• Während Berichte und Dashboards in der Regel starr definiert werden und dann lediglich durch Filter und Drill-Downs entsprechend "individualisiert" werden können, ist es mithilfe von KI möglich, Präferenzen eines Nutzers zu erkennen und somit individuell passende Inhalte aufzubereiten. Algorithmen werden entsprechend darauf trainiert, nutzerspezifische Anforderungen aufzuarbeiten und in einem Dashboard anzuzeigen.
• Ohne manuelle Zuordnung und stattdessen mithilfe einer automatisierten Erkennung von Datentypen erfolgt ein Clustern entsprechender Daten schnell und fehlerfrei – etwa durch die systemseitige Erkennung, ob eine Spalte ein Datum oder eine Dezimalzahl enthält.
• Das System ist mithilfe von KI in der Lage, die optimale Visualisierung bestimmter Datenzusammenhänge auszuwählen und anzuzeigen.
• Eine somit automatisierte Erstellung von Dashboards kann genutzt werden, sofern entsprechende Dimensionen im Datenmodell hinterlegt sind.

• Zur Verarbeitung von natürlicher Sprache gibt es zwei Optionen in Zusammenhang mit KI:

  • Generieren von Text – hierbei werden die visuellen Informationen einer Grafik beschrieben bzw. weiterführende Informationen zu den Daten eines Dashboards basierend auf der Kombination von internen sowie externen Daten generiert. Dies birgt vor allem im Zuge von automatisierter Kommentierung Vorteile.
  • Natürliche Sprache verstehen – durch die Eingabe einer Frage oder Anforderung (per geschriebenem Text oder per Audio-Eingabe, je nach systemischer Möglichkeit) kann eine Antwort in Form einer passenden Visualisierung generiert werden.

Abb. 2: Bespiele für KI-spezifische Funktionalitäten