Key Performance Indicators (KPI)KI: Künstliche Intelligenz zur Dashboard-Erstellung nutzen

Wann nutzen Sie KI zur Dashboard-Erstellung?

Ob Sie das KPI-Dashboard mittels KI oder mit einem Excel-Tool realisieren, hängt von verschiedenen Faktoren ab.

Excel verwenden Sie in den folgenden Fällen:

• einfache Anforderungen: Wenn die KPI-Anforderungen eher einfach sind und keine fortgeschrittenen Analysefunktionen (Datenverarbeitung durch komplexe Algorithmen oder maschinelles Lernen) benötigt werden, reichen Excel-Vorlagen aus.
• kleine Datensätze: Bei kleinen Datensätzen oder begrenztem Datenvolumen ist Excel eine praktische und kosteneffiziente Lösung.
• hohe Benutzerfreundlichkeit: Wenn Benutzerinnen und Benutzer bereits mit Excel vertraut sind und das Dashboard von Personen ohne umfassende Datenanalysekenntnisse genutzt wird, ist die Benutzerfreundlichkeit von Excel von Vorteil.
• schnelle Implementierung: Für einfache Dashboards mit standardisierten KPIs kann Excel schneller implementiert werden, da es weitverbreitet und leicht zugänglich ist.

KI nutzen Sie in den folgenden Fällen:

• große und komplexe Datenmengen: Wenn Ihr Unternehmen große und komplexe Datenmengen verarbeitet, hilft KI dabei, Muster zu identifizieren und tiefergehende Einblicke zu gewinnen.
• Vorhersageanalysen: Wenn Sie Vorhersageanalysen durchführen müssen, wie beispielsweise die Prognose von Umsatzzielen, ist die Integration von KI-Algorithmen sinnvoll.
• automatisierte Analysen: KI kann automatisierte Analysen durchführen und Muster erkennen, ohne dass Benutzer komplexe Formeln in Excel erstellen müssen.
• Echtzeit-Analysen: Wenn Echtzeit-Analysen erforderlich sind, um auf sich schnell ändernde Daten zu reagieren, ist der Einsatz von KI sinnvoll.
• komplexe Entscheidungsfragen: Sofern für Entscheidungsfragen verschiedene Faktoren miteinander verknüpft werden müssen, trägt KI dazu bei, Zusammenhänge besser zu erkennen und zu verstehen.
• Skalierbarkeit: KI ist oft skalierbar und geht besser mit wachsenden Datenvolumina und komplexeren Analysen um.

In vielen Fällen ist die Kombination von Excel und KI die optimale Lösung. Excel kann für die Erstellung von grundlegenden Dashboards und für einfache Analysen verwendet werden, während KI für fortgeschrittenere Analysen und Vorhersagen eingesetzt wird.

Wie definieren Sie Ziele und KPIs?

Damit Excel oder KI-Tools überhaupt gute Ergebnisse liefern, müssen Sie die richtigen Fragen an die Datenauswertung stellen. Diese Fragen leiten Sie aus Ihren Zielen ab, die für Sie und Ihr Unternehmen wichtig sind. Erst wenn die Ziele klar sind, verknüpfen Sie diese mit Kennzahlen, mit denen Sie die Zielerreichung messen und die Sie dann mit Ihren Tools auswerten.

So gehen Sie vor, wenn Sie Ziele und Kennzahlen festlegen:

1. Definieren Sie die Geschäftsziele.
2. Identifizieren Sie Schlüsselbereiche.
3. Stellen Sie sicher, dass die Ziele und die daraus abgeleiteten KPIs SMART (spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und zeitgebunden) sind.
4. Stimmen Sie die Auswahl relevanter Ziele und KPIs mit Stakeholdern ab.
5. Legen Sie Erfolgskriterien für die Datenanalyse fest.
6. Legen Sie den Zeitrahmen fest.
7. Berücksichtigen Sie externe Einflussfaktoren.

Wie nutzen Sie KI für das Sammeln von Daten?

Bei der Sammlung und Vorbereitung von Daten für ein KPI-Dashboard nutzen Sie KI an den folgenden Stellen:

• Automatisierte Datenerfassung: Mittels KI werden Datenquellen identifiziert und Daten in Echtzeit extrahiert.
• KI-basierte Qualitätsprüfung: Mithilfe von KI-Algorithmen werden inkonsistente Daten und Ausreißer identifiziert; die Datenqualität wird dadurch besser.
• Datenintegration: Liegen Daten in unterschiedlichen Strukturen und Formaten vor, können sie mittels KI und automatischer Mustererkennung nahtlos und schnell integriert werden.
• Vorbereitung von Analysen: KI bereitet Daten für die Analysen vor. Automatisierte Funktionen wie Feature Engineering und Datenbereinigung werden beschleunigt und verbessert.

Welche KI-Tools nutzen Sie für ein KPI-Dashboard?

KI-Tools für die Visualisierung

Für die Visualisierung von Kennzahlen sind derzeit (Stand Januar 2024) beliebt:

Power BI von Microsoft

Power BI ist eine Business-Intelligence-Plattform von Microsoft, mit der Daten analysiert, visualisiert und geteilt werden.

Die Stärken von Power BI liegen in seiner Integration mit anderen Microsoft-Produkten, seiner Cloud-basierten Natur und der nahtlosen Zusammenarbeit mit Excel. Im Vergleich zu ähnlichen Tools zeichnet sich Power BI aus durch:

• enge Verbindung zu Microsoft-Ökosystemen
• intuitive Drag-and-drop-Funktionen
• starke Data-Wrangling-Möglichkeiten (= Daten bereinigen, filtern, integrieren und transformieren)
• wachsende Bibliothek von benutzerdefinierten Visualisierungen

Tableau

Tableau ist eine Business-Intelligence-Software, die es Benutzerinnen und Benutzern ermöglicht, Daten visuell zu analysieren und interaktive Dashboards zu erstellen.

Im Vergleich zu ähnlichen Tools zeichnet sich Tableau aus durch:

• breite Datenquellintegration
• einfache Drag-and-drop-Bedienung
• fortschrittliche Visualisierungsfunktionen
• Community-Unterstützung

Weil umfassende Datenanalysen ohne Programmierkenntnisse durchgeführt werden können, ist dieses KI-Tool auch bei kleinen Unternehmen beliebt.

Google Looker Studio:

Looker ist eine Business-Intelligence-Plattform, die von Google Cloud übernommen wurde und nun als Google Looker Studio bekannt ist. Diese Plattform ermöglicht es Benutzerinnen und Benutzern, Daten zu analysieren und in aussagekräftige Berichte und Dashboards umzuwandeln.

Google Looker Studios zeichnet sich aus durch:

• Fokussierung auf Datenexploration und Zusammenarbeit
• flexible und erweiterbare Datenmodellierung
• tiefergehende Datenanalysen sind möglich
• nahtlose Integration in Google Cloud
• Echtzeitzusammenarbeit ist möglich
• zentrale Datenverwaltung
• Erstellung maßgeschneiderter Datenanwendungen ist möglich

KI-Tools für maschinelles Lernen

Mit maschinellem Lernen werden Modelle trainiert, um ein KPI-Dashboard nicht nur auf Basis aktueller Daten erstellen zu können, sondern basierend darauf auch Vorhersagen zu treffen.

Häufig wird die sogenannte Regression genutzt, um vorherzusagen, wie viel Umsatz ein Unternehmen in der Zukunft machen wird. Die Klassifikation wird eingesetzt, um zum Beispiel Kundinnen und Kunden in Gruppen einzuteilen und ihre unterschiedlichen Eigenschaften besser zu verstehen.

Die bekanntesten Tools zur Kennzahlenanalyse sind:

• TensorFlow:
  TensorFlow ist eine von Google entwickelte Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Es bietet Tools und Bibliotheken zur Erstellung und Bereitstellung von neuronalen Netzwerken und maschinellen Lernmodellen.
• scikit-learn:
  scikit-learn ist eine Python-Bibliothek für maschinelles Lernen. Sie stellt Algorithmen für Klassifikation, Regression, Clustering und mehr zur Verfügung und ist einfach zu verwenden, sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Datenanalysten.
• PyTorch:
  PyTorch, entwickelt von Facebook, ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen. Es zeichnet sich durch dynamische Berechnungsgraphen aus und bietet Flexibilität bei der Erstellung und Anpassung von neuronalen Netzwerken. PyTorch wird in der Forschung und Industrie verwendet.

Welche Funktionen sind wichtig?

Bedenken, testen, implementieren und nutzen Sie die folgenden KI-Funktionen, um das volle Potenzial bei der Erstellung von Dashboards auszuschöpfen:

Dynamische Visualisierungen durch maschinelles Lernen

Implementieren Sie KI-Algorithmen, um automatisch relevante Muster zu erkennen und dynamische Visualisierungen zu generieren. Zum Beispiel können Cluster-Analysen genutzt werden, um Gruppen von Datenpunkten zu identifizieren und hervorzuheben.

Interaktive Dashboards mit KI-gesteuerten Elementen

Integrieren Sie KI-gesteuerte Funktionen für Interaktivität, wie maschinelles Lernen für personalisierte Empfehlungen oder automatisierte Anpassungen von Filtern, um Benutzern zu helfen, relevante Informationen schneller zu finden.

Automatisierte Storytelling-Funktionen

Integrieren Sie automatisierte Storytelling-Funktionen, die durch KI generierte Erklärungen und Kontext zu den KPIs bieten. Dies erleichtert die Interpretation der Daten, besonders für Benutzer ohne umfassende Analysekenntnisse.

Integration von KI-basierten Prognosen

Fügen Sie KI-gestützte Prognoseergebnisse direkt in das Dashboard ein, um eine bessere Planung und Entscheidungsfindung basierend auf den Vorhersagen zu ermöglichen.

Überwachung und Optimierung mit KI

Implementieren Sie KI-gestützte Überwachungsfunktionen, um die Leistung des Dashboards zu überwachen und automatisch Anpassungen vorzunehmen. So stellen Sie sicher, dass das KPI-Dashboard den sich ändernden Anforderungen gerecht wird.