Warum Ihr Datenanalyst eine Maschine sein sollte

Sie streben nach besserer, tiefgehenderer Datenanalyse? Dann sollten Sie statt auf einen menschlichen Analysten lieber auf eine Maschine setzen. Warum? Wir verraten es Ihnen. [...]

Wir sagen Ihnen, warum Ihr Datenanalyst eine Maschine sein sollte. Und ob menschliche Data Analysts jetzt überflüssig werden. (c) Wikimedia Commons
Wir sagen Ihnen, warum Ihr Datenanalyst eine Maschine sein sollte. Und ob menschliche Data Analysts jetzt überflüssig werden. (c) Wikimedia Commons

Wir leben in einer Welt in der mehr Informationen denn je kreiert und konsumiert werden. Die Notwendigkeit, diese Daten zu erfassen und verstehen zu können, hat zum Aufstieg der Künstlichen Intelligenz (KI) geführt. Die verschafft inzwischen nicht wenigen Unternehmen deutliche Wettbewerbsvorteile, wenn es darum geht, die Customer Experience zu optimieren.

Doch mit dem fortschreitenden Informations-Zeitalter steigt auch das Bedürfnis nach immer tiefgehenderen, schnelleren und zugänglicheren Insights. Mit einer Maschine als Datenanalyst dürften die meisten Unternehmen dabei allerdings besser fahren, als mit einem menschlichen Datenanalysten. Wir nennen Ihnen drei Gründe, warum das so ist.
1. DER DATA-ANALYTICS-FACHKRÄFTEMANGEL
Der Übergang zu maschinell erstellten Data Insights ist nicht über Nacht passiert. Schon seit Jahren besteht auf dem Gebiet Data Analytics und Data Science weltweit ein akuter Fachkräftemangel. Ein Problem, das den Aufstieg der Künstlichen Intelligenz im Bereich Customer Experience erst möglich gemacht hat. Zwar wurden die Prozesse durch KI-Systeme deutlich vereinfacht und beschleunigt, das Defizit an menschlichen Fachkräften besteht weiterhin.

Parallel zu diesem Problem haben sich aber auch unsere Erwartungen hinsichtlich dessen, was man unter "wicht...

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