Wie künstliche Intelligenz den Aufwand in der Datenaufbereitung drastisch senkt und neue Freiräume für strategische Entscheidungen schafft

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren immense Fortschritte gemacht und beeinflusst zunehmend alle Bereiche von Technologie und Wirtschaft. Einer der wichtigsten Anwendungsbereiche, in denen KI große Veränderungen bewirken wird, ist die Datenaufbereitung – ein oft unterschätzter, aber kritischer Prozess in der Arbeit von Data Engineers und Data Analysts.

Das Potenzial von KI in der Datenaufbereitung (Data Preperation)

Traditionell verbringen Fachleute in der Datenaufbereitung und Datenanalyse bis zu 80 % ihrer Zeit mit der Aufbereitung von Daten bevor sie mit der eigentlichen Bewertung der Analyseergebnisse und Entscheidungsableitung beginnen können. Ein Problem, welches seit Jahrzehnten nicht gelöst werden konnte. Dieser aufwendige Prozess umfasst Aufgaben wie das Sammeln, Bereinigen, Harmonisieren und Modellieren von Daten sowie den Prozess des Verstehens des Geschäfts. Doch KI bietet hier erhebliche Effizienzsteigerungen. Ich bin überzeugt, dass wir mit Unterstützung von KI das Verhältnis 80/20 (80% Datenaufbereitung / 20% Datenanalyse und Entscheidungsfindung) drehen können, so dass der Aufwand der Datenaufbereitung bis auf 20 % reduziert werden kann und wir zukünftig wirklich uns zu 80% auf die Ableitung guter Entscheidungen konzentrieren können. 

Dies geschieht mit Unterstützung von KI durch die Automatisierung von Tätigkeiten wie der Definition und Simulation von KPIs, der Datenmodellierung, der Dokumentation, der Erkennung und Bereinigung von Datenqualitätsproblemen sowie der Datenharmonisierung unterschiedlichster Datenquellen.

Die entscheidende Frage: Kann KI den Aufwand in der Datenaufbereitung so weit reduzieren, dass Data Engineers und Data Analysts sich auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren können?

Eine der wichtigsten Fragen im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI lautet: Wird KI die Aufwände in der Datenaufbereitung so stark senken, dass Data Engineers sich auf komplexere Fragestellungen fokussieren können und Data Analysts mehr Zeit für die eigentliche Analyse und die Interpretation der Ergebnisse sowie deren Einfluss auf das Geschäft haben?

Die Antwort darauf scheint klar: KI hat das Potenzial, diese Umstellung zu ermöglichen. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben können Data Engineers ihre Aufmerksamkeit verstärkt auf anspruchsvollere Herausforderungen wie die Optimierung von Big-Data-Architekturen und die Entwicklung innovativer digitaler Lösungen richten. Dies führt nicht nur zu einer erhöhten Effizienz, sondern auch zu einem schnelleren Time-to-Market für Datenprodukte..

Für Data Analysts öffnet sich damit ebenfalls ein neues Kapitel. Statt sich mit der oft mühsamen Datenaufbereitung zu beschäftigen, können sie sich wieder auf die eigentliche Analyse und die Ableitung geschäftsrelevanter Erkenntnisse konzentrieren. Die Fähigkeit, KPIs effizienter zu definieren und Datenmuster zu erkennen, wird durch KI ebenfalls erheblich verbessert, was letztendlich zu fundierteren und schnelleren Geschäftsentscheidungen führt, welches die Wettbewerbssituation erheblich verbessert.

Mehr Eigenverantwortung dank Self-Service Analytics

Eine zusätzliche Dimension des KI-Einsatzes liegt in der gestiegenen Selbstbedienungsfähigkeit (Self-Service) von Datenplattformen. KI trägt dazu bei, dass auch nicht-technische Nutzer wie Führungskräfte, Marketer, Vertrieb usw. leichter auf Daten zugreifen und diese analysieren können. Dies führt zu einer Demokratisierung der Datenanalyse und erleichtert es, datenbasierte Entscheidungen schneller und unabhängiger zu treffen.

Herausforderungen und Chancen

Trotz der vielen Vorteile, die KI in die Datenaufbereitung bringt, gibt es auch Herausforderungen. Dazu gehören die Sicherstellung der Datenqualität in den Quellsystemen, der Datenschutz und die Bereitstellung passender KI-Modelle. Doch die Chancen überwiegen klar: Unternehmen können ihre Effizienz steigern, datengestützte Entscheidungen beschleunigen und letztlich ihre Wettbewerbsfähigkeit durch fundierte Erkenntnisse aus ihren Daten stärken.

Fazit: Der Paradigmenwechsel in der Datenarbeit

KI wird die Rolle von Data Engineers und Data Analysts nachhaltig verändern und ihre Rolle stärken. Aufgaben, die bisher viel Zeit in Anspruch genommen haben, können automatisiert und standardisiert werden, während die menschliche Expertise verstärkt in die Analyse, Problemlösung und strategische Entscheidungsfindung fließt.

Durch die Unterstützung von KI in der Datenaufbereitung wird das volle Potenzial der Daten ausgeschöpft, und Unternehmen können ihre Talente gezielt dort einsetzen, wo sie den größten Mehrwert schaffen – bei der Lösung komplexer Fragestellungen und der Gestaltung zukunftsweisender Geschäftsentscheidungen.

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