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KI-Datenanalyse: So profitieren Unternehmen davon

Portrait von Clemens Förster Clemens Förster
17.07.2025
9 Min.

    In Ihren Daten könnten sich die Lösungen für zentrale Herausforderungen in Ihrem Unternehmen verstecken. KI-gestützte Datenanalyse kann helfen, sie zu finden. Hier erfahren Sie, wie das funktioniert.

    Nach Jahren der Digitalisierung dürften sich in Ihrem Unternehmen die Daten sprichwörtlich stapeln. Kundeninteraktionen und Verkaufszahlen, IoT-Daten und Marketingkennzahlen warten nur darauf, sich in wertvolle Grundlagen für Ihre Geschäftsentscheidungen zu verwandeln. Doch das geschieht nicht von allein. Hier kommt künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Eine KI-Datenanalyse ermöglicht es Ihnen, große Datensätze zu verarbeiten sowie Muster aufzudecken – und unterstützt Sie so bei Geschäftsentscheidungen.

    Inhaltsverzeichnis

    Was ist eine KI-Datenanalyse?Wie können Sie eine KI zur Datenanalyse verwenden?Vorteile von KI in der Datenanalyse KI-Tools für die Datenanalyse

    Was ist eine KI-Datenanalyse?

    Bei einer KI-Datenanalyse handelt es sich um den gezielten Einsatz künstlicher Intelligenz, um große Datenmengen auf Muster zu untersuchen. Aus den so gewonnenen Erkenntnissen können Sie klare Handlungsempfehlungen und konkrete Optimierungsschritte ableiten. Während die klassische Datenanalyse auf vordefinierten Regeln und manuellen Prozessen basiert, nutzt die KI-gestützte Analyse fortschrittliche Algorithmen des Maschinellen Lernens (ML). Diese Algorithmen erkennen besagte Muster und Anomalien, die aufgrund der schieren Datenmenge menschlichen Analyst:innen verborgen geblieben wären.
    Das übergeordnete Ziel einer KI-Datenanalyse ist es nicht nur, nachträgliche Beobachtungen zu machen und Erklärungen zu finden; sondern auch, präzise Vorhersagen zu treffen. Aus einer großen Datenmenge machen Sie einen Wettbewerbsvorteil – wenn Sie etwa ableiten können, welche Produkte als nächstes beliebt sind, wann eine Maschine Service benötigt oder welche Aspekte einer Marketingkampagne die höchsten Konversionsraten erzielen.

    Wie können Sie eine KI zur Datenanalyse verwenden?

    Weil KI häufig als unpräzises Trendwort verwendet wird und auch die Datenanalyse ein eher abstraktes Thema ist, zeigen wir Ihnen an dieser Stelle konkrete Methoden und Anwendungsbereiche auf. Wir klären die Frage, wie genau Sie künstliche Intelligenz einsetzen können, um aus Ihren Daten den maximalen Nutzen herauszuholen.
    Die folgenden Anwendungsbereiche zeigen, dass KI nicht nur ein Werkzeug für Data Scientists ist, sondern jedem Unternehmen helfen kann:
    Mustererkennung: KI-Systeme sind sehr gut darin, in riesigen Datenmengen wiederkehrende, wichtige Muster zu erkennen. Sie können so Zusammenhänge aufdecken, die menschliche Analyst:innen nicht gefunden hätten. Eine KI-Datenanalyse im Einzelhandel etwa kann aufzeigen, welche Produkte häufig zusammen gekauft werden (Warenkorbanalyse). Wenn Kund:innen, die ein bestimmtes Shampoo kaufen, oft auch eine bestimmte Spülung erwerben, könnten Sie beide Produkte zusammen bewerben oder nebeneinander platzieren.
    Anomalieerkennung: Parallel zur Mustererkennung können Sie eine KI auch für das Gegenteil einsetzen. Eine KI-Datenanalyse kann Ihnen von der Norm abweichende Datenpunkte – sogenannte Anomalien – aufzeigen. Das kann wichtig sein, um Fehler oder Risiken frühzeitig zu erkennen. Im IT-Sicherheitsbereich kann eine KI beispielsweise ungewöhnliche Netzwerkaktivitäten erkennen, die auf einen Cyberangriff hindeuten. Wie eine KI Ihre IT schützen kann, erklären wir hier.
    Vorhersagemodelle (Predictive Analytics): Basierend auf historischen Daten können KI-Modelle zukünftige Ereignisse vorhersagen. Das bekannteste Beispiel dafür ist Predictive Maintenance. Dabei lernt eine KI anhand von Daten, die Ihr eine Maschine oder ein Roboter liefert, welche Werte (Temperatur, Vibration, Druck...) auf einen baldigen Defekt hindeuten und wann eine Wartung notwendig ist.
    Automatisierte Datenaufbereitung und -bereinigung: Daten für die Analyse vorzubereiten, ist oft ein zeitaufwendiger Arbeitsschritt, bei dem Sie KI massiv entlasten kann. So kann sie etwa Kundendaten aus verschiedenen Quellen, die inkonsistent sind, bereinigen. Dafür vereinheitlicht sie beispielsweise unterschiedliche Schreibweisen für Städtenamen oder ergänzt fehlende Postleitzahlen.
    Sentiment-Analyse: Eine KI kann Texte analysieren und die darin enthaltene Stimmung erfassen. Das kann etwa dann sinnvoll sein, wenn es darum geht, einen schnellen Überblick über das Feedback von Kund:innen zu gewinnen.
    Personalisierung und Empfehlungssysteme: Indem eine KI die Profile von Nutzer:innen analysiert, kann sie Ihnen helfen, personalisierte Empfehlungen auszuspielen. Kaufen Kund:innen in Ihrem Online-Shop ein bestimmtes Buch, kann die KI sofort weitere Bücher vorschlagen, die ähnliche Kund:innen interessant fanden oder die thematisch zum gekauften Produkt passen.

    Vorteile von KI in der Datenanalyse

    So vielfältig sich die KI in der Datenanalyse einsetzen lässt, so umfangreich sind auch die Vorteile, die sich für Ihr Unternehmen daraus ergeben können. Richtig verwendet, sind KI-gestützte Analyseverfahren ein echter Wettbewerbsvorteil und eine Investition in die Zukunft. Die wichtigsten Aspekte:
    Effizienzsteigerung: Eine der größten Stärken der KI ist ihre Fähigkeit, Routineaufgaben der Datenanalyse in Sekundenbruchteilen zu lösen. So kann sie beispielsweise große Datenmengen sammeln, bereinigen und aufbereiten – präziser, als es ein Mensch könnte. Ihre Beschäftigten können sich so auf komplexere Herausforderungen konzentrieren: die Ergebnisse genauer interpretieren, neue Modelle für die Datennutzung entwerfen und den strategischen Nutzen analysieren. So gewinnen Sie möglicherweise bessere Erkenntnisse zu Kundenbedürfnissen oder operativen Herausforderungen. Eine effizientere Analyse führt also auch zu einer höheren Qualität der Ergebnisse.
    Erhöhter Wettbewerbsvorteil: Eine KI-Datenanalyse kann Ihnen helfen, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln und personalisierte Angebote zu erstellen. Die Fähigkeit, dank genauer Datenanalyse früh Muster zu erkennen und darauf zu reagieren, kann Sie von den Mitbewerbern abheben.
    Kostenreduktion: Durch die intelligenten Vorhersagen der KI können Sie Ihre Ressourcen effizienter planen und nutzen. Beispiele hierfür sind: Lagerbestände optimieren, Personal präziser planen und die Maschinen vorausschauend warten (Predictive Maintenance). All diese Maßnahmen reduzieren die Betriebskosten und steigern die Rentabilität.
    Kundenbeziehung: Mit einer Analyse Ihrer Kundendaten kann Ihnen eine KI helfen, früher und zielgenauer auf die individuellen Bedürfnisse Ihrer Kund:innen einzugehen. So können Sie etwa zu Geburtstagen oder Jubiläen personalisierte Angebote erstellen. Damit erhöhen Sie die Zufriedenheit und letzten Endes auch die Kundenbindung.
    Sicherheit: Ein beliebtes Anwendungsgebiet von KI ist die IT-Sicherheit. Durch die Analyse von Datenströmen und Zugriffen erkennen Sie frühzeitig Sicherheitslücken und Unregelmäßigkeiten.
    Skalierbarkeit: Im Zeitalter von Big Data sind die Datenmengen oft so groß, dass herkömmliche manuelle Analysemethoden an ihre Grenzen stoßen. KI-Systeme hingegen sind genau dafür prädestiniert. Sie können Ihre Analysekapazitäten nahezu unbegrenzt skalieren.
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    KI-Tools für die Datenanalyse

    Der Markt für KI-Tools ist sehr dynamisch. Hier konkurrieren große Konzerne, von denen Sie vielleicht schon andere Anwendungen nutzen, mit Start-ups und Nischenanbietern. Oft können Sie das Programm stark individualisieren und an Ihre persönlichen Herausforderungen anpassen (lassen). Das Know-how sowie die Datenschutz- und Budget-Vorgaben Ihres Unternehmens spielen bei der Auswahl ebenfalls eine wichtige Rolle.
    KI-Tools sind sehr vielseitig und die Funktionen überschneiden sich häufig. Eine klare Abgrenzung ergibt aus Gründen der Übersicht dennoch Sinn, um die verschiedenen Stärken, Anwendungen und Zielgruppen genauer herauszuarbeiten. Deswegen teilen wir die KI-Tools zur Datenanalyse in folgende Klassen ein:
    Business Intelligence (BI): Viele etablierte BI-Plattformen integrieren zunehmend leistungsstarke KI-Funktionen. Diese Erweiterungen ermöglichen Ihnen detailliertere Datenanalysen. Der Fokus bei diesen Anwendungen liegt darauf, die Daten zu reporten und zu visualisieren. Zu den bekanntesten Lösungen gehören Microsoft Power BI und Tableau.
    No-Code/Low-Code Analyse: Die Stärke dieser Tools liegt darin, dass die Nutzer:innen sehr individuelle Anwendungen von KI-Algorithmen erstellen können. Damit dafür möglichst wenige Programmierkenntnisse nötig sind, gibt es einen sehr nutzerfreundlichen Aufbau wie etwa Drag&Drop, Interaktion in natürlicher Sprache oder Code-Generierung mit KI. In diesem Segment tummeln sich viele Anbieter. Dazu gehören:
    • Julius AI
    • PowerDrill AI
    • DataLab
    • Polymer
    • Akkio
    • Echobase
    Open-Source: Die KI-Datenanalyse hat ihren Durchbruch und ihre Bekanntheit vor allem der neu gewonnenen Nutzerfreundlichkeit zu verdanken. Nun können sich auch Personen ohne Programmierkenntnisse mit der Technologie auseinandersetzen. Natürlich gibt es trotzdem Anwendungen, die Programmierkenntnisse voraussetzen (meistens Python). Dadurch sind sie allerdings auch wesentlich flexibler in der Anwendung. Beispiele für diese Anwendungen sind:
    • Google TensorFlow
    • PyTorch von Facebook AI Research
    • scikit-learn
    • BlazeSQL

    Best Practice von KI in der Datenanalyse

    Schon lange vor dem allgemeinen Hype rund um künstliche Intelligenz haben große Unternehmen auf diese Technologie gesetzt und profitieren jetzt von den Ergebnissen. Diese plakativen Best-Practice-Beispiele von KI in der Datenanalyse machen es leichter, die Möglichkeiten der Technologie nachzuvollziehen.
    Ein bekannter Vorreiter in diesem Bereich ist Amazon. Das Empfehlungssystem des Onlinehändler („Kund:innen, die X gekauft haben, kauften auch Y“) basiert auf KI. Diese Technologie ist in Onlineshops längst gängige Praxis. KI-Algorithmen analysieren das Kaufverhalten, die Suchhistorie, Klicks und Demografie von Millionen von Kund:innen.
    Auch in der Finanzbranche hat sich KI in der Datenanalyse durchgesetzt. Große Banken wie JPMorgan Chaseoder Finanzdienstleister wie PayPal setzen hochentwickelte KI-Systeme ein, um Betrugsfälle proaktiv zu erkennen und zu verhindern. Dies schützt nicht nur die Bank, sondern auch die Kund:innen. Bei der Bewertung von Kreditanträgen nutzen Finanzdienstleister ebenfalls KI, um das Ausfallrisiko genauer zu prognostizieren, beispielsweise bei Online-Kreditplattformen.
    In den Bereich Marketing und Vertrieb waren Netflix und Spotify lange Zeit Vorreiter beim Einsatz von KI. Die Algorithmen der Streaming-Plattformen analysieren Kundendaten und Interaktionen, um durch maßgeschneiderte Empfehlungen die Interaktionen zu erhöhen.

    Praxistipp für die Umsetzung Ihres KI-Projekts

    All diese konkreten Beispiele zeigen, dass es möglich ist, KI erfolgreich in der Datenanalyse einzusetzen, wenn Sie bestimmte Fallstricke vermeiden. Beginnen Sie die Implementierung nicht damit, sich mit der Technologie auseinanderzusetzen, sondern versuchen Sie zunächst, Ihr Problem zu verstehen. Was sind Ihre größten geschäftlichen Herausforderungen? Welche konkreten Fragen sollen die Daten beantworten? Welches messbare Ziel haben Sie für das KI-Projekt? Erst dann können Sie sich für die richtige Software entscheiden.
    Daneben spielt die Datenqualität eine wichtige Rolle. Mit ihr steht und fällt ein KI-Projekt, denn unsaubere oder unvollständige Daten führen zu ungenauen Ergebnissen. Um ein besseres Verständnis dafür zu entwickeln, hilft es, mit kleineren KI-Projekten mit geringem Risiko zu starten. Hier können Sie Erfahrungen sammeln und im Idealfall ein kleineres Team aus verantwortlichen Personen aufbauen – interne oder externe.
    Da die KI außerdem mit ihrem Geschäft mitwachsen und sich entwickeln muss, empfiehlt es sich, das Projekt laufend zu überwachen und anzupassen. Daten und Märkte ändern sich, weshalb es mit einer einmaligen Implementierung nicht getan ist.
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    Das Wichtigste zu KI-Datenanalyse in Kürze

    • Mit einer KI-Datenanalyse können Sie große Mengen an Daten auf Muster oder Unregelmäßigkeiten untersuchen und so Vorhersagen für die Zukunft treffen.
    • Tools zur KI-Datenanalyse können Sie nicht nur verwenden, um Muster und Anomalien zu erkennen. Sie können außerdem damit Daten bereinigen, Sentiment-Analysen durchführen und Kundeninformationen aufbereiten.
    • Eine gut durchgeführte KI-Datenanalyse kann die Effizienz in Ihrem Unternehmen erhöhen, die Kundenbindung steigern sowie Kosten reduzieren – und so zu einem echten Wettbewerbsvorteil werden.
    • Bevor Sie sich mit den Tools für eine KI-Datenanalyse auseinandersetzen, ist es wichtig, dass Sie das Problem genau verstehen, das dieses Tool lösen soll.
    Portrait von Clemens Förster Clemens Förster
    17.07.2025
      # Tags:ServiceCloudKünstliche IntelligenzDigitalInnovationBusiness BasicsDigitale Vorreiter
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