Der Vortrag „KI für die Datenanalyse – Controlling und Monitoring“ hat mir einen kompakten, aber sehr vielseitigen Überblick darüber, wie Künstliche Intelligenz in der Datenanalyse eingesetzt werden kann, welche Werkzeuge es dafür gibt, und welche Chancen, aber auch Herausforderungen damit verbunden sind.
Zunächst hat der ausgezeichnete Referent aufgezeigt, warum KI für die Datenanalyse so relevant ist: Sie ermöglicht die effiziente Auswertung großer Datenmengen, erkennt Muster, macht Vorhersagen, steigert die Reaktionsgeschwindigkeit und verschafft Wettbewerbsvorteile. Beispiele aus Branchen wie Finanzwesen, Einzelhandel, Logistik, Gesundheitswesen und Controlling verdeutlichten das Potenzial.
Anschließend wurden zentrale Vorteile wie Geschwindigkeit, Automatisierung, Fehlervermeidung und die „Demokratisierung“ der Datenanalyse hervorgehoben. Parallel wurde aber auch auf technische, organisatorische und rechtliche Herausforderungen eingegangen: von unzureichender Datenqualität über Datensilos bis zu DSGVO-Anforderungen, Fachkräftemangel und der Notwendigkeit von Transparenz in KI-Entscheidungen.
Ein großer Themenblock widmete sich den führenden BI-Tools (Power BI, Tableau, Looker) mit Funktionsvergleich, Datenschutzaspekten, Zielgruppen und Kostenmodellen. Ebenso wurden Alternativen für kleinere und mittelständische Unternehmen wie CustomGPTs und vor allem Julius.ai vorgestellt – letzteres als besonders intuitive, chatbasierte Lösung für Datenanalyse und Visualisierung ohne Programmierkenntnisse.
Ein weiterer Schwerpunkt lag auf Big-Data-Technologien (Hadoop, Spark, Databricks, BigQuery) für großvolumige, komplexe Datenverarbeitung. Dazu kamen Anwendungsfälle für automatisierte Text- und Dokumentenanalysen, z. B. im Vertragsmanagement, für Compliance oder Sentiment-Analysen, mit Tools wie Medallia, Qualtrics oder Semasuite.
Spannend war für mich auch der Blick in die Zukunft mit KI-Agenten und Prozessautomatisierung via RPA oder Open-Source-Plattformen wie n8n – bis hin zu individuell konfigurierten Assistenten nach dem „J.A.R.V.I.S“-Vorbild. Chancen liegen in Effizienzsteigerungen, datenbasierten Entscheidungen und Flexibilität, während rechtliche Aspekte, Datenschutz und Akzeptanz zentrale Hausaufgaben bleiben.
Meine persönliche Bewertung:
Der Vortrag war für mich sehr spannend und kurzweilig – Dank an den Referenten - er hat mir neue Perspektiven eröffnet und viele nützliche Anregungen gegeben. Besonders hängen geblieben ist, dass Prompting nicht nur bei Textgenerierung, sondern auch bei der Datenanalyse und Chart-Erstellung eine entscheidende Technik ist. Das hat sich für mich noch einmal deutlich verfestigt.
Ein echtes Highlight war für mich der Praxisteil mit Julius.ai – die spielerische und gleichzeitig leistungsstarke Art, Daten zu untersuchen und zu visualisieren, hat mir richtig Spaß gemacht. Natürlich ist die Fülle an vorgestellten Tools erst einmal überwältigend und erfordert eine gewisse Einarbeitung, bevor man das passende Setup für die eigene Arbeit findet.
Gleichzeitig bleibt klar: Rechtliche und Datenschutzfragen sind keine Nebensache, sondern eine zentrale Baustelle, die ich für mich noch vertiefen möchte. Angesichts DSGVO, AI Act und Compliance-Vorgaben muss jedes Tool im Einzelfall geprüft werden.
Insgesamt habe ich den Eindruck gewonnen, dass wir an einem Punkt stehen, an dem KI-Datenanalyse nicht mehr nur „Zukunft“ ist, sondern Teil des Controllings- und Reporting-Alltags wird – und dass die geschickte Kombination von Technik, Wissen und guter Fragestellung (Prompting) der Schlüssel zu Mehrwert ist.
P.S.: Perplexity und ich sind ein gutes Team! Hoffentlich gilt das trotzdem.