Die BI der alten Schule ist Vergangenheit.
Treffen Sie mit agentenbasierter Analytics schneller bessere Entscheidungen.

Nutzen Sie über Dashboards und herkömmliche BI hinaus agentenbasierte Analytics für schnellere und intelligentere Erkenntnisse. Erfahren Sie, wie agentenbasierte KI den Workflow von Daten zum Handeln beschleunigen kann und die Art und Weise verändert, wie Ihr Unternehmen von Daten zu Entscheidungen gelangt.

Der Wechsel von herkömmlicher BI ...

Manuelle, veraltete Berichte. Umständliche Oberflächen. U eantwortete Fragen.

  • Unzusammenhängende Tools und isolierte Workflows
  • Reaktive Entscheidungen und langsame Reaktionszeiten
  • Starke Abhängigkeit von Analysten und institutionellem Wissen

... zu agentenbasierter Analytics.

Intelligent und anpassungsfähig. Praktisch umsetzbar. Immer verfügbar.

  • Dialogorientierte Analytics mit intelligentem Geschäftskontext
  • Adaptive Entscheidungen und beschleunigte Maßnahmen
  • Kontinuierliches Überwachen und Handeln mit intelligenten Agenten

Sehen Sie mit dieser Demo Tableau Next in Aktion.

Erfahren Sie, wie Sie mit der weltweit ersten Plattform für agentenbasierte Analytics vertrauenswürdige Erkenntnisse in eigenständiges Handeln umsetzen können.

Agentenbasierte Analytics: Wie autonome KI die Business Intelligence revolutioniert

Was Datenverantwortliche wissen müssen, um sich und ihre Teams mit agentenbasierter KI für Daten und Analysen erfolgreich zu positionieren. Lesen Sie die Grundlagen, um umgehend agentenbasierte Analytics zu nutzen.

Agentenbasierte Analytics: Ein neues Paradigma für Business Intelligence

Ryan Aytay, President und CEO von Tableau, erklärt, wie Tableau Next die BI mit agentenbasierter Analytics neu definiert und die Art und Weise verändert, wie Unternehmen Daten in Maßnahmen umsetzen.

Erschließung von agentenbasierter Analytics: Tableau Next und der Vorteil der Salesforce-Plattform

Tableau-Experten tauchen in die weltweit erste Plattform für agentenbasierte Analytics ein, die nativ auf der Salesforce-Plattform basiert.

Was ist Tableau Next?

Lernen Sie in diesem Blog von Southard Jones, Chief Product Officer von Tableau, Tableau Next kennen, die Plattform für agentenbasierte Analytics, die Daten in praktisch umsetzbare Erkenntnisse umwandelt, wo immer Sie arbeiten.

Workday Marketing Analytics Director, Siddarth Pawar

„Tableau Next wird unsere BI von einem Berichtssystem zu einer KI-gestützten Plattform für eine Entscheidungsfindung in Echtzeit weiterentwickeln. Es wird uns nicht nur helfen, mehr aus Daten herauszuholen, sondern auch mehr Menschen in Workday dabei unterstützen, mit Daten mehr zu erreichen."

– Siddarth Pawar, Marketing Analytics Director, Workday

Häufig gestellte Fragen zu agentenbasierter Analytics

Agentenbasierte Analytics ermöglicht es Menschen, mit KI-Agenten zusammenzuarbeiten und die Datenanalyse sowie die Gewinnung von Erkenntnissen von einer manuellen Aufgabe in eine automatisierte, personalisierte und proaktive Erfahrung umzuwandeln.

Agentenbasierte Analytics ist eine bedeutende Weiterentwicklung im Bereich Business Intelligence (BI) und bietet über die herkömmliche Datenanalyse und -visualisierung hinaus eigenständige KI-Agenten, die alle Phasen von den Daten zu Erkenntnissen bis hin zu Maßnahmen erweitern und beschleunigen. KI-Agenten bieten nicht nur Unterstützung durch bloße Präsentation von Informationen. Mit dem menschlichen Benutzer interagieren sie dynamisch und dialogorientiert, antizipieren Benutzerbedürfnisse und automatisieren komplexe analytische Workflows, wobei der Mensch immer über die Kontrolle verfügt.

Herkömmliche BI ist manuell, zeitintensiv und komplex und zeichnet sich durch unzusammenhängende Tools und isolierte Workflows aus. Typisch sind reaktive Entscheidungen, lange Reaktionszeiten sowie eine starke Abhängigkeit von Datenanalysten und betrieblichem Wissen. Im Gegensatz dazu ist agentenbasierte Analytics dialogorientiert, proaktiv, handlungsorientiert, selbstlernend und immer verfügbar.

Im Gegensatz zu herkömmlicher BI bietet agentenbasierte Analytics folgende Möglichkeiten:

  • Dialogorientierte Analytics mit intelligentem Geschäfts- und Benutzerkontext.
  • Adaptives Lernen und Handlungsempfehlungen für eine verbesserte Entscheidungsfindung.
  • Kontinuierliche Überwachung und gegebenenfalls eigenständige Aktionen durch intelligente Agenten.

Agentenbasierte Analytics kann Unternehmen dabei helfen, die Entscheidungsfindung zu verbessern, die betriebliche Effizienz zu steigern sowie die Geschäftsergebnisse zu verbessern. Agentenbasierte Analytics bietet Unternehmen und Teams folgende Möglichkeiten:

  • Automatische Datenkonnektivität und -aufbereitung
  • Proaktive Ermittlung von Mustern und Ausreißern
  • Generierung kontextbezogener Erkenntnisse und Erklärungen
  • Automatische Bereitstellung von Erkenntnissen
  • Unterstützung durch erweiterte Analysen
  • Bereitstellung praktisch umsetzbarer Empfehlungen
  • Automatisierung von Aktionen

Mit agentenbasierter Analytics lassen sich Daten im gesamten Unternehmen demokratisieren, indem alle Zugriff auf kontextbezogene, praktisch umsetzbare Erkenntnisse und proaktive Maßnahmen erhalten.

  • Datengrundlage und Semantik: Eine Datenplattform mit Datenorchestrierung und aufeinander abgestimmten sowie konsistenten Eingabedaten. Eine robuste semantische Schicht ist für konsistente Datendefinitionen und eine entsprechende Datenqualität sowie Datenherkunft erforderlich.
  • Transparenz und Vertrauen: Agentenbasierte Analytics darf keine „Black Box“ sein, sondern muss transparent machen, wie Erkenntnisse und Empfehlungen generiert werden.
  • Ein in Geschäftssysteme integriertes Aktions-Framework zur Automatisierung von Workflows.
  • Ein API-basierter Ansatz: Problemlos zugängliche, wiederverwendbare Datenkomponenten und APIs.

Herkömmliche BI-Tools stellen monolithische Datenspeicher mit statischen Visualisierungen dar. Agentenbasierte Analytics verkürzt den Weg von Daten zu Erkenntnissen und Maßnahmen und ermöglicht es allen Benutzern im Unternehmen, mit Hilfe von KI-Agenten schneller Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Nutzung agentenbasierter Analytics ist ein grundlegend neuer BI-Ansatz, der die Grenzen aktueller BI-Tools überwindet, indem er sie durch KI-Agenten und deren eigenständige Aktivitäten und Anpassungsfähigkeit erweitert. Unterstützt von LLMs und semantischen Modellen der neuen Generation können diese Agenten Aufgaben eigenständig bei gleichzeitiger menschlicher Überprüfung orchestrieren. Gemeinsam können Menschen und Agenten die formulierten Ziele erreichen, mehrstufige Analysen durchführen, Erklärungen bereitstellen und sogar automatische Aktionen auf Grundlage der Erkenntnisse auslösen. Dies ermöglicht ein bisher unerreichbares Maß an datengesteuerter Entscheidungsfindung.