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

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.