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    Was ist Augmented Analytics?

    Augmented Analytics nutzt künstliche Intelligenz und Machine Learning, um die Datenvorbereitung, die Gewinnung von Erkenntnissen und die Erklärungsprozesse über den gesamten Analysezyklus hinweg zu automatisieren. Die Technologie verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Mehrwert aus Daten ziehen, indem sie den manuellen Aufwand reduziert, Verzerrungen (Bias) eliminiert und die Zeit bis zur Erlangung von Kenntnissen für Benutzer:innen aller Qualifikationsstufen beschleunigt.

    Erweiterte Definition

    Augmented Analytics entstand als Reaktion auf Engpässe in der traditionellen Business Intelligence. Während bei herkömmlichen Analysen Datenfachleute manuell Daten bereinigen, Modelle erstellen und Ergebnisse interpretieren müssen, automatisiert Augmented Analytics diese Aufgaben durch ML-Algorithmen. Das System scannt Datasets, identifiziert Muster, generiert Erkenntnisse und liefert Erklärungen in natürlicher Sprache, ohne dass Benutzer:innen Code schreiben oder statistische Methoden verstehen müssen.

    Die Technologie kombiniert mehrere Fähigkeiten: Natural Language Processing interpretiert Benutzerfragen, Machine-Learning-Algorithmen erkennen Muster und Anomalien, die automatisierte Erkenntnisgewinnung fördert relevante Ergebnisse zutage und Natural Language Generation erklärt die Ergebnisse in einfacher Sprache. Diese Integration demokratisiert Analysen, indem anspruchsvolle Datenanalysen wie Predictive Analytics / Predictive Analytics für Geschäftsanwender:innen ohne technisches Fachwissen zugänglicher gemacht werden.

    Wie Augmented Analytics in Geschäft & Daten angewendet wird

    Unternehmen setzen Augmented Analytics ein, um die Entscheidungsfindung zu beschleunigen, die Abhängigkeit von Data-Science-Teams zu verringern und Erkenntnisse zu gewinnen, die bei manuellen Analysen möglicherweise übersehen werden. Geschäftsanwender:innen stellen Fragen in natürlicher Sprache, wie „Warum sind die Umsätze in der Region Nordost im letzten Quartal zurückgegangen?“, und erhalten sofortige Antworten mit unterstützenden Visualisierungen und statistischem Kontext.

    Die Technologie bewältigt komplexe Analyseaufgaben; sie bereinigt unstrukturierte Daten, identifiziert Variablen, die mit Geschäftsergebnissen korrelieren, kennzeichnet Anomalien, die Aufmerksamkeit erfordern, und empfiehlt Maßnahmen auf der Grundlage von Prognosemodellen. Marketingteams nutzen sie, um die Kampagnenleistung zu optimieren, Finanzabteilungen wenden sie an, um Umsatz zu prognostizieren, Lieferketten-Manager nutzen sie, um den Bestandsbedarf zu prognostizieren, und Personalverantwortliche nutzen sie, um Trends in der Belegschaft zu verstehen.

    Augmented Analytics erweitert Self-Service BI durch Beseitigung technischer Hindernisse. Während Self-Service-Tools Geschäftsanwender:innen Zugriff auf Dashboards und Berichte ermöglichen, fügt Augmented Analytics zusätzliche Informationen hinzu, die die Datenexploration lenken, verborgene Muster aufdecken und die Bedeutung der Daten erklären. Teams verbringen weniger Zeit mit der Erstellung von Berichten und mehr mit der Umsetzung von Erkenntnissen.

    So funktioniert Augmented Analytics

    Die Technologie durchläuft einen vierstufigen Prozess: Datenvorbereitung, Erkenntnisgewinnung, Erklärung von Erkenntnissen und Handlungsempfehlung.

    • Datenvorbereitung: Machine-Learning-Algorithmen profilieren eingehende Daten, erkennen Qualitätsprobleme, standardisieren Formate und bereiten Datasets für die Analyse vor. Das System verarbeitet fehlende Werte, entfernt Duplikate und transformiert Datenstrukturen ohne manuelles Eingreifen.
    • Erkenntnisgewinnung: Daten werden automatisch gescannt, um statistisch signifikante Muster, Korrelationen, Ausreißer und Trends zu identifizieren. Algorithmen testen Tausende von Hypothesen gleichzeitig und bringen Erkenntnisse zutage, die menschliche Analyst:innen aufgrund von Zeitmangel oder kognitiver Verzerrung übersehen könnten.
    • Erläuterung der Erkenntnisse: Natural Language Generation übersetzt analytische Erkenntnisse in lesbare Erzählungen. Das System beschreibt, was sich geändert hat, quantifiziert die Auswirkungen, identifiziert Einflussfaktoren und bietet einen Kontext, der Benutzer:innen hilft, zu verstehen, warum Muster entstanden sind.
    • Handlungsempfehlung: Fortgeschrittene Implementierungen schlagen auf Basis erkannter Muster und von Prognosemodellen konkrete Maßnahmen vor. Das System empfiehlt möglicherweise, welche Produkte beworben, welche Kund:innen angesprochen oder welche Prozesse optimiert werden sollten.

    Beispiele und Use Cases

    • Umsatzprognose: Unternehmen können Augmented Analytics nutzen, um den Quartalsumsatz zu prognostizieren. Das System analysiert historische Verkaufsdaten, aktuelle Pipeline-Kennzahlen, saisonale Muster und Wirtschaftsindikatoren und erstellt dann eine Prognose mit Konfidenzintervallen. Wenn das Modell erkennt, dass die tatsächlichen Buchungen hinter der Prognose zurückbleiben, informiert es automatisch die Führungskräfte und ermittelt, welche Segmente schlechter abschneiden.
    • Vermeidung von Kundenabwanderung: B2C-Unternehmen können Augmented Analytics anwenden, um Kund:innen zu identifizieren, die wahrscheinlich ihren Service kündigen oder abwandern. Die Plattform analysiert Nutzungsmuster, Interaktionen, Abrechnungsverlauf und Wettbewerbsangebote und bewertet dann das Abwanderungsrisiko jeder Kundin/jedes Kunden. Sie erklärt, warum bestimmte Kunden als gefährdet gelten, und empfiehlt Maßnahmen zur Kundenbindung.
    • Optimierung der Lieferkette: Augmented Analytics kann verwendet werden, um die Lagerbestände über Vertriebszentren hinweg zu optimieren. Das System berücksichtigt Verkaufsgeschwindigkeit, saisonale Trends, Lieferzeiten von Lieferanten und Transportkosten, um optimale Lagerbestände zu empfehlen. Wenn ungewöhnliche Muster auftreten – ein Lieferant liefert regelmäßig zu spät –, markiert die Plattform das Problem und quantifiziert seine Auswirkungen auf die Lagerkosten.
    • Performance von Marketingkampagnen: Unternehmen können die Effektivität von Kampagnen mithilfe von Augmented Analytics kanalübergreifend bewerten. Die Plattform segmentiert automatisch Kund:innen, misst Antwortraten, berechnet den ROI und identifiziert, welche kreativen Elemente zu Konversionen führen. Zusammenfassungen in natürlicher Sprache erklären beispielsweise: „E-Mail-Kampagnen an Kund:innen im Alter von 25 bis 34 Jahren generierten 42 % höhere Konversionsraten, wenn anstelle von statischen Bildern Produktvideos verwendet wurden.“

    Branchenbeispiele

    • Gesundheitswesen: Krankenhäuser nutzen Augmented Analytics, um das Risiko der Wiedereinlieferung von Patient:innen vorherzusagen, den Personalbestand zu optimieren und Möglichkeiten zur Kostensenkung bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Versorgungsqualität zu identifizieren. Die Technologie analysiert elektronische Gesundheitsdaten, Abrechnungsdaten und Betriebsmetriken, um umsetzbare Erkenntnisse für Administrator:innen sowie Ärztinnen und Ärzte zu gewinnen.
    • Finanzdienstleistungen: Banken und Versicherungen nutzen Augmented Analytics, um Betrug zu erkennen, Kreditrisiken zu bewerten und Produktempfehlungen zu personalisieren. Die Systeme analysieren Transaktionsmuster, Kundenverhalten und Marktbedingungen, um Anomalien und Chancen zu identifizieren, die Aufmerksamkeit erfordern.
    • Einzelhandel: Unternehmen im Einzelhandel setzen Augmented Analytics ein, um die Nachfrage zu prognostizieren, Preise zu optimieren und Kundenerlebnisse zu personalisieren. Die Technologie verarbeitet Point-of-Sale-Daten, Lagerbestände, wettbewerbsfähige Preise und externe Faktoren wie das Wetter, um Maßnahmen zu empfehlen, die Umsatz und Marge maximieren.
    • Fertigung: Produktionsanlagen nutzen Augmented Analytics, um Geräteausfälle vorherzusagen, Produktionspläne zu optimieren und Fehler zu reduzieren. Sensoren erzeugen umfangreiche Datasets, die von KI-Algorithmen analysiert werden, um Muster zu identifizieren, die Ausfällen oder Qualitätsproblemen vorausgehen.
    • Personalwesen: Personalabteilungen wenden Augmented Analytics an, um Umsatztreiber zu verstehen, die Personalbeschaffung zu optimieren und Qualifikationslücken zu identifizieren. Die Systeme analysieren Mitarbeiterdaten, Leistungsmetriken und externe Arbeitsmarkttrends, um Personalplanungsentscheidungen zu treffen.

    Häufig gestellte Fragen

    Was unterscheidet Augmented Analytics von herkömmlicher Business Intelligence? Herkömmliche BI erfordert, dass Benutzer:innen wissen, welche Fragen sie stellen und wie sie Abfragen oder Berichte erstellen, um sie zu beantworten. Während BI-Tools Daten visualisieren, von denen man bereits weiß, dass man sie analysieren möchte, bringt Augmented Analytics Muster zum Vorschein, von deren Existenz Nutzer zuvor nichts wussten.

    Benötigen Geschäftsanwender:innen technische Fähigkeiten, um Augmented Analytics zu verwenden? Nein. Die Technologie minimiert die Anforderungen an SQL-Kenntnisse, statistisches Wissen oder Data-Science-Fähigkeiten. Benutzer:innen interagieren über Abfragen in natürlicher Sprache und erhalten Erklärungen in einfacher Sprache. Sie benötigen jedoch weiterhin einen Geschäftskontext, um zu beurteilen, ob Erkenntnisse wichtig sind und wie sie darauf reagieren können.

    Wie geht Augmented Analytics mit Datenschutz und Sicherheit um? Augmented-Analytics-Plattformen übernehmen die Sicherheitskontrollen der zugrunde liegenden Dateninfrastruktur. Sie setzen die gleichen Zugriffsberechtigungen, Verschlüsselungsstandards und Compliance-Anforderungen durch wie herkömmliche Analysetools. Die Automatisierung schafft keine neuen Sicherheitsrisiken. Unternehmen müssen jedoch sicherstellen, dass Erkenntnisse nicht unbeabsichtigt sensible Informationen für unbefugte Benutzer:innen offenlegen.

    Kann Augmented Analytics Data Analysts und Data Scientists ersetzen? Die Technologie ergänzt analytisches Fachpersonal, anstatt es zu ersetzen. Sie automatisiert Routineaufgaben, Datenbereinigung, grundlegende Mustererkennung und Berichterstellung, sodass sich Data Analysts auf komplexe Probleme konzentrieren können, die Fachwissen und strategisches Denken erfordern. Data Scientists verlagern ihren Schwerpunkt von der Datenaufbereitung (80 % ihrer Arbeitszeit) hin zur Untersuchung komplexer Fragestellungen und dem Aufbau maßgeschneiderter Modelle für spezielle Use Cases.

    Welche Datenmengen sind für Augmented Analytics erforderlich, um effektiv zu sein? Die Effektivität hängt mehr von der Datenqualität und -relevanz als von der Datenmenge ab. Kleine Datasets können wertvolle Erkenntnisse liefern, wenn sie aussagekräftige Muster enthalten. Machine-Learning-Modelle verbessern sich jedoch im Allgemeinen mit mehr Trainingsdaten. Unternehmen mit begrenzten Daten sollten sich auf erweiterte Analysefunktionen konzentrieren, die automatisierte Datenvorbereitung und Abfragen in natürlicher Sprache anstelle von fortgeschrittenen prädiktiven Modellen betonen.

    Weitere Ressourcen

    Quellen und Referenzen

    Synonyme

    • Intelligente Analysen
    • Smarte Analysen
    • Automatisierte Analysen
    • Kognitive Analysen

    Dazugehörige Begriffe

    Zuletzt überprüft:

    Dezember 2025

    Alteryx Redaktionsstandards und Überprüfung

    Dieser Glossareintrag wurde vom Alteryx Content-Team erstellt und auf Klarheit, Genauigkeit und Übereinstimmung mit unserem Fachwissen in Data Analytics Automation überprüft.