Power BI AI revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen Daten analysieren und Entscheidungen treffen. Durch die Kombination der Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz mit der beliebten Business Intelligence-Plattform von Microsoft können Unternehmen tiefere Einblicke gewinnen und fundiertere Strategien entwickeln. Diese innovative Integration wirkt sich auf verschiedene Branchen aus und ermöglicht es Experten, verborgene Muster aufzudecken, Trends vorherzusagen und komplexe Analysen mit beispielloser Leichtigkeit zu automatisieren. Die neuen Funktionen von Power BI, wie z. B. maschinelles Lernen, Textanalyse, Stimmungsanalyse und prädiktive Analyse, sind von entscheidender Bedeutung, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
KI-gestützte Erfassung von Daten in Power BI
Die KI-Funktionen von Power BI revolutionieren die Datenerkennung und ermöglichen es den Anwendern, mühelos wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Mit intelligenter Datenerkennung analysiert Power BI automatisch Daten und erstellt Visualisierungen, was Zeit und Aufwand spart. Diese Funktionalität ist im gesamten Microsoft-Ökosystem verfügbar, einschließlich Power BI Service, SharePoint und Microsoft Teams.
Die automatische Generierung von Erkenntnissen ist eine weitere leistungsstarke Funktion. Power BI verwendet KI-Algorithmen, um Muster, Trends und Anomalien in den Daten zu erkennen und so ohne manuelle Analyse verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse helfen Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zu treffen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Die Mustererkennung ist das Herzstück der KI-Funktionen von Power BI. Durch den Einsatz fortschrittlicher maschineller Lernverfahren kann Power BI Cluster, Ausreißer und Beziehungen in den Daten erkennen. Streudiagramme eignen sich besonders gut, um diese Muster visuell darzustellen. Benutzer können dynamisch in Cluster eindringen, um die zugrunde liegenden Faktoren zu untersuchen, z. B. die Auswirkungen der Kaufhäufigkeit auf Margen und Umsatzwachstum.
Die KI-Funktionen ermöglichen es den Anwendern, verborgene Muster zu entdecken und aussagekräftige Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Durch automatisierte Datenanalyse, Mustererkennung und interaktive Visualisierung können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen und schneller als je zuvor fundierte Entscheidungen treffen.
KI-basierte Power BI Lösungen implementieren
Die Implementierung von KI-basierten Lösungen umfasst eine nahtlose Integration mit Azure Machine Learning. Power BI bietet Anwendern einfachen Zugang zu erweiterten Analysen, indem die Azure Machine Learning-Plattform zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine Learning-Modellen verwendet wird. Diese Integration ermöglicht es Unternehmen, die Vorhersagekraft ihrer Daten zu nutzen, ohne über umfassende Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens verfügen zu müssen.
Für den Einstieg in die KI in Power BI ist es wichtig, die eigenen Bedürfnisse zu ermitteln, die verfügbaren Ressourcen zu erkunden und die Beratung durch Experten in Betracht zu ziehen. Microsoft bietet eine umfassende Dokumentation, interaktive Tutorials und Beispielberichte an, um Anwendern den Einstieg in die KI-Funktionen zu erleichtern. Unternehmen, die nicht über ein eigenes Data Science-Team verfügen, sollten jedoch mit Power BI-Entwicklern und Datenanalyse-Experten zusammenarbeiten, die maßgeschneiderte KI-Modelle und kontinuierlichen Support bieten können.
Bei der Implementierung von KI-gestützten Lösungen ist es wichtig, Best Practices zu befolgen. Beginnen Sie mit einem Pilotprojekt, das ein klar definiertes Geschäftsziel verfolgt, um die Möglichkeiten von KI-gestütztem Power BI in einer kontrollierten Umgebung zu evaluieren. Bei Erfolg die KI-Funktionen auf andere Abteilungen und Prozesse ausweiten. Die Förderung einer datengetriebenen Kultur innerhalb des Unternehmens ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung, da sie Mitarbeiter auf allen Ebenen dazu ermutigt, KI-gestützte Entscheidungsintelligenz zu nutzen.
Bessere Insights durch die Integration von maschinellem Lernen
Die Integration von maschinellem Lernen in Power BI ermöglicht es den Nutzern, erweiterte Analysefunktionen zu nutzen, um tiefere Einblicke zu gewinnen. Clustering, Analyse der wichtigsten Einflussfaktoren und automatische Modellierung sind nur einige der leistungsstarken ML-Funktionen, die die Datenexploration in Power BI verbessern.
Die wichtigsten Einflussfaktoren analysieren
Bei der Analyse der wichtigsten Einflussfaktoren wird ML.NET hinter den Kulissen eingesetzt, um die wichtigsten Faktoren für die Unternehmensleistung und -ergebnisse zu ermitteln. Es ordnet die Faktoren nach ihrem Einfluss auf eine ausgewählte Kennzahl und hilft den Nutzern zu verstehen, was Kennzahlen wie Kundenabwanderung oder Umsatz beeinflusst.
Die wichtigsten Einflussfaktoren können beispielsweise zeigen, dass Kunden mit kurzfristigen Verträgen 2,57-mal häufiger abwandern als Kunden mit langfristigen Verträgen. Solche Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, Veränderungen zu priorisieren und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Clustering und Segmentierung
Mit den Clustering-Funktionen können Benutzer ähnliche Datenpunkte gruppieren, um verborgene Muster und Kundensegmente aufzudecken. Das Clustering kann mithilfe von Streudiagrammen oder Tabellen erfolgen, wobei K-Means-Algorithmen verwendet werden, um Cluster zu finden.
| Anwendungsbereich | Vorteile |
| Kundensegmentierung | Identifizierung von Kundengruppen anhand von Verhalten, Ausgaben und demographischen Daten für gezieltes Marketing |
| Produktgruppierung | Identifizierung von Produktclustern auf der Grundlage von Verkaufsleistung, Eigenschaften oder Kundenpräferenzen |
Automatische Modellierung
Durch automatisiertes maschinelles Lernen vereinfacht Power BI den Prozess des Trainings und der Validierung von ML-Modellen (maschinelles Lernen). Die Benutzer können binäre Vorhersage-, Klassifizierungs- und Regressionsmodelle sofort erstellen, ohne über umfangreiche datenwissenschaftliche Kenntnisse verfügen zu müssen.
Power BI wählt automatisch den besten Algorithmus aus, passt die Hyperparameter an und erstellt einen Validierungsbericht, in dem die Leistung des Modells erläutert wird. Auf diese Weise können Anwender ML-Modelle schnell auf ihre Daten anwenden und mit nur wenigen Klicks Vorhersagen treffen. Die automatische Modellierung vereinfacht auch die Vorhersage.
Textanalyse und KI-Visualisierung
Mit den Textanalysefunktionen von Power BI können Anwender Erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten gewinnen. Mithilfe von Stimmungsanalysen, der Extraktion von Schlüsselsätzen, Spracherkennung und der Erkennung benannter Entitäten kann Power BI Trends, Meinungen und Beziehungen aufdecken, die in Textfeldern verborgen sind. Der Power Query Editor erleichtert die Anwendung von Textanalysefunktionen und die Anreicherung Ihrer Daten.
KI-gestützte Visualisierungen heben die Visualisierung in Power BI auf die nächste Stufe. Mit Image Tagging können Benutzer automatisch Objekte, Personen und Text in Bildern identifizieren und so neue Wege zur Analyse visueller Daten beschreiten. KI-gestützte Visualisierungen wie der Dekompositionsbaum nutzen maschinelles Lernen, um die wichtigsten Einflussfaktoren hinter einer Kennzahl zu erklären. Und natürlichsprachliche Abfragen ermöglichen es den Nutzern, Fragen zu ihren Daten in einfachem Englisch zu stellen und sofort Antworten zu erhalten.
Power BI unterstützt auch die Integration von Python und R, so dass Datenwissenschaftler benutzerdefinierte Modelle für maschinelles Lernen und fortgeschrittene Analysen in ihre Berichte integrieren können. Mit der Premium-Kapazität können Unternehmen auf zusätzliche KI-Workloads zugreifen und ihre Analyseinitiativen skalieren.
KI-gestütztes Power BI – ein Fazit
Power BI AI hat einen großen Einfluss darauf, wie Unternehmen Daten analysieren und Entscheidungen treffen.
Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz mit der Business Intelligence-Plattform von Microsoft können Unternehmen verborgene Muster entdecken, Trends vorhersagen und komplexe Analysen einfacher als je zuvor automatisieren. Die Integration von KI-gestützten Funktionen wie Smart Data Discovery, automatische Wissensgenerierung und Mustererkennung. So können Anwender schnell aussagekräftige Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen. Dies führt zu fundierteren Strategien und Wettbewerbsvorteilen in verschiedenen Branchen.
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