Die Evolution der selbstbedienten Analytik: Von LLMS zur semantischen Ebene

By Data Council · 2024-04-13

Die Welt der Datenanalyse hat sich in den letzten Jahren stark weiterentwickelt, insbesondere durch den Einsatz von LLMS und der semantischen Ebene. Erfahren Sie mehr über die Bedeutung dieser Entwicklungen.

Die Evolution der selbstbedienten Analytik: Von LLMS zur semantischen Ebene

  • Die Welt der Datenanalyse hat sich in den letzten Jahren stark weiterentwickelt. Ein wichtiger Teil dieser Evolution ist die Verwendung von LLMS und der semantischen Ebene, die es ermöglichen, eine Form von selbstbedienten Analysen und Daten zu schaffen, die zuvor nicht möglich war.

  • LLMS, ein Begriff, den wir alle schon einmal gehört haben, steht für Learning Management System. In Kombination mit der semantischen Ebene ermöglicht es eine effektive Selbstbedienungsanalytik, bei der Endbenutzer ohne die Hilfe von technischen Experten auf Daten zugreifen können.

  • Als CTO und Mitbegründer von Zenlitic, einem Business Intelligence-Tool, habe ich umfangreiche Erfahrung in der Datenanalyse. Mit einem Master-Abschluss in Data Science von Harvard und mehr als sieben Jahren Praxis in New York und Denver, habe ich Einblicke in die Herausforderungen und Potenziale der Datenanalyse.

  • Selbstbediente Analytik stellt die Frage in den Raum: Was ist die Aufgabe eines Datenwissenschaftlers? Indem wir verstehen, was kein Bestandteil der Aufgaben eines Datenwissenschaftlers ist, können wir definieren, was selbstbediente Funktionen für nicht-technische Benutzer ausmachen.

  • Die Entwicklung der Selbstbedienung hängt eng mit der zugrunde liegenden Technologie zusammen. Früher galt es schon als selbstbedient, wenn man statische Dashboards betrachtete oder Umsatzdaten in einem OLAP-Cube analysierte. Heute ermöglichen Tools wie Tableau und Looker eine interaktivere Selbstbedienung, bei der Benutzer Dashboards filtern, bearbeiten und anpassen können.

  • Die Zukunft der Selbstbedienungsanalyse liegt in Technologien wie Snowflake und Looker, die es Nutzern ermöglichen, Inhalte auf Dashboards zu explorieren, zu bearbeiten und weiterzuentwickeln. Doch der nächste entscheidende Schritt ist die Integration von großen Sprachmodellen, um eine noch intuitivere, natürlichere und effizientere Analyse zu ermöglichen.

  • Große Sprachmodelle wie GPT-4 haben in der Tech-Welt für Aufsehen gesorgt. Mit beeindruckenden Fähigkeiten zur natürlichen Sprachverarbeitung könnten sie die Art und Weise revolutionieren, wie wir mit Daten interagieren. Dennoch sind sie noch nicht perfekt und es bedarf weiterer Innovationen, um die selbstbediente Analytik auf ein neues Niveau zu heben.

Die Evolution der selbstbedienten Analytik: Von LLMS zur semantischen Ebene
Die Evolution der selbstbedienten Analytik: Von LLMS zur semantischen Ebene

Die Bedeutung von Datenkontext für zuverlässige Analysen

  • Die Welt der Datenanalyse kann manchmal eine Herausforderung sein, besonders wenn es um die Interpretation von Nettoerlösen oder aktiven Benutzern geht. Oftmals stoßen Analytiker auf Probleme, wenn verschiedene Unternehmen unterschiedliche Definitionen für Begriffe wie Nettoerlöse haben.

  • Ein weiteres häufiges Problem ist die fehlende Kontextualisierung der Daten. Zum Beispiel kann die Definition eines aktiven Benutzers je nach Geschäftsmodell variieren. Deshalb ist es entscheidend, den Datenanalysen den richtigen Kontext zu geben, um verlässliche Ergebnisse zu erzielen.

  • Es ist nicht einfach, allein auf Technologie wie Text-to-SQL zu vertrauen, um genaue Analysen durchzuführen. Selbst wenn die Software SQL perfekt generiert, kann sie ohne das Verständnis des Geschäftskontextes zu falschen Schlussfolgerungen kommen. Für Unternehmen ist es unerlässlich, dass Analysen auf einer fundierten semantischen Ebene basieren.

  • Die semantische Ebene dient als Grundlage für die Definition von Metriken wie Nettoerlösen oder aktiven Benutzern. Sie stellt sicher, dass Unternehmen einheitliche Begrifflichkeiten verwenden und Daten korrekt interpretiert werden. Diese klare definitorische Struktur erleichtert die Datenanalyse und sorgt für konsistente Ergebnisse.

  • Um die Effektivität von Maschinenlernen-Algorithmen zu steigern, müssen sie mit dem spezifischen Geschäftskontext eines Unternehmens verknüpft werden. Nur so können sie die Absicht eines Benutzers verstehen und entsprechend handeln. Die Kombination von Technologie und Kontext führt zu fundierten Entscheidungen und verlässlichen Analysen.

Die Bedeutung von Datenkontext für zuverlässige Analysen
Die Bedeutung von Datenkontext für zuverlässige Analysen

Die Bedeutung einer semantischen Ebene in der Datenanalyse

  • In der heutigen Datenlandschaft ist es für Unternehmen unerlässlich, mit der Vielzahl von Daten umzugehen, die sie generieren. Oftmals sind Daten in Unternehmen unstrukturiert und schwer zu interpretieren. Genau hier kommt die semantische Ebene ins Spiel, um Ordnung in das Chaos zu bringen.

  • Die semantische Ebene ermöglicht es, Informationen in einem Git-gesteuerten System zu encodieren. Dies gewährleistet nicht nur die Konsistenz der Daten, sondern ermöglicht es auch, sie an nachgelagerte Dienste weiterzugeben, die SQL erzeugen. Der Kernnutzen einer semantischen Ebene liegt vor allem in der Korrektheit der Daten.

  • Im Gegensatz zu traditionellen Ansätzen wie L-alums, die auf Verständnis abzielen, bietet die semantische Ebene eine Garantie für die Richtigkeit der Daten. Jedes Mal, wenn Kennzahlen wie aktive Benutzer oder Churn berechnet werden, erfolgt dies auf Basis einer einheitlichen Definition. Dadurch entsteht Vertrauen in die Genauigkeit der berechneten Werte.

  • Es ist entscheidend zu verstehen, dass semantische Ebenen nicht nur für die effektive Selbstbedienung in der Datenanalyse wichtig sind, sondern auch für die Gesamteffizienz eines Unternehmens. Ohne eine klare semantische Struktur sind Unternehmen oft gezwungen, manuell Daten zusammenzuführen, was zu Fehlern und Inkonsistenzen führen kann.

  • Ein gutes Beispiel für den effektiven Einsatz einer semantischen Ebene ist das Unternehmen Warby Parker. Durch gezielte Definitionen von Metriken und Joins sparen sie Zeit und Ressourcen, die ansonsten für das Beantworten von Ad-hoc-Anfragen aufgewendet würden. Dies ermöglicht es dem Daten-Team, qualitativ hochwertige Analysen durchzuführen und konsistente Ergebnisse zu liefern.

  • Selbst mit einer optimalen semantischen Ebene und einem erstklassigen Daten-Team bleibt jedoch eine Herausforderung bestehen: die Benutzerfreundlichkeit. Endnutzer müssen in der Lage sein, Daten miteinander zu verknüpfen und effizient zu navigieren, um wirklich selbstständige Analysen durchführen zu können. Hier liegt oft das Hauptproblem bei der Adoption von BI-Tools.

Die Bedeutung einer semantischen Ebene in der Datenanalyse
Die Bedeutung einer semantischen Ebene in der Datenanalyse

Die Zukunft von Datenauswertung: Die Vereinigung von KI und semantischer Ebene

  • In der Welt der Datenauswertung war es lange Zeit eine Herausforderung, Self-Service-Lösungen effektiv zum Laufen zu bringen. Dies führte dazu, dass viele die Idee des Self-Service als Mythos betrachteten, der niemals richtig funktionieren würde. Doch neue Entwicklungen zeigen, dass dies möglicherweise falsch ist.

  • Einzelne Werkzeuge wie die KI (künstliche Intelligenz) aus dem Natural Language Processing (NLP) und die semantische Ebene haben begonnen, ineinander zu greifen und neue Möglichkeiten zu eröffnen. Die KI bietet Verständnis und die semantische Ebene sorgt für Korrektheit. Wenn man diese beiden zusammenführt, entsteht der entscheidende Kontext, in dem wahre Magie passiert. Es ermöglicht den Unternehmen, ihren Datenanalysten ein hohes Maß an Kontext und damit Effizienz zu bieten.

  • Die semantische Ebene trägt dazu bei, die möglichen Fehlinterpretationen der KI zu beheben, während die KI-Benutzeroberfläche die Komplexität der semantischen Ebene für den Benutzer vereinfacht. Diese Kombination führt dazu, dass Self-Service-Lösungen nicht nur einfacher, sondern auch leistungsstark werden. Das Ergebnis ist, dass der Zugriff auf Daten und Analysen so einfach wird wie ein Gespräch mit einem Datenwissenschaftler.

  • Durch Integration von KI und semantischer Ebene wird Self-Service zu einem echten Game-Changer. Es ermöglicht nicht nur eine effizientere Datenanalyse, sondern auch eine schnellere Reaktionszeit auf datenbasierte Anfragen. Dies bedeutet, dass Unternehmen schneller und genauer auf geschäftskritische Fragen reagieren können, was einen erheblichen Wettbewerbsvorteil bietet.

Die Zukunft von Datenauswertung: Die Vereinigung von KI und semantischer Ebene
Die Zukunft von Datenauswertung: Die Vereinigung von KI und semantischer Ebene

Die Zukunft der Datenwissenschaft: Eine aufregende Entwicklung für Datenwissenschaftler

  • Die Welt der Datenwissenschaft erlebt eine spannende Entwicklung, die die Art und Weise, wie Datenwissenschaftler arbeiten, revolutionieren wird. Der Einsatz von großen Sprachmodellen wie dem ddlm verändert nicht nur die Art, wie Daten abgerufen und analysiert werden, sondern hat auch tiefgreifende Auswirkungen auf die Rolle der Datenwissenschaftler.

  • Ein entscheidender Aspekt dieser Veränderung ist die Möglichkeit des iterativen Austauschs mit den Daten. Ähnlich wie in einer E-Mail-Konversation können Datenwissenschaftler dem ddlm Fragen stellen, Anfragen verfeinern und sogar das Thema ohne Einschränkungen ändern. Diese iterative Herangehensweise ermöglicht eine flexible und effiziente Datenanalyse, bei der keine starren Strukturen eingehalten werden müssen.

  • Eine der revolutionären Eigenschaften des ddlm ist seine Fähigkeit, nahtlos zwischen verschiedenen Themen und Kontexten zu wechseln. Datenwissenschaftler können mühelos von einem Thema wie Produkten zu einem ganz anderen Bereich wie Marketingkanälen übergehen, ohne dass dies das Modell behindert. Diese Flexibilität eröffnet völlig neue Möglichkeiten für die Datenanalyse und ermöglicht es, schnell auf sich ändernde Anforderungen einzugehen.

  • Was bedeutet diese Entwicklung nun konkret für Datenwissenschaftler und ihre Arbeit? Einer der zentralen Punkte ist die verstärkte Fokussierung auf den Aufbau semantischer Ebenen. Mit dem Aufkommen des ddlm werden Datenwissenschaftler mehr Zeit darauf verwenden, diese semantischen Strukturen zu entwickeln, um die Effizienz und Genauigkeit der Datenanalyse zu verbessern. Dies bedeutet zwar mehr Aufwand in der Vorbereitungsphase, führt aber letztendlich zu einer höheren Wertschöpfung und einer tieferen Nutzung des eigenen Fachwissens.

  • Die Zukunft der Datenwissenschaft liegt somit in einer Verschiebung von rein repetitiven Aufgaben hin zu komplexeren und anspruchsvolleren Analysen. Der Einsatz von Technologien wie ddlm und semantischen Ebenen ermöglicht es Datenwissenschaftlern, ihr volles Potenzial auszuschöpfen und maßgeschneiderte Modelle für ihre Unternehmen zu entwickeln. Dieser Wandel führt zu einer Steigerung der Wertschätzung und Relevanz der Datenwissenschaft in der Geschäftswelt.

  • Insgesamt ist die Entwicklung hin zu einer datengetriebenen Zukunft eine äußerst spannende Perspektive für Datenwissenschaftler. Durch den verstärkten Fokus auf komplexe Analysen und individuelle Lösungen wird die Arbeit anspruchsvoller, aber auch erfüllender. Der Einsatz von ddlm und semantischen Ebenen verspricht nicht nur eine effizientere Datenanalyse, sondern auch eine Steigerung des eigenen Werts als Datenwissenschaftler.

Die Zukunft der Datenwissenschaft: Eine aufregende Entwicklung für Datenwissenschaftler
Die Zukunft der Datenwissenschaft: Eine aufregende Entwicklung für Datenwissenschaftler

Conclusion:

Die Kombination von LLMS und der semantischen Ebene hat einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung der selbstbedienten Analytik geleistet. Diese Technologien ermöglichen es Benutzern, effektiv auf Daten zuzugreifen und Analysen durchzuführen.

Q & A

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