Office Hours with Benn Stancil: BI's Third Form

Summary

In diesem Gespräch geht es um die Zukunft von Business Intelligence (BI) und die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz (KI) und großen Sprachmodellen (LLMs). Die Teilnehmer diskutieren, wie die Verarbeitung großer Datenmengen, selbst bei mittelmäßiger Qualität, zu besseren Ergebnissen führen kann, ähnlich wie bei modernen KI-Modellen. Außerdem wird die Rolle von BI-Analysten hinterfragt, da KI und automatisierte Systeme zunehmend in der Lage sind, Daten zu interpretieren und Entscheidungen zu unterstützen. Schließlich wird der Einfluss von Erzählungen und weniger präzisen Zahlen auf Geschäftsentscheidungen thematisiert, wobei das Vertrauen in den Kontext und die Narrative wächst.

Takeaways

• 😀 Die Menge an Daten ist entscheidend: Große Mengen unstrukturierter Daten ermöglichen durch große Sprachmodelle (LLMs) bessere Ergebnisse, selbst wenn die Daten nicht perfekt sind.
• 😀 ETL-Prozesse könnten durch KI unterstützt werden, aber die Herausforderung liegt in der Infrastruktur, um widerstandsfähige Datenpipelines zu schaffen.
• 😀 Unstrukturierte Daten, wie Slack-Nachrichten oder E-Mails, könnten in der Zukunft viel wertvoller werden, da sie nun durch KI effektiv genutzt werden können.
• 😀 Die Rolle von BI-Analysten verändert sich: Statt dass CEOs Zahlen anfordern, könnten sie künftig direkt von KI-Modellen grobe Antworten auf geschäftliche Fragen erhalten.
• 😀 Narrative Economics zeigt, dass es oft nicht die präzisen Zahlen sind, die Geschäftsentscheidungen leiten, sondern die Erzählungen, die aus den Daten hervorgehen.
• 😀 KI könnte den Entscheidungsfindungsprozess vereinfachen, indem sie grobe Annäherungen liefert und so den Fokus auf präzise, detaillierte Zahlen verringert.
• 😀 Der Gebrauch von LLMs könnte dazu führen, dass Unternehmen weniger auf detaillierte BI-Analysen angewiesen sind, da AI-basierte Antworten ausreichen.
• 😀 Die Präzision der Daten wird weniger wichtig: Mit der richtigen KI-Infrastruktur kann man akzeptieren, dass nicht alle Details bekannt sein müssen, solange die Gesamtwahrheit stimmen kann.
• 😀 Die Erklärbarkeit von Daten könnte vereinfacht werden, da LLMs durch den Abgleich mit großen Datenmengen bereits genügend Kontext bieten, um Entscheidungsträger zu unterstützen.
• 😀 Langfristig könnte das Vertrauen in KI-gesteuerte Narrative die Notwendigkeit für menschliche Analyse und Interpretation von Daten verringern.
• 😀 In der Zukunft wird die Nutzung von KI dazu führen, dass einfache Geschäftsfragen effizienter beantwortet werden können, ohne tief in technische Daten abzutauchen.

Q & A

Was ist die Hauptidee des Gesprächs über Business Intelligence (BI) und Large Language Models (LLMs)?

Die Hauptidee des Gesprächs ist, dass Large Language Models (LLMs) und ihre Fähigkeit, große Mengen unstrukturierter Daten zu analysieren, die traditionelle BI-Methoden verändern könnten. Anstatt sich ausschließlich auf präzise strukturierte Daten zu verlassen, könnte das Volumen an Daten und deren Aggregation zu brauchbaren Ergebnissen führen, auch wenn die Daten nicht perfekt sind.

Wie verändert sich der Umgang mit Daten durch LLMs im Vergleich zu traditionellen ETL-Systemen?

Traditionelle ETL-Systeme (Extract, Transform, Load) konzentrieren sich auf strukturierte Daten und robuste Pipelines. LLMs ermöglichen es jedoch, auch unstrukturierte Daten wie Slack-Nachrichten oder E-Mails zu nutzen, die zuvor nicht für die Datenanalyse verwendet wurden. Dies erweitert den Pool an Datenquellen und verändert, wie Unternehmen ihre Daten aggregieren und verarbeiten.

Welche Rolle spielen BI-Analysten in der Zukunft, wenn LLMs immer mehr Aufgaben übernehmen?

In der Zukunft könnten BI-Analysten weniger für die Sammlung und Analyse strukturierter Daten verantwortlich sein. Stattdessen könnte ihre Rolle mehr in der Kontextualisierung und Interpretation von Daten bestehen, wobei LLMs einfache, aber relevante Antworten auf Geschäftsanfragen liefern. Der Bedarf an menschlicher Intervention könnte jedoch in komplexeren Entscheidungsprozessen weiterhin bestehen.

Was bedeutet 'Narrative Economics' und wie steht es im Zusammenhang mit den Ideen des Gesprächs?

Narrative Economics, wie von Robert Shiller beschrieben, betont, dass die Narrative – also die Geschichten hinter den Daten – oft entscheidender sind als die reinen Zahlen. Das Gespräch deutet darauf hin, dass in der Zukunft LLMs durch die Aggregation von Textdaten diese Narrative generieren könnten, ohne dass dabei eine detaillierte Präzision in den Zahlen erforderlich ist.

Wie verändert sich die Notwendigkeit für Präzision in der Datenanalyse mit der Nutzung von LLMs?

Traditionell war Präzision in der Datenanalyse von größter Bedeutung, besonders bei der Nutzung von BI-Tools. Mit LLMs könnte sich diese Perspektive jedoch ändern, da ein „gut genug“ Ansatz durch die Verarbeitung großer Datenmengen und die Erstellung von Narrativen ausreichend sein könnte, um fundierte Entscheidungen zu treffen, ohne sich auf extreme Genauigkeit zu stützen.

Welche Auswirkungen hat die Nutzung von LLMs auf den Entscheidungsprozess in Unternehmen?

LLMs könnten den Entscheidungsprozess effizienter machen, indem sie schnelle, relevante Antworten auf komplexe Fragen liefern. Anstatt stundenlang Daten zu überprüfen und statistische Signifikanzen zu diskutieren, könnten Führungskräfte und Analysten mit den Ergebnissen arbeiten, die durch LLMs aggregiert werden, um rasch fundierte Entscheidungen zu treffen.

Wie sieht die zukünftige Entwicklung im Umgang mit unstrukturierten Daten aus?

Es wird erwartet, dass Unternehmen zukünftig viel mehr unstrukturierte Daten, wie etwa E-Mails oder Slack-Nachrichten, in ihre Analyseprozesse einbeziehen werden. Diese Daten, die bisher oft ungenutzt blieben, könnten dank der Leistungsfähigkeit von LLMs sinnvoll verarbeitet werden, um geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Welche Bedeutung hat die Interaktion zwischen unstrukturierten und strukturierten Daten in zukünftigen BI-Systemen?

Zukünftige BI-Systeme könnten stärker auf eine Kombination von strukturierten und unstrukturierten Daten angewiesen sein. Während strukturierte Daten für präzise und traditionelle Analysen wichtig bleiben, bieten unstrukturierte Daten durch LLMs eine breitere Grundlage für die Generierung von Narrativen und Einblicken, die möglicherweise relevanter sind für die Entscheidungsfindung.

Wie könnte sich die Verwendung von BI-Tools in Bezug auf die Nachfrage nach Analysten verändern?

Die Nutzung von BI-Tools könnte sich dahin gehend verändern, dass Unternehmen vermehrt auf LLMs zurückgreifen, die schnell und automatisch Antworten auf ihre Fragen liefern. Dies könnte zu einer verringerten Nachfrage nach traditionellen Analysten führen, da viele Routinefragen direkt von den Tools beantwortet werden, und mehr Fokus auf die Analyse komplexer Daten und das Verständnis von Kontexten gelegt wird.

Inwiefern kann der Einsatz von LLMs dazu führen, dass die Art und Weise, wie Dateninterpretiert werden, vereinfacht wird?

Der Einsatz von LLMs könnte dazu führen, dass die Art und Weise, wie Daten interpretiert werden, vereinfacht wird, da LLMs in der Lage sind, aus großen Datenmengen einfache, aber nützliche Informationen zu extrahieren. Dies könnte die Komplexität der traditionellen Datenanalyse reduzieren, sodass Entscheidungsträger schneller auf geschäftliche Fragen reagieren können, ohne sich in den Details der Daten zu verlieren.