Ist die Verarbeitung natürlicher Sprache die Zukunft der Business ...
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# Ist die Verarbeitung natürlicher Sprache die Zukunft der Business Intelligence?

September 20, 2023·Thomas Wood

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![Ist die Verarbeitung natürlicher Sprache die Zukunft der Business Intelligence?](https://fastdatascience.com/images/nlp-bi-branded.png)

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_Gastbeitrag von [Essa Jabang](https://www.linkedin.com/in/pa-essa-jabang-9480a1a) , der als Daten- und Engineering-Berater in unserem [Team bei Fast Data Science](https://fastdatascience.com/de/team/) arbeitet und außerdem sein eigenes Unternehmen [Taybull](https://www.taybull.com/) leitet._

In der sich rasch entwickelnden Welt der [Business Intelligence (BI)](https://www.ibm.com/topics/business-intelligence) sorgt eine Technologie für Furore: [die Verarbeitung natürlicher Sprache](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache) (NLP). Da Unternehmen bestrebt sind, aus ihren riesigen Datenmengen Wert zu schöpfen, scheint die Kombination von BI-Tools und NLP eine natürliche Weiterentwicklung zu sein. Aber ist NLP wirklich die Zukunft der BI? Und [welche geschäftlichen Einsatzmöglichkeiten bietet NLP](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache/gesch%C3%A4ftsanwendungen-nlp/) ?

In diesem Artikel gehen wir auf die Beziehung zwischen [Natural Language Processing](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache) (NLP) und Business Intelligence (BI) ein. Begleitet von einer detaillierten Abbildung erhalten die Leser Einblicke in eine reale Anwendung von NLP in BI und erfahren, wie einfach es ist, komplexe Datensätze mithilfe alltäglicher Sprache abzufragen.

## NLP und BI verstehen

Zunächst müssen wir die Grundvoraussetzungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache, [künstliche Intelligenz und Business Intelligence](https://fastdatascience.com/de/ki-f%C3%BCr-unternehmen/) verstehen:

**[Verarbeitung natürlicher Sprache](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache) (NLP)** : Damit ist die Fähigkeit von Maschinen gemeint, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Dazu gehört alles von Googles Suchalgorithmen über Siris Spracherkennung bis hin zu Chatbots in Ihrem bevorzugten Online-Shop.

**Business Intelligence (BI)** : Hierbei handelt es sich um die Nutzung von Technologien, Anwendungen und Verfahren zur Erfassung, Integration, Analyse und Präsentation von Geschäftsinformationen, um eine bessere Entscheidungsfindung zu unterstützen.

## Die Schnittstelle zwischen NLP und BI

Auf einer grundlegenden Ebene dienen Business Intelligence-Tools dazu, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Traditionell war dazu ein Benutzer erforderlich, der sich mit Abfragesprachen auskennt, um die erforderlichen Informationen zu extrahieren. Mit NLP können Sie Ihrem BI-Tool jedoch einfach eine Frage in natürlicher Sprache stellen, genau wie Sie sie einem Kollegen stellen würden.

Anstatt beispielsweise eine komplexe SQL-Abfrage manuell einzugeben, könnten Sie mit NLP fragen: „Wie hoch waren die Gesamtumsätze im letzten Quartal in der Region Nordosten?“ und eine präzise Antwort erhalten.

## Vorteile der Integration der Verarbeitung natürlicher Sprache in Business Intelligence

[Die Verarbeitung natürlicher Sprache](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache) kann Aufgaben wie das Generieren und Klassifizieren von Text, das Beantworten von Fragen in einem Gesprächsstil und das Übersetzen von Text von einer Sprache in eine andere ausführen. Mit dem Aufkommen von Chatbots hat sie Branchen revolutioniert, insbesondere den Kundendienst. Die Entstehung großer Sprachmodelle wie ChatGPT hat den Anwendungsbereich [natürlicher Sprachverarbeitung](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache) weiter erweitert und beschleunigt. Zu den Vorteilen, die NLP dem Business Intelligence-Sektor bietet, gehören:

1. **Benutzerfreundlichkeit** : Business Intelligence-Tools, die mit Funktionen [zur Verarbeitung natürlicher Sprache](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache) erweitert wurden, können bemerkenswert intuitiv sein. Das bedeutet, dass selbst Personen mit minimaler Erfahrung in der Datenanalyse sie effektiv nutzen können, wodurch sichergestellt wird, dass der Datenzugriff unternehmensübergreifend zu einem demokratischen Prozess wird.

2. **Effizienz** : Durch die Einbindung von NLP werden die Geschwindigkeit und Einfachheit von Datenabfragen erheblich verbessert, wodurch die zum Gewinnen aussagekräftiger Erkenntnisse erforderliche Zeit drastisch reduziert wird.

3. **Erweiterte Erkenntnisse** : Mit NLP können wir tiefer in Datensätze eintauchen und so komplexe Muster und Zusammenhänge erkennen, die mit herkömmlichen Abfragemethoden möglicherweise nicht erkennbar sind. Dies führt zu umfassenderen, differenzierteren Erkenntnissen.

4. **Personalisierung** : Da Chatbots und virtuelle Assistenten zu integralen Bestandteilen von BI-Plattformen werden, erleben Benutzer einen maßgeschneiderten und interaktiveren Ansatz zur Datenanalyse. Dies macht den Prozess nicht nur intuitiver, sondern sorgt auch für ein ansprechenderes Benutzererlebnis.

5. **Sicherheit** : Der Einsatz von NLP-Techniken wie der Datenmaskierung in Business-Intelligence-Systemen verbessert den Datenschutz und wirkt Bedrohungen wie Datenexfiltration und Schwachstellen Dritter entgegen. Maskierte Daten sind selbst bei Zugriff nicht ausnutzbar, was einen sicheren Datenaustausch ermöglicht, ohne den ursprünglichen Inhalt preiszugeben.


Hier ist ein anschaulicher Dialog zwischen einem CFO und einem Finanz-Bot mit dem treffenden Namen „FinBot“. Dieses Gespräch unterstreicht das Potenzial der Integration [natürlicher Sprachverarbeitung](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache) in Business Intelligence und bietet hochrangigen Entscheidungsträgern Echtzeiteinblicke und Datenvisualisierung. Tauchen Sie ein und sehen Sie, wie nahtlos ein CFO die von FinBot präsentierten Daten abrufen, interpretieren und auf ihrer Grundlage Strategien entwickeln kann.

**CFO** : Hallo FinBot.

**FinBot** : Guten Tag, CFO! Wie kann ich Sie heute bei Ihrer Finanzanalyse unterstützen?

**CFO** : Zeigen Sie mir die Umsatzentwicklung der letzten 12 Monate?

**FinBot** : Natürlich. \[Zeigt ein Liniendiagramm mit monatlichen Umsatzdaten der letzten 12 Monate. Die Linie steigt stetig an, mit einem deutlichen Anstieg in den letzten zwei Monaten.\]

**CFO** : Beeindruckendes Wachstum in den letzten zwei Monaten. Was hat zu diesem Anstieg beigetragen?

**FinBot** : Der Anstieg ist hauptsächlich auf Folgendes zurückzuführen:

- Eine Umsatzsteigerung von 25 % durch unsere neue Produktlinie.
- Expansion auf den europäischen Markt, die in diesem Zeitraum 15 % des Gesamtumsatzes ausmachte.
\[FinBot zeigt ein Kreisdiagramm, das den Umsatzbeitrag jedes Faktors zeigt.\]

**CFO** : Wie ist das im Vergleich zu unseren drei größten Wettbewerbern?

**FinBot** : \[Zeigt ein Balkendiagramm an, das das monatliche Umsatzwachstum des Unternehmens mit dem seiner drei größten Konkurrenten in den letzten 12 Monaten vergleicht.\] Ihre Wachstumsrate übertrifft die von Konkurrent A und B um 12 % bzw. 8 %. Konkurrent C verzeichnete jedoch eine Wachstumsrate, die knapp 2 % über Ihrer lag.

**CFO** : Interessant. Lassen Sie uns tiefer in unseren europäischen Markt eintauchen. Zeigen Sie mir die Umsatzaufschlüsselung nach Ländern.

**FinBot** : Sicherlich. \[Zeigt eine Heatmap von Europa, auf der die Länder nach Umsatz farblich gekennzeichnet sind. Zusätzlich zeigt eine Seitentabelle die fünf umsatzstärksten europäischen Länder.\]

- Deutschland: 1,2 Mio. USD
- Frankreich: 900.000 USD
- Großbritannien: 850.000 US-Dollar
- Spanien: 700.000 USD
- Italien: 650.000 USD

**CFO** : Wie hoch ist unsere Gewinnspanne in Großbritannien im Vergleich zu Deutschland?

**FinBot** : In Großbritannien beträgt Ihre Gewinnspanne 22 %, in Deutschland 28 %. \[FinBot zeigt ein Balkendiagramm, das die Gewinnspannen der beiden Länder vergleicht.\]

**CFO** : Gibt es in Großbritannien erhebliche Kostenfaktoren, die unsere Margen beeinflussen?

**FinBot** : Ja, es gibt einige Hauptfaktoren, die die Gewinnspanne in Großbritannien beeinflussen:

- Höhere Logistik- und Vertriebskosten aufgrund der Brexit-bezogenen Regelungen.
- Erhöhte Marketingausgaben zur Durchdringung des britischen Marktes.
- Leicht erhöhte Betriebskosten im Zusammenhang mit der Einhaltung lokaler Vorschriften.
\[FinBot zeigt ein Kreisdiagramm, das die Verteilung dieser zusätzlichen Kosten in Großbritannien zeigt.\]

**CFO** : Das ist aufschlussreich. Ich werde das mit dem Team besprechen. Danke, FinBot!

**FinBot** : Gern geschehen! Wenn Sie weitere Fragen haben oder weitere Analysen benötigen, können Sie diese gerne stellen. Ich wünsche Ihnen einen schönen Tag!

Inspiriert von diesem Dialog machte sich unser Team bei Fast Data Science auf den Weg, ein NLP-gesteuertes Business Intelligence-System zu entwickeln. Sehen Sie sich das Tool unten in Aktion an:

Wie oben dargestellt, vereinfacht die Fähigkeit, mit riesigen Datensätzen im Dialog zu interagieren, nicht nur den Prozess, sondern verbessert auch die Tiefe und Qualität der Erkenntnisse. Bei Fast Data Science freuen wir uns, in diesem Bereich Pionierarbeit zu leisten, und glauben, dass die Zukunft der Datenanalyse maßgeblich von solchen intuitiven Schnittstellen geprägt sein wird. Um diese Entwicklung zu nutzen, müssen Unternehmen mit Tools ausgestattet werden, die nicht nur effizient, sondern auch benutzerzentriert sind.

Fast Data Science - London

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## Herausforderungen

Obwohl die Anwendung der Verarbeitung natürlicher Sprache in Business Intelligence vielversprechend ist, bringt sie auch einige Herausforderungen mit sich. Hier sind einige davon:

1. **Komplexität der Sprache** : Sarkasmus, lokale Redewendungen und Zweideutigkeiten können NLP-Tools verwirren.
2. **Akzeptanz und Vertrauen** : Viele, insbesondere diejenigen, die an herkömmliche BI-Tools gewöhnt sind, brauchen möglicherweise einige Zeit, bis sie Vertrauen in die NLP-basierte Analyse gewinnen und auf diese umsteigen.
3. **Genauigkeit** : Es ist von entscheidender Bedeutung, konsistente und präzise Ergebnisse aus Abfragen in natürlicher Sprache sicherzustellen.
4. **Halluzinationen** : Es gibt Fälle, in denen NLP-Systeme Ausgaben oder Interpretationen generieren, die auf keinerlei realen Daten oder Kontexten beruhen, was zu irreführenden oder falschen Erkenntnissen führt.

## Abschluss

In einem Zeitalter, in dem Daten das Wichtigste sind, scheint die Konvergenz von [natürlicher Sprachverarbeitung](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache) und Business Intelligence nicht nur angemessen, sondern unvermeidlich. Da Unternehmen weiterhin riesige Datenmengen verarbeiten, wird die Fähigkeit, mit diesen Daten auf intuitivere Weise – durch natürliche Sprache – zu kommunizieren, von größter Bedeutung. NLP verspricht, BI-Tools zugänglicher, effizienter und benutzerfreundlicher zu machen.

Auf unserem Weg zur Integration [der Verarbeitung natürlicher Sprache](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache) in Business Intelligence haben wir die transformative Kraft dieser Kombination aus erster Hand erlebt. Große Sprachmodelle wie Chat GPT haben unbestreitbar Fortschritte in diesem Bereich vorangetrieben und ihre Anwendungsmöglichkeiten auf verschiedene Sektoren ausgeweitet. Die Möglichkeit, Daten in Alltagssprache abzufragen, spart nicht nur Zeit, sondern ermöglicht auch dynamischere und intensivere Diskussionen innerhalb von Teams.

Es ist ein großer Fortschritt, auch Menschen ohne technischen Hintergrund in die Lage zu versetzen, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Wenn wir Business Intelligence als die Linse betrachten, durch die wir unser Datenuniversum betrachten, dann ist NLP das Werkzeug, das alles in den Fokus rückt. Diese Vereinigung stellt sicher, dass mehr Menschen an datengesteuerten Entscheidungsprozessen teilnehmen können, was für gleiche Wettbewerbsbedingungen sorgt.

Auch wenn wir die Zukunft nicht mit Sicherheit vorhersagen können, ist die Richtung klar: NLP und BI werden gemeinsam neu definieren, wie Unternehmen ihre Daten verstehen und nutzen. Wie bei jeder transformativen Technologie wird der Schlüssel darin liegen, wie wir uns anpassen, übernehmen und innovativ sind. Wenn sich die aktuellen Trends fortsetzen, können wir mit Sicherheit sagen, dass die Fusion von NLP und BI den Eckpfeiler der nächsten Evolutionsstufe der Business Intelligence bilden wird.

Wenn Sie daran interessiert sind, Funktionen [zur Verarbeitung natürlicher Sprache](https://fastdatascience.com/de/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache) in die Business Intelligence- und Datenanalyse-Pipeline Ihres Unternehmens zu integrieren, zögern Sie bitte nicht, [uns zu kontaktieren](https://fastdatascience.com/de/kontakt/) , damit wir einen Termin vereinbaren können.

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Generative KI Einführung Generative KI , ein Teilbereich der KI, verändert Branchen grundlegend und gestaltet die Zukunft. Durch die Nutzung fortschrittlicher Algorithmen kann generative KI Inhalte, Designs und Lösungen erstellen, die zuvor undenkbar waren.

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Große Daten Das Aufkommen von Big Data hat ganze Branchen revolutioniert und traditionelle Geschäftsmodelle und Entscheidungsprozesse verändert. In dieser umfassenden Untersuchung gehen wir der Frage nach, was Big Data ist, welche erheblichen Auswirkungen es auf die Geschäftsstrategie hat und wie Unternehmen riesige Datenmengen nutzen können, um Innovationen voranzutreiben und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

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KI im Finanzwesen Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in den Finanzsektor hat die Arbeitsweise von Institutionen revolutioniert, von der Automatisierung von Abläufen bis hin zur Verbesserung der Kundenbindung und des Risikomanagements.

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