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Glossar

KI-Datenanalyst

Was ist KI-Datenanalyst?

Ein KI-Datenanalyst ist ein KI-System oder Assistent, der Daten wie Tabellen, Exporte oder Kennzahlen auswertet und die Ergebnisse in verständlicher Sprache erklärt. Er berechnet Summen und Veränderungen, erkennt Trends und Auffälligkeiten und schlägt nächste Schritte vor. So erhalten auch Fachbereiche ohne Statistikkenntnisse schneller Antworten. Sprachmodelle können sich jedoch verrechnen, daher sollten Zahlen nachgeprüft werden. Beispiel: Monatsumsätze werden als CSV eingefügt und kommentiert.

So hilft KI.ordo

Die KI.ordo-Vorlage „Tabelle auswerten“ ermittelt aus CSV-Text Kennzahlen, Trends und Auffälligkeiten und weist darauf hin, die Rechnungen der KI nachzuprüfen.

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Themen

  • Datenanalyse
  • Kennzahlen
  • Assistent

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Verwandte Begriffe

Explorative Datenanalyse (EDA)

Die explorative Datenanalyse (EDA) ist der erste, offene Blick auf einen Datensatz: Man berechnet Kennzahlen, betrachtet Verteilungen und Diagramme und sucht nach Mustern, Ausreißern und fehlenden Werten – noch ohne feste Hypothese. Sie hilft, Datenqualität einzuschätzen und sinnvolle Fragen für weitere Analysen oder Modelle zu finden. Beispiel: Vor einer Umsatzprognose zeigt die EDA, dass ein Monat wegen einer Systemumstellung unvollständig erfasst wurde.

  • Datenanalyse
  • Statistik
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Vorlage

Anomalieerkennung

Anomalieerkennung findet Datenpunkte, Ereignisse oder Muster, die deutlich vom Üblichen abweichen. Das können ungewöhnlich hohe Buchungen, plötzliche Sprünge in Sensorwerten, doppelte Datensätze oder auffälliges Verhalten im Netzwerk sein. Eingesetzt wird sie in Finanzwesen, IT-Sicherheit, Produktion und Qualitätskontrolle. Verfahren reichen von einfachen statistischen Grenzwerten bis zu lernenden Modellen; Treffer sind Hinweise, die ein Mensch bewerten sollte.

  • Datenanalyse
  • Qualitätskontrolle
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Prädiktive Analytik

Prädiktive Analytik nutzt historische Daten, Statistik und maschinelles Lernen, um wahrscheinliche künftige Ereignisse abzuschätzen. Sie beantwortet Fragen wie: Welche Kunden kündigen bald? Wie viel Ware wird nächsten Monat gebraucht? Wann fällt eine Maschine voraussichtlich aus? Die Ergebnisse sind Wahrscheinlichkeiten, keine Gewissheiten. Ihr Wert hängt stark von der Datenqualität ab und davon, ob die Vorhersagen tatsächlich in Entscheidungen und Abläufe einfließen.

  • Datenanalyse
  • Prognose
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Strukturierte Daten

Strukturierte Daten folgen einem festen Schema mit klar benannten Feldern, etwa Tabellen, Datenbanken oder JSON-Objekte mit Angaben wie Name, Preis und Datum. Maschinen können sie zuverlässig lesen, filtern und weiterverarbeiten – anders als freie Texte oder Bilder. Auf Webseiten beschreibt Markup nach schema.org zum Beispiel Produkte, Veranstaltungen oder FAQ so, dass Suchmaschinen und KI-Systeme die Inhalte eindeutig verstehen. KI kann zudem aus unstrukturierten Texten strukturierte Daten gewinnen.

  • Daten
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