Datenanalyse mit KI-Unterstützung meistern

Datenanalyse ist 'ne komplexe Aufgabe, bei der man Wissen aus verschiedenen Bereichen mischen muss, wie das Verständnis des Themas, die Anwendung statistischer Methoden und Programmierkenntnisse. Mit dem Aufkommen von KI-Tools bekommen Analysten jetzt Unterstützung von diesen Assistenten, um Datenanalysen effizienter zu machen. Manchmal liegen diese Tools aber daneben, was es nötig macht, dass Analysten die Ergebnisse genau überprüfen.

#Workflows von Analysten in der Datenanalyse

Wenn Analysten anfangen, Daten zu analysieren, folgen sie normalerweise einer Reihe von Schritten, um zu sinnvollen Schlussfolgerungen zu kommen. Diese Workflows können je nach Hintergrund des Analysten, den verwendeten Tools und den spezifischen Daten, mit denen sie arbeiten, stark variieren. Zwei Haupttypen von Workflows gibt es im Analyseprozess: prozessorientierte Workflows und datenzentrierte Workflows.

#Prozessorientierte Workflows

Analysten, die einen prozessorientierten Workflow verwenden, konzentrieren sich hauptsächlich auf die Schritte, die das KI-Tool zur Generierung der Ergebnisse unternommen hat. Sie fragen sich vielleicht: "Was hat die KI gemacht?" Dabei schauen sie sich genau den Code, die von der KI bereitgestellten Erklärungen in natürlicher Sprache und alle dazugehörigen Kommentare an. Analysten wollen oft verstehen, wie die KI zu ihren Schlussfolgerungen gelangt ist, um zu bestätigen, ob die durchgeführten Prozesse gültig waren.

Wenn ein Analyst zum Beispiel einen Fehler vermutet, könnte er damit beginnen, den Code und dessen logischen Ablauf zu überprüfen. Er wird kontrollieren, ob die KI die notwendigen Schritte systematisch befolgt hat. Mit dieser Methode können sie jeden Teil des Prozesses systematisch überprüfen, um sicherzustellen, dass es mit ihrem Verständnis der Daten und Analyseziele übereinstimmt.

#Datenzentrierte Workflows

Andererseits legen datenzentrierte Workflows den Schwerpunkt darauf, die tatsächlichen Daten zu verstehen, die in der Analyse verwendet werden. Analysten in dieser Kategorie könnten fragen: "Machen die Daten Sinn?" Diese Analysten konzentrieren sich tendenziell darauf, die Datentabellen zu überprüfen, um Konsistenz zu überprüfen und die Ergebnisse direkt mit dem Datensatz zu validieren.

Zum Beispiel, wenn sie etwas Ungewöhnliches an der Ausgabe der KI bemerken, könnten sie sich in den ursprünglichen Datensatz vertiefen, um die Zahlen zu überprüfen. Das könnte beinhalten, sich bestimmte Spalten anzusehen oder eigene Berechnungen durchzuführen, um zu sehen, ob sie mit den Ergebnissen der KI übereinstimmen. Diese Methode stellt sicher, dass die Ergebnisse auf soliden Daten basieren, anstatt blind den Schlussfolgerungen der KI zu vertrauen.

#Tools und Artefakte, die von Analysten verwendet werden

Um ihre Workflows zu unterstützen, verlassen sich Analysten auf verschiedene Tools und Artefakte. Dazu gehören Tabellenkalkulationen, Programmierumgebungen und sogar KI-Chatbots, die bei der Datenanalyse helfen können. Die während der Analyse verwendeten Artefakte können in zwei Kategorien unterteilt werden: Prozessartefakte und Datenartefakte.

#Prozessartefakte

Prozessartefakte beziehen sich auf Elemente wie Code-Schnipsel, Kommentare und Erklärungen in natürlicher Sprache, die von KI-Tools erstellt werden. Diese Artefakte sind während prozessorientierter Workflows für Analysten entscheidend, da sie Einblicke geben, wie die KI die Daten verarbeitet hat.

Ein Analyst könnte zum Beispiel die natürlichen Spracheerklärungen der KI überprüfen, um ein grobes Verständnis der Schritte zu erhalten, die in der Analyse unternommen wurden. Durch die Kombination dieses Verständnisses mit dem tatsächlichen Code können sie auf Fehler oder Fehlinterpretationen im Prozess überprüfen.

#Datenartefakte

Datenartefakte umfassen originale Datentabellen, visuelle Zusammenfassungen der Daten und alle Zwischenresultate, die während der Analyse erzeugt wurden. Diese Artefakte sind während datenzentrierter Workflows unerlässlich, da sie es Analysten ermöglichen, die Daten direkt zu inspizieren und zu bestimmen, ob die gezogenen Schlussfolgerungen genau sind.

Ein Analyst könnte zum Beispiel eine Zusammenfassungsvisualisierung betrachten, um schnell die Verteilung der Werte innerhalb eines Datensatzes zu erfassen. Wenn die Visualisierung etwas Ungewöhnliches nahelegt, kann er dann tiefer in die ursprünglichen Daten eintauchen, um die von der KI berichteten Ergebnisse zu bestätigen oder zu widerlegen.

#Einfluss des Hintergrunds der Analysten

Der Hintergrund eines Analysten kann seinen Ansatz zur Datenanalyse und die verwendeten Tools erheblich beeinflussen. Analysten mit starken Programmierkenntnissen oder Erfahrung in der Datenanalyse fühlen sich möglicherweise sicherer bei der Verwendung prozessorientierter Methoden und der Überprüfung von Code. Im Gegensatz dazu neigen Analysten mit einem stärkeren Fokus auf Daten dazu, sich eher auf datenzentrierte Workflows zu konzentrieren.

#Erfahrung mit Daten

Analysten, die viel mit Daten gearbeitet haben, besitzen oft ein grundlegendes Verständnis der Beziehungen zwischen verschiedenen Datenkolonnen und der Gesamtstruktur von Datensätzen. Diese Erfahrung kann sie dazu führen, vorsichtiger und rigoroser bei der Validierung von Datenoutputs zu sein. Sie überprüfen möglicherweise instinktiv auf Datenqualitätsprobleme oder Anomalien im Datensatz, bevor sie sich auf von der KI generierte Schlussfolgerungen verlassen.

Ein Analyst mit einem Hintergrund in Finanzen könnte besonders darauf achten, dass die finanziellen Zahlen in Berichten genau und gut durch die zugrunde liegenden Daten untermauert sind.

#Komfort mit Programmierung

Auf der anderen Seite könnten Analysten, die sich mit Programmiersprachen wohler fühlen, es vorziehen, sich auf den von KI-Tools generierten Code zu konzentrieren. Sie fühlen sich vielleicht besser gerüstet, um den logischen Ablauf der Operationen der KI zu bewerten und potenzielle Fehler im Code zu entdecken.

Ein Software-Ingenieur könnte beispielsweise eher geneigt sein, sich in die spezifischen Codezeilen zu vertiefen, um sicherzustellen, dass die durchgeführten Operationen mit ihren Erwartungen auf Basis des Analyseziels übereinstimmen. Dieses Programmierwissen kann ihnen auch helfen, Code in vertrautere Sprachen oder Operationen zu übersetzen, falls sie nicht mit der von der KI verwendeten Programmiersprache vertraut sind.

#Vertrautheit mit bestehenden Tools

Analysten haben oft bevorzugte Tools, an die sie gewöhnt sind, wie Tabellenkalkulationen, Rechenhefte oder spezifische Programmierumgebungen. Diese Vertrautheit kann ihre Interaktion mit KI-Tools prägen, was dazu führt, dass sie nach Funktionen suchen, die mit ihren üblichen Workflows übereinstimmen.

Ein Analyst, der an Tabellenkalkulationen gewöhnt ist, könnte beispielsweise erwarten, ähnliche Funktionen wie Sortier- und Filteroptionen in die KI-Tools integriert zu sehen, die er verwendet.

#Überprüfung von KI-generierten Ergebnissen

Angesichts der Herausforderungen, die mit der alleinigen Abhängigkeit von KI-generierten Ergebnissen verbunden sind, müssen Analysten Überprüfungsprozesse durchführen, um zu bestätigen, dass die Ergebnisse genau sind. Diese Überprüfung erfordert kritisches Denken und aktives Engagement mit sowohl Prozess- als auch Datenartefakten.

#Bedeutung kritischer Reflexion

Analysten müssen kritisch über die Ausgaben der KI nachdenken und sich Fragen zu den Annahmen stellen, die während der Analyse gemacht wurden, und ob die Ergebnisse mit ihrem Verständnis der Daten übereinstimmen. Wenn ein Analyst zum Beispiel bemerkt, dass eine von der KI generierte Ausgabe verdächtig oder inkonsistent erscheint, regt das sie an, weiter zu untersuchen.

Diese kritische Reflexion kann zu Entdeckungen über potenzielle Fehler führen, sei es aufgrund von Fehlinterpretationen oder fehlerhaften Berechnungen, die von der KI gemacht wurden. Analysten müssen möglicherweise in Frage stellen, wie die KI das ursprüngliche Prompt interpretiert hat, wie sie die Daten behandelt hat und ob sie sich an die richtigen Analyseverfahren gehalten hat.

#Plausibilitätsprüfungen

Um Vertrauen in die von der KI generierten Ergebnisse zu gewinnen, wenden Analysten oft Plausibilitätsprüfungen während ihrer Überprüfungsprozesse an. Diese Prüfungen beinhalten schnelle visuelle Inspektionen, manuelle Berechnungen oder den Vergleich von Ergebnissen mit erwarteten Werten. Wenn ein KI-Tool beispielsweise behauptet, dass eine bestimmte Anzahl von einzigartigen Produkten verkauft wurde, könnte ein Analyst schnell die Originaldaten überprüfen, um zu sehen, ob diese Zahl basierend auf ihrem Wissen oder ihrer Erfahrung sinnvoll erscheint.

Plausibilitätsprüfungen sind wertvoll, um Diskrepanzen zu identifizieren, die eine genauere Untersuchung erfordern. Wenn ein Analyst herausfindet, dass die Ausgabe der KI nicht mit seinen Erwartungen übereinstimmt, wird er wahrscheinlich tiefer graben, um herauszufinden, warum.

#Zukünftige Richtungen für KI-gestützte Datenanalyse

Da KI-Tools zunehmend in Datenanalyse-Workflows integriert werden, gibt es Möglichkeiten, die Benutzerfreundlichkeit und Effektivität dieser Tools zu verbessern. Indem man sich auf die Bedürfnisse der Analysten und ihre bevorzugten Workflows konzentriert, können Designer KI-gestützte Tools erstellen, die den Überprüfungsprozess besser unterstützen.

#Unterstützung beider Workflows

Designer sollten darauf abzielen, Schnittstellen zu schaffen, die sowohl prozessorientierte als auch datenzentrierte Workflows unterstützen. Analysten sollten nahtlos zwischen der Überprüfung von Code und Daten wechseln können, damit sie ihre Überprüfungsprozesse ohne Unterbrechungen durchlaufen können.

Wenn ein Analyst zum Beispiel auf einen bestimmten Schritt im KI-Code klickt, sollte er auf das relevante Datenartefakt zugreifen können, das mit diesem Schritt übereinstimmt. Diese wechselseitige Beziehung zwischen Prozessen und Daten ermöglicht es Analysten, effektiver zu arbeiten.

#Kommunikation von Datenoperationen

Es ist wichtig, dass KI-Tools die durchgeführten Operationen auf den Daten klar kommunizieren. Indem sie mehrere Möglichkeiten bieten, Datenoperationen zu interpretieren, fühlen sich Analysten sicherer in ihrer Fähigkeit, KI-generierte Ausgaben zu überprüfen.

Das Übersetzen von Code in verschiedene Programmiersprachen oder das Vermeiden von technischem Jargon in Erklärungen in natürlicher Sprache kann beispielsweise dazu beitragen, diese Tools für Analysten mit unterschiedlichen Programmierkenntnissen zugänglicher zu machen.

#Hervorhebung von Annahmen

KI-Tools sollten alle Annahmen, die bezüglich der Daten und des Analyseprozesses getroffen wurden, klar kommunizieren. Durch die Auflistung wichtiger Annahmen, wie z. B. Interpretationen von Spaltenüberschriften oder erwarteten Beziehungen zwischen Variablen, können Analysten den Kontext besser verstehen, in dem die KI arbeitet.

Diese Transparenz kann zu informierteren Überprüfungsprozessen führen und letztendlich die Qualität der von der KI generierten Analysen verbessern.

#Fazit

Analysten spielen eine entscheidende Rolle dabei, die Zuverlässigkeit der von der KI generierten Ergebnisse in der Datenanalyse sicherzustellen. Indem sie ihre Workflows und die Artefakte, auf die sie sich verlassen, verstehen, können Analysten Überprüfungsprozesse durchlaufen, die ihr Vertrauen in die Ergebnisse stärken.

Während KI-Tools weiterhin evolvieren, sollten Designer sich darauf konzentrieren, sowohl prozessorientierte als auch datenzentrierte Workflows zu unterstützen und eine klare Kommunikation von Operationen und Annahmen zu fördern. Dadurch können sie effektivere KI-gestützte Datenanalyse-Erlebnisse schaffen, die Analysten in die Lage versetzen, informierte Entscheidungen zu treffen. Die Stärken der KI mit menschlicher Expertise in Einklang zu bringen, wird zu genaueren und vertrauenswürdigeren Ergebnissen im Bereich der Datenanalyse führen.