AI-gestützte Analysen, die im Alltag funktionieren

Daten sind nur wertvoll, wenn sie schnell zu belastbaren Entscheidungen führen. Genau darum ging es in unserem Webinar „Von Data to Action“ gemeinsam mit unserem Partner Omni. In 30 Minuten haben wir gezeigt, wie AI-gestützte Analytics mit einem sauber kuratierten Semantic Layer Business-Fragen in prüfbare BI-Abfragen übersetzt und damit das Tempo für datengetriebene Entscheidungen erheblich steigert.

Tobias Lanzl von Hopmann Marketing Analytics erklärte das pragmatische Analytics-to-Action-Framework mit Fokus auf Relevanz, Datenqualität und Ownership. Liam McCarthy von Omni zeigte in der Live-Demo, wie aus einer natürlich formulierten Frage in wenigen Schritten eine aussagekräftige Visualisierung der Antwort entsteht.

In diesem Recap finden Sie die wichtigsten Takeaways des Webinars sowie eine vollständige FAQ mit den Fragen und Antworten aus der Session.

• Ausgangslage: Viele Unternehmen haben zahlreiche Daten und Dashboards, treffen aber zu selten Entscheidungen auf Datenbasis. Ursache sind Datensilos, mangelnde Datenqualität und zu komplexe BI-Werkzeuge für Teams, die nicht regelmäßig mit Analysen arbeiten.
• Framework: Decision-first starten, Daten zugänglich machen, iterativ experimentieren und Ownership klar zuweisen.
• Omni in Aktion: AI-gestützte Abfragen über einen Semantic Layer, der natürliche Sprache präzise in geprüfte Queries übersetzt. Wechsel in den klassischen Explore-Modus jederzeit möglich.
• FAQ: Von „Ersetzt AI Analyst:innen?“ über „Wie lange dauert Set-up?“ bis „Wie genau sind die Ergebnisse?“ reichten die Fragen. Die Antworten lesen Sie unten im Detail.

In unseren Projekten sehen wir oft: Daten sind vorhanden, Entscheidungen bleiben aus. Gründe reichen von zerstreuten Quellen über fehlende Datenkompetenz bis zu tool-getriebener Komplexität, die Business-Teams in Marketing, Vertrieb, Finance, HR & Co. bremst.

Die Folgen davon sind überlastete BI-Teams, langsame Antworten und Frust auf beiden Seiten.

Unser empfohlener Ansatz: Analytics to Action. Ein pragmatisches Vorgehen, das Teams befähigt, schneller zu Ergebnissen zu kommen. Nur so bleiben Unternehmen in der heutigen Zeit wettbewerbsfähig und setzen sich durch.

Das Ziel ist nicht mehr Daten, sondern bessere Entscheidungen in weniger Zeit. Das Framework verbindet klare Entscheidungsfragen, verlässliche Daten, eine verständliche Semantik und kurze Experimentier-Zyklen. So kommen Teams vom ersten Use Case zu skalierbaren Routinen, ohne sich in Datensilos und Tools zu verlieren.

Omni verbindet einen konversationellen Chat mit einem sauber kuratierten Semantic Layer. Natürliche Sprache wird in prüfbare, versionierte Queries übersetzt – mit klaren Definitionen, Synonymen und impliziten Filtern, die Sie nachvollziehen und anpassen können.

So entstehen korrekte Antworten mit Herkunftsnachweis statt Black Box. Der Wechsel in den Explore-Modus gelingt jederzeit, um Visualisierungen zu verfeinern oder Metriken zu drehen.

Für Teams heißt das: weniger Ad-hoc-Pulls, schnellere Iterationen und entscheidungsreife Ergebnisse, ohne das BI-Team zu überlasten.

Kurzantwort: Nein, aber die Rolle verändert sich.
Begründung: AI reduziert Routine-Pulls und senkt Einstiegshürden für End-User. Analyst:innen werden Kontext-Ingenieur:innen, die Semantik, Governance und Qualität sichern. Human-in-the-loop bleibt zentral.

Ja, Sie können auf der Website einen Termin anfragen. Das Team führt Sie durch die Lösung und den Prozess.

Mit Tools wie Omni können Teams schnelle Tests skizzieren: Frage formulieren, im Chat explorieren, dann bei Bedarf in den Explore-Modus wechseln und die Visualisierung verfeinern. So vermeiden Sie Over-Engineering eines Dashboards, das die eigentliche Frage nicht beantwortet.

Kommt darauf an.

• Mit reifem Stack und kuratierten Daten kann Omni nahezu plug-and-play laufen.
• Ohne Vorarbeit funktioniert ein iteratives Vorgehen: gemeinsam Daten modellieren, Semantik aufbauen, zügig zu ersten Antworten kommen und schrittweise verfeinern. Ziel ist schnell spürbarer Wert, nicht das perfekte Modell am Tag 1.

Starten Sie „decision-first“ mit einer konkreten Frage (z. B. „Welche Kampagne performt am besten?“). Definieren Sie die 2–3 wirklich entscheidenden Metriken, bauen Sie einen minimalen Use Case, etablieren Sie leichtes Monitoring und iterieren Sie. Klein anfangen, Momentum aufbauen.

Genauigkeit ist iterativ. Ohne Kontext liefert AI Annäherungen. Mit Semantic-Layer-Kontext, Sichtbarkeit über generierte Queries und Feedback-Schleifen steigt die Qualität kontinuierlich. Wichtig ist nicht „perfekt out of the box“, sondern die Fähigkeit, Präzision systematisch zu erhöhen.

• Quick Win identifizieren: eine Frage, ein Team, ein Datensatz
• Semantic Layer skizzieren: Begriffe, Synonyme, Filter, Owners
• Rapid Experimentation: 1–2 Wochen testen, messen, lernen, anpassen

Wenn Sie einen konkreten Use Case in nur 30 Minuten besprechen möchten, kontaktieren Sie uns gerne.

Wir teilen unsere nahezu 20-jährige Erfahrung aus Projekten in Konzernen und im Mittelstand und zeigen, wie Sie von Frage zu Entscheidung kommen.