Der Analytics-Übersetzer Teil 2: Die Probleme, die ein Analytics-Übersetzer löst

Ein Analytics Translator ermöglicht die Umsetzung der KI-Strategie Ihres Unternehmens. Dateningenieure sind gut darin, robuste Anwendungen zu entwickeln. Datenwissenschaftler sind gut darin, Intelligenz aus Daten zu destillieren. Geschäftsteams kennen ihre spezifischen Prozesse, Gewohnheiten und Umgehungsmöglichkeiten wie kein anderer. Dennoch gibt es eine Kluft zwischen Datenexperten und Unternehmen. Übersetzer überbrücken sie, indem sie drei Geschäftsprobleme für Sie lösen.

Problem Nr. 1: Finden Sie die richtigen Anwendungsfälle

Obwohl es viele inspirierende KI-Erfolgsgeschichten gibt, ist es oft schwierig, die Anwendungsfälle zu finden, die zu Ihren Geschäftsanforderungen passen. Welches sind die wichtigsten Geschäftsprobleme, die mit KI gelöst werden können? Wer ist dafür verantwortlich, neue Probleme zu finden und sie in realistische Anwendungsfälle zu übersetzen?

Übersetzer füllen und priorisieren die Pipeline mit neuen Geschäftsproblemen für Ihre Datenexperten. Sie wissen, was erwünscht ist und was möglich ist, denn sie verfügen über fundierte geschäftliche und technische Kenntnisse. Ein Analytics Translator findet Anwendungsfälle, die realistisch, wertvoll und machbar sind und die zur Strategie Ihres Unternehmens passen.

Problem Nr. 2: Verbindung zwischen Geschäfts- und Datenexperten

Sie können sich fantastische Anwendungsfälle ausdenken, um Ihr Unternehmen zu verbessern, aber sie bieten nur dann einen Wert, wenn sie vom Unternehmen umgesetzt und genutzt werden. Einerseits wird das Unternehmen KI-Lösungen, die es nicht versteht oder denen es nicht vertraut, nicht akzeptieren oder einbinden. Andererseits passen die traditionellen Arbeitsweisen des Unternehmens oft nicht zu denen der Datenexperten. Das Unternehmen muss in den Prozess einbezogen und mit den Datenexperten verbunden werden.

Als Bindeglied zwischen Experten und Unternehmen sorgen die Analytics Translators dafür, dass das Unternehmen die KI-Lösungen versteht und annimmt. Während sich die Datenexperten auf die Implementierung konzentrieren, sorgen die Übersetzer dafür, dass die Ergebnisse umsetzbar sind und den Geschäftsanforderungen entsprechen. Sie wissen, wie sie den Experten eine Geschäftsidee vermitteln und das Ergebnis in Ihrem Unternehmen verankern können.

Problem Nr. 3: Einbindung von KI in Ihr Unternehmen

Die Lösung von Geschäftsproblemen mit Hilfe von KI sollte nicht auf isolierte Geschäftseinheiten beschränkt bleiben, sondern in die gesamte Organisation eingebettet werden. Die Einführung von KI erfordert nicht nur technische Änderungen wie den Aufbau von Datenökosystemen, sondern hängt auch vom Vertrauen in KI und deren Integration in Ihre Arbeitsabläufe ab. Jeder in Ihrem Unternehmen muss KI-kompetent werden: Jeder einzelne Mitarbeiter muss verstehen, was KI ist und wie sie das Unternehmen beeinflussen kann.

Wenn Geschäftsabteilungen verstehen, was KI bedeutet und welche Möglichkeiten sie bietet, entsteht ein Sog für KI-Anwendungen und -Lösungen. Wenn dies mit einem soliden Data-Science-Workflow und den richtigen Fähigkeiten, Tools und Techniken kombiniert wird, erreichen Unternehmen die höchste Stufe der KI-Reife.

Analytik-Übersetzer verbreiten Ideen und Erfolgsgeschichten, um Ihr Unternehmen KI-fähig zu machen. Sie bauen interne und externe Gemeinschaften auf, indem sie z.B. interne Innovationstage veranstalten, Hackathons organisieren und Analytik-Workshops geben. Übersetzer evangelisieren und bilden aus, damit sich Ihr Unternehmen an das Zeitalter der Daten und KI anpasst.

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