Conversational Analytics mit Looker

In der dynamischen Welt der Datenanalyse erleben wir derzeit eine spannende Entwicklung: Conversational Analytics. Dieser Trend verspricht, den Zugang zu Daten so einfach wie ein Gespräch zu gestalten.

Besonders im Google-Kosmos, genauer gesagt in Verbindung mit Looker, eröffnen sich durch diese Entwicklung vollkommen neue Möglichkeiten. Doch was steckt eigentlich hinter Conversational Analytics, warum ist dieser Trend so relevant und wie kann Looker Unternehmen bei der Umsetzung unterstützen?

Was ist Conversational Analytics?

Conversational Analytics ermöglicht es Nutzern, mithilfe natürlicher Sprache mit ihren Daten zu interagieren. Anstatt Dashboards nach den richtigen KPI‘s zu durchsuchen oder SQL-Abfragen zu schreiben, können Nutzer einfach Fragen stellen wie:

Vertrieb: Ein Vertriebsleiter fragt: „Wie haben sich die Umsätze im letzten Quartal entwickelt?“ und erhält sofort eine visuelle Darstellung.
Marketing: Ein Marketer fragt: „Welche Kampagne hatte im Dezember 2024 die höchste Conversion-Rate?“ und Looker liefert die Antwort direkt im Chat.
Supply Chain: Ein Lagermitarbeiter fragt: „Wie viele Produkte X sind auf Lager?“ und erhält sofortige Bestandsdaten.

Zielbild: Diese Fragen werden in Echtzeit analysiert und die Antworten erscheinen in verständlichen Visualisierungen oder Reports. Die Idee dahinter ist, die Barriere zur Nutzung von Daten weiter zu senken und datenbasierte Entscheidungen für eine breitere Zielgruppe zugänglich zu machen.

Warum ist Conversational Analytics ein echter Gamechanger?

In vielen Unternehmen bleiben wertvolle Daten ungenutzt, weil der Zugang zu Analytics-Tools oft auf Expertinnen und Experten beschränkt ist. Das führt dazu, dass Entscheidungen häufig auf Basis von Intuition getroffen werden, anstatt auf soliden Daten.

Wir von e-dynamics unterstützen schon seit Jahren die Datendemokratisierung, indem wir den Zugang zu Tools, Daten und Wissen in Unternehmen vorantreiben, wodurch datenbasierte Entscheidungen für alle Mitarbeitenden ermöglicht werden.

Auch Conversational Analytics soll das grundlegend ändern und eine entscheidende Möglichkeit zur Unterstützung der Datendemokratisierung bieten:

Barrierefreiheit: Jede:r Mitarbeiter:in, unabhängig vom individuellen technischen Know-how, kann datenbasierte Fragen stellen.
Schnelligkeit: Informationen werden in Echtzeit bereitgestellt, wodurch Entscheidungsprozesse beschleunigt werden.
Effizienz: Teams sparen Zeit, da sie nicht auf Data Analysten warten müssen, um komplexe Abfragen durchzuführen.

Dieser Trend bringt Analytics genau dahin, wo die User sind: in Meetings, in Chat-Tools oder sogar in Sprachassistenten.

Conversational Analytics mit Looker

Looker, die BI-Plattform von Google Cloud, hat sich in den letzten Jahren zum Ziel gesetzt, Conversational Analytics auszubauen und zu unterstützen. Mithilfe einer flexiblen Datenmodellierung und der Möglichkeit, Daten in Echtzeit zu analysieren, bietet Google in Kombination mit Gemini eine Grundlage, natürliche Sprachinteraktionen zu verarbeiten.

Aktuell befindet sich Google Gemini in Looker noch in der Alpha-Phase und ist daher (noch) nicht vollends tragfähig. Kritische Herausforderungen wie die Präzision von Natural Language Processing (NLP) sowie die korrekte Interpretation für die Datenmodellierung und -visualisierung sind derzeit noch zu überwinden. Letztendlich entscheiden jedoch die Qualität der Daten und die Effizienz der Datenverarbeitung über den Erfolg von Conversational Analytics. Nur wenn die Datengrundlage sauber und solide ist, können präzise und zuverlässige Antworten geliefert werden.

Mithilfe unseres Audits kann das e-dynamics Expertenteam die Qualität der zugrunde liegenden Daten überprüfen und gezielte Maßnahmen zur Optimierung ableiten.

Folgende Funktionen sollen Conversational Analytics mit Looker ermöglichen:

Integration mit Google Chat und Slack

Looker kann direkt in Messaging-Tools wie Google Chat oder Slack integriert werden. Nutzer können einfach eine Frage in den Chat schreiben und Looker liefert die passenden Daten direkt in den Konversationsthread.
Looker Blocks

Looker bietet vorgefertigte Datenmodelle, sogenannte Looker Blocks, die leicht anpassbar sind. Diese ermöglichen es, spezifische Fragestellungen schnell zu beantworten.
Einbindung von AI-gestützten Sprachassistenten (Gemini)
Durch die Einbindung von AI, z.B. mit Google’s Gemini, können Nutzer per Spracheingabe Fragen stellen. Dies eröffnet vollkommen neue Anwendungsfälle, insbesondere im mobilen Bereich.

Voraussetzungen für den Einsatz von Conversational Analytic mit Looker

Um Conversational Analytics nutzen zu können, müssen folgende Anforderungen erfüllt sein:

Ihr müsst ein User mit einem Looker Studio Pro-Abonnement sein.
Ein Administrator hat Gemini in Looker aktiviert. Mehr Infos
Ihr möchtet einen Datensatz analysieren, der sich in Google BigQuery, Google Sheets, einer CSV-Datei, einem Datenextrakt oder Looker befindet.
Zuletzt sollte der Output (z.B. Table oder Visual) kritisch bewertet werden.

Herausforderungen und Zukunftsausblick

Selbstverständlich bringt Conversational Analytics auch einige entscheidende Herausforderungen mit sich. Die Richtigkeit und Genauigkeit der Antworten hängt allgemein stark von der Qualität der zugrunde liegenden Datenmodelle, der Verarbeitung der Daten und der Präzision der Datenabfragen ab. Auch Datenschutzverordnungen und Sicherheit müssen beachtet werden, wenn Daten über Chat-Tools oder Sprachassistenten abgerufen werden.

Die Zukunft von Conversational Analytics sieht jedoch vielversprechend aus. Mit der Weiterentwicklung von AI und Natural Language Processing (NLP) wird die Interaktion mit Daten noch intuitiver und präziser. Besonders im Google-Ökosystem, wo Tools wie Looker, Google Cloud, und AI-Technologien nahtlos zusammenarbeiten, dürften wir in den nächsten Jahren spannende Innovationen sehen.

Fazit

Conversational Analytics wird die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Daten arbeiten, zukünftig revolutionieren. Looker von Google bietet eine Plattform, um datengetriebene Entscheidungen für unterschiedliche Stakeholder zugänglich zu machen. Damit dieses Konzept nachhaltig in Unternehmen verankert werden kann, sollte Conversational Analytics strategisch in die Datenkultur eingebunden werden. Es erfordert klare Prozesse, Schulungen und eine bewusste Förderung der Datendemokratisierung, um sicherzustellen, dass alle Mitarbeitenden die Tools und Technologien effektiv nutzen können. Es ist an der Zeit, dass Analytics nicht mehr nur Sache von Expertinnen & Experten ist – sondern zur alltäglichen Konversation wird.

Gerne beraten wir Euch zur erfolgreichen Anwendung von Conversational Analytics mit Looker sowie zur Integration von alternativen BI-Tools in Eurem Unternehmen. Gemeinsam definieren und implementieren wir das perfekte Set-Up für Euer Business!

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