Vorwort

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen hat ein beträchtliches Wachstum erfahren und beeinflusst verschiedene Branchen auf unterschiedliche Weise. Im Jahr 2023 wurde der weltweite KI-Markt auf 136,6 Milliarden US-Dollar geschätzt und es wird erwartet, dass er bis 2030 1,8 Billionen US-Dollar erreichen wird.1 In den letzten Jahren hat die weltweite Verbreitung von KI zugenommen, und die Nutzung von KI in verschiedenen Wirtschaftszweigen hat deutlich zugenommen. Was die Auswirkungen auf die einzelnen Branchen angeht, so wird erwartet, dass KI das Bruttoinlandsprodukt (BIP) in verschiedenen Sektoren erheblich steigern wird. Diese weit verbreitete Nutzung unterstreicht die Vielseitigkeit und das Potenzial von KI in Bezug auf die Datenverarbeitung, die für den Erfolg aller Unternehmen von grundlegender Bedeutung ist. Aufgrund der vielversprechenden Möglichkeiten von KI sind Unternehmen sehr daran interessiert, KI-as-a-Service-Plattformen (AIaaS) zu nutzen, um ausgefeilte KI-Tools zu verwenden, ohne dass sie dafür umfangreiche interne Fachkenntnisse benötigen. KI wird zum Beispiel die Kundeninteraktion im Einzelhandel revolutionieren. Experten prognostizieren, dass bis 2025 19 von 20 Kundeninteraktionen durch KI unterstützt werden, was eine Abhängigkeit von KI zur Verbesserung des Kundenservices und der Kundenbindung erforderlich macht.

Was ist der aktuelle Stand der KI-Technologie in Unternehmen?

Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels nutzen Unternehmen zunehmend KI, um Prozesse zu rationalisieren und die Produktivität durch Automatisierung zu steigern. Immer mehr Unternehmen setzen KI ein, um Aufgaben wie Dateneingabe, Kundenservice wie Chatbots und Bestandsmanagement zu automatisieren. Diese Automatisierung steigert die Effizienz und ermöglicht es den Beschäftigten, sich auf die kreativen und innovativen Aufgaben zu konzentrieren, die uns zu Menschen machen. Wir Menschen können nicht Milliarden von Datenpunkten gleichzeitig im Kopf behalten, also entwickeln wir Tools wie KI und Power BI!

Unternehmen setzen zunehmend KI ein, um große Datenmengen zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen, sowie um die Datenanalyse durch Datenexploration und Data Engineering zu unterstützen. Untersuchungen zeigen, dass bis 2023 48 % der Unternehmen maschinelles Lernen, Datenanalyse und KI-Tools nutzen, um die Genauigkeit ihrer großen Datenspeicher zu erhalten.2 KI kann ein weiterer Freund am Analysetisch sein, der dabei hilft, zukünftige Trends vorherzusagen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Sie lässt sich auch auf viele andere Bereiche des Geschäftslebens anwenden, z. B. auf die Analyse des Kundenverhaltens, die Analyse sozialer Medien und betriebliche Ineffizienzen. KI kann die Personalisierung unterstützen, indem sie Kundendaten analysiert und Erkenntnisse darüber liefert, wie man neue Kunden anspricht, Kunden bindet und die Abwanderung verringert. Unternehmen können KI nutzen, um Empfehlungen, relevante Inhalte und Marketingbotschaften für jede Phase des Kundenlebenszyklus zu erstellen.

KI-Systeme helfen Führungskräften auch bei der strategischen Planung und Risikobewertung. Damit dies jedoch effektiv ist, müssen die Daten angemessen präsentiert werden, damit ihre Bedeutung klar wird. Der gemeinsame Einsatz von KI und Datenvisualisierung gibt Entscheidungsträgern die besten Werkzeuge, um optimale Entscheidungen zu treffen. Du kannst diesen Weg unterstützen, indem du Führungskräften umfassende Analysen in Power BI powered by AI zur Verfügung stellst.

Die Struktur dieses Buches

Wir sehen den Einsatz von KI in Power BI als eine Reise, die viele Teile eines Unternehmens wie Daten, Geschäftsziele und die Cloud-Computing-Infrastruktur zusammenbringt. Die Struktur des Buches soll dir helfen, diese Reise auf logische Art und Weise zu bewältigen.

Jede Reise braucht eine Landkarte, also beginnen wir unsere Reise mit einer Roadmap in Kapitel 1, "Erste Schritte mit KI im Unternehmen: Deine Daten". Datenmodellierung ist eine zeitlose Fähigkeit, die über die Technologie hinausgeht - aber manchmal vergessen wird!

In Kapitel 2, "Eine gute Grundlage: KI und Datenmodellierung" erfahren wir, was du wissen musst, damit deine Daten für deine Reise in KI und Power BI in bester Verfassung sind. Unternehmen wollen in der Regel alles so erledigen, dass es gut, schnell und billig ist!

Wir zeigen dir in Kapitel 3, "Blueprint für KI im Unternehmen", wie du mit OpenAI und ChatGPT mit Power BI loslegen kannst . Ein Hindernis für einen schnellen Einstieg sind die Daten. Wenn Unternehmen denken, dass ihre Daten perfekt sind, haben sie höchstwahrscheinlich nicht richtig hingesehen! In Kapitel 4, "Automatisierte Datenexploration und -bearbeitung", helfen wir dir, Probleme mit der Datenqualität zu erkennen, bevor du den falschen Weg einschlägst.

In den Kapiteln 5 bis 11 führen wir dich durch praktische Beispiele, in denen du KI und Power BI nutzt, um reale Probleme zu lösen und zu lernen, wie du dir und deinem Unternehmen helfen kannst. In Kapitel 5, "Arbeiten mit Zeitreihendaten", werden wir uns mit der Zeitreihenanalyse beschäftigen, einem wichtigen Werkzeug für die Analyse von Geschäftstrends. Kapitel 6, "Clusteranalyse und Segmentierung", zeigt, wie du die Clusteranalyse und Segmentierung nutzen kannst, um deine Geschäftsanforderungen zu erfüllen, indem du ähnliche Einheiten zusammenfasst. In Kapitel 7, "Tiefer eintauchen: Azure AI Services" erfährst du, wie du Azure AI Services, das neueste KI-Angebot von Microsoft, nutzen kannst, um schnell in KI einzusteigen.

KI und Power BI sind nicht nur für traditionelle Daten mit einer rechteckigen Form, wie Tabellenkalkulationen oder CSV-Dateien, geeignet. Technologien wie Textverarbeitung werden im Kundenservice eingesetzt, um das Kundenfeedback zu verstehen und die Interaktion und Servicequalität zu verbessern. In Kapitel 8, "Textanalyse", werden wir dieses Thema im Detail behandeln. Bilddaten können in der KI eine Herausforderung darstellen, und wir werden diese Art von Daten in Kapitel 9, "Image Tagging", untersuchen .

Was passiert, wenn du deine KI anpassen musst? Wir behandeln dieses Thema in Kapitel 10, "Angepasste Machine Learning Modelle", damit du auf deiner KI-Reise weiter vorankommst. In Kapitel 11, "Data Science Sprachen: Python und R in Power BI" tauchen wir in Python und R ein, um dich bei der Entwicklung deiner KI-Fähigkeiten zu unterstützen.

In Kapitel 12, "KI mit Power BIproduktionsreif machen", holen wir die KI von deinem Laptop und bringen sie in die Produktion! Wir schauen uns an, wie du in deinem KI-Entwicklungsprozess effektiv iterieren kannst.

Wir schließen mit einem Blick auf KI und darüber hinaus, indem wir in Kapitel 13, "Die KI-Feedback-Schleife", über Ethik sprechen . Ethische KI-Praktiken gewinnen zunehmend an Bedeutung, vor allem wenn KI mit Kunden interagiert. Unternehmen werden immer sensibler für die Notwendigkeit, KI so zu gestalten und einzusetzen, dass sie ethisch vertretbar und transparent ist und die Richtlinien zum Schutz der Privatsphäre und zur Datensicherheit einhält.

Insgesamt ist die Anwendung von KI in der Wirtschaft vielfältig und entwickelt sich schnell weiter, wobei mit dem Fortschritt der Technologie auch neue Anwendungsfälle entstehen. Unternehmen erkennen zunehmend den Wert von KI, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Abläufe zu rationalisieren.

Warum haben wir dieses Buch geschrieben?

KI ist ein wichtiges und aktuelles Thema für Unternehmen, und es besteht großes Interesse daran, sie einzuführen. Insgesamt ist der Einsatz von KI in Unternehmen auf einem stabilen Aufwärtstrend, der sich in allen Branchen bemerkbar macht. Die KI-Technologie steigert die Effizienz und Produktivität, treibt Innovationen voran und verändert die Branchenlandschaft.

Für wen ist dieses Buch?

Es ist verständlich, dass die Menschen ihre Karriere weiterentwickeln wollen, um der Qualifikationslücke in der KI gerecht zu werden. Dieses Buch richtet sich an einigermaßen datenversierte Analysten und Business-Intelligence-Anwender, die ihr Toolset abrunden wollen, indem sie verstehen, wie KI in Power BI eingesetzt wird. Im gesamten Buch finden sich praktische Beispiele, damit du sofort loslegen kannst, und zwar auf eine Art und Weise, die für dein Unternehmen relevant ist.

Trotz ihrer geschäftlichen Vorteile steht die KI vor Herausforderungen, darunter Probleme mit der Datenqualität, ein Mangel an qualifiziertem Personal und ein Technologiemix, der verwirrend sein kann. Außerdem besteht ein allgemeiner Bedarf, mehr über KI-Ethik zu erfahren.

Wir freuen uns, dich auf diese Reise der KI-Erkundung mitzunehmen, und wir haben dieses Buch geschrieben, um dir zu helfen, diese Herausforderungen zu meistern. Wir freuen uns darauf, zu sehen, wie du das Wissen in deinem Geschäftskontext anwenden kannst.

In diesem Buch verwendete Konventionen

In diesem Buch werden die folgenden typografischen Konventionen verwendet:

Kursiv

Weist auf neue Begriffe, URLs, E-Mail-Adressen, Dateinamen und Dateierweiterungen hin.

Constant width

Wird für Programmlistings sowie innerhalb von Absätzen verwendet, um auf Programmelemente wie Variablen- oder Funktionsnamen, Datenbanken, Datentypen, Umgebungsvariablen, Anweisungen und Schlüsselwörter hinzuweisen.

Constant width bold

Zeigt Befehle oder anderen Text an, der vom Benutzer wortwörtlich eingetippt werden sollte.

Constant width italic

Zeigt Text an, der durch vom Benutzer eingegebene Werte oder durch kontextabhängige Werte ersetzt werden soll.

Hinweis

Dieses Element steht für einen allgemeinen Hinweis.

Warnung

Dieses Element weist auf eine Warnung oder einen Warnhinweis hin.

Code-Beispiele verwenden

Zusätzliches Material (Code-Beispiele, Übungen usw.) steht unter https://github.com/tomweinandy/ai-with-power-bi zum Download bereit .

Wenn du eine technische Frage oder ein Problem mit den Codebeispielen hast, schreibe bitte eine E-Mail an

Dieses Buch soll dir helfen, deine Arbeit zu erledigen. Wenn in diesem Buch Beispielcode angeboten wird, darfst du ihn in deinen Programmen und deiner Dokumentation verwenden. Du musst uns nicht um Erlaubnis fragen, es sei denn, du reproduzierst einen großen Teil des Codes. Wenn du zum Beispiel ein Programm schreibst, das mehrere Teile des Codes aus diesem Buch verwendet, brauchst du keine Erlaubnis. Der Verkauf oder die Verbreitung von Beispielen aus O'Reilly-Büchern erfordert jedoch eine Genehmigung. Die Beantwortung einer Frage mit einem Zitat aus diesem Buch und einem Beispielcode erfordert keine Genehmigung. Wenn du einen großen Teil des Beispielcodes aus diesem Buch in die Dokumentation deines Produkts aufnimmst, ist eine Genehmigung erforderlich.

Wir freuen uns über eine Namensnennung, verlangen sie aber in der Regel nicht. Eine Quellenangabe umfasst normalerweise den Titel, den Autor, den Verlag und die ISBN. Ein Beispiel: "Artificial Intelligence with Microsoft Power BI " von Jennifer Stirrup und Thomas J. Weinandy (O'Reilly). Copyright 2024 Data Relish Ltd und Thomas J. Weinandy, 978-1-098-11275-2."

Wenn du der Meinung bist, dass deine Verwendung von Codebeispielen nicht unter die Fair-Use-Regelung oder die oben genannte Erlaubnis fällt, kannst du uns gerne unter kontaktieren

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Seit mehr als 40 Jahren bietet O'Reilly Media Schulungen, Wissen und Einblicke in Technologie und Wirtschaft, um Unternehmen zum Erfolg zu verhelfen.

Unser einzigartiges Netzwerk von Experten und Innovatoren teilt sein Wissen und seine Erfahrung durch Bücher, Artikel und unsere Online-Lernplattform. Die Online-Lernplattform von O'Reilly bietet dir On-Demand-Zugang zu Live-Trainingskursen, ausführlichen Lernpfaden, interaktiven Programmierumgebungen und einer umfangreichen Text- und Videosammlung von O'Reilly und über 200 anderen Verlagen. Weitere Informationen erhältst du unter https://oreilly.com.

Wie du uns kontaktierst

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Wir haben eine Webseite für dieses Buch, auf der wir Errata, Beispiele und zusätzliche Informationen auflisten. Du kannst diese Seite unter https://oreil.ly/AI_microsoftPowerBI aufrufen .

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Danksagungen

Während ich die letzte Seite dieser bemerkenswerten Reise umblättere, erfüllt mein Herz mit Dankbarkeit und Ehrfurcht vor Lord Krishna, dessen zeitlose Weisheit und göttliche Führung mir in schwierigen Zeiten ein Licht war. Krishnas Lehren, die in der Bhagavad Gita niedergeschrieben sind, waren eine ständige Quelle der Inspiration, der Kraft und des Trostes. Mit demütigem Dank für seine Gnade und seinen Segen lege ich dieses Werk vor. Wenn ich über den Weg zum Schreiben dieses Buches nachdenke, ist mein Herz mit tiefer Dankbarkeit gegenüber Seiner göttlichen Gnade A. C. Bhaktivedanta Swami Prabhupada erfüllt. Durch sein Beispiel habe ich gelernt, wie wichtig es ist, ein Leben zu führen, das in spirituellen Prinzipien verwurzelt ist, und seine Lehren haben mich sowohl durch die Herausforderungen als auch durch die Freuden geführt, die mir beim Schreiben dieses Buches begegnet sind. Hare Krishna,

-Jennifer Stirrup

Ich möchte allen meinen ehemaligen Kolleginnen und Kollegen bei BlueGranite aufrichtig danken. Ich habe von euch so viel über die Nutzung großer Datenmengen und die Lösung echter Geschäftsprobleme für Kunden gelernt. Unsere gemeinsame Zeit hat mich auf meinem beruflichen Weg bestärkt und mein Privatleben bereichert. Dieses Buch wäre ohne euch alle nicht möglich gewesen, also ist es nur logisch, dass ich es auch euch widme.

-Thomas Weinandy

1 Grand View Research, Artificial Intelligence Market Size, Share & Trends Analysis Report by Solution (Hardware, Software, Services), by Technology (Deep Learning, Machine Learning, NLP), by End-use, by Region, and Segment Forecasts, 2023-2030, https://oreil.ly/DYpAn.

2 Josh Howarth, "57 NEW AI Statistics", Exploding Topics, 2. Februar 2024, https://explodingtopics.com/blog/ai-statistics.

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