AI in BI Beratung
Künstliche Intelligenz kann Analysen beschleunigen, Muster sichtbar machen, Prognosen unterstützen und den Zugang zu Daten vereinfachen. Der Nutzen hängt davon ab, ob Daten sauber vorbereitet, Strukturen klar definiert und Use Cases sinnvoll ausgewählt sind.
The Information Lab unterstützt Unternehmen dabei, AI im Kontext von Business Intelligence, Analytics und Data Engineering realistisch einzuordnen und praktisch nutzbar zu machen. Unser Fokus liegt auf Anwendungen, die datenbasierte Entscheidungen verbessern, Self-Service Analytics erweitern und bestehende Datenlandschaften sinnvoll ergänzen.
Ohne Daten keine
verlässliche AI
Bevor AI im Unternehmen Wirkung entfalten kann, müssen zentrale Grundlagen geklärt sein. Dazu gehören verfügbare und saubere Daten, einheitliche Definitionen, klare Zuständigkeiten und die Möglichkeit, Ergebnisse transparent zu prüfen.
The Information Lab schafft die Datenbasis, semantische Strukturen und Governance-Grundlagen, die AI-Anwendungen belastbarer machen. Dabei wenden wir dieselbe Sorgfalt an, die sich in BI-, Analytics- und Data-Engineering-Projekten seit Jahren bewährt hat.
AI Beratung mit Fokus
auf konkrete Use Cases
AI ist dann wertvoll, wenn sie ein echtes Problem löst. Deshalb starten wir mit der Frage, welcher Anwendungsfall wirtschaftlich und technisch sinnvoll ist.
Mögliche Einsatzfelder liegen zum Beispiel in AI-gestützter Analyse, automatisierter Datenaufbereitung, Prognosen, Klassifizierung, Anomalieerkennung, natürlicher Sprachinteraktion mit Daten oder der Erweiterung bestehender BI-Workflows.
Dabei prüfen wir, ob AI wirklich die passende Lösung ist. In manchen Fällen sind klassische Analytics-Methoden, Automatisierung, bessere Datenmodelle oder ein klareres Dashboard wirksamer als ein Sprachmodell. Diese Einordnung ist ein zentraler Teil unserer Beratung.
Unsere Schwerpunkte in
der AI Beratung
AI-gestützte Analytics in modernen Datenplattformen
AI mit Governance und Verantwortung
AI Anwendungen brauchen klare Leitplanken. Das gilt besonders dort, wo geschäftskritische Daten, automatisierte Vorschläge oder AI-generierte Erkenntnisse in Entscheidungsprozesse einfließen.
The Information Lab unterstützt dabei, Governance, Sicherheit und Verantwortlichkeiten von Anfang an mitzudenken. Dazu gehören Fragen nach Datenzugriffen, Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Qualitätssicherung und dem richtigen Umgang mit AI-Ergebnissen.
Wir setzen AI dort an, wo sie verlässlich, kontrollierbar und fachlich sinnvoll genutzt werden kann. Klare Use Cases, passende Datenstrukturen und ein realistisches Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen bilden dafür die Grundlage.
AI in BI Beratung mit The Information Lab
The Information Lab verbindet AI Kompetenz mit tiefem Verständnis für Datenlandschaften, BI-Plattformen, Analytics-Prozesse und Enablement.
Unsere Consultants arbeiten mit modernen Analytics- und Data-Engineering-Technologien und bringen Erfahrung aus realen Datenprojekten mit. Sie können einschätzen, welche Voraussetzungen fehlen, welche Use Cases sinnvoll sind und welche Lösung wirklich zum Unternehmen passt.
Als offizieller Tableau Next Alliance und Implementation Partner bringen wir zudem frühe Expertise in neue Entwicklungen rund um agentische Analytics, Tableau Next und AI gestützte Analyseprozesse ein.
Trainings & Webinare
The Information Lab bietet Trainings im Bereich AI in BI an. Vermittelt werden praxisnahes Wissen, methodische Sicherheit und ein besseres Verständnis dafür, wie AI in BI- und Analytics-Prozessen sinnvoll eingesetzt werden kann.
Der nächste Schritt zur AI in Analytics
AI kann Datenarbeit erweitern, aber sie braucht ein belastbares Fundament. Ein erster sinnvoller Schritt ist die Einordnung möglicher Use Cases, vorhandener Datenstrukturen und technischer Voraussetzungen.
Jens Chowdry
Head of Sales
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Weitere Fragen & Antworten
Warum ist eine saubere Datenarchitektur die Voraussetzung für Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz kann nur so gut arbeiten wie die Informationen, auf denen sie basiert. Sind Rohdaten fehlerhaft, unvollständig oder fehlen klare Kennzahlendefinitionen, liefern auch fortschrittliche AI-Modelle unzuverlässige oder verzerrte Ergebnisse (Halluzinationen). Der erste Schritt jeder erfolgreichen AI-Initiative ist daher der Aufbau einer sauberen, integrierten und qualitativ hochwertigen Datenbasis (Data Engineering).
Ist Künstliche Intelligenz für jedes Analyse-Problem die richtige Lösung?
Nicht zwangsläufig. Ein zentraler Teil der strategischen Beratung besteht darin, fachliche Herausforderungen pragmatisch zu bewerten. Häufig lösen klassische Business Intelligence, saubere Datenmodelle oder automatisierte Dashboards ein Problem effizienter und wirtschaftlicher als komplexe Sprachmodelle. AI wird von The Information Lab exakt dort integriert, wo sie bestehende BI-Workflows sinnvoll erweitert und einen echten, messbaren Mehrwert liefert.
Was bedeutet „Agentic Analytics“ im Kontext moderner BI-Plattformen?
Agentic Analytics ermöglicht es Fachbereichen, Unternehmensdaten über natürliche Sprache abzufragen und Analysen automatisiert anzustoßen („Chat with your Data“). The Information Lab begleitet die technische und organisatorische Implementierung solcher Ansätze – beispielsweise durch Tableau Next, Tableau MCP, den eigenen TabCP Insight Agent oder Snowflake CoCo. So wird der Datenzugriff im Unternehmen deutlich vereinfacht.
Wie wird die Datensicherheit bei der Nutzung von AI-Technologien gewährleistet?
Der Einsatz von AI erfordert stringente Leitplanken, insbesondere bei der Verarbeitung geschäftskritischer Unternehmensdaten. Als ISO 27001 zertifiziertes Beratungsunternehmen verankert The Information Lab das Thema Data Governance von Beginn an in der Architektur. Ein klares Rechte- und Rollenmanagement, transparente Datenpipelines und strikte Qualitätsregeln stellen sicher, dass AI-Modelle sicher, kontrollierbar und compliant arbeiten.
Was ist AI Literacy und warum ist dieses Enablement wichtig?
Die Bereitstellung der Technologie reicht für eine erfolgreiche Adaption nicht aus. AI Literacy beschreibt die unternehmensweite Kompetenz, Künstliche Intelligenz kritisch und sicher anzuwenden. In praxisnahen Trainings und Workshops werden interne Teams befähigt, die Ergebnisse von AI-Systemen richtig einzuordnen, typische Risiken (wie Bias) zu verstehen und datengetriebene Entscheidungen verantwortungsvoll zu treffen.