KI & Analytics

ChatGPT & GenAI in BI: Praxis-Anwendungen im Unternehmensalltag

Wie Large Language Models die BI-Arbeit verändern – von natürlichsprachigen Abfragen bis zur automatischen Insight-Generierung.

Stand 2025: GenAI in BI ist kein Zukunftsthema mehr. Copilot in Power BI, Duet AI in Looker, Ask Data in Tableau – alle großen BI-Plattformen integrieren LLMs. Die Frage ist nicht ob, sondern wie Sie es sinnvoll einsetzen.

5 konkrete GenAI-Anwendungen in BI

Natural Language Queries

„Zeig mir den Umsatz nach Region, letzten 12 Monate, nur Produkte mit >10% Deckungsbeitrag“ – natürliche Sprache statt DAX oder SQL. Power BI Copilot, Tableau Ask Data, Qlik Insight Advisor.

Automatische Narratives

GenAI beschreibt Dashboard-Inhalte in natürlicher Sprache: „Der Umsatz ist im Vergleich zum Vormonat um 8% gestiegen, getrieben durch die Region Nord (+15%). Einziger Rückgang: Produkt X (−5%).“

Code-Generierung (DAX, SQL, Python)

ChatGPT/Copilot schreiben DAX-Measures, SQL-Abfragen und Python-Skripte. Produktivitäts-Boost von 30-50% für BI-Entwickler. Review bleibt Pflicht.

Anomalie-Erkennung

KI erkennt automatisch ungewöhnliche Datenpunkte: „Der Umsatz in Frankfurt am 15. März war 340% über dem Durchschnitt – möglicherweise eine Fehlbuchung oder Großauftrag.“

Datenaufbereitung & Bereinigung

LLMs helfen bei Datenbereinigung: Dublettenauflösung, Kategorisierung unstrukturierter Texte, Extraktion von Informationen aus Freitext-Feldern.

GenAI in den großen BI-Tools

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Power BI Copilot

NLP-Abfragen, automatische DAX-Generierung, Smart Narratives, Report-Erstellung per Sprachbefehl. Benötigt Fabric Capacity.

📊

Tableau Einstein

Ask Data (NLP), Einstein Discovery (AutoML), Pulse (proaktive Insights). Tief in Salesforce Einstein integriert.

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Qlik Insight Advisor

KI-gestützte Analyse-Vorschläge, Assoziationsassistent, Natural Language Processing. Funktioniert besonders gut mit dem assoziativen Modell.

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Looker (Gemini AI)

Conversational Analytics mit Gemini, automatische Datenmodell-Vorschläge, natürlichsprachige Abfragen.

Best Practices & Grenzen

Review-Pflicht: KI-generierter Code/Insights IMMER prüfen. Halluzinationen sind möglich
Datenschutz: Keine sensiblen Daten an öffentliche LLMs senden. Enterprise-Versionen verwenden (DSGVO beachten)
Semantisches Modell: Je besser Ihr Datenmodell dokumentiert ist, desto besser funktionieren NLP-Abfragen
Change Management: Mitarbeiter schulen, nicht ersetzen. KI ist ein Werkzeug, kein Analyst

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