Beschreiben der Verwendung von KI Insights zum Erkennen von Trends und Anomalien

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Eine Herausforderung für Organisationen besteht darin, Trends einfach zu erkennen und Anomalien zu ermitteln, während sie auftreten. Beispielsweise stellen viele Einzelhandelsorganisationen während der Weihnachtszeit im Dezember einen Anstieg des Umsatzes fest. Dieser Umsatzanstieg ist erwartbar. Aber was geschieht, wenn der Umsatz in diesem Monat gesunken ist oder wenn er im August höher als normal war? Es ist wichtig, diese Anomalien so schnell wie möglich zu identifizieren, um die erforderlichen Maßnahmen ergreifen zu können.

Das Erkenntnisfeature von Power BI hilft Organisationen, Erkenntnisse wie Anomalien und Trends in ihren Daten einfach zu identifizieren, während sie Elemente wie Berichte, Dashboards und Visualisierungen nutzen. Sie erhalten eine Benachrichtigung, wenn interessante Erkenntnisse vorliegen. Außerdem liefert das Feature Erklärungen zu diesen. Es funktioniert ohne jegliches Setup für jeden Bericht, sodass Sie sofort Erkenntnisse aus Ihren Berichten gewinnen können.

Screenshot eines Power BI-Dashboards mit einer Fertigungsanalyse

Power BI enthält mehrere Erkennsnisfeatures, die künstliche Intelligenz (KI) nutzen:

  • Erkenntnisse für Berichte: analysiert Daten und findet Anomalien und Trends in Ihren Daten, während Sie mit Berichten interagieren.

  • Erkenntnisse für einzelne Visuals: analysiert und erklärt die Schwankungen von Datenpunkten in Visuals.

  • Erkenntnisse für Dashboardkacheln: behandelt die Daten, die zum Rendern der Kachel verwendet werden, und zeigt sie in interaktiven Visuals an.

  • Quick Insights für Datasets: generiert automatisch Datenerkenntnisse in einem Dataset im Power BI-Dienst.

  • KI-Erkenntnisse für Datenmodelle in Power Query: bietet Zugriff auf bereits trainierte Machine Learning-Modelle aus Azure Cognitive Services.

Benachrichtigungen

Benachrichtigungen sind ein wichtiger Bestandteil der Erkenntnisfeatures in Power BI. Während Sie an Power BI-Elementen wie Berichten arbeiten, führt Power BI automatisch eine Erkenntnisanalyse durch. Wenn Power BI dabei Erkenntnisse identifiziert, wird eine Benachrichtigung angezeigt. Sie können die Erkenntnisse anzeigen oder ignorieren. Benachrichtigungen stellen eine großartige Möglichkeit dar, proaktiv mit vorgeschlagenen Erkenntnissen zu interagieren, um sicherzustellen, dass Sie nichts Wichtiges verpassen, z. B. wenn der Umsatz in einer bestimmten Region gestiegen ist. Top-Erkenntnisse sind solche, die aufgrund ihrer Aktualität und der Bedeutung des Trends oder der Anomalie besonders beachtenswert sind.

Screenshot einer Benachrichtigung zu wichtigen Erkenntnissen

Erkenntnisgewinnung aus Berichten und Visuals

Die Benachrichtigungsfunktionen warnen und benachrichtigen Sie über Erkenntnisse, während Sie an Berichten arbeiten. Es gibt auch viele Szenarien, in denen Sie nur Erkenntnisse erhalten, während Sie einige der verschiedenen Elemente durchgehen. Während Sie mit Power BI-Berichten und -Visuals arbeiten, können Sie Erkenntnisse abrufen auswählen, um den Bereich „Erkenntnisse“ zu öffnen.

Screenshot, der die Schaltfläche „Erkenntnisse abrufen“ in der App-Leiste zeigt

In diesem Bereich werden nur Erkenntnisse zur aktuellen Berichtsseite angezeigt, und er wird aktualisiert, wenn Sie eine andere Seite im Bericht auswählen. Wählen Sie während der Arbeit mit einzelnen Visualisierungen in der rechten oberen Ecke eines Visuals Weitere Optionen und dann Erkenntnisse abrufen aus, um nur Erkenntnisse zu diesem Visual zu erhalten.

Screenshot der Schaltfläche „Erkenntnisse abrufen“ im Dropdownmenü

Einblicke

Im Bereich „Erkenntnisse“ werden derzeit drei Arten von Erkenntnissen angezeigt:

  • Anomalien: stellen etwas dar, das von den Erwartungen abweicht. Beispielsweise würde ein intelligenter Thermostat, der plötzlich eine Temperatur von 38 °C meldet, während eigentlich 22 °C erwartet werden, als Anomalie betrachtet.

  • Trends: stellt ein Muster dar, das in Zeitreihendatasets gefunden wurde. Wenn der Umsatz eines Unternehmens beispielsweise im Lauf des Monats April stetig zunimmt, stellt dies einen Trend dar.

  • KPI-Analyse (Key Performance Indicator): hilft Ihnen, den aktuellen Wert mit einem definierten Ziel zu vergleichen. Beispielsweise könnte ein Unternehmen mit einem Umsatzziel von 1,2 Millionen derzeit nur 1 Million aufweisen.

Anomalien

Eine Anomalie ist eine Abnormalität in Zeitreihendaten, zum Beispiel unerwartete Spitzen oder Einbrüche. Ein Algorithmus berechnet eine Grenze um das, was als normaler oder erwarteter Wert betrachtet wird. Jeder außerhalb dieser Grenze gefundene Wert wird als Anomalie gekennzeichnet.

Es gibt drei Arten von erkannten Anomalien:

  • Signifikante Anomalie: Die Anomalie hat einen hohen Score. Der Anomaliescore gibt an, wie weit der Punkt vom erwarteten Bereich entfernt ist.

  • Letzte Anomalie: Die neueste Anomalie im Measure.

  • Anomaliezusammenfassung: In dieser Erkenntnis werden mehrere Anomalien im Measure zusammengefasst.

Wenn in Ihren Daten eine Anomalie gekennzeichnet wird, führt Power BI eine Analyse über verschiedene Dimensionen in Ihrem Datenmodell aus, um nach Spitzen oder Einbrüchen in dem Measure zu suchen, das mit der Anomalie korreliert. Sie werden, nach ihrem Ausmaß sortiert, als mögliche Erklärungen angezeigt.

Screenshot der Anomalieerkennung und möglicher Erklärungen

Ein Trend tritt auf, wenn in den Zeitreihendaten über längere Zeit eine Zu- oder Abnahme zu verzeichnen ist. Der Power BI-Algorithmus wendet verschiedene Schritte an, um aussagekräftige Trends zu finden. Zunächst glättet und interpoliert er Daten und entnimmt Stichproben aus den Zeitreihendaten. Die Trends werden dann anhand ihrer statistischen Bedeutung auf Grundlage des Anstiegs und der Länge einer Wertänderung identifiziert. Der Algorithmus entfernt Rauschen wie Saisonalität und Ausreißer. Wenn der Umsatz beispielsweise im Dezember stark in die Höhe schießt, wird dies vom Algorithmus nicht als ein beachtenswerter Trend gekennzeichnet, da um die Feiertage immer viel umgesetzt wird.

Vier Haupttrends werden gekennzeichnet:

  • Langfristiger Trend: Der Trend ist signifikant und der längste Trend innerhalb einer oder mehrerer Zeitreihen eines Visuals.

  • Steiler Trend: Der Trend ist signifikant und der steilste Trend innerhalb einer oder mehrerer Zeitreihen eines Visuals.

  • Aktueller Trend: Der Trend ist signifikant und der neueste Trend innerhalb einer oder mehrerer Zeitreihen eines Visuals.

  • Trendumkehr: Der aktuelle Trend in einer oder mehreren Zeitreihen eines Visuals, wobei die Umkehr im Vergleich zum vorherigen Trendsegment signifikant ist.

Wenn ein Trend in Ihren Daten gemeldet wird, sucht und identifiziert Power BI die Kategorien, die den Anstieg oder Rückgang des identifizierten Trends am meisten beeinflusst haben. Bei Trends werden die möglichen Erklärungen auf Grundlage der relativen Beiträge aus verschiedenen Kategorien zum Anstieg oder Rückgang des Trends in eine Rangfolge gebracht.

Screenshot der Trenderkennung und möglicher Erklärungen

KPI-Analyse

Bei der KPI-Analyse mit einem Ziel wird die Varianz des aktuellen Werts im Vergleich zum Ziel untersucht. Die Analyse gilt als signifikant, wenn die Varianz im Vergleich zu anderen Segmenten besonders hoch oder niedrig ist. Bei der KPI-Analyse ohne Ziel wird der Wert selbst untersucht. Diese Analyse kennzeichnet Werte, die im Vergleich zu anderen Segmenten hoch oder niedrig sind.

Für KPI-Analyseerklärungen sucht Power BI nach Kategorien mit erheblich höheren oder niedrigeren Werten als erwartet und identifiziert diese. Bei KPI-Analysen mit Ziel werden mögliche Erklärungen auf Basis der Z-Scores eingestuft, die der Differenz des Werts vom Ziel entsprechen. Bei KPI-Analysen ohne Ziel werden mögliche Erklärungen jedoch auf Basis der Z-Scores des Werts selbst eingestuft.