Współcześnie analiza danych zyskuje na znaczeniu, a same dane stają się coraz bardziej skomplikowane, co utrudnia ich zrozumienie oraz interpretację.
Analityka Rozszerzona, wykorzystująca mechanizmy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, stanowi narzędzie, które ma na celu ułatwienie przedsiębiorstwom i użytkownikom zrozumienie danych. Niniejszy artykuł szczegółowo omawia, na czym polega rozszerzona analityka.
Kluczowa rola zrozumienia danych w biznesie
Dane w kontekście biznesowym to zbiór faktów i statystyk, obejmujący surowe dane analityczne, opinie klientów, dane sprzedażowe i inne informacje. Zbieranie i analiza tych danych jest nieodłącznym elementem funkcjonowania każdej firmy, co wynika z szeregu ważnych powodów.
Oto kilka argumentów podkreślających znaczenie zrozumienia danych dla przedsiębiorstwa:
- Analiza danych pozwala firmie podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące pozyskiwania klientów, zwiększania sprzedaży oraz ulepszania obsługi klienta.
- Monitorowanie i analizowanie danych pomaga w rozwiązywaniu problemów oraz identyfikowaniu spadków wydajności.
- Dane umożliwiają liderom biznesowym tworzenie bardziej precyzyjnych prognoz rynkowych dzięki analizie w czasie rzeczywistym.
- Oprócz generowania wzrostu sprzedaży i przychodów, dane wspierają firmy w optymalizacji przepływów pieniężnych oraz skutecznym zarządzaniu finansami.
- Dzięki danym zespoły i pracownicy mogą oszczędzać czas i środki finansowe, zwiększając produktywność i usprawniając procesy biznesowe.
Czym jest analityka rozszerzona?
Analityka rozszerzona, opierając się na sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym (ML), wspiera użytkowników w przygotowywaniu danych, generowaniu wniosków i ich interpretowaniu. Umożliwia ona firmom oraz analitykom efektywniejszą i dokładniejszą pracę z danymi.
Technologia rozszerzonej analityki jest dedykowana osobom z biznesu i kadrze menedżerskiej, którzy chcą czerpać korzyści z analizy danych bez konieczności posiadania zaawansowanych umiejętności technicznych. Umożliwia ona szybkie odnajdywanie istotnych danych, analizowanie ich i wyciąganie wniosków przydatnych w działalności.
Przyjrzyjmy się kluczowym funkcjom analityki rozszerzonej:
- Automatyczne rozpoznawanie danych i ich odczyt z różnych formatów, takich jak PDF czy pliki tekstowe.
- Dostarczanie analiz statystycznych w celu uzyskania konkretnych wyników i wglądu w dane.
- Ułatwienie szybszego i dokładniejszego przygotowywania danych, ograniczając konieczność ręcznej pracy.
- Generowanie rekomendacji opartych na AI w zakresie przygotowywania, analizowania i odkrywania danych.
- Umożliwianie interakcji w języku naturalnym, co pozwala na zadawanie zapytań dotyczących danych w prostym języku, bez konieczności używania kodu czy języka zapytań.
Elementy składowe analityki rozszerzonej
Analityka rozszerzona składa się z trzech podstawowych elementów:
Uczenie maszynowe (ML) – jest to gałąź sztucznej inteligencji wykorzystująca algorytmy i dane historyczne do precyzyjniejszego przewidywania wyników. ML pomaga firmom lepiej zrozumieć zachowania klientów i wzorce operacyjne. Wykorzystuje metody statystyczne do prognozowania i klasyfikacji.
Technologie przetwarzania języka naturalnego (NLP) – to kolejna dziedzina AI, która umożliwia komputerom rozumienie ludzkiego języka (zarówno tekstu, jak i mowy). Pozwala na reagowanie na polecenia głosowe, tłumaczenie języków oraz streszczanie tekstów w czasie rzeczywistym.
Automatyzacja – technologie uczenia maszynowego pozwalają na automatyzację zadań związanych z analizą danych, skracając czas tworzenia, szkolenia i wdrażania modeli ML.
Jak integracja analityki rozszerzonej wspiera rozwój biznesu?
Integracja analityki rozszerzonej może przynieść rewolucyjne zmiany, zwłaszcza w dużych branżach takich jak produkcja, farmacja, handel detaliczny czy ochrona zdrowia. Wspomaga firmy w zwiększaniu przychodów, poprawie utrzymania klientów, ich satysfakcji, optymalizacji przepływów finansowych i wielu innych obszarach. Firmy stają się bardziej elastyczne, usprawniają procesy biznesowe i podejmują lepsze decyzje.
Korzyści płynące z analityki rozszerzonej
Maksymalizacja produktywności
Analityka rozszerzona przyczynia się do wzrostu produktywności poprzez automatyzację powtarzalnych, czasochłonnych zadań wykonywanych manualnie. AI okazuje się nieoceniona w oszczędzaniu czasu i kosztów oraz w skalowaniu zadań, które nie wymagają dużego wkładu inteligencji ludzkiej.
Dostarczanie większej wartości
Proces tworzenia rozwiązań biznesowych i podejmowania decyzji, choć opiera się na inteligencji ludzkiej, bywa często powtarzalny i czasochłonny. Dzięki analityce rozszerzonej większość tych procesów, w tym przygotowywanie danych czy odkrywanie istotnych informacji, można zautomatyzować, co pozwala firmom szybciej generować wartość.
Ulepszona analiza danych
Analityka rozszerzona sprawia, że analiza danych staje się dostępna dla każdego użytkownika, niezależnie od jego umiejętności. Poprzez udostępnianie analityki na wszystkich poziomach organizacyjnych, zwiększa produktywność. Dzięki wsparciu sztucznej inteligencji firmy mogą korzystać z ulepszonych analiz i podejmować bardziej świadome decyzje.
Usprawnienie procesu podejmowania decyzji
Poprzez analizę danych analityka rozszerzona wspiera firmy w podejmowaniu najbardziej trafnych decyzji.
Zwiększenie wydajności i dokładności
Uczenie maszynowe i technologie AI precyzyjnie wykonują powtarzalne zadania oraz obliczenia. Automatyzacja tych zadań pozwala firmom oszczędzać czas i energię oraz zwiększa produktywność pracowników.
Budowanie elastycznych organizacji
Sztuczna inteligencja wspomaga organizacje w szybszym uzyskiwaniu wniosków, co czyni je bardziej elastycznymi. Może pomóc w przeszukiwaniu danych, sugerowaniu istotnych informacji oraz rekomendowaniu odpowiednich metod analizy. Analityka rozszerzona monitoruje zachowania użytkowników i sugeruje kolejne kroki.
Porównanie analityki tradycyjnej, samoobsługowej i rozszerzonej
Analityka tradycyjna Analityka samoobsługowa Analityka rozszerzona Definicja Analityka tradycyjna bazuje na złożonej infrastrukturze IT, hurtowniach danych i personelu IT. Analityka samoobsługowa umożliwia użytkownikom samodzielne tworzenie zapytań i raportów przy pomocy oprogramowania BI. Analityka rozszerzona wykorzystuje uczenie maszynowe i AI, aby wspierać użytkowników w zrozumieniu i analizie danych. Umiejętności/ekspertyza Wymaga specjalistycznych umiejętności, szkoleń i wiedzy. Polega na wsparciu IT. Użytkownicy biznesowi potrzebują jedynie podstawowego szkolenia do analizy danych i tworzenia raportów. Nie wymaga wcześniejszych umiejętności ani specjalistycznej wiedzy. Zasoby Polega na dużym zaangażowaniu personelu IT. Wymaga zasobów ludzkich i narzędzi BI. Bazuje na technologii analityki rozszerzonej. Konfiguracja IT Wymaga ciągłego zaangażowania informatyków i specjalistów ds. danych. Wymaga minimalnego zaangażowania IT, głównie na etapie konfiguracji. Nie wymaga udziału informatyków ani specjalistów ds. danych. Rodzaj danych Wymaga strukturyzacji danych przed użyciem. Wykorzystuje dane z różnych formatów i źródeł. Wykorzystuje dane z różnych formatów i źródeł.
Wyzwania związane z analityką rozszerzoną
Pomimo licznych zalet, analityka rozszerzona niesie ze sobą pewne wyzwania:
- Obawy pracowników przed zastąpieniem ich przez technologie oparte na AI, wynikające z niedostatecznej wiedzy na temat ograniczeń tych technologii.
- Konieczność przestrzegania przez użytkowników najlepszych praktyk i zasad działania, aby analityka rozszerzona działała poprawnie.
- Potrzeba odpowiedniego przeszkolenia modeli analitycznych, co wymaga czasu.
- Zwiększone zapotrzebowanie na moc obliczeniową wraz ze wzrostem ilości analizowanych danych.
Uwagi autora dotyczące analityki rozszerzonej
Analityka rozszerzona to ciągle rozwijająca się technologia z dużym potencjałem rozwoju i zastosowań. Firmy mogą wykorzystywać ją, korzystając z najnowocześniejszego oprogramowania opartego na AI i uczeniu maszynowym. Mimo że jest to technologia przyszłości, a według Gartnera tylko 10% analityków w pełni wykorzystuje jej możliwości, Twoja firma może skorzystać z analityki rozszerzonej, by przyspieszyć swój rozwój.
Zanim zdecydujesz się na wdrożenie analityki rozszerzonej w swojej firmie, zadaj sobie poniższe pytania:
- Czy w firmie jest zespół analityków?
- Czy firma posiada dużą ilość danych?
- Jakie cele ma osiągnąć dzięki analityce rozszerzonej?
Jeżeli masz jasność co do korzyści wynikających z tej technologii, kolejnym krokiem powinno być zapoznanie się z najlepszymi praktykami jej stosowania.
Podsumowanie
Analityka rozszerzona jest cennym wsparciem dla wszystkich firm, które opierają swoje działania na analizie danych. Dokładne i aktualne informacje są motorem rozwoju każdego biznesu. Analityka rozszerzona łączy ludzką inteligencję z możliwościami AI w celu analizowania danych i generowania cennych wniosków. Firmy na całym świecie (zarówno duże, jak i małe) korzystają z tej technologii, dlatego warto, abyś i Ty ją wykorzystał, aby uzyskać przewagę nad konkurencją.
Warto również zgłębić temat rozszerzonej inteligencji.
newsblog.pl