Analityka stała się w dzisiejszych czasach ważna, a dane stają się coraz bardziej złożone i trudne do zrozumienia lub interpretacji.
Augmented Analytics to narzędzie ułatwiające firmom lub użytkownikom zrozumienie danych za pomocą uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. W tym artykule szczegółowo omówimy, czym jest rozszerzona analityka.
Spis treści:
Znaczenie zrozumienia danych dla biznesu
Dane dla firmy to zbiór faktów lub statystyk, takich jak surowe dane analityczne, dane zwrotne od klientów, liczby sprzedaży i inne. Z wielu powodów gromadzenie i analizowanie danych jest integralną częścią biznesu.
Oto kilka powodów, dla których zrozumienie danych dotyczących Twojej firmy jest ważne:
- Zrozumienie danych może pomóc firmie w podejmowaniu lepszych decyzji dotyczących znajdowania nowych klientów, zwiększania sprzedaży, poprawy obsługi klienta i wielu innych.
- Śledzenie i przeglądanie danych może pomóc firmom w rozwiązywaniu problemów i wykrywaniu awarii wydajności.
- Dane pomagają liderom biznesowym w dokonywaniu najdokładniejszych prognoz rynkowych przy użyciu analiz w czasie rzeczywistym.
- Oprócz zwiększania sprzedaży i przychodów dane pomagają firmom poprawiać przepływy pieniężne, a także efektywnie zarządzać pieniędzmi.
- Dane pomagają zespołom i pracownikom zredukować czas i pieniądze, zwiększyć produktywność i usprawnić procesy biznesowe.
Co to jest analiza rozszerzona?
Oparta na sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym (ML) rozszerzona analityka pomaga użytkownikom w przygotowywaniu danych, generowaniu i wyjaśnianiu wglądu. Rozszerzona analityka pomaga firmom i analitykom pracować z danymi szybciej, dokładniej i wydajniej.
Rozszerzona analityka jest przeznaczona dla użytkowników biznesowych i kadry kierowniczej, którzy czerpią korzyści z uzyskiwania wglądu i wartości z danych, nie mając żadnych wielkich umiejętności technicznych. Technologia pomaga użytkownikom szybko znajdować odpowiednie dane, analizować je i odkrywać informacje przydatne w ich działalności.
Rzućmy okiem na niektóre z jego podstawowych funkcji:
- Rozszerzona analityka pomaga w automatycznej identyfikacji danych wraz z odczytem danych w wielu formatach, takich jak PDF, dokumenty tekstowe itp.
- Oferuje analizę statystyczną w celu uzyskania określonych wyników lub wglądu w dane.
- Pomaga użytkownikom szybciej i dokładniej przygotowywać dane, minimalizując pracę ręczną.
- Pomaga użytkownikom w uzyskaniu najlepszych rekomendacji opartych na sztucznej inteligencji dotyczących przygotowywania, odkrywania, analizy i nie tylko danych.
- Umożliwia interakcje w języku naturalnym, dzięki czemu użytkownicy mogą wpisywać zapytania dotyczące danych w prostym języku zamiast kodu lub języka zapytań do danych.
Rozszerzone komponenty analityczne
Istnieją trzy krytyczne komponenty Augmented Analytics:
Uczenie maszynowe (ML) — uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, która wykorzystuje algorytmy i dane historyczne do dokładniejszego przewidywania wyników. Uczenie maszynowe pomaga firmom uzyskać cenny wgląd w zachowanie klientów i wzorce operacyjne firmy. Wykorzystuje metody statystyczne do przewidywania i klasyfikacji.
Natural Language Technologies (NLP) – NLP to kolejna gałąź sztucznej inteligencji, która pomaga komputerom zrozumieć ludzki język (tekst i słowa mówione). Umożliwia komputerom reagowanie na polecenia słowne, tłumaczenie języka i streszczanie tekstów w czasie rzeczywistym.
Automatyzacja — technologie uczenia maszynowego pomagają zautomatyzować zadania analizy danych i skrócić czas tworzenia, szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego.
W jaki sposób integracja rozszerzonej analizy może pomóc w rozwoju firmy?
Integracja rozszerzonych analiz może być rewolucyjna, szczególnie w dużych branżach, takich jak produkcja, farmacja, handel detaliczny, opieka zdrowotna, CPG itp. Pomaga firmom zwiększyć przychody i utrzymanie klientów, poprawić satysfakcję klientów, przepływy pieniężne i wiele więcej. Firmy mogą stać się bardziej elastyczne, wspomagać procesy biznesowe i podejmować lepsze decyzje.
Korzyści z rozszerzonej analizy
Maksymalizuj produktywność
Rozszerzona analityka może pomóc zwiększyć produktywność ludzi poprzez automatyzację powtarzalnych, czasochłonnych i ręcznych zadań. Sztuczna inteligencja jest bardzo pomocna, jeśli chodzi o oszczędność czasu i kosztów oraz skalowanie zadań wymagających mniejszej inteligencji.
Zapewnij większą wartość
Proces tworzenia rozwiązań biznesowych i podejmowania decyzji wymaga ludzkiej inteligencji, ale może być powtarzalny i czasochłonny. Dzięki rozszerzonej analityce większość procesów, takich jak przygotowywanie danych, odkrywanie spostrzeżeń itp., można zautomatyzować. Pomaga to firmom szybciej dostarczać więcej wartości.
Ulepszona analiza
Rozszerzona analityka pomaga udostępnić analitykę każdemu użytkownikowi, niezależnie od jego umiejętności analitycznych. Zwiększa produktywność, udostępniając analitykę użytkownikom na wszystkich poziomach. Dzięki sztucznej inteligencji napędzającej rozszerzone analizy, firmy mogą czerpać korzyści z ulepszonych analiz i świadomych decyzji.
Ulepszony proces podejmowania decyzji
Rozszerzona analityka pomaga firmom podejmować najbardziej świadome decyzje poprzez analizę danych.
Poprawiona wydajność i dokładność
Uczenie maszynowe i technologia sztucznej inteligencji dokładnie wykonują powtarzalne zadania i obliczenia. Technologia automatyzuje zadania, które pomagają firmom oszczędzać czas i energię oraz zwiększać produktywność ludzi.
Tworzenie organizacji Agile
Sztuczna inteligencja może pomóc organizacjom, zwiększając szybkość wglądu, czyniąc je bardziej elastycznymi. Może pomóc w przeszukaniu obszaru wyszukiwania, zasugerować odpowiednie dane i zalecić wiele metod analizy. Rozszerzona analityka może śledzić zachowanie użytkowników i zalecać kolejne działania.
Analityka tradycyjna a analityka samoobsługowa a analityka rozszerzona
Analityka tradycyjna Analityka samoobsługowaAnaliza rozszerzonaDefinicjaAnalityka tradycyjna wykorzystuje złożone środowisko IT, hurtownię danych i personel IT do przeprowadzania analizy danych. Jest to rodzaj analizy biznesowej, w której użytkownicy wykonują zapytania dotyczące danych i generują raporty niezależnie za pomocą oprogramowania BI i minimalnego wsparcia IT. Pomaga to użytkownikom zrozumieć i analizować dane przy użyciu technologii uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.Umiejętności/ekspertyzaPotrzebne są tutaj umiejętności, szkolenia i wiedza specjalistyczna. W dużym stopniu zależy od personelu IT. Użytkownicy biznesowi potrzebują niewiele szkoleń i wiedzy specjalistycznej, aby przeprowadzać analizę danych oraz tworzyć i modyfikować raporty. Do analizy danych za pomocą rozszerzonej analizy nie są potrzebne żadne wcześniejsze umiejętności ani wiedza specjalistyczna. Zasoby Ten rodzaj analizy jest w dużym stopniu zależny od personelu IT. Ten rodzaj analizy wymaga zasobów ręcznych i narzędzi BI. Jest zależny od technologii rozszerzonej analizy. Konfiguracja IT Tradycyjna analityka wymaga stałej zaangażowanie informatyków i specjalistów ds. danych. Analityka samoobsługowa wymaga minimalnego zaangażowania informatyka, głównie w początkowej konfiguracji. Analityka rozszerzona nie wymaga informatyka ani żadnych specjalistów ds. danych. Rodzaj danych Wymaga ustrukturyzowania danych przed ich wykorzystaniem. Wykorzystanie danych z różnych formatów i wielu zasoby. Wykorzystaj dane z różnych formatów i wielu zasobów.
Rozszerzone wyzwania analityczne
Pomimo wszystkich wspaniałych korzyści, jakie rozszerzona analityka przynosi firmom, nadal wiąże się ona z pewnymi wyzwaniami, a oto niektóre z nich:
- Pracownicy mogą obawiać się, że technologie sztucznej inteligencji zastąpią ich, nie wiedząc, że niezależnie od tego, jak zaawansowane mogą być te technologie, sztuczna inteligencja ma ograniczenia.
- Rozszerzona analityka polega na tym, że ludzie przestrzegają najlepszych praktyk i sposobów działania, aby działać zgodnie z oczekiwaniami. Działa w oparciu o programy i algorytmy, dla których został wyszkolony.
- Rozszerzone modele analityczne muszą zostać poprawnie przeszkolone, co wymaga czasu.
- Im więcej danych wymaga analizy, tym większej mocy obliczeniowej algorytmy analizy ML będą potrzebować.
Uwaga autora na temat Augmented Analytics
Rozszerzona analityka to wciąż rozwijająca się technologia z dużymi możliwościami wykorzystania i rozwoju w przyszłości. Firmy mogą wykorzystywać tę technologię dzięki najnowocześniejszemu oprogramowaniu opartemu na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. Chociaż jest to technologia przyszłości, a według Gartnera tylko 10% analityków wykorzystuje jej pełny potencjał, Twoja firma może wykorzystać rozszerzoną analitykę do swojego rozwoju.
Zanim zdecydujesz, czy wdrożyć rozszerzoną analitykę w swojej firmie, zadaj sobie następujące pytania:
- Czy Twoja firma ma zespół analityków?
- Masz obszerne dane?
- Dlaczego potrzebujesz rozszerzonej analizy?
Jeśli masz jasność co do korzystania z rozszerzonej analizy, następnym krokiem jest przestrzeganie najlepszych praktyk, aby z niej skorzystać.
Ostatnie słowa
Rozszerzona analityka to świetna pomoc dla wszystkich firm, które potrzebują analizy danych. Dokładne i aktualne dane są motorem rozwoju firmy. Rozszerzona analityka łączy ludzką inteligencję ze sztuczną inteligencją w celu analizowania danych i uzyskiwania cennych informacji. Firmy z całego świata (od dużych do małych) korzystają z tej technologii, więc Ty też powinieneś, aby wyprzedzić konkurencję.
Możesz także zbadać rozszerzoną inteligencję.