У наш час аналітика стала важливою, оскільки дані стають складнішими, і їх важко зрозуміти чи інтерпретувати.
Augmented Analytics – це інструмент, який допомагає компаніям або користувачам легко розуміти дані за допомогою машинного навчання та штучного інтелекту. У цій статті ми збираємося детально обговорити, що таке розширена аналітика.
Важливість розуміння даних для бізнесу
Дані для бізнесу – це набір фактів або статистичних даних, таких як необроблені аналітичні дані, дані відгуків клієнтів, дані про продажі тощо. З багатьох причин збір і аналіз даних є невід’ємною частиною бізнесу.
Ось кілька причин, чому важливо розуміти дані для вашого бізнесу:
- Розуміння даних може допомогти компанії приймати кращі рішення щодо пошуку нових клієнтів, збільшення продажів, покращення обслуговування клієнтів і багато іншого.
- Відстеження та перегляд даних може допомогти компаніям вирішити проблеми та виявити порушення продуктивності.
- Дані допомагають бізнес-лідерам робити найточніші ринкові прогнози за допомогою аналітичних даних у реальному часі.
- Окрім збільшення продажів і доходів, дані допомагають компаніям покращити грошовий потік, а також допомагають ефективно управляти коштами.
- Дані допомагають командам і співробітникам скорочувати гроші та час, підвищуючи продуктивність і покращуючи бізнес-процеси.
Що таке Augmented Analytics?
Завдяки штучному інтелекту (AI) і машинному навчанню (ML) розширена аналітика допомагає користувачам готувати дані, генерувати розуміння та пояснювати розуміння. Розширена аналітика допомагає компаніям і аналітиці працювати з даними швидше, точніше та ефективніше.
Доповнена аналітика призначена для бізнес-користувачів і керівників, які отримають користь від аналізу та цінності даних, не маючи великих технічних навичок. Технологія допомагає користувачам швидко знаходити релевантні дані, аналізувати їх і виявляти ідеї для свого бізнесу.
Давайте розглянемо деякі з його основних функцій:
- Розширена аналітика допомагає в автоматичній ідентифікації даних разом із читанням даних у різних форматах, таких як PDF, текстові документи тощо.
- Він пропонує статистичний аналіз, щоб отримати певні результати або зрозуміти дані.
- Це допомагає користувачам готувати дані швидше й точніше, зводячи до мінімуму ручну роботу.
- Він допомагає користувачам отримати найкращі рекомендації на основі штучного інтелекту щодо підготовки даних, виявлення, аналізу тощо.
- Це дозволяє взаємодіяти природною мовою, щоб користувачі могли вводити запит даних простою мовою замість будь-якого коду чи мови запиту даних.
Розширені компоненти Analytics
Є три важливі компоненти Augmented Analytics:
Машинне навчання (ML) – машинне навчання – це галузь штучного інтелекту, яка використовує алгоритми та історичні дані для більш точного прогнозування результатів. ML допомагає компаніям отримати цінну інформацію про поведінку клієнтів і бізнес-операційні моделі. Він використовує статистичні методи для прогнозування та класифікації.
Технології природної мови (NLP) – це ще одна гілка штучного інтелекту, яка допомагає комп’ютерам розуміти людську мову (текст і вимовлені слова). Це дозволяє комп’ютерам реагувати на словесні команди, перекладати мову та підсумовувати тексти в режимі реального часу.
Автоматизація. Технології машинного навчання допомагають автоматизувати завдання аналітики даних і скорочують час на створення, навчання та розгортання моделей ML.
Як інтеграція розширеної аналітики може сприяти розвитку бізнесу?
Інтеграція розширеної аналітики може бути кардинальною, особливо для таких великих галузей, як виробництво, фармацевтика, роздрібна торгівля, охорона здоров’я, CPG тощо. Це допомагає компаніям збільшити дохід і утримати клієнтів, підвищити рівень задоволеності клієнтів, грошовий потік і багато іншого. Підприємства можуть стати більш гнучкими, допомагати бізнес-процесам і приймати кращі рішення.
Переваги розширеної аналітики
Максимальна продуктивність
Розширена аналітика може допомогти підвищити продуктивність людей шляхом автоматизації повторюваних, трудомістких і ручних завдань. Штучний інтелект чудово допомагає, коли мова заходить про економію часу та коштів і масштабування завдань, які вимагають менше інтелекту.
Забезпечте більшу цінність
Процес розробки бізнес-рішень і прийняття рішень вимагає людського інтелекту, але він може бути повторюваним і займати багато часу. Завдяки доповненій аналітиці можна автоматизувати більшість процесів, як-от підготовка даних, пошук аналітичних даних тощо. Це допомагає підприємствам швидше отримувати більше цінності.
Покращена аналітика
Розширена аналітика допомагає зробити аналітику доступною для кожного користувача незалежно від його аналітичних навичок. Він підвищує продуктивність, надаючи аналітику користувачам усіх рівнів. Завдяки штучному інтелекту, що забезпечує розширену аналітику, компанії можуть отримати переваги від покращеної аналітики та прийняття обґрунтованих рішень.
Покращений процес прийняття рішень
Розширена аналітика допомагає компаніям приймати найбільш обґрунтовані рішення завдяки аналізу даних.
Покращена ефективність і точність
Технологія машинного навчання та штучного інтелекту точно виконує повторювані завдання та обчислення. Технологія автоматизує завдання, які допомагають підприємствам економити час і енергію та підвищувати продуктивність людей.
Створення гнучких організацій
Штучний інтелект може допомогти організаціям, збільшивши швидкість розуміння, зробивши їх більш гнучкими. Це може допомогти охопити область пошуку, запропонувати відповідні дані та порекомендувати кілька методів аналізу. Розширена аналітика може відстежувати поведінку користувачів і рекомендувати подальші дії.
Традиційна аналітика проти аналітики самообслуговування проти доповненої аналітики
Традиційна аналітикаSelf-Service AnalyticsAugmented AnalyticsDefinitionТрадиційна аналітика використовує складне ІТ-середовище, сховище даних і ІТ-спеціаліст для аналізу даних. Це тип бізнес-аналітики, коли користувачі виконують запити даних і створюють звіти незалежно за допомогою програмного забезпечення BI та мінімальної ІТ-підтримки. Це допомагає користувачам розуміти та аналізувати дані за допомогою технологій машинного навчання та штучного інтелекту. Навички/експертиза Тут потрібні навички, навчання та досвід. Він значною мірою залежить від ІТ-персоналу. Бізнес-користувачам потрібно невелике навчання та досвід для аналізу даних, створення та зміни звітів. Для аналізу даних за допомогою розширеної аналітики не потрібні попередні навички чи досвід. Ресурс. Цей тип аналітики значною мірою залежить від ІТ-персоналу. Для цього типу аналітики потрібні ручні ресурси та інструменти BI. Він залежить від технології розширеної аналітики. ІТ-налаштування. Традиційна аналітика потребує постійного залучення ІТ-спеціалістів і фахівців з даних. Аналітика самообслуговування потребує мінімальної участі ІТ-спеціалістів, здебільшого під час початкового налаштування. Розширена аналітика не потребує ІТ-спеціалістів чи будь-яких спеціалістів із обробки даних. Тип даних потребує структурування даних перед їх використанням. Використовуйте дані з різних форматів і багатьох ресурси. Використовуйте дані з різних форматів і з багатьох ресурсів.
Завдання розширеної аналітики
Незважаючи на всі великі переваги доповненої аналітики для бізнесу, вона все ще має певні труднощі, і ось деякі з них:
- Співробітники можуть побоюватися, що технології штучного інтелекту замінять їх, не знаючи, що якими б передовими не були ці технології, ШІ має обмеження.
- Розширена аналітика залежить від того, чи люди дотримуються найкращих практик і планів дій, щоб працювати належним чином. Він працює на основі програм і алгоритмів, яким його навчили.
- Моделі доповненої аналітики потрібно правильно навчити, що вимагає часу.
- Чим більший обсяг даних потребує аналізу, тим більшу обчислювальну потужність потребуватимуть алгоритми ML з розширеною аналітикою.
Примітка автора про Augmented Analytics
Доповнена аналітика все ще є новою технологією, яка має багато можливостей для майбутнього використання та розвитку. Компанії можуть використовувати цю технологію за допомогою передового програмного забезпечення на основі штучного інтелекту та машинного навчання. Хоча це технологія майбутнього, і, за даними Gartner, лише 10% аналітиків використовують її на повну силу, ваш бізнес може використовувати розширену аналітику для свого розвитку.
Перш ніж вирішити, чи варто впроваджувати розширену аналітику у вашому бізнесі, поставте собі такі запитання:
- Чи є у вашій компанії аналітична команда?
- У вас є великі дані?
- Навіщо потрібна розширена аналітика?
Якщо ви чітко розумієте використання розширеної аналітики, наступним кроком стане дотримання найкращих практик, щоб отримати від неї користь.
Заключні слова
Розширена аналітика є чудовою підмогою для всіх компаній, яким потрібен аналіз даних. Точні та своєчасні дані є рушійним фактором розвитку бізнесу. Розширена аналітика поєднує людський інтелект із ШІ для аналізу даних і отримання цінної інформації. Підприємства з усього світу (від великих до малих) використовують цю технологію, тож і ви повинні вийти вперед у конкурентній боротьбі.
Ви також можете досліджувати розширений інтелект.