I dagens verden har analyse blitt en avgjørende faktor, ettersom datamengden vokser i kompleksitet og blir stadig vanskeligere å tolke og forstå.
Augmented Analytics, eller utvidet analyse, fremstår som et viktig verktøy som hjelper bedrifter og brukere med å navigere i datamengden. Ved å dra nytte av maskinlæring og kunstig intelligens, forenkler denne teknologien dataforståelsen. Denne artikkelen tar sikte på å utforske utvidet analyse i detalj.
Betydningen av datainnsikt for virksomheter
For enhver bedrift representerer data en samling av fakta, statistikk, rå analysedata, tilbakemeldinger fra kunder, salgstall og mer. Innsamling og analyse av disse dataene er en integrert del av enhver vellykket virksomhet, av flere viktige årsaker.
Her er noen grunner til hvorfor det er så viktig for din virksomhet å forstå data:
- Datainnsikt gir grunnlag for bedre beslutninger. Dette kan inkludere å tiltrekke seg nye kunder, øke salgstallene og forbedre kundeservice, blant annet.
- Ved å overvåke og evaluere data, kan bedrifter identifisere og løse problemer, samt avdekke områder der ytelsen halter.
- Dataanalyse gir bedriftsledere grunnlag for nøyaktige markedsprognoser, basert på sanntidsinformasjon.
- I tillegg til å øke inntekter og salg, hjelper data også med å forbedre pengestrømmen og økonomistyringen generelt.
- Dataanalyse bidrar til å effektivisere teamarbeid og øke produktiviteten for ansatte, redusere sløsing med både tid og ressurser. Dette forbedrer forretningsprosessene i sin helhet.
Hva er Augmented Analytics?
Utvidet analyse, drevet av kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML), gir brukere verktøy for databehandling, innsiktsgenerering og tolkning. Denne teknologien hjelper bedrifter og analytikere med å arbeide raskere, mer presist og mer effektivt med data.
Denne typen analyse er spesielt verdifullt for bedriftsbrukere og ledere som ønsker å dra nytte av data uten å ha omfattende tekniske kunnskaper. Teknologien gir rask tilgang til relevant data, muliggjør effektiv analyse og avdekker verdifull innsikt for virksomheten.
La oss se nærmere på noen av de viktigste funksjonene:
- Utvidet analyse hjelper med automatisk dataidentifikasjon og lesing av data fra en rekke formater, som PDF og tekstdokumenter.
- Den tilbyr avansert statistisk analyse for å identifisere trender og innsikt i data.
- Teknologien muliggjør raskere og mer nøyaktig dataklargjøring, og minimerer behovet for manuelle prosesser.
- Den gir brukerne AI-drevne anbefalinger for databehandling, oppdagelse, analyse og mer.
- Den tillater naturlig språkintegrasjon, slik at brukere kan formulere spørringer i vanlig språk i stedet for å bruke kode eller databasedefinerte spørrespråk.
Komponenter i utvidet analyse
Det finnes tre viktige komponenter i utvidet analyse:
Maskinlæring (ML) – Maskinlæring er en del av kunstig intelligens som benytter algoritmer og historiske data for å forutse fremtidige resultater mer nøyaktig. ML hjelper bedrifter med å få verdifull innsikt fra kundeadferd og forretningsmønstre. Den bruker statistiske metoder for å lage prediksjoner og klassifikasjoner.
Natural Language Technologies (NLP) – NLP er en annen gren av kunstig intelligens som gjør det mulig for datamaskiner å forstå menneskespråk (både tekst og tale). Den gir datamaskiner muligheten til å svare på verbale kommandoer, oversette språk og oppsummere tekster i sanntid.
Automatisering – Maskinlæringsteknologier bidrar til å automatisere dataanalyseoppgaver og redusere tiden det tar å bygge, trene og distribuere ML-modeller.
Hvordan kan utvidet analyse integrasjon bidra til vekst?
Integrering av utvidet analyse kan ha en transformerende effekt, spesielt i store bransjer som produksjon, farmasi, detaljhandel, helsevesen og forbruksvarer. Denne teknologien hjelper bedrifter med å øke omsetningen, beholde kunder, forbedre kundetilfredsheten og styrke pengestrømmen. Bedrifter kan bli mer smidige, forbedre sine forretningsprosesser og ta bedre informerte beslutninger.
Fordeler med utvidet analyse
Maksimer produktiviteten
Utvidet analyse bidrar til å øke produktiviteten ved å automatisere repetitive, tidkrevende og manuelle oppgaver. AI er uvurderlig for å spare tid og ressurser, samt å skalere oppgaver som krever mindre menneskelig innsats.
Skaper økt verdi
Å utvikle forretningsløsninger og ta viktige beslutninger krever ofte menneskelig innsats, som kan være både repeterende og tidkrevende. Med utvidet analyse kan de fleste prosesser automatiseres, som for eksempel databehandling og innsiktsgenerering. Dette hjelper bedrifter med å levere mer verdi på kortere tid.
Forbedret analyse
Utvidet analyse gjør avansert analyse tilgjengelig for alle brukere, uansett deres tekniske ferdigheter. Det forbedrer produktiviteten ved å gi alle ansatte tilgang til analyse på sitt eget nivå. Med kunstig intelligens som underbygger utvidet analyse, kan bedrifter dra nytte av forbedret analyse og velinformerte beslutninger.
Forbedret beslutningsprosess
Utvidet analyse hjelper bedrifter med å ta de mest informerte beslutningene gjennom dyptgående dataanalyse.
Forbedret effektivitet og nøyaktighet
Maskinlæring og kunstig intelligens utfører repeterende oppgaver og beregninger med høy presisjon. Denne automatiseringen sparer bedrifter for tid og energi, og øker dermed den menneskelige produktiviteten.
Gjør organisasjoner mer smidige
AI kan hjelpe organisasjoner med å raskere generere innsikt, og dermed gjøre dem mer fleksible. Utvidet analyse kan raskere finne relevante data, foreslå alternative analysemetoder og spore brukeratferd for å anbefale fremtidige handlinger.
Tradisjonell analyse vs. selvbetjeningsanalyse vs. utvidet analyse
| Tradisjonell analyse | Selvbetjeningsanalyse | Utvidet analyse | |
| Definisjon | Tradisjonell analyse benytter et komplekst IT-miljø, datavarehus og IT-personell for å utføre dataanalyse. | Dette er en type forretningsintelligens der brukere uavhengig kan utføre dataspørringer og generere rapporter ved bruk av BI-programvare og minimal IT-støtte. | Dette hjelper brukere med å forstå og analysere data ved hjelp av maskinlæring og kunstig intelligens. |
| Ferdigheter/ekspertise | Det kreves spesialiserte ferdigheter, opplæring og ekspertise. Det er sterkt avhengig av IT-personell. | Bedriftsbrukere trenger lite opplæring og ekspertise for å utføre dataanalyse og bygge og endre rapporter. | Ingen forkunnskaper eller ekspertise er nødvendig for å analysere data ved hjelp av utvidet analyse. |
| Ressurs | Denne typen analyser er sterkt avhengig av IT-ansatte. | Denne typen analyse krever manuelle ressurser og BI-verktøy. | Den er avhengig av avansert utvidet analyseteknologi. |
| IT-oppsett | Tradisjonelle analyser krever konstant involvering av IT- og dataspesialister. | Selvbetjeningsanalyse krever minimalt IT-involvering, mest i det første oppsettet. | Utvidet analyse krever ikke IT eller noen dataspesialister. |
| Datatyper | Krever datastrukturering før bruk. | Kan benytte data fra ulike formater og flere ressurser. | Kan benytte data fra ulike formater og flere ressurser. |
Utfordringer med utvidet analyse
Til tross for de mange fordelene, finnes det også noen utfordringer knyttet til utvidet analyse:
- Noen ansatte kan være bekymret for at AI-teknologi vil erstatte dem, men det er viktig å huske at AI har sine begrensninger, uansett hvor avansert teknologien er.
- Utvidet analyse fungerer best når mennesker følger beste praksis og retningslinjer. Teknologien er avhengig av programmene og algoritmene den er trent for.
- Opplæring av modeller for utvidet analyse tar tid.
- Jo større datamengde som skal analyseres, desto mer datakraft kreves av algoritmer for maskinlæring.
Forfatterens kommentarer om utvidet analyse
Utvidet analyse er en teknologi i utvikling med stort potensial for fremtidig bruk og utvikling. Bedrifter kan ta i bruk denne teknologien gjennom avansert programvare drevet av kunstig intelligens og maskinlæring. Selv om teknologien er i sin spede begynnelse og i følge Gartner kun benyttes av 10% av analytikere til sitt fulle potensial, kan din virksomhet dra stor nytte av utvidet analyse for vekst og utvikling.
Før du bestemmer deg for å implementere utvidet analyse, bør du stille deg selv følgende spørsmål:
- Har bedriften din et eget analyseteam?
- Har du tilgang til omfattende mengder data?
- Hvilket behov har du for utvidet analyse?
Hvis du har et klart bilde av hvordan utvidet analyse kan brukes, er neste steg å sørge for implementering etter beste praksis for å maksimere fordelene.
Avsluttende tanker
Utvidet analyse er til stor hjelp for alle virksomheter som benytter seg av dataanalyse. Presise og relevante data er drivkraften bak forretningsvekst. Utvidet analyse kombinerer menneskelig intelligens med AI for å analysere data og generere verdifull innsikt. Bedrifter over hele verden benytter seg av denne teknologien, og det bør du også gjøre for å ligge foran konkurrentene.
Du kan også utforske Augmented Intelligence.