Analytics har blitt viktig i dag, med data som blir mer komplekse og vanskelige å forstå eller tolke.
Augmented Analytics er et verktøy for å hjelpe bedrifter eller brukere å forstå data enkelt ved hjelp av maskinlæring og kunstig intelligens. I denne artikkelen skal vi diskutere i detalj hva utvidet analyse er.
Innholdsfortegnelse
Viktigheten av å forstå data for virksomheten
Data for en bedrift er en samling av fakta eller statistikk som rå analytiske data, tilbakemeldingsdata fra kunder, salgstall eller annet. Av flere grunner er innsamling og analyse av data en integrert del av en virksomhet.
Her er noen grunner til at det er viktig å forstå data for virksomheten din:
- Å forstå data kan hjelpe en bedrift med å ta bedre beslutninger om å finne nye kunder, øke salgstallene, forbedre kundeservicen og mye mer.
- Sporing og gjennomgang av data kan hjelpe bedrifter med å løse problemer og avdekke ytelsesbrudd.
- Data hjelper bedriftsledere med å lage de mest nøyaktige markedsprognosene ved hjelp av sanntidsintelligens.
- I tillegg til å øke salg og inntekter, hjelper data bedrifter med å forbedre kontantstrømmen i tillegg til å hjelpe pengeforvaltningen effektivt.
- Data hjelper team og ansatte med å redusere penger og tid, øke produktiviteten og forbedre forretningsprosessene.
Hva er Augmented Analytics?
Utvidet analyse, drevet av kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML), hjelper brukere med dataforberedelse, innsiktsgenerering og innsiktsforklaring. Utvidet analyse hjelper bedrifter og analyser til å jobbe med data raskere, mer nøyaktig og mer effektivt.
Augmented analytics er for bedriftsbrukere og ledere som vil ha fordel av å få innsikt og verdi fra data uten å ha noen store tekniske ferdigheter. Teknologien hjelper brukere raskt å finne relevante data, analysere dem og avdekke innsikt for virksomheten deres.
La oss ta en titt på noen av de viktigste funksjonene:
- Utvidet analyse hjelper med automatisk dataidentifikasjon sammen med lesing av data i flere formater som PDF, tekstdokumenter, etc.
- Den tilbyr statistisk analyse for å resultere i visse utfall eller innsikt i data.
- Det hjelper brukere å forberede data raskere og mer nøyaktig, og minimerer manuelt arbeid.
- Det hjelper brukere med de beste AI-drevne anbefalingene for dataforberedelse, oppdagelse, analyse og mer.
- Den tillater naturlig språkinteraksjon slik at brukere kan skrive inn en dataspørring på et enkelt språk i stedet for et hvilket som helst kode- eller dataspørringsspråk.
Utvidede Analytics-komponenter
Det er tre kritiske komponenter i Augmented Analytics:
Maskinlæring (ML) – Maskinlæring er en gren av kunstig intelligens som bruker algoritmer og historiske data for å forutsi utfall mer nøyaktig. ML hjelper virksomheter med å få verdifull innsikt fra kundeadferd og forretningsdriftsmønstre. Den bruker statistiske metoder for å lage spådommer og klassifiseringer.
Natural Language Technologies (NLP) – NLP er en annen gren av kunstig intelligens som hjelper datamaskiner å forstå menneskelig språk (tekst og talte ord). Den lar datamaskiner svare på verbale kommandoer, oversette språk og oppsummere tekster i sanntid.
Automation- Machine Learning-teknologier hjelper til med å automatisere dataanalyseoppgaver og redusere tiden det tar å bygge, trene og distribuere ML-modeller.
Hvordan kan utvidet analyseintegrasjon hjelpe virksomhetens vekst?
Integrering av utvidet analyse kan være transformerende, spesielt for store bransjer som produksjon, farma, detaljhandel, helsevesen, CPG osv. Det hjelper bedrifter med å øke inntekter og kundebehold, forbedre kundetilfredshet, kontantstrøm og mye mer. Bedrifter kan bli mer smidige, hjelpe forretningsprosesser og ta bedre beslutninger.
Fordeler med Augmented Analytics
Maksimer produktiviteten
Utvidet analyse kan bidra til å øke menneskelig produktivitet ved å automatisere repeterende, tidkrevende og manuelle oppgaver. AI er til stor hjelp når det gjelder å spare tid og kostnader og skalere oppgaver som krever mindre intelligens.
Gi større verdi
Prosessen med å utvikle forretningsløsninger og beslutningstaking krever menneskelig intelligens, men det kan være repeterende og tidkrevende. Med Augmented analytics kan de fleste prosesser automatiseres, for eksempel dataforberedelse, oppdagelse av innsikt osv. Det hjelper bedrifter med å levere mer verdi raskere.
Forbedret Analytics
Utvidet analyse bidrar til å gjøre analyser tilgjengelig for alle brukere uavhengig av deres analytiske ferdigheter. Det øker produktiviteten ved å bringe analyser til brukere på alle nivåer. Med kunstig intelligens som gir næring til utvidet analyse, kan bedrifter dra nytte av forbedrede analyser og informerte beslutninger.
Forbedret beslutningsprosess
Utvidet analyse hjelper bedrifter med å ta de mest informerte beslutningene gjennom dataanalyse.
Forbedret effektivitet og nøyaktighet
Maskinlæring og kunstig intelligens-teknologi utfører nøyaktig repeterende oppgaver og beregninger. Teknologien automatiserer oppgaver som hjelper bedrifter med å spare tid og energi og øke menneskelig produktivitet.
Gjøre organisasjoner smidige
AI kan hjelpe organisasjoner ved å øke innsiktshastigheten og gjøre dem mer smidige. Det kan hjelpe med å snuble i søkeområdet, foreslå relevante data og anbefale flere analysemetoder. Utvidet analyse kan spore brukeratferd og anbefale påfølgende handlinger.
Tradisjonell analyse vs. selvbetjeningsanalyse vs. utvidet analyse
Tradisjonell analyseSelvbetjeningsanalyseAugmented AnalyticsDefinisjon Tradisjonell analyse bruker et komplekst IT-miljø, datavarehus og IT-personale for å utføre dataanalyse. Dette er en type forretningsintelligens der brukere utfører dataspørringer og genererer rapporter uavhengig 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-teknologier. Ferdigheter/ekspertiseHer trengs ferdigheter, opplæring og ekspertise. Det er sterkt avhengig av IT-personale. 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. RessursDenne typen analyser er sterkt avhengig av IT-ansatte. Denne typen analyse krever manuelle ressurser og BI-verktøy. Den er avhengig av utvidet analyseteknologi. IT-oppsett Tradisjonelle analyser trenger konstant involvering av IT- og dataspesialister.Selvbetjeningsanalyse krever minimalt IT-involvering, mest i det første oppsettet.Augmented analytics trenger ikke IT eller noen dataspesialister.Slags data trenger datastrukturering før bruk. Utnytt data fra ulike formater og flere ressurser. Utnytt data fra ulike formater og flere ressurser.
Utvidede Analytics-utfordringer
Til tross for alle de store fordelene utvidet analyse har for bedrifter, har den fortsatt noen utfordringer, og her er noen av dem:
- Ansatte kan frykte at AI-teknologier vil erstatte dem uten å vite at uansett hvor avanserte disse teknologiene kan være, har AI begrensninger.
- Forsterkede analyser avhenger av at mennesker følger beste praksis og handlingsforløp for å utføre som forventet. Den fungerer basert på programmene og algoritmene den har blitt trent for.
- Forsterkede analysemodeller må trenes riktig, noe som tar tid.
- Jo større dataene må analyseres, desto mer datakraft trenger utvidede analytiske ML-algoritmer.
Forfatterens notat om Augmented Analytics
Augmented analytics er fortsatt en fremvoksende teknologi med mye muligheter for fremtidig bruk og utvikling. Bedrifter kan bruke denne teknologien gjennom banebrytende programvare drevet av kunstig intelligens og maskinlæring. Selv om dette er fremtidens teknologi, og i henhold til Gartner, bruker bare 10 % av analytikere den til sitt fulle potensial, kan virksomheten din utnytte utvidede analyser for veksten.
Før du bestemmer deg for om du vil implementere utvidet analyse i virksomheten din, bør du stille deg selv følgende spørsmål:
- Har bedriften din et analyseteam?
- Har du omfattende data?
- Hvorfor trenger du utvidet analyse?
Hvis du er tydelig på bruk av utvidet analyse, er neste trinn å følge beste praksis for å dra nytte av det.
Siste ord
Augmented analytics er til stor hjelp for alle virksomheter som trenger dataanalyse. Nøyaktige og tidsriktige data er en drivende faktor for forretningsvekst. Augmented analytics kombinerer menneskelig intelligens med AI for å analysere data og få verdifull innsikt. Bedrifter fra hele verden (store til små) bruker denne teknologien, og det bør du også for å komme foran i konkurransen.
Du kan også utforske Augmented Intelligence.