Что такое дополненная аналитика?
Дополненная аналитика — это аналитика, которая была «дополнена» технологиями искусственного интеллекта.
Обзор дополненной аналитики
Самое простое определение дополненной аналитики? Дополненная аналитика — это аналитика, «дополненная» технологиями искусственного интеллекта (ИИ), включая машинное обучение и обработку естественного языка (NLP). Машинное обучение автоматизирует сложные аналитические процессы, такие как подготовка данных и генерация аналитических данных. А NLP позволяет любому пользователю, даже необученным бизнес-пользователям, задавать вопросы по их данным и получать ответы простым и разговорным способом.
Термин «расширенная аналитика» был введен Gartner в 2017 году и сейчас считается будущим бизнес-аналитики (BI) и аналитики данных, включая прогнозную аналитику.
В чем важность дополненной аналитики?
Реализация возможностей, заложенных в больших данных
Данные представляют собой самую большую возможность в современной экономике. С его помощью компании могут знать, что производить, когда, кому выводить на рынок, как развиваться и многое другое. Однако объем данных сегодня слишком велик, чтобы люди могли интерпретировать их самостоятельно или без предвзятости, и требование немедленных ответов просто невозможно удовлетворить. Такие технологии, как искусственный интеллект и машинное обучение, необходимы для извлечения полезной информации из больших данных. Это одна из причин, по которой расширенная аналитика так важна: они объединяют науку о данных и искусственный интеллект, чтобы помочь компаниям анализировать огромные наборы данных в реальном времени.
Снижение зависимости от специалистов по аналитической обработке данных
Аналитический процесс представляет собой серию ручных и трудоемких шагов, настолько сложных, что обычно их могут выполнить только специалисты по аналитической обработке данных. Эти профессиональные аналитики должны выполнить следующие действия:
- Собрать данные из различных источников
- Подготовить их к анализу
- Выполнить анализ
- Найти содержательные сведения
- Визуализировать результаты
- Представить результаты в убедительной форме
- Создать план действий
Проблема заключается в том, что во всем мире ощущается острая нехватка специалистов по работе с данными, а нанимать их дорого. Дополненная аналитика не заменяет этих специалистов, но она позволяет уменьшить вашу зависимость от них за счет автоматизации таких процессов, как сбор, подготовка, очистка и анализ данных.
В дополнение к освобождению времени специалистов по обработке данных для более важных задач, таких как интерпретация результатов, расширенная аналитика может повысить ценность аналитики для вашей организации. Аналитика на базе ИИ и машинного обучения помогает им устанавливать связи, которые в противном случае могли быть упущены, и быстрее находить более подробную информацию. Эти технологии также позволяют сотрудникам в других аналитических ролях — от бизнес-аналитиков до гражданских специалистов по обработке данных — улучшать их понимание и помогать им выполнять работу, ранее выполнявшуюся только экспертами по обработке данных.
Демократизация аналитики для неподготовленных пользователей
Еще одна причина, по которой дополненная аналитика так важна, это то, что они позволяют необученным «исследователям информации» участвовать в игре. Автоматизируя сложные аналитические процессы и позволяя пользователям запрашивать данные, просто задавая вопросы, сотрудники, не имеющие навыков работы с данными, могут использовать расширенную аналитику. Машинное обучение может направлять этих исследователей информации, рекомендуя, какой вопрос им следует задать дальше, и предлагая, где глубже копаться.
Решения дополненной аналитики выдают ответы на запросы в виде готовых визуализаций данных, таких как диаграммы, графики и карты, поэтому пользователям не приходится создавать их самостоятельно. Эти визуализации можно исследовать с помощью простых команд, объединять в журналы данных и легко делиться ими с другими командами и руководством — причем для всего этого не требуется докторской степени.
Эволюция аналитики
В последние годы аналитика и бизнес-аналитика прошли долгий путь: от сложных инструментов для специалистов по данным и аналитике до аналитики на базе машинного обучения, которую может использовать любой пользователь.
Традиционная аналитика
Осуществляется ИТ-отделом
Ограниченная автономия пользователей
Сложные инструменты, рассчитанные на специалистов по данным и аналитике
Фокус на отчетности в большом масштабе
Аналитика в режиме самообслуживания
Осуществляется бизнес-подразделениями
Большая автономия пользователей
Удобный для пользователя интерфейс
Фокус на аналитике, ориентированной на пользователя
Дополненная аналитика
Осуществляется ИИ и машинным обучением
Полная автономия пользователей
Инструменты ИИ и управляемые процессы
Фокус на быстром получении глубоких, ранее скрытых знаний
Сценарии использования дополненной аналитики
Дополненная аналитика способна произвести революцию в бизнес-процессах — но как это выглядит в реальном мире? Вот несколько примеров использования дополненной аналитики в таких сферах, как финансы, продажи и маркетинг, логистика, управление персоналом и работа с дебиторской задолженностью.
Дополненная аналитика в финансах
Бизнес-аналитик может использовать дополненную аналитику, чтобы легко прогнозировать и контролировать командировочные и представительские расходы (T&E) в различных подразделениях компании.
Дополненная аналитика в управлении дебиторской задолженностью
Менеджеры по взысканию задолженности могут использовать машинное обучение в системе дополненной аналитики для прогнозирования просроченных платежей, определения правильной стратегии взыскания и контроля за движением денежных средств.
Дополненная аналитика в продажах и маркетинге
С помощью дополненной аналитики специалисты по продажам и маркетингу получают более точные профили клиентов и быстро выявляют возможности перекрестных и дополнительных продаж.
Дополненная аналитика на производстве
Аналитик сталелитейного предприятия может использовать дополненную аналитику для прогнозирования, мониторинга и контроля расходов на разных заводах по всей Европе.
Дополненная аналитика в управлении персоналом
Менеджеры по персоналу могут прогнозировать отток сотрудников, понимать его причины и принимать меры к исправлению ситуации для удержания лучших сотрудников — и все это с помощью аналитики на базе ИИ.