Přejít na obsah
Žena používá analytické nástroje

Co je to rozšířená analytika?

 

Tato webová stránka byla pro vás přeložena strojovým překladem. Společnost SAP neposkytuje žádné záruky správnosti nebo úplnosti strojového překladu. Původní anglickou webovou stránku najdete pomocí mapy světa v pravém horním rohu této stránky.

Nejjednodušší rozšířená definice analytiky? Rozšířené analýzy jsou analýzy, které jsou „rozšířeny“ o technologie umělé inteligence (AI), včetně strojového učení a zpracování přirozeného jazyka (NLP). Strojové učení automatizuje komplexní analytické procesy – jako je příprava dat a generování analýzy. A NLP umožňuje každému uživateli, i neškoleným podnikovým uživatelům, klást otázky svých dat a snadno a konverzačně získávat odpovědi.

 

Termín „rozšířené analytické nástroje“ vytvořila společnost Gartner v roce 2017 a nyní je všeobecně považován za budoucnost business intelligence (BI) a analýzy dat – včetně prediktivních analytických nástrojů.

Proč jsou rozšířené analytické nástroje důležité?

Těžba příležitostí pro Big Data

 

Data představují největší příležitost v moderní ekonomice. S ní mohou podniky vědět, co vyrobit, kdy, koho uvést na trh, jak se vyvíjet, a tolik dalšího. Ale objem dat je dnes pro člověka příliš masivní na to, aby interpretoval sám o sobě – nebo bez předpojatosti – a požadavek na okamžité odpovědi je prostě nemožné splnit. Aktivace technologií, jako je umělá inteligence a strojové učení, jsou potřebné k odhalení smysluplných přehledů v moři velkých objemů dat. To je jeden z důvodů, proč jsou rozšířené analýzy tak důležité: kombinují datovou vědu a umělou inteligenci a pomáhají tak firmám analyzovat masivní množiny dat v reálném čase.

 

Snížení závislosti na údajích vědců

 

Analytický proces je série manuálních, časově náročných kroků tak komplikovaných, že je obvykle mohou provádět pouze datoví vědci. Tito profesionální analytici musí:

  1. Sběr dat z více zdrojů
  2. Připravte ji pro analýzu
  3. Provedení analýzy
  4. Najít smysluplné analýzy
  5. Vizualizovat nálezy
  6. Podělit se o zjištění přesvědčivým způsobem
  7. Vytvořit plán akcí

Problém je, že po celém světě je velký nedostatek datových vědců – a jejich najímání je drahé. I když rozšířené analytické nástroje tyto profesionály nenahrazují, mohou snížit vaši závislost na nich automatizací procesů, jako je sběr dat, příprava, očištění a analýza.

 

Kromě uvolnění času datových vědců pro důležitější úkoly, jako jsou interpretace výsledků, mohou rozšířené analýzy zvýšit hodnotu, kterou tito analytici přinášejí vaší organizaci. Analytické nástroje založené na umělé inteligenci a strojovém učení jim pomáhají vytvořit spojení, která by jinak mohla postrádat – a za méně času najít hlubší poznatky. Tyto technologie mohou také posílit postavení zaměstnanců v jiných analytických rolích – od podnikových analytiků až po občanské datové vědce – zlepšit jejich přehled a pomoci jim při práci dříve vykonávané pouze odbornými datovými vědci.

Do roku 2025 již nebude nedostatek datových vědců bránit přijetí datové vědy a strojového učení v organizacích.

Gartner

Demokratizace analytických nástrojů pro neškolené uživatele

 

Další důvod, proč jsou analytické nástroje rozšířeny, je natolik důležitý, že nechali nevyškolené „informační průzkumníky“ na hře. Díky automatizaci komplexních analytických procesů a umožnění uživatelům jednoduše dotazovat se na data pokládáním otázek mohou zaměstnanci bez dovedností datové vědy využít pokročilých analytických nástrojů. Strojové učení může být vodítkem pro tyto průzkumníky informací tím, že doporučí, kterou otázku by si měli položit jako další – a navrhne, kam se hlouběji obrátit. 

 

V rozšířené analýze přicházejí odpovědi na dotazy ve formě vizualizací připravených dat, jako jsou diagramy, grafy a mapy – uživatelé je tedy nemusí vytvářet sami. Tyto vizualizace mohou být zkoumány pomocí jednoduchých příkazů, spojovány do datových příběhů a snadno sdíleny s ostatními týmy a vedením – není vyžadován PhD.

Vývoj analytických nástrojů

Analýzy a business intelligence mají v posledních letech dlouhou cestu – vyvinuly se od sofistikovaných nástrojů pro profesionály v oblasti dat a analytiky až po analýzy strojového učení, které může kdokoli použít.

 

Tradiční analytické nástroje

  • Řízeno IT
  • Omezená autonomie uživatelů
  • Sofistikované nástroje pro odborníky na data a analýzy
  • Zaměření na podávání zpráv v měřítku

Samoobslužné analytické nástroje

  • Řízení podnikáním
  • Více autonomie uživatelů
  • Uživatelsky přívětivé rozhraní
  • Zaměřit se na přehledy řízené uživateli

Rozšířené analytické nástroje

  • Řízeno umělou inteligencí a strojovým učením
  • Skutečná samostatnost uživatelů
  • Nástroje umělé inteligence a řízené procesy
  • Zaměřit se na rychlé, hluboké a dříve skryté přehledy

Použití případů pro rozšířenou analýzu

Rozšířené analytické nástroje mají sílu revolučně změnit podnikové procesy – ale jak to vypadá v reálném světě? Zde je několik příkladů použití rozšířených analýz v oblasti financí, prodeje a marketingu, logistiky, lidských zdrojů a účetnictví odběratelů.

 

Rozšířené analytické nástroje ve financích
Podnikový analytik může využívat rozšířené analytické nástroje ke snadnému předvídání a řízení výdajů na cestování a zábavu napříč různými obory podnikání.

 

Rozšířená analýza v účtech pohledávek
Správci inkas mohou používat strojové učení v rozšířené analýze k predikci opožděných plateb, stanovení správné inkasní strategie a udržení nad peněžním tokem.

 

Rozšířené analytické nástroje v oblasti prodeje a marketingu
Prodejní a marketingové týmy mají lepší profily zákazníků – a rychlou identifikaci příležitostí pro křížový a navyšovací prodej – s využitím rozšířených analytických nástrojů.

 

Rozšířené analýzy ve výrobě
Analytik pro výrobce oceli může využívat rozšířené analytické nástroje k předvídání, monitorování a kontrole výdajů v různých továrnách v celé Evropě.

 

Rozšířené analýzy v HR
Personální manažeři mohou předvídat odchod zaměstnanců, porozumět důvodům a přijmout nápravná opatření k udržení nejlepších výsledků – to vše pomocí analytických nástrojů umělé inteligence.

Objevte cloudová analytická řešení

Prohlédněte si rozšířené analytické funkce v akci a jak je podniky používají.

Glosář analytiky a související pojmy

Rozšířená inteligence je praktika rozšiřování lidské inteligence pomocí umělé inteligence (AI). Spíše než na sci-fi zobrazení strojů nahrazujících člověka se rozšířená inteligence zaměřuje na asistenční úlohu umělé inteligence, která pomáhá lidem učit se, rozhodovat se a inovovat.

Konverzační analytické nástroje jsou analytické nástroje, které využívají konverzační technologie umělé inteligence – jmenovitě NLP (Natural Language Processing – NLP) a přirozené generování jazyka (NLG) – k tomu, aby poskytovaly strojům schopnost porozumět lidské řeči, zpracovávat text nebo hlasové dotazy a poskytovat odpovědi konverzačním způsobem.

Zpracování přirozeného jazyka je obor konverzační AI, který umožňuje počítačům porozumět psanému nebo mluvenému lidskému jazyku. V kontextu rozšířených analytických nástrojů umožňuje NLP uživatelům zadávat dotazy přirozeným způsobem, ať už jejich zadáním, nebo hlasováním.

Přirozená jazyková generace je obor konverzační AI, který umožňuje počítačům transformovat data do psaného nebo mluveného lidského jazyka. V kontextu rozšířené analýzy odpovídá NLG na dotazy uživatelů generováním frází, které popisují, shrnují nebo vysvětlují výsledky.

Pokročilá analytika je typ datové vědy, který používá sofistikované techniky a nástroje – včetně velkých dat a prediktivních analytických nástrojů – k předpovídání budoucích událostí, chování a trendů. Rozšířené analytické nástroje rozšiřují tyto již pokročilé funkce pomocí umělé inteligence, strojového učení a zpracování přirozeného jazyka – automatizují složité úlohy prediktivního modelování a usnadňují všem typům uživatelů odhalení pohledů do budoucnosti.

Newsletter SAP Insights

Přihlásit se k odběru dnes

Získejte důležité informace přihlášením k odběru našeho newsletteru.

Další čtení

Zpět na začátek