Co jsou to rozšířené analytické nástroje?
Rozšířené analytické nástroje jsou analytické nástroje, které byly „rozšířeny“ o technologie umělé inteligence.
Rozšířený analytický přehled
Nejjednodušší rozšířená definice analýzy? Rozšířené analytické nástroje 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 přehledů. A NLP umožňuje každému uživateli, i nevyškoleným podnikovým uživatelům, klást otázky na jejich data a získávat odpovědi jednoduchým, konverzačním způsobem.
Termín „rozšířená analytika“ byl vyvinut společností Gartner v roce 2017 a nyní je všeobecně považován za budoucnost business intelligence (BI) a analýzy dat – včetně prediktivní analýzy.
Proč jsou rozšířené analytické nástroje důležité?
Těžba velké datové příležitosti
Data představují největší příležitost v moderní ekonomice. Díky němu mohou podniky vědět, co mají vyrábět kdy, komu na trh, jak se vyvíjet, a tolik dalšího. Dnešní objem dat je však pro člověka příliš masivní na to, aby je mohl interpretovat sám – nebo bez předpojatosti – a požadavek na okamžité odpovědi je prostě nemožné splnit. Aktivace technologií, jako je umělá inteligence a strojové učení, je zapotřebí k odhalení smysluplných analýz v moři velkých dat. To je jeden z důvodů, proč jsou rozšířené analytické nástroje tak důležité: kombinují datovou vědu a umělou inteligenci a pomáhají firmám analyzovat masivní datové sady v reálném čase.
Snížení spoléhání se na datové vědce
Analytický proces je série manuálních, časově náročných kroků tak komplikovaných, že je obvykle mohou provádět pouze datoví vědci. Tito profesionální analytici musí:
- Shromažďovat data z více zdrojů
- Připravte to pro analýzu
- Provedení analýzy
- Najděte si smysluplné přehledy
- Vizualizovat nálezy
- Podělit se o zjištění přesvědčivým způsobem
- 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 na důležitější úkoly, jako je interpretace výsledků, může rozšířená analytika zvýšit hodnotu, kterou tito analytici přinášejí vaší organizaci. Analytické nástroje založené na AI a strojovém učení jim pomáhají vytvářet spojení, která jim jinak mohou chybět – a najít hlubší přehledy za méně času. Tyto technologie mohou také posílit zaměstnance v jiných analytických rolích – od podnikových analytiků po občanské datové vědce – zlepšovat jejich přehledy a pomáhat jim dělat práci dříve pouze expertní datoví vědci.
Demokratizace analýz pro nevyškolené uživatele
Další důvod rozšířené analytické nástroje jsou tak důležité, že nechávají netrénované „průzkumníky informací“ ve hře. Automatizací komplexních analytických procesů a umožněním uživatelům jednoduchým dotazováním na data položením otázek mohou zaměstnanci bez dovedností v oblasti datové vědy využívat pokročilé analytické nástroje. Strojové učení může tyto průzkumníky informací vést doporučením, kterou otázku by si měli položit jako další – a navrhnout, kam se hlouběji vykopat.
S rozšířenou analytikou přicházejí odpovědi na dotazy ve formě hotových vizualizací dat, jako jsou diagramy, grafy a mapy – takže je uživatelé nemusí vytvářet sami. Tyto vizualizace mohou být zkoumány pomocí jednoduchých příkazů, spojeny do datových příběhů a snadno sdíleny s ostatními týmy a vedením – není třeba PhD.
Vývoj analytických nástrojů
Analytika a business intelligence v posledních letech ušly dlouhou cestu – od sofistikovaných nástrojů pro profesionály v oblasti dat a analytiky až po analýzy strojového učení, které může používat každý.
Tradiční analytika
Řízeno IT
Omezená autonomie uživatelů
Sofistikované nástroje pro profesionály v oblasti dat a analytiky
Zaměření na podávání zpráv ve velkém měřítku
Samoobslužné analýzy
Řízeno podnikem
Větší samostatnost uživatelů
Uživatelsky přívětivé rozhraní
Zaměření na přehledy řízené uživateli
Rozšířená analytika
Řízeno umělou inteligencí a strojovým učením
Skutečná samostatnost uživatele
Nástroje umělé inteligence a řízené procesy
Zaměřte se na rychlé, hluboké, dříve skryté poznatky
Případy použití pro rozšířenou analýzu
Rozšířené analytické nástroje mají sílu revoluci v podnikových procesech – ale jak to vypadá v reálném světě? Zde je několik příkladů případů použití rozšířené analýzy ve financích, prodeji a marketingu, logistice, personalistice a účetnictví odběratelů.
Rozšířené analytické nástroje ve financích Obchodní analytik může pomocí rozšířených analytických nástrojů snadno předpovídat a řídit cestovní a zábavní výdaje (T&E) napříč různými obory podnikání.
Rozšířená analýza v účetnictví odběratelů Správci inkas mohou použít strojové učení v rozšířené analytice k predikci opožděných plateb, určení správné inkasní strategie a udržení se na vrcholu cash flow.
Rozšířená analytika v oblasti prodeje a marketingu Prodejní a marketingové týmy disponují lepšími profily zákazníků – a rychlou identifikací příležitostí ke křížovému a navyšování prodeje – pomocí rozšířené analýzy.
Rozšířené analýzy ve výrobě Analytik pro výrobce oceli může pomocí rozšířené analýzy predikovat, monitorovat a kontrolovat výdaje v různých továrnách v celé Evropě.
Rozšířené analytické funkce v personalistice Manažeři personalistiky mohou předvídat odliv zaměstnanců, porozumět důvodům a podniknout nápravná opatření, aby si udrželi špičkové zaměstnance – to vše pomocí analýzy umělé inteligence.