Mi a kibővített analitika?
Ezt a weboldalt az Ön kényelme érdekében gépileg lefordították. Az SAP semmilyen garanciát nem vállal a gépi fordítás helyességére és teljességére vonatkozóan. Az eredeti angol weboldalt az oldal jobb felső sarkában található világtérkép segítségével lehet megtalálni.
A legegyszerűbb kibővített analitikai definíció? A kiterjesztett analitika olyan analitika, amelyet mesterséges intelligencia (AI) technológiákkal „kibővítettek”, beleértve a gépi tanulást és a természetesnyelv-feldolgozást (NLP). A gépi tanulás automatizálja a komplex elemzési folyamatokat – például az adat-előkészítést és az elemzésgenerálást. Az NLP segítségével minden felhasználó, még a képzetlen üzleti felhasználók is kérdéseket tehetnek fel az adataikról, és könnyen, beszélgetésen keresztül kaphatnak válaszokat.
A „kibővített analitika” kifejezést a Gartner 2017-ben alkotta meg, és ma már széles körben úgy gondolják, hogy az üzleti intelligencia és az adatanalitika – beleértve a prediktív analitikát is – jövőjét jelenti.
Miért fontos a kibővített analitika?
A Big Data kinyerése lehetőség
Az adatok jelentik a legnagyobb lehetőséget a modern gazdaságban. Ezzel a vállalkozások megtudhatják, hogy mikor, kinek kell piacra lépniük, hogyan fejlődjenek, és még sokkal többet. Az adatok mennyisége azonban ma túl nagy ahhoz, hogy az emberek önállóan – vagy elfogultság nélkül – értelmezzenek, és az azonnali válaszadás követelményét egyszerűen lehetetlen teljesíteni. Olyan alaptechnológiákra van szükség, mint a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás, hogy értelmes elemzéseket lehessen feltárni a Big Data tengerén. Ez az egyik oka annak, hogy a kibővített analitika olyan fontos: kombinálják az adattudományt és a mesterséges intelligenciát, hogy segítsék a vállalatokat a masszív adathalmazok valós idejű elemzésében.
Az adattudósok bizalmának csökkentése
Az elemzési folyamat manuális, időigényes lépések sorozata, amelyek olyan bonyolultak, hogy általában csak az adattudósok hajthatják végre azokat. Ezeknek a szakmai elemzőknek:
- Adatok gyűjtése több forrásból
- Készítse elő elemzésre
- Elemzés végrehajtása
- Találjon használható elemzéseket
- Vizsgálati eredmények vizualizálása
- A vizsgálati eredmények megosztása kényszerítő jelleggel
- Műveletterv létrehozása
A probléma az, hogy világszerte nagy hiány van adattudósokból – és a felvételük költséges. Bár a kibővített analitika nem helyettesíti ezeket a szakembereket, a folyamatok, például az adatgyűjtés, az előkészítés, a tisztítás és az elemzés automatizálásával csökkenthetik a rájuk való támaszkodást.
Amellett, hogy az adattudósok időt szabadítanak fel a fontosabb feladatokra, például az eredmények értelmezésére, a kibővített analitikák növelhetik az elemzők által az Ön szervezetében képviselt értéket. Az AI- és gépi tanulás által biztosított analitikák segítenek abban, hogy felvegyék a kapcsolatot máskülönben esetleg kimaradtak – és kevesebb idő alatt találjanak mélyebb elemzéseket. Ezek a technológiák az üzleti elemzőktől kezdve a civil adattudósokig más elemzési szerepekben dolgozó alkalmazottakat is képessé tehetik arra, hogy javítsák ismereteiket, és segítsék őket a korábban csak szakértő adattudósok által végzett munka elvégzésében.
2025-re az adattudósok szűkössége nem fogja akadályozni az adattudomány és a gépi tanulás alkalmazását a szervezetekben.
Az analitika demokratizálása a képzetlen felhasználók számára
A kibővített analitika egy másik olyan fontos oka, hogy képzetlen „információböngészőket” engednek be a játékba. Az összetett elemzési folyamatok automatizálásával, és annak lehetővé tételével, hogy a felhasználók egyszerűen kérdések feltevésével kérdezzenek le adatokat, az adattudományi jártassággal nem rendelkező munkavállalók kifejthetik a fejlett analitika előnyeit. A gépi tanulás irányt mutathat ezeknek az információfelfedezőknek azzal, hogy javaslatot tesz a következő feltett kérdésre, és javaslatot tesz arra, hogy hol lehet mélyebbre ásni.
A kibővített analitikával a lekérdezésekre adandó válaszok előre elkészített adatvizualizációk formájában érkeznek, például diagramok, grafikonok és térképek formájában – így a felhasználóknak nem kell azokat létrehozniuk. Ezek a vizualizációk egyszerű parancsokkal vizsgálhatók, adatsztorikba fűzve, és könnyen megoszthatók más csapatokkal és vezetéssel – nincs szükség PhD-re.
Az elemzések alakulása
Az analitika és az üzleti intelligencia az elmúlt években hosszú utat tett meg – az adatok és analitikai szakemberek számára kifejlesztett kifinomult eszközöktől kezdve a gépi tanulás elemzéséig, amelyet bárki is használhat.
Hagyományos analitika
- IT által vezérelve
- Korlátozott felhasználói autonómia
- Kifinomult eszközök az adat- és analitikai szakemberek számára
- Fókuszálás a skálán történő jelentéstételre
Önkiszolgáló elemzések
- A vállalat által vezérelt
- Nagyobb felhasználói autonómia
- Felhasználóbarát felület
- Fókusz a felhasználó által vezérelt elemzésekre
Kiterjesztett analitika
- AI és gépi tanulás által vezérelt
- Valódi felhasználói autonómia
- MI-eszközök és irányított folyamatok
- Fókusz a gyors, mély, korábban rejtett elemzésekre
Esetek használata kibővített analitikához
A kibővített analitikának megvan az ereje ahhoz, hogy forradalmasítsa az üzleti folyamatokat – de mit néz ki ez a való világban? Íme néhány példa a pénzügy, az értékesítés és marketing, a logisztika, az emberi erőforrások és a vevőkönyvelés kibővített analitikájának használati eseteire.
Kiterjesztett analitika a pénzügyben
Az üzleti elemzők kibővített analitikák segítségével könnyen előre jelezhetik és szabályozhatják az utazási és szórakozási költségeket a különböző üzletágakban.
Kiterjesztett analitika a vevőkönyvelésben
A beszedéskezelők gépi tanulást használhatnak a kibővített elemzésekben a késedelmes fizetések előrejelzésére, a megfelelő beszedési stratégia meghatározására, és a cash flow csúcsán maradhatnak.
Kiterjesztett analitika az értékesítésben és a marketingben
Az értékesítési és marketingcsapatok jobb ügyfélprofilokkal – valamint a kereszt- és felülértékesítési lehetőségek gyors azonosításával – rendelkeznek a kibővített analitika segítségével.
Kiterjesztett analitika a gyártásban
Egy acélgyártó elemzője kibővített analitikát használhat a különböző gyárak kiadásainak előrejelzésére, felügyeletére és ellenőrzésére Európa-szerte.
Kiterjesztett analitika a HR-ben
A HR-vezetők előre jelezhetik az alkalmazottak lemorzsolódását, megérthetik az okokat, és korrekciós intézkedéseket tehetnek a legjobban teljesítők megtartása érdekében – mindezt MI-analitikával.
Fedezze fel a felhőalapú analitikai megoldásokat
Tekintse meg a kibővített analitika működési funkcióit és azt, hogy a vállalatok hogyan használják azokat.
Analitikai szójegyzék és kapcsolódó kifejezések
A kiterjesztett intelligencia az a gyakorlat, hogy a mesterséges intelligenciával (AI) kiegészítik az emberi intelligenciát. Az embert felváltó gépek sci-fi ábrázolása helyett a kibővített intelligencia az AI segítő szerepére összpontosít, hogy segítse az embereket a tanulásban, a döntéshozatalban és az innovációban.
A beszélgetésanalitika olyan analitika, amely társalgási mesterséges intelligencia technológiákat – nevezetesen természetes nyelvi feldolgozást (NLP) és természetesnyelv-generálást (NLG) – használ annak érdekében, hogy a gépek megértsék az emberi beszédet, a folyamatszöveget vagy a hanglekérdezéseket, és társalgási módon adjanak válaszokat.
A természetes nyelvfeldolgozás a társalgási AI egyik ága, amely lehetővé teszi, hogy a számítógépek megértsék az írott vagy beszélt emberi nyelvet. A kibővített analitika keretében az NLP lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy természetes módon kérdezzenek le adatokat, akár gépeléssel, akár hangosan szólva.
A természetes nyelvgeneráció a társalgási AI egy ága, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy az adatokat írott vagy beszélt emberi nyelvvé alakítsák át. A kibővített analitika kontextusában az NLG az eredményeket leíró, összegző vagy magyarázó frázisok generálásával válaszol a felhasználói lekérdezésekre.
A fejlett analitika az adattudomány egy olyan típusa, amely kifinomult technikákat és eszközöket – köztük Big Data és prediktív elemzéseket – használ a jövőbeli események, viselkedések és trendek előrejelzésére. A kibővített analitika a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a természetesnyelv-feldolgozás révén továbbfejleszti ezeket a már fejlett képességeket – automatizálja a komplex prediktív modellezési feladatokat, és megkönnyíti minden felhasználótípus számára az előretekintő elemzések feltárását.
SAP Insights hírlevél
Feliratkozás ma
Kulcsfontosságú betekintést nyerhet hírlevelünkre való feliratkozással.