Ugrás a tartalomra
Analitikát használó nő

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:

  1. Adatok gyűjtése több forrásból
  2. Készítse elő elemzésre
  3. Elemzés végrehajtása
  4. Találjon használható elemzéseket
  5. Vizsgálati eredmények vizualizálása
  6. A vizsgálati eredmények megosztása kényszerítő jelleggel
  7. 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.

Gartner

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.

placeholder

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

placeholder
Feliratkozás ma

Kulcsfontosságú betekintést nyerhet hírlevelünkre való feliratkozással.

További olvasás

Az oldal tetejére