Cos'è l'augmented analytics?
Si tratta di analisi "aumentate" con l'utilizzo di tecnologie di intelligenza artificiale.
Panoramica sull'analisi aumentata
La definizione più semplice di augmented analytics? L'augmented analytics è una funzione di analisi che viene "aumentata" da tecnologie dell'intelligenza artificiale (AI) quali il machine learning e l'elaborazione del linguaggio naturale (NPL). Il machine learning serve ad automatizzare processi analitici ad alta complessità, come la preparazione dei dati e la generazione di insight. L'NPL, dal canto suo, permette a qualsiasi persona, e quindi anche agli utenti aziendali non preparati, di rivolgere domande sui propri dati e ottenere risposte in uno stile conversazionale di immediata comprensione.
L'espressione “augmented analytics” è stata coniata daGartner nel 2017 e oggi sono in molti a pensare che rappresenti il futuro della business intelligence (BI) e dell'analisi dei dati, inclusa l'analisi predittiva.
Perché è importante l'augmented analytics?
Big Data, un'opportunità da sfruttare
I dati rappresentano la maggiore opportunità nell'economia moderna. Con esso, le aziende possono sapere cosa produrre quando, chi commercializzare, come evolversi e molto altro ancora. Ma il volume di dati oggi è troppo massiccio perché l’uomo possa interpretare da solo, o senza pregiudizi, e il requisito di risposte immediate è semplicemente impossibile da soddisfare. Sono necessarie tecnologie come l'AI e il machine learning per far emergere insight significativi in un mare di Big Data. Questo è uno dei motivi per cui l'analisi aumentata è così importante: combinano data science e intelligenza artificiale per aiutare le aziende ad analizzare enormi insiemi di dati in tempo reale.
Minore dipendenza dai data scientist
Il processo di analisi si articola in una serie di passaggi manuali particolarmente laboriosi e talmente complessi da poter essere eseguiti solo dai data scientist. A questi professionisti dell'analisi viene chiesto di:
- Raccogliere i dati di molteplici fonti
- Prepararli per l'analisi
- Eseguire l'analisi
- Trovare insight significativi
- Presentare i risultati in formato grafico
- Comunicare i risultati in modo convincente
- Elaborare un piano d'azione
C'è un problema però, ed è l'endemica penuria dei data scientist su scala mondiale, a cui si aggiunge l'alto costo dei loro servizi. L'augmented analytics non può certo sostituirsi a questi professionisti, ma può parzialmente affrancarti dalla loro necessità automatizzando processi come la raccolta, la preparazione, la pulitura e l'analisi dei dati.
Oltre a liberare il tempo che i data scientist potranno dedicare ad attività più importanti, come per esempio l'interpretazione dei risultati, l'augmented analytics può valorizzare ulteriormente il contributo di queste analisti alla tua organizzazione. Con il supporto dell'intelligenza artificiale e del machine learning, l'analisi permette di stabilire connessioni che altrimenti non sarebbero emerse, e di ottenere conoscenze più approfondite in minor tempo. Le stesse tecnologie giungono in soccorso anche ai dipendenti in altri ruoli analitici, dagli analisti aziendali ai citizen data scientist, migliorandone la capacità di visione e aiutandoli a svolgere mansioni un tempo riservate rigorosamente ai data scientist più esperti.
Democratizzare l'analisi per aprirla agli utenti non specializzati
Se l'analisi aumentata è ritenuta così importante, è anche per la sua capacità di far entrare in gioco i semplici "esploratori di informazioni" non specializzati. Automatizzando i complessi processi di analisi e consentendo agli utenti di interrogare i dati semplicemente ponendo domande, anche i dipendenti privi di competenze di data science possono sfruttare l'analisi avanzata. Il machine learning può guidare questi esploratori di informazioni suggerendo di volta in volta le domande da porre e indicando le aree in cui approfondire.
Con l'augmented analytics, le risposte alle query assumono la forma di rappresentazioni grafiche di dati già pronte, come diagrammi, grafici e mappe – che gli utenti non sono costretti a creare autonomamente. Tali elaborazioni possono essere indagate con semplici comandi, raccolte in cronologie di dati e facilmente condivise con altri team e con la dirigenza – senza bisogno di una laurea specialistica.
L'evoluzione dell'analisi
L'analisi e la business intelligence hanno compiuto passi da gigante negli ultimi anni, trasformandosi da sofisticati strumenti per i professionisti di dati e analisi a funzioni analitiche assistite dal machine learning alla portata di qualsiasi utente.
Analisi tradizionale
Di competenza dell'IT
Limitata autonomia degli utenti
Strumenti sofisticati riservati ai professionisti di dati e analisi
Finalizzata al reporting su vasta scala
Analisi in self-service
Di competenza del business
Maggiore autonomia degli utenti
Interfaccia intuitiva
Finalizzata a insight ricercati dagli utenti
Analisi aumentata
Supportata dall'AI e dal machine learning
Autentica autonomia degli utenti
Strumenti di AI e processi guidati
Finalizzata a insight rapidi, profondi, finora nascosti
Casi di utilizzo dell'augmented analytics
L'augmented analytics ha le potenzialità per rivoluzionare i processi di business – ma in cosa si traduce all'atto pratico? Proponiamo di seguito alcuni esempi di casi di utilizzo dell'augmented analytics nei settori della finanza, vendite e marketing, logistica, risorse umane e contabilità clienti.
Augmented analytics nella finanza
L'analista aziendale può avvalersi dell'augmented analytics per prevedere con facilità e tenere sotto controllo le spese di viaggio e rappresentanza in diverse linee di business.
Augmented analytics nella contabilità clienti
Gli addetti alla gestione delle riscossioni possono sfruttare il machine learning dell'augmented analytics per prevedere i ritardi di pagamento, definire la giusta strategia d'incasso e tenere sempre d'occhio il flusso di cassa.
Augmented analytics nelle vendite e nel marketing
Affidandosi all'augmented analytics, i team di vendita e marketing possono contare su migliori profili dei clienti e sulla rapida identificazione delle opportunità di cross-selling e up-selling.
Augmented analytics nel settore manifatturiero
L'analista di un'azienda siderurgica può ricorrere all'augmented analytics per prevedere, monitorare e tenere sotto controllo la spesa nei suoi diversi stabilimenti presenti sul territorio europeo.
Augmented analytics nell'HR
I responsabili delle Risorse Umane possono prevedere il tasso di turnover dei dipendenti, comprenderne i motivi e adottare misure correttive per fidelizzare i top performer – questo e altro con l'analisi AI.