Czym są rozszerzone analizy?
Najprostsza rozszerzona definicja analityki? Rozszerzone analizy to analizy „rozszerzone” o technologie sztucznej inteligencji (AI), w tym uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Uczenie maszynowe automatyzuje złożone procesy analityczne, takie jak przygotowanie danych i generowanie analiz. A NLP pozwala każdemu użytkownikowi, nawet nieprzeszkolonemu użytkownikowi biznesowemu, zadawać pytania o swoje dane i uzyskiwać odpowiedzi w łatwy, konwersacyjny sposób.
Termin „rozszerzone analizy” został wprowadzony przez firmę Gartner w 2017 r. i obecnie powszechnie uważa się go za przyszłość Business Intelligence (BI) i analizy danych – w tym analiz predykcyjnych.
Dlaczego rozszerzona analityka jest ważna?
Wydobywanie dużych zbiorów danych
Dane stanowią największą szansę w nowoczesnej gospodarce. Dzięki niej firmy mogą wiedzieć, co produkować, kiedy, komu wprowadzać na rynek, jak się rozwijać i tyle więcej. Jednak obecnie ilość danych jest zbyt masowa, aby ludzie mogli samodzielnie – lub bez uprzedzeń – interpretować, a wymóg natychmiastowych odpowiedzi jest po prostu niemożliwy do spełnienia. Potrzebne są technologie, takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, aby odkryć wartościowe dane w morzu Big Data. Jest to jeden z powodów, dla których rozszerzona analityka jest tak ważna: łączą analizy danych i sztuczną inteligencję, pomagając firmom analizować ogromne zbiory danych w czasie rzeczywistym.
Zmniejszenie zależności od analityków danych
Proces analityczny to szereg ręcznych, czasochłonnych kroków, które są tak skomplikowane, że zazwyczaj mogą je wykonywać wyłącznie eksperci ds. danych. Ci profesjonalni analitycy muszą:
- Gromadzenie danych z wielu źródeł
- Przygotuj go do analizy
- Wykonanie analizy
- Znajdź wartościowe analizy
- Wizualizacja wyników
- Udostępniaj ustalenia w atrakcyjny sposób
- Utwórz plan działania
Problem polega na tym, że na całym świecie brakuje analityków danych, a ich zatrudnianie jest kosztowne. Choć rozszerzone analizy nie zastępują tych specjalistów, mogą zmniejszyć ich zależność od nich, automatyzując procesy, takie jak gromadzenie danych, przygotowanie, czyszczenie i analiza.
Oprócz poświęcania analitykom danych czasu na realizację ważniejszych zadań, takich jak interpretacja wyników, rozszerzone analizy mogą zwiększyć wartość, jaką analitycy ci wnoszą do Twojej organizacji. Analizy wspomagane sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym pomagają im nawiązywać połączenia, które w przeciwnym razie mogły przeoczyć — i uzyskać bardziej szczegółowe informacje w krótszym czasie. Technologie te mogą również wzmocnić pozycję pracowników na innych stanowiskach analitycznych – od analityków biznesowych po obywatelskich analityków danych – poprawiając ich wgląd w dane i pomagając im w wykonywaniu zadań wcześniej wykonywanych tylko przez ekspertów ds. danych.
Do 2025 r. niedobór analityków danych nie będzie już utrudniał stosowania w organizacjach nauki o danych i uczenia maszynowego.
Demokratyzacja analiz dla nieprzeszkolonych użytkowników
Innym powodem, dla którego rozszerzona analityka jest tak ważna, jest umożliwienie nieprzeszkolonym „eksploratorom informacji” w grze. Dzięki automatyzacji złożonych procesów analitycznych i umożliwieniu użytkownikom tworzenia zapytań dotyczących danych poprzez zadawanie pytań pracownicy bez umiejętności analizy danych mogą korzystać z zaawansowanych narzędzi analitycznych. Uczenie maszynowe może kierować tymi eksploratorami informacji, zalecając, jakie pytania powinni zadać w następnej kolejności, i sugerując, gdzie należy wykopać.
Dzięki rozszerzonym analizom odpowiedzi na zapytania mają formę gotowych wizualizacji danych, takich jak wykresy, wykresy i mapy – dzięki czemu użytkownicy nie muszą sami ich tworzyć. Wizualizacje te można badać za pomocą prostych poleceń, łączyć je w historie danych i łatwo udostępniać innym zespołom i kierownictwu – doktorat nie jest wymagany.
Ewolucja analiz
Analizy i Business Intelligence przeszły długą drogę w ostatnich latach — od zaawansowanych narzędzi dla specjalistów ds. danych i analiz do analizy uczenia maszynowego, z których każdy może korzystać.
Analizy tradycyjne
- Sterowane przez dział IT
- Ograniczona autonomia użytkowników
- Zaawansowane narzędzia dla specjalistów ds. danych i analiz
- Koncentracja na raportowaniu na dużą skalę
Samoobsługowe analizy
- Wspomagane przez firmę
- Większa autonomia użytkownika
- Przyjazny dla użytkownika interfejs
- Skupienie się na wglądach sterowanych przez użytkownika
Rozszerzone analizy
- Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
- Prawdziwa autonomia użytkownika
- Narzędzia AI i wspomagane procesy
- Skupienie się na szybkich, dogłębnych, wcześniej ukrytych analizach
Przypadki użycia rozszerzonych analiz
Rozszerzona analityka może zrewolucjonizować procesy biznesowe – ale jak to wygląda w realnym świecie? Oto kilka przykładów zastosowania rozszerzonych analiz dotyczących finansów, sprzedaży i marketingu, logistyki, zasobów ludzkich i rozrachunków z odbiorcami.
Rozszerzone analizy w finansach
Analityk biznesowy może korzystać z rozszerzonych analiz w celu łatwego prognozowania i kontrolowania wydatków na podróże i rozrywkę w różnych obszarach biznesowych.
Rozszerzone analizy rozrachunków z odbiorcami
Menedżerowie ds. pobierania należności mogą wykorzystywać uczenie maszynowe w rozszerzonych analizach do przewidywania opóźnień w płatnościach, określania właściwej strategii pobierania należności i śledzenia przepływu środków pieniężnych.
Rozszerzone analizy w sprzedaży i marketingu
Zespoły ds. sprzedaży i marketingu uzyskują lepsze profile klientów oraz szybką identyfikację szans sprzedaży dodatkowych i droższych produktów za pomocą rozszerzonych analiz.
Rozszerzone analizy w produkcji
Analityk producenta stali może wykorzystywać rozszerzone analizy do przewidywania, monitorowania i kontrolowania wydatków w różnych fabrykach w całej Europie.
Rozszerzone analizy w HR
Menedżerowie HR mogą przewidywać odpływy pracowników, rozumieć powody i podejmować działania naprawcze, by zatrzymać pracowników osiągających najlepsze wyniki — dzięki analityce AI.
Odkryj rozwiązania analityczne w chmurze
Zobacz rozszerzone funkcje analityczne & sposób, w jaki firmy z nich korzystają.
Słownik analityczny i pojęcia pokrewne
Inteligencja rozszerzona to praktyka rozszerzania ludzkiej inteligencji o sztuczną inteligencję (AI). Zamiast przedstawiać maszyny zastępujące ludzi, rozbudowana inteligencja koncentruje się na wspomagającej roli sztucznej inteligencji w pomaganiu ludziom w nauce, podejmowaniu decyzji i wprowadzaniu innowacji.
Analizy konwersacyjne to analizy wykorzystujące konwersacyjne technologie sztucznej inteligencji – czyli przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i generowanie języka naturalnego (NLG) – w celu zapewnienia maszynom umiejętności rozumienia mowy ludzkiej, przetwarzania tekstu lub zapytań głosowych oraz udzielania odpowiedzi w sposób konwersacyjny.
Przetwarzanie języka naturalnego jest gałęzią konwersacyjnej sztucznej inteligencji, która pozwala komputerom zrozumieć język ludzki pisany lub mówiony. W kontekście rozszerzonych analiz NLP umożliwia użytkownikom wyszukiwanie danych, zadając pytania w naturalny sposób, wpisując je lub mówiąc na głos.
Generacja języka naturalnego jest gałęzią konwersacyjnej sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom przekształcanie danych w język ludzki pisany lub mówiony. W kontekście rozszerzonych analiz NLG odpowiada na zapytania użytkowników, generując frazy opisujące, podsumowujące lub wyjaśniające wyniki.
Zaawansowana analityka to rodzaj analizy danych wykorzystujący zaawansowane techniki i narzędzia — w tym Big Data i analizy predykcyjne — do prognozowania przyszłych zdarzeń, zachowań i trendów. Rozszerzone analizy rozszerzają te już zaawansowane możliwości dzięki sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowemu i przetwarzaniu języka naturalnego — automatyzując złożone zadania modelowania predykcyjnego i ułatwiając wszystkim użytkownikom uzyskanie wglądu w dane wybiegające w przyszłość.
Biuletyn SAP Insights
Zasubskrybuj już dziś
Zasubskrybuj newsletter i zyskaj dostęp do najważniejszych analiz.