Czym są rozszerzone analizy?
Rozszerzone analizy to analizy, które zostały „rozszerzone” o technologie sztucznej inteligencji.
Rozszerzony przegląd analiz
Najprostsza rozszerzona definicja analityki? Rozszerzone analizy to analizy, które są „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. NLP pozwala każdemu użytkownikowi, nawet nieprzeszkolonym użytkownikom biznesowym, zadawać pytania dotyczące ich danych i uzyskiwać odpowiedzi w łatwy, konwersacyjny sposób.
Termin „rozszerzona analityka” został stworzony przez firmę Gartner w 2017 r. i jest obecnie powszechnie uważany za przyszłość Business Intelligence (BI) i analityki danych, w tym analiz predykcyjnych.
Dlaczego rozszerzone analizy są ważne?
Eksploracja możliwości Big Data
Dane stanowią największą szansę we współczesnej gospodarce. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą wiedzieć, co produkować, kiedy, kogo wprowadzić na rynek, jak się rozwijać i wiele więcej. Jednak obecnie ilość danych jest zbyt duża, aby ludzie mogli interpretować je samodzielnie lub bez uprzedzeń, a wymóg natychmiastowej odpowiedzi jest po prostu niemożliwy do spełnienia. Technologie, takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, są potrzebne do odkrycia istotnych informacji w morzu Big Data. Jest to jeden z powodów, dla których rozszerzone analizy są tak ważne: łączą naukę danych i sztuczną inteligencję, aby pomóc firmom analizować ogromne zbiory danych w czasie rzeczywistym.
Zmniejszenie zależności od analityków danych
Proces analityczny to seria ręcznych, czasochłonnych kroków, które są tak skomplikowane, że zazwyczaj mogą je wykonać tylko analitycy danych. Ci profesjonalni analitycy muszą:
- Gromadzenie danych z wielu źródeł
- Przygotuj do analizy
- Wykonanie analizy
- Znajdź przydatne analizy
- Wizualizacja wyników
- Dzielenie się ustaleniami w przekonujący sposób
- Utwórz plan działań
Problem polega na tym, że na całym świecie brakuje analityków danych – a zatrudnianie ich jest kosztowne. Chociaż rozszerzone analizy nie zastępują tych specjalistów, mogą oni zmniejszyć Twoją zależność od nich, automatyzując procesy, takie jak gromadzenie danych, przygotowywanie, czyszczenie i analiza.
Oprócz uwolnienia czasu analityków danych na ważniejsze zadania, takie jak interpretacja wyników, rozszerzone analizy mogą zwiększyć wartość, jaką analitycy wnoszą do Twojej organizacji. Analizy oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym pomagają im nawiązywać połączenia, które w przeciwnym razie mogły zostać pominięte — i w krótszym czasie znaleźć głębsze analizy. Technologie te mogą również umożliwić pracownikom pełnienie innych ról analitycznych – od analityków biznesowych po obywatelskich analityków danych – w doskonaleniu wglądu w dane i pomaganiu im w wykonywaniu pracy wykonywanej wcześniej tylko przez ekspertów ds. danych.
Demokratyzacja analityki dla nieprzeszkolonych użytkowników
Innym powodem, dla którego rozszerzona analityka jest tak ważna, jest to, że pozwalają nieprzeszkolonym „odkrywcom informacji” na grę. Dzięki automatyzacji złożonych procesów analitycznych i umożliwieniu użytkownikom tworzenia zapytań dotyczących danych poprzez zadawanie pytań pracownicy bez umiejętności analizy danych mogą korzystać z zaawansowanych analiz. Uczenie maszynowe może pokierować tymi badaczami, zalecając pytanie, które powinny zadać w następnej kolejności i sugerując, gdzie kopać głębiej.
Dzięki rozszerzonym analizom odpowiedzi na zapytania mają postać gotowych wizualizacji danych, takich jak wykresy, wykresy i mapy – więc użytkownicy nie muszą tworzyć ich samodzielnie. Wizualizacje te mogą być badane za pomocą prostych poleceń, połączone w historie danych i łatwo udostępniane innym zespołom i kierownictwu – doktorat nie jest wymagany.
Ewolucja analityki
Analityka i analityka biznesowa przeszły w ostatnich latach długą drogę — od zaawansowanych narzędzi dla specjalistów ds. danych i analiz po analizy uczenia maszynowego, z których każdy może korzystać.
Tradycyjne analizy
Kierowane przez IT
Ograniczona autonomia użytkownika
Zaawansowane narzędzia dla specjalistów ds. danych i analiz
Skupienie się na raportowaniu na dużą skalę
Samoobsługowe analizy
Kierowany przez firmę
Większa autonomia użytkownika
Przyjazny dla użytkownika interfejs
Koncentracja na wglądach opartych na użytkownikach
Analizy rozszerzone
Oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym
Prawdziwa autonomia użytkownika
Narzędzia AI i wspomagane procesy
Skoncentruj się na szybkim, głębokim, wcześniej ukrytym wglądzie
Przypadki użycia dla rozszerzonych analiz
Rozszerzone analizy mogą zrewolucjonizować procesy biznesowe, ale jak to wygląda w realnym świecie? Oto kilka przykładów zastosowań rozszerzonych analiz w finansach, sprzedaży i marketingu, logistyce, zasobach ludzkich i rozrachunkach z odbiorcami.
Rozszerzone analizy w finansach Analityk biznesowy może wykorzystać rozszerzone analizy do łatwego prognozowania i kontrolowania wydatków na podróże i cele reprezentacyjne (T&E) w różnych obszarach biznesowych.
Rozszerzone analizy w rozrachunkach 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 dysponują lepszymi profilami klientów — oraz szybką identyfikacją szans sprzedaży dodatkowych i droższych produktów — za pomocą rozszerzonych analiz.
Rozszerzone analizy w produkcji Analityk producenta stali może wykorzystać rozszerzone analizy do przewidywania, monitorowania i kontroli wydatków w różnych fabrykach w całej Europie.
Rozszerzone analizy w HR Kierownicy działu HR mogą przewidywać odpływ pracowników, rozumieć przyczyny i podejmować działania naprawcze, aby utrzymać pracowników osiągających najlepsze wyniki — wszystko to za pomocą analityki AI.