Ce este analiza augmentată?
Analizele augmentate sunt funcții analitice care au fost „augmentate” cu tehnologii de inteligență artificială.
Prezentare generală augmentată a funcțiilor analitice
Cea mai simplă definiție augmented analytics? Funcțiile analitice îmbunătățite sunt funcții analitice care sunt „îmbunătățite” cu tehnologii de inteligență artificială (IA), inclusiv învățarea automată și prelucrarea limbajului natural (NLP). Machine learning automatizează procesele analitice complexe, precum pregătirea datelor și generarea de analize. Și NLP permite oricărui utilizator, chiar și utilizatorilor de afaceri neinstruiți, să pună întrebări cu privire la datele lor și să obțină răspunsuri într-un mod ușor, conversațional.
Termenul „augmented analytics” a fost inventat de Gartner în 2017 și este acum considerat a fi viitorul business intelligence (BI) și al analizei datelor – inclusiv al funcțiilor analitice predictive.
De ce sunt importante funcțiile analitice îmbunătățite?
Mineritul oportunității Big Data
Datele reprezintă cea mai mare oportunitate în economia modernă. Cu aceasta, companiile pot ști ce să producă când, cine să comercializeze, cum să evolueze și atât de mult. Dar volumul de date de astăzi este prea masiv pentru ca oamenii să poată interpreta pe cont propriu - sau fără părtinire - iar cerința pentru răspunsuri imediate este pur și simplu imposibil de îndeplinit. Tehnologiile de activare, cum ar fi IA și machine learning, sunt necesare pentru a descoperi perspective semnificative într-o mare de Big Data. Acesta este unul dintre motivele pentru care analizele augmentate sunt atât de importante: combină știința datelor cu inteligența artificială pentru a ajuta companiile să analizeze seturi de date masive în timp real.
Reducerea dependenței de oamenii de știință în domeniul datelor
Procesul de analiză este o serie de pași manuali, consumatoare de timp, atât de complicați încât, de obicei, doar oamenii de știință de date le pot efectua. Acești analiști profesioniști trebuie:
- Colectare date din surse multiple
- Pregătiți-l pentru analiză
- Efectuați analiza
- Găsiți perspective semnificative
- Vizualizare rezultate verificare
- Împărtășește constatările într-un mod convingător
- Creați un plan de acțiune
Problema este că există un deficit major de oameni de știință în domeniul datelor la nivel mondial, iar angajarea acestora este costisitoare. În timp ce funcțiile analitice îmbunătățite nu înlocuiesc acești profesioniști, aceștia vă pot reduce încrederea în aceștia prin automatizarea proceselor precum colectarea, pregătirea, curățarea și analiza datelor.
În plus față de eliberarea timpului oamenilor de știință de date pentru sarcini mai importante, cum ar fi interpretarea rezultatelor, analiza augmentată poate spori valoarea pe care acești analiști o aduc organizației dvs. Analizele bazate pe IA și pe învățarea automată îi ajută să realizeze conexiuni pe care altfel le-ar fi pierdut și să găsească perspective mai profunde în mai puțin timp. De asemenea, aceste tehnologii le pot oferi angajaților alte roluri de analiză – de la analiști de afaceri la oameni de știință în domeniul datelor pentru cetățeni – îmbunătățindu-le cunoștințele și ajutându-i să își desfășoare activitatea în trecut doar de experți în domeniul datelor.
Democratizarea funcțiilor analitice pentru utilizatorii neinstruiți
Un alt motiv pentru care analizele augmentate sunt atât de importante este faptul că permit „exploratorilor de informații” neinstruiți în joc. Automatizând procesele analitice complexe și permițându-le utilizatorilor să interogheze date prin simpla adresare de întrebări, angajații fără competențe în știința datelor pot profita de analizele avansate. Învățarea automată poate ghida acești exploratori de informații recomandând ce întrebare ar trebui să pună în continuare – și sugerând unde să sape mai adânc.
Cu funcții analitice îmbunătățite, răspunsurile la interogări vin sub formă de vizualizări de date gata făcute, cum ar fi diagrame, grafice și hărți – astfel încât utilizatorii nu trebuie să le creeze singuri. Aceste vizualizări pot fi investigate cu comenzi simple, înșirate împreună în relatări de date și ușor de partajat cu alte echipe și conducere – nu este nevoie de doctorat.
Evoluția funcțiilor analitice
Funcțiile analitice și business intelligence au parcurs un drum lung în ultimii ani – evoluând de la instrumente sofisticate pentru profesioniștii în date și funcții analitice la funcții analitice de învățare automată pe care oricine le poate utiliza.
Funcții analitice tradiționale
Condus de IT
Autonomie limitată utilizator
Instrumente sofisticate pentru profesioniștii din domeniul datelor și al analizei
Concentrare pe raportare la scară
Funcții analitice self-service
Conduși de afacere
Mai multă autonomie de utilizator
Interfață ușor de utilizat
Focalizare pe analize bazate pe utilizator
Augmented analytics
Condus de IA și învățare automată
Autonomie utilizator reală
Instrumente de IA și procese ghidate
Concentrați-vă pe perspective rapide, profunde, ascunse anterior
Cazuri de utilizare pentru funcții analitice îmbunătățite
Analizele augmentate au puterea de a revoluționa procesele de afaceri – dar cum arată acest lucru în lumea reală? Iată câteva exemple de cazuri de utilizare pentru funcții analitice îmbunătățite în finanțe, vânzări și marketing, logistică, resurse umane și contabilitate clienți.
Funcții analitice îmbunătățite în finanțe Un analist de afaceri poate utiliza funcțiile analitice îmbunătățite pentru a prognoza și controla cu ușurință cheltuielile de deplasare și divertisment (T&E) în diferite domenii de activitate.
Funcții analitice îmbunătățite în contabilitate clienți Managerii de încasări pot utiliza învățarea automată în funcțiile analitice îmbunătățite pentru a previziona întârzierile în efectuarea plăților, pentru a determina strategia corectă de încasări și pentru a rămâne la curent cu fluxul de numerar.
Funcții analitice îmbunătățite în vânzări și marketing Echipele de vânzări și marketing sunt împuternicite cu profiluri mai bune ale clienților – și identificarea rapidă a oportunităților de vânzare încrucișată și ascendentă – utilizând funcții analitice îmbunătățite.
Funcții analitice îmbunătățite în producție Un analist pentru un producător de oțel poate utiliza funcții analitice îmbunătățite pentru a prezice, monitoriza și controla cheltuielile din diferite fabrici din Europa.
Funcții analitice îmbunătățite în HR Managerii HR pot prezice abandonul angajaților, pot înțelege motivele și pot întreprinde acțiuni corective pentru a reține angajații cu cele mai bune performanțe – toate acestea cu ajutorul funcțiilor analitice IA.