Čo je rozšírená analytika?
Táto webová stránka bola pre vás strojovo preložená. Spoločnosť SAP neposkytuje žiadne záruku v súvislosti so správnosťou alebo úplnosťou strojového prekladu. Originálnu anglickú webstránku nájdete pomocou mapy sveta v pravom hornom rohu tejto stránky.
Najjednoduchšia rozšírená definícia analytiky? Rozšírené analýzy sú analýzy, ktoré sú „rozšírené“ o technológie umelej inteligencie (AI) vrátane strojového učenia a spracovania prirodzeného jazyka (NLP). Strojové učenie automatizuje komplexné analytické procesy - ako je príprava dát a generovanie prehľadu. A NLP umožňuje každému používateľovi, dokonca aj neškoleným podnikovým používateľom, klásť otázky svojich dát a získať odpovede jednoduchým, konverzačným spôsobom.
Termín „rozšírená analytika“ bol vytvorený spoločnosťou Gartner v roku 2017 a v súčasnosti sa všeobecne považuje za budúcnosť business intelligence (BI) a analytiky dát – vrátane prediktívnej analýzy.
Prečo sú dôležité rozšírené analýzy?
Ťažba príležitosti Big Data
Dáta predstavujú najväčšiu príležitosť v modernom hospodárstve. Pomocou nej môžu podniky vedieť, čo vyrobiť, kedy, kto na trhu, ako sa má vyvíjať, a tak oveľa viac. Ale dnešný objem údajov je pre človeka príliš masívny na to, aby si ich mohol vykladať sám – alebo bez zaujatosti – a požiadavku okamžitých odpovedí jednoducho nie je možné splniť. Na odhalenie zmysluplných analýz v mori veľkých dát je potrebné aktivovať technológie ako AI a strojové učenie. To je jeden z dôvodov, prečo sú rozšírené analýzy také dôležité: kombinujú dátovú vedu a umelú inteligenciu, aby pomohli spoločnostiam analyzovať masívne súbory údajov v reálnom čase.
Zníženie spoliehania sa na vedcov v oblasti údajov
Analytický proces je séria manuálnych, časovo náročných krokov tak komplikovaných, že ich zvyčajne dokážu vykonávať len dátoví vedci. Títo profesionálni analytici musia:
- Zber dát z viacerých zdrojov
- Pripraviť na analýzu
- Vykonanie analýzy
- Nájsť zmysluplné analýzy
- Vizualizovať nálezy
- Pútavým spôsobom zdieľať zistenia
- Vytvorenie akčného plánu
Problémom je, na celom svete je veľký nedostatok dátových vedcov – a ich zamestnávanie je drahé. Hoci rozšírené analýzy nenahrádzajú týchto profesionálov, môžu znížiť vašu závislosť od nich automatizáciou procesov, ako je zber, príprava, čistenie a analýza údajov.
Okrem toho, že vedci uvoľnia čas na dôležitejšie úlohy, ako je interpretácia výsledkov, rozšírená analýza môže zvýšiť hodnotu, ktorú títo analytici prinášajú vašej organizácii. Analýzy AI a strojového učenia im pomáhajú vytvárať spojenia, ktoré inak mohli chýbať – a nájsť hlbšie pohľady za menej času. Tieto technológie môžu tiež splnomocniť zamestnancov v iných analytických úlohách – od podnikových analytikov až po údajových vedcov o občanoch – zlepšiť ich poznatky a pomôcť im pri vykonávaní doterajšej práce len odbornými dátovými vedcami.
Do roku 2025 už nedostatok dátových vedcov nebude brániť prijatiu dátovej vedy a strojového učenia v organizáciách.
Demokratizácia analytiky pre neškolených používateľov
Ďalším dôvodom, prečo je rozšírená analytika taká dôležitá je, že nechávajú neškolených “informačných prieskumníkov” v na hre. Automatizáciou komplexných analytických procesov a umožnením používateľom dotazovať údaje jednoduchým kladením otázok môžu zamestnanci bez znalostí o dátach využiť pokročilú analýzu. Strojové učenie môže viesť týchto prieskumníkov informácií odporúčaním, ktorú otázku by si mali položiť ďalej – a navrhnutím, kde sa má hlbšie zaoberať.
S rozšírenou analýzou prichádzajú odpovede na dotazy vo forme pripravených vizualizácií údajov, ako sú grafy, grafy a mapy, takže ich používatelia nemusia vytvárať sami. Tieto vizualizácie je možné skúmať pomocou jednoduchých príkazov, prepájať sa do dátových príbehov a ľahko sa zdieľať s inými tímami a vedením – nie je potrebný PhD.
Vývoj analytiky
Analytika a business intelligence prešli v posledných rokoch dlhú cestu – vyvíjajú sa zo sofistikovaných nástrojov pre dátových a analytických odborníkov na analýzu strojového učenia, ktorú môže používať ktokoľvek.
Tradičná analýza
- Riadené IT
- Obmedzená autonómia používateľov
- Rozumné nástroje pre odborníkov v oblasti údajov a analýz
- Zameranie na podávanie správ na stupnici
Samoobslužné analýzy
- Riadené podnikom
- Väčšia autonómia používateľov
- Užívateľsky prívetivé rozhranie
- Zameranie na používateľské prehľady
Rozšírená analýza
- Riadené pomocou AI a strojového učenia
- Skutočná autonómia používateľa
- Nástroje AI a riadené procesy
- Zameranie na rýchle, hlboké, predtým skryté analýzy
Prípady použitia pre rozšírenú analýzu
Rozšírená analytika má moc revolucionizovať obchodné procesy – ale ako to vyzerá v reálnom svete? Tu je niekoľko príkladov prípadov použitia pre rozšírenú analýzu v oblasti financií, predaja a marketingu, logistiky, ľudských zdrojov a účtovníctva odberateľov.
Rozšírená analýza vo financiách
Obchodný analytik môže využívať rozšírenú analýzu na jednoduché prognózovanie a kontrolu cestovných a zábavných výdavkov (T&E) v rôznych odvetviach podnikania.
Rozšírená analýza v účtovníctve odberateľov
Manažéri inkasa môžu použiť strojové učenie v rozšírenej analýze na predikciu oneskorených platieb, určenie správnej stratégie inkasa a udržanie nad rámec finančného toku.
Rozšírená analýza v oblasti predaja a marketingu
Tím predaja a marketingu poskytuje lepšie profily zákazníkov a rýchlu identifikáciu príležitostí na krížový a dodatočný predaj s využitím rozšírenej analýzy.
Rozšírená analýza vo výrobe
Analytik pre výrobcu ocele môže využiť rozšírenú analýzu na predpovedanie, monitorovanie a kontrolu výdavkov naprieč rôznymi továrňami v celej Európe.
Rozšírené analýzy v HR
Manažéri ĽZ môžu predvídať rozdiely medzi zamestnancami, pochopiť dôvody, prečo, a prijať nápravné opatrenia na udržanie najlepších výkonných pracovníkov – to všetko s analýzou AI.
Objavte cloudové analytické riešenia
Pozrite si rozšírené analytické funkcie v akcii a ako ich podniky používajú.
Glosár analýz a súvisiace pojmy
Rozšírená inteligencia je prax rozširovania ľudskej inteligencie umelou inteligenciou (AI). Namiesto sci-fi zobrazovania strojov nahrádzajúcich ľudí sa rozšírená inteligencia zameriava na asistenčnú úlohu AI pri pomoci ľuďom učiť sa, prijímať rozhodnutia a inovovať.
Konverzačná analytika je analytika, ktorá využíva konverzačné technológie AI – konkrétne prirodzené spracovanie jazyka (NLP) a prirodzené generovanie jazyka (NLG) – aby strojom poskytla schopnosť porozumieť ľudskej reči, spracovávať textové alebo hlasové dotazy a poskytovať odpovede konverzačným spôsobom.
Spracovanie prirodzeného jazyka je odbor konverzačnej AI, ktorá umožňuje počítačom porozumieť písanému alebo hovorenému ľudskému jazyku. V kontexte rozšírenej analýzy umožňuje NLP používateľom vyhľadávať dáta tak, že kladie otázky prirodzeným spôsobom, a to buď ich napísaním, alebo nahlas.
Prírodná jazyková generácia je odbor konverzačnej AI, ktorá umožňuje počítačom transformovať dáta do písaného alebo hovoreného ľudského jazyka. V kontexte rozšírenej analýzy NLG odpovedá na používateľské dotazy generovaním fráz, ktoré popisujú, sumarizujú alebo vysvetľujú výsledky.
Pokročilá analytika je druh dátovej vedy, ktorá využíva sofistikované techniky a nástroje – vrátane Big Data a prediktívnej analýzy – na predpovedanie budúcich udalostí, správania a trendov. Rozšírené analýzy rozširujú tieto už pokročilé funkcie pomocou AI, strojového učenia a prirodzeného spracovania jazyka - automatizáciou komplexných úloh prediktívneho modelovania a uľahčením odkrývania perspektívne analýzy pre všetky typy používateľov.
SAP Insights Newsletter
Prihlásiť sa na odber dnes
Získajte kľúčové postrehy prihlásením sa na odber nášho newslettera.