Čo je to rozšírená analýza?
Rozšírená analytika je analytika, ktorá bola „rozšírená“ o technológie umelej inteligencie.
Prehľad rozšírenej analýzy
Najjednoduchšia rozšírená analytická definícia? Rozšírená analytika je analýza, ktorá je „rozšírená“ technológiami umelej inteligencie (AI) vrátane strojového učenia a spracovania prirodzeného jazyka (NLP). Strojové učenie automatizuje komplexné analytické procesy, ako je príprava údajov a generovanie prehľadov. A NLP umožňuje každému používateľovi, dokonca aj neškoleným podnikovým používateľom, klásť otázky svojich údajov a získať odpovede jednoduchým, konverzačným spôsobom.
Pojem „rozšírená analytika“ bol vytvorený spoločnosťou Gartner v roku 2017 a v súčasnosti sa vo veľkej miere považuje za budúcnosť business intelligence (BI) a dátovej analýzy – vrátane prediktívnej analýzy.
Prečo sú rozšírené analýzy dôležité?
Ťažba príležitosti pre veľké dáta
Dáta predstavujú najväčšiu príležitosť v modernej ekonomike. S ním môžu podniky vedieť, čo vyrobiť, kedy, na koho sa dostať na trh, ako sa vyvíjať, a ešte oveľa viac. Dnešný objem údajov je však pre ľudí príliš masívny na to, aby sa interpretoval sám – alebo bez zaujatosti – a požiadavka okamžitých odpovedí sa jednoducho nedá splniť. Na odhalenie zmysluplných prehľadov v mori veľkých dát sú potrebné technológie, ako napríklad 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.
Znižovanie spoliehania sa na dátových vedcov
Analytický proces je séria manuálnych, časovo náročných krokov tak komplikovaných, že ich zvyčajne môžu vykonávať len dátoví vedci. Títo profesionálni analytici musia:
- Zhromažďovanie údajov z viacerých zdrojov
- Pripraviť na analýzu
- Vykonanie analýzy
- Nájsť zmysluplné analýzy
- Vizualizovať nálezy
- Podeľte sa o zistenia pôsobivým spôsobom
- Vytvoriť akčný plán
Problémom je, že na celom svete je veľký nedostatok dátových vedcov – a ich prenájom je drahý. Hoci rozšírené analýzy nenahrádzajú týchto odborníkov, môžu znížiť vašu závislosť od nich automatizáciou procesov, ako je zber údajov, príprava, čistenie a analýza.
Okrem uvoľnenia času vedcov o dátach na dôležitejšie úlohy, ako je interpretácia výsledkov, môže rozšírená analytika zvýšiť hodnotu, ktorú analytici prinášajú vašej organizácii. Analýzy založené na AI- a strojovom učení im pomáhajú vytvárať spojenia, ktoré inak mohli stratiť – a nájsť hlbšie poznatky v kratšom čase. Tieto technológie môžu tiež posilniť postavenie zamestnancov v iných analytických úlohách – od podnikových analytikov až po občianskych dátových vedcov – zlepšiť ich poznatky a pomôcť im vykonávať prácu, ktorú predtým vykonávali len odborníci z oblasti údajov.
Demokratická analýza pre neškolených používateľov
Ďalším dôvodom rozšírenej analýzy je, že nechajú neškolených „prieskumníkov informácií“ v hre. Automatizáciou komplexných analytických procesov a umožnením používateľom vyhľadávať údaje jednoduchým kladením otázok môžu zamestnanci bez zručností v oblasti dátovej vedy využiť pokročilú analýzu. Strojové učenie môže usmerniť týchto prieskumníkov informácií tým, že odporučí, akú otázku by si mali položiť ďalej – a navrhnúť, kde sa má hlbšie kopať.
Vďaka rozšírenej analýze prichádzajú odpovede na dotazy vo forme hotových vizualizácií údajov, ako sú grafy, grafy a mapy, takže používatelia ich nemusia vytvárať sami. Tieto vizualizácie je možné skúmať jednoduchými príkazmi, spájať ich do dátových príbehov a jednoducho ich zdieľať s inými tímami a vedením – nevyžaduje sa doktorandské štúdium.
Vývoj analytiky
Analytické služby a business intelligence prešli v posledných rokoch dlhú cestu – od sofistikovaných nástrojov pre odborníkov v oblasti dát a analytiky až po analýzu strojového učenia, ktorú môže použiť ktokoľvek.
Tradičná analýza
Riadené IT
Obmedzená autonómia používateľa
Sofistikované nástroje pre profesionálov v oblasti dát a analytiky
Zameranie na podávanie správ v rozsahu
Samoobslužná analýza
Riadené podnikom
Väčšia samostatnosť používateľa
Užívateľsky prívetivé rozhranie
Zameranie na prehľady založené na používateľovi
Rozšírené možnosti analýzy
Riadené AI a strojovým učením
Skutočná autonómia používateľa
Nástroje umelej inteligencie a riadené procesy
Zamerajte sa na rýchle, hlboké, predtým skryté prehľady
Prípady použitia pre rozšírenú analýzu
Rozšírená analytika má silu premeniť podnikateľské 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 pohľadávok.
Rozšírená analytika vo financiách Obchodný analytik môže používať rozšírenú analýzu na jednoduché predpovedanie a riadenie cestovných a zábavných výdavkov (T&E) naprieč rôznymi podnikateľskými odvetviami.
Rozšírená analýza v účtovníctve odberateľov Manažéri inkasa môžu pomocou strojového učenia v rozšírenej analýze predpovedať oneskorené platby, určiť správnu stratégiu inkasa a udržať si prehľad o peňažnom toku.
Rozšírená analytika v oblasti predaja a marketingu Predajné a marketingové tímy majú lepšie profily zákazníkov – a rýchlu identifikáciu príležitostí na krížový a dodatočný predaj – pomocou rozšírenej analýzy.
Rozšírená analytika vo výrobe Analytik pre výrobcu ocele môže využiť rozšírenú analytiku na predpovedanie, monitorovanie a kontrolu výdavkov v rôznych továrňach v celej Európe.
Rozšírená analytika v HR Manažéri ĽZ môžu predpovedať odchod zamestnancov, pochopiť dôvody a prijať nápravné opatrenia na udržanie najlepších pracovníkov – a to všetko s analýzou umelej inteligencie.