Vad är förstärkt analys?
Förstärkta analyser är analyser som har ”utökats” med artificiell intelligens teknik.
Förstärkt analysöversikt
Den enklaste augmented analys-definitionen? Förstärkt analys är analyser som är ”förstärkta” med artificiell intelligens (AI) teknik, inklusive maskininlärning och naturlig språkbehandling (NLP). Maskininlärning automatiserar komplexa analysprocesser – som förberedelse av data och generering av insikter. Och NLP låter alla användare, även otränade företagsanvändare, ställa frågor om sina data och få svar på ett enkelt, konversationellt sätt.
Termen ”förstärkt analys” myntades av Gartner 2017 och anses nu allmänt vara framtiden för business intelligence (BI) och dataanalys – inklusive prediktiv analys.
Varför är förstärkt analys viktigt?
Utvinning av Big Data-möjligheten
Data utgör den största möjligheten i den moderna ekonomin. Med den kan företag veta vad de ska producera när, vem de ska marknadsföra till, hur de ska utvecklas och så mycket mer. Men datamängden idag är för massiv för att människor ska kunna tolka på egen hand – eller utan partiskhet – och kravet på omedelbara svar är helt enkelt omöjligt att uppfylla. Möjliggörande av teknik som AI och maskininlärning behövs för att upptäcka meningsfulla insikter i ett hav av stordata. Detta är en av anledningarna till att utökade analyser är så viktiga: de kombinerar datavetenskap och artificiell intelligens för att hjälpa företag att analysera massiva datauppsättningar i realtid.
Minskat beroende av datavetare
Analysprocessen är en serie manuella, tidskrävande steg så komplicerade att oftast bara datavetare kan utföra dem. Dessa professionella analytiker behöver:
- Samla in data från flera källor
- Förbered den för analys
- Utför analysen
- Hitta meningsfulla insikter
- Visualisera resultat
- Dela resultat på ett övertygande sätt
- Skapa en handlingsplan
Problemet är att det råder stor brist på datavetare över hela världen – och att anställa dem är dyrt. Även om utökade analyser inte ersätter dessa proffs, kan de minska ditt beroende av dem genom att automatisera processer som datainsamling, förberedelse, rensning och analys.
Förutom att frigöra data forskares tid för viktigare uppgifter, som att tolka resultat, kan förstärkt analys öka värdet som dessa analytiker tillför din organisation. AI- och maskininlärningsdrivna analyser hjälper dem att skapa kontakter som de annars kan ha missat – och hitta djupare insikter på kortare tid. Dessa tekniker kan också ge medarbetare i andra analysroller – från affärsanalytiker till medborgare datavetare – att förbättra sina insikter och hjälpa dem att utföra det arbete som tidigare endast utförts av experter datavetare.
Demokratiseringsanalys för otränade användare
En annan anledning till att augmented analytics är så viktigt är att de låter otränade “information explorers” in på spelet. Genom att automatisera komplexa analysprocesser och låta användare fråga efter data helt enkelt genom att ställa frågor kan medarbetare utan datavetenskapliga färdigheter dra nytta av avancerade analyser. Maskininlärning kan vägleda dessa informationsutforskare genom att rekommendera vilken fråga de ska ställa härnäst – och föreslå var de ska gräva djupare.
Med förstärkt analys kommer svar på frågor i form av färdiga datavisualiseringar, som diagram, grafer och kartor – så att användarna inte behöver skapa dem själva. Dessa visualiseringar kan undersökas med enkla kommandon, sammanföras i databerättelser och enkelt delas med andra team och ledarskap – ingen doktorsexamen krävs.
Analysens utveckling
Analys och business intelligence har kommit långt de senaste åren – från avancerade verktyg för data- och analysproffs till maskininlärningsanalyser som vem som helst kan använda.
Traditionell analys
Drivs av IT
Begränsad användarautonomi
Sofistikerade verktyg för data- och analysexperter
Fokus på rapportering i skala
Självbetjäningsanalys
Drivs av verksamheten
Ökad användarautonomi
Användarvänligt gränssnitt
Fokus på användarstyrda insikter
Förstärkta analyser
Drivs av AI och maskininlärning
Verklig användarautonomi
AI-verktyg och guidade processer
Fokusera på snabba, djupa, tidigare dolda insikter
Användningsfall för förstärkt analys
Förstärkta analyser har kraften att revolutionera affärsprocesser – men hur ser det ut i den verkliga världen? Här är några exempel på användningsfall för utökad analys inom ekonomi, försäljning och marknadsföring, logistik, personaladministration och kundfordringar.
Förstärkta analyser inom finans En affärsanalytiker kan använda utökade analyser för att enkelt prognostisera och kontrollera utgifter för resor och underhållning (T&E) över olika affärsområden.
Utökade analyser i kundreskontra Inkassoansvariga kan använda maskininlärning i utökad analys för att förutsäga sena betalningar, fastställa rätt inkassostrategi och hålla koll på kassaflödet.
Förstärkta analyser inom försäljning och marknadsföring Försäljnings- och marknadsföringsteam får bättre kundprofiler – och snabb identifiering av mer- och uppförsäljningsmöjligheter – med hjälp av utökad analys.
Förstärkta analyser inom tillverkning En analytiker för en ståltillverkare kan använda utökade analyser för att förutsäga, övervaka och kontrollera utgifter i olika fabriker i hela Europa.
Förstärkta analyser i HR HR-chefer kan förutse personalbortfall, förstå varför och vidta korrigerande åtgärder för att behålla toppresterna – allt med AI-analys.