Zenginleştirilmiş analitikler nedir?
Genişletilmiş analitikler, yapay zeka teknolojileri ile "artırılmış" analitiklerdir.
Genişletilmiş analitiklere genel bakış
En basit zenginleştirilmiş analitik tanımı mı? Zenginleştirilmiş analitikler, makine öğrenmesi ve doğal dil işleme (NLP) dahil olmak üzere yapay zeka (AI) teknolojileri ile "artırılmış" analitiklerdir. Makine öğrenmesi, veri hazırlama ve öngörü oluşturma gibi karmaşık analitik süreçlerini otomatik hale getirir. Ayrıca NLP, herhangi bir kullanıcının, eğitilmemiş iş kullanıcılarının bile verilerini sorgulamasına ve yanıtları kolay, etkileşimli bir şekilde almasına olanak tanır.
"Zenginleştirilmiş analitik" terimi Gartner tarafından 2017'de ortaya atılmıştır ve tahminleme analitikleri de dahil olmak üzere iş zekası (BI) ve veri analitiğinin geleceği olduğu düşünülmektedir.
Zenginleştirilmiş analitikler neden önemlidir?
Büyük Veri fırsatını madencilik
Veriler, modern ekonomideki en büyük fırsatı temsil eder. Bununla birlikte işletmeler ne zaman, kime pazarlanacağını, nasıl evrileceğini ve bu kadar çok şeyi nasıl üreteceğini bilebiliyor. Ancak bugünkü veri hacmi, insanların kendi kendine yorumlaması için çok büyük bir önem taşıyor ve anında yanıtların yerine getirilmesi mümkün değil. Büyük Veri denizinde anlamlı öngörüler ortaya çıkarmak için yapay zeka ve öğrenen makineler gibi teknolojileri etkinleştirme gerekir. Bu, artırılmış analitiklerin bu kadar önemli olmasının nedenlerinden biridir: şirketlerin büyük veri kümelerini gerçek zamanlı olarak analiz etmesine yardımcı olmak için veri bilimi ve yapay zekayı bir araya getirirler.
Veri bilimcilerine olan bağımlılığı azaltma
Analitik süreci, genellikle veri bilimcileri tarafından gerçekleştirilebilecek kadar karmaşık, manuel, zaman alıcı bir dizi adımdır. Bu profesyonel analistlerin şunları yapması gerekir:
- Birden fazla kaynaktan veri topla
- Analiz için hazırlayın
- Analizi yürüt
- Anlamlı içgörüler bulun
- Bulguları görselleştirin
- Bulguları ikna edici bir şekilde paylaşın
- Eylem planı oluştur
Sorun şu ki dünya çapında veri bilimcilerin büyük bir sıkıntısı var ve onları işe almak pahalı. Zenginleştirilmiş analitikler bu profesyonellerin yerini almasa da veri toplama, hazırlama, temizleme ve analiz gibi süreçleri otomatikleştirerek bunlara olan güveninizi azaltabilir.
Veri bilimcilerin daha önemli görevler için zamanını serbest bırakmasının yanı sıra, sonuçları yorumlamak gibi, artırılmış analitikler bu analistlerin organizasyonunuza getirdiği değeri artırabilir. Yapay zeka ve makine öğrenmesi destekli analitikler, bağlantıları başka türlü eksik hale getirmelerine ve daha ayrıntılı içgörüleri daha kısa sürede bulmalarına yardımcı olur. Bu teknolojiler aynı zamanda iş analistlerinden vatandaş veri bilimcilerine kadar çalışanları diğer analitik rollerde güçlendirerek içgörülerini geliştirebilir ve daha önce yalnızca uzman veri bilim insanları tarafından gerçekleştirilen işleri yapmalarına yardımcı olabilir.
Eğitimsiz kullanıcılar için analitikleri demokratikleştirme
Zenginleştirilmiş analitiklerin bir diğer nedeni de, eğitimli olmayan “bilgi kaşiflerinin” oyunda yer almasına izin vermeleri. Karmaşık analitik süreçlerini otomatikleştirerek ve kullanıcıların sorular sorarak verileri sorgulamasına olanak sağlayarak, veri bilimi becerileri olmayan çalışanlar gelişmiş analitiklerden yararlanabilir. Makine öğrenmesi, daha sonra hangi soruyu sormaları gerektiğini önererek ve nerede daha ayrıntılı çalışacaklarını önererek bu bilgi araştırmacılarına rehberlik edebilir.
Zenginleştirilmiş analitiklerle, sorgulara verilen yanıtlar grafikler, grafikler ve haritalar gibi hazır veri görselleştirmeleri biçiminde sunulur, bu nedenle kullanıcıların bunları kendileri oluşturmaları gerekmez. Bu görselleştirmeler basit komutlarla araştırılabilir, veri hikayelerine bağlanabilir ve diğer ekiplerle ve liderlerle kolayca paylaşılabilir - doktora gerek yoktur.
Analitiklerin gelişimi
Analitik ve iş zekası, son yıllarda veri ve analitik profesyonellerine yönelik gelişmiş araçlardan herkesin kullanabileceği makine öğrenmesi analitiğine dönüşen uzun bir yol kat etti.
Geleneksel analitik
BT Uzmanlığı
Sınırlı kullanıcı özerkliği
Veri ve analitik uzmanları için gelişmiş araçlar
Ölçeğe göre raporlamaya odaklanma
Self servis analitikleri
İşletme tarafından yönlendirilen
Daha fazla kullanıcı özerkliği
Kullanıcı dostu arayüz
Kullanıcı odaklı öngörülere odaklanma
Zenginleştirilmiş analitikler
Yapay zeka ve öğrenen makinelerle yönetilir
Doğru kullanıcı özerkliği
Yapay zeka araçları ve yönlendirmeli süreçler
Hızlı, derin ve önceden gizli öngörülere odaklanın
Zenginleştirilmiş analitikler için kullanım durumları
Artırılmış analitikler iş süreçlerinde devrim yaratacak güce sahiptir - ancak bu gerçek dünyada neye benziyor? Finans, satış ve pazarlama, lojistik, insan kaynakları ve müşteriler muhasebesinde artırılmış analitiklere ilişkin kullanım durumlarına birkaç örnek aşağıda verilmiştir.
Finansta genişletilmiş analitikler Bir iş analisti, farklı iş kollarındaki seyahat ve eğlence (T&E) giderlerini kolayca tahmin etmek ve kontrol etmek için artırılmış analitikleri kullanabilir.
Müşteriler muhasebesinde genişletilmiş analitikler Tahsilat yöneticileri gecikmiş ödemeleri tahmin etmek, doğru tahsilat stratejisini belirlemek ve nakit akışının üstünde kalmak için artırılmış analitiklerde makine öğrenmesi kullanabilir.
Satış ve pazarlamada gelişmiş analitikler Satış ve pazarlama ekipleri, artırılmış analitikleri kullanarak daha iyi müşteri profillerinin yanı sıra çapraz ve yukarı satış fırsatlarının hızlı şekilde tanımlanması ile güçlendirilmektedir.
Üretimde genişletilmiş analitikler Bir çelik üreticisi için analist, Avrupa çapında farklı fabrikalardaki harcamaları tahmin etmek, izlemek ve kontrol etmek için artırılmış analitikleri kullanabilir.
İK'da genişletilmiş analitikler İK yöneticileri, yapay zeka analitiği ile çalışan kaybını tahmin edebilir, neden olduğunu anlayabilir ve en iyi performansı gösteren çalışanları elde tutmak için düzeltici eylemlerde bulunabilir.