Що таке доповнена аналітика?
Доповнена аналітика – це аналітика, яка була «доповнена» технологіями штучного інтелекту.
Огляд доповненої аналітики
Найпростіше доповнене визначення аналітики? Доповнена аналітика – це аналітика, яка «доповнюється» технологіями штучного інтелекту (ШІ), включаючи машинне навчання та обробку природної мови (NLP). Машинне навчання автоматизує складні процеси аналітики, такі як підготовка даних і генерування аналітичних даних. А NLP дозволяє будь-якому користувачеві, навіть непідготовленим бізнес-користувачам, задавати питання своїх даних і отримувати відповіді простим, розмовним способом.
Термін «доповнена аналітика» був введений Gartner в 2017 році і зараз широко вважається майбутнім бізнес-аналітики (BI) і аналітики даних, включаючи прогнозну аналітику.
Чому важлива доповнена аналітика?
Можливість добування великих даних
Дані являють собою найбільшу можливість в сучасній економіці. З його допомогою підприємства можуть знати, що виробляти, коли, кому продавати, як розвиватися, і багато іншого. Але обсяг даних сьогодні занадто великий для того, щоб люди могли інтерпретувати їх самостійно – або без упередження – і вимога негайних відповідей просто неможливо задовольнити. Щоб розкрити значущі аналітичні дані в морі великих даних, потрібні такі технології, як ШІ та машинне навчання. Це одна з причин, чому доповнена аналітика настільки важлива: вони об'єднують науку про дані та штучний інтелект, щоб допомогти компаніям аналізувати масові набори даних в режимі реального часу.
Зменшення залежності від даних вчених
Процес аналітики є серією ручних, трудомістких кроків, настільки складних, що зазвичай виконувати їх можуть лише вчені з даними. Цим професійним аналітикам необхідно:
- Зібрати дані з кількох джерел
- Підготувати його для аналізу
- Виконати аналіз
- Знайти значущі аналітичні дані
- Візуалізувати результати перевірки
- Поділіться результатами перевірки переконливим чином
- Створити план дій
Проблема в тому, що в усьому світі спостерігається великий дефіцит даних вчених – і найняти їх дорого. У той час як доповнена аналітика не замінює цих професіоналів, вони можуть зменшити вашу залежність від них шляхом автоматизації процесів, таких як збір даних, підготовка, очищення та аналіз.
На додаток до звільнення часу вчених з даними для більш важливих завдань, таких як інтерпретація результатів, доповнена аналітика може підвищити цінність, яку ці аналітики приносять вашій організації. Аналітика на основі AI- та машинного навчання допомагають їм встановити зв'язки, які вони в іншому випадку могли пропустити – і знайти глибше розуміння за менший час. Ці технології також можуть надати працівникам інші аналітичні ролі – від бізнес-аналітиків до науковців з даних громадян – покращуючи свої ідеї та допомагаючи їм виконувати роботу, яка раніше виконувалася лише експертами.
Демократизація аналітики для непідготовлених користувачів
Ще одна причина доповненої аналітики настільки важлива, що вони дозволяють непідготовленим «розвідникам інформації» в грі. Автоматизуючи складні процеси аналітики і дозволяючи користувачам запитувати дані, просто задаючи питання, співробітники без навичок науки про дані можуть використовувати розширену аналітику. Машинне навчання може направляти цих дослідників інформації, рекомендуючи, яке питання вони повинні поставити далі – і пропонуючи, де копнути глибше.
З доповненою аналітикою відповіді на запити надходять у вигляді готових візуалізацій даних, таких як діаграми, графіки та карти – тому користувачам не доведеться створювати їх самостійно. Ці візуалізації можна досліджувати за допомогою простих команд, нанизувати разом в історії даних і легко ділитися з іншими командами та керівництвом – не потрібно доктора наук.
Еволюція аналітики
Аналітика та бізнес-аналітика пройшли довгий шлях за останні роки – від складних інструментів для фахівців з обробки даних та аналітики до аналітики машинного навчання, яку може використовувати будь-хто.
Традиційна аналітика
Керується ІТ
Обмежена автономія користувача
Складні інструменти для фахівців з обробки даних та аналітики
Фокус на звітності на шкалі
Аналітика самообслуговування
Керується бізнесом
Більше автономії користувача
Зручний інтерфейс
Фокус на орієнтованих на користувача аналітичних даних
Доповнена аналітика
Керується штучним інтелектом і машинним навчанням
Істинна автономія користувача
Інструменти ШІ та керовані процеси
Зосередьтеся на швидких, глибоких, раніше прихованих аналізах
Випадки використання для доповненої аналітики
Доповнена аналітика має силу революціонізувати бізнес-процеси – але як це виглядає в реальному світі? Ось кілька прикладів використання для доповненої аналітики у фінансах, продажах та маркетингу, логістиці, людських ресурсах та дебіторській заборгованості.
Доповнена аналітика у фінансах Бізнес-аналітик може використовувати доповнену аналітику, щоб легко прогнозувати та контролювати витрати на відрядження та розваги (T&E) у різних сферах діяльності.
Доповнена аналітика в дебіторській заборгованості Менеджери з інкасо можуть використовувати машинне навчання в доповненій аналітиці, щоб прогнозувати прострочені платежі, визначити правильну стратегію інкасо та залишатися в курсі грошових потоків.
Доповнена аналітика в продажах і маркетингу Команди з продажу та маркетингу мають кращі профілі клієнтів, а також швидке визначення можливостей перехресного продажу за допомогою доповненої аналітики.
Доповнена аналітика у виробництві Аналітик для виробника сталі може використовувати доповнену аналітику для прогнозування, моніторингу та контролю витрат на різних заводах по всій Європі.
Доповнена аналітика в HR HR-менеджери можуть спрогнозувати роботу співробітників, зрозуміти причини, чому, і вжити коригувальних заходів, щоб утримати найкращих виконавців – все з аналітикою ШІ.