02/08/2023

Analiza îmbunătățită explicată în 5 minute sau mai puțin

Analiza a devenit importantă în zilele noastre, datele devenind mai complexe și dificil de înțeles sau interpretat.

Augmented Analytics este un instrument care ajută companiile sau utilizatorii să înțeleagă cu ușurință datele folosind învățarea automată și inteligența artificială. În acest articol, vom discuta în detaliu ce este analitica augmentată.

Importanța înțelegerii datelor pentru afaceri

Datele pentru o afacere sunt o colecție de fapte sau statistici, cum ar fi date analitice brute, date despre feedback-ul clienților, cifre de vânzări sau altele. Din mai multe motive, colectarea și analiza datelor este o parte integrantă a unei afaceri.

Iată câteva motive pentru care este important să înțelegeți datele pentru afacerea dvs.:

  • Înțelegerea datelor poate ajuta o companie să ia decizii mai bune cu privire la găsirea de noi clienți, creșterea numărului de vânzări, îmbunătățirea serviciului pentru clienți și multe altele.
  • Urmărirea și revizuirea datelor pot ajuta companiile să rezolve probleme și să descopere defecțiuni ale performanței.
  • Datele îi ajută pe liderii de afaceri să facă cele mai precise predicții de piață folosind informații în timp real.
  • Pe lângă creșterea vânzărilor și a veniturilor, datele ajută companiile să îmbunătățească fluxul de numerar, precum și să ajute gestionarea eficientă a banilor.
  • Datele ajută echipele și angajații să reducă banii și timpul, crescând productivitatea și îmbunătățind procesele de afaceri.

Ce este Augmented Analytics?

Având la bază inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML), analiza augmentată ajută utilizatorii cu pregătirea datelor, generarea de informații și explicarea informațiilor. Analiza îmbunătățită ajută companiile și analizele să lucreze cu datele mai rapid, mai precis și mai eficient.

Analiza îmbunătățită este pentru utilizatorii de afaceri și directorii care ar beneficia de obținerea de informații și valoare din date fără a avea abilități tehnice excelente. Tehnologia îi ajută pe utilizatori să găsească rapid date relevante, să le analizeze și să descopere perspective pentru afacerea lor.

Să aruncăm o privire la câteva dintre caracteristicile sale esențiale:

  • Analiza îmbunătățită ajută la identificarea automată a datelor împreună cu citirea datelor în mai multe formate, cum ar fi PDF, documente text etc.
  • Oferă analiză statistică pentru a rezulta anumite rezultate sau perspective asupra datelor.
  • Ajută utilizatorii să pregătească datele mai rapid și mai precis, minimizând munca manuală.
  • Ajută utilizatorii cu cele mai bune recomandări bazate pe inteligență artificială pentru pregătirea, descoperirea, analizarea datelor și multe altele.
  • Permite interacțiuni în limbaj natural, astfel încât utilizatorii să poată introduce o interogare de date într-un limbaj simplu și simplu în loc de orice cod sau limbaj de interogare a datelor.
  Cum să împărțiți textul în Foi de calcul Google

Componente de analiză sporite

Există trei componente critice ale Augmented Analytics:

Învățare automată (ML) – Învățarea automată este o ramură a inteligenței artificiale care utilizează algoritmi și date istorice pentru a prezice rezultatele cu mai multă acuratețe. ML ajută companiile să obțină informații valoroase din comportamentul clienților și modelele operaționale ale afacerii. Folosește metode statistice pentru a face predicții și clasificări.

Tehnologii limbajului natural (NLP) – NLP este o altă ramură a inteligenței artificiale care ajută computerele să înțeleagă limbajul uman (textul și cuvintele rostite). Permite computerelor să răspundă la comenzile verbale, să traducă limba și să rezuma textele în timp real.

Automatizare – Tehnologiile de învățare automată ajută la automatizarea sarcinilor de analiză a datelor și reduc timpul de construire, antrenare și implementare a modelelor ML.

Cum poate integrarea analitică sporită să ajute dezvoltarea afacerii?

Integrarea analizei augmentate poate fi transformatoare, în special pentru industriile mari, cum ar fi Manufacturing, Pharma, retail, Healthcare, CPG etc. Ajută companiile să crească veniturile și păstrarea clienților, să îmbunătățească satisfacția clienților, fluxul de numerar și multe altele. Afacerile pot deveni mai agile, pot ajuta procesele de afaceri și pot lua decizii mai bune.

Beneficiile Augmented Analytics

Maximizați productivitatea

Analiza îmbunătățită poate ajuta la creșterea productivității umane prin automatizarea sarcinilor repetitive, consumatoare de timp și manuale. AI este de mare ajutor atunci când vine vorba de economisirea de timp și costuri și de scalare a sarcinilor care necesită mai puțină inteligență.

Oferiți o valoare mai mare

Procesul de dezvoltare a soluțiilor de afaceri și de luare a deciziilor necesită inteligență umană, dar poate fi repetitiv și consumator de timp. Cu Augmented Analytics, majoritatea proceselor pot fi automatizate, cum ar fi pregătirea datelor, descoperirea statisticilor etc. Ajută companiile să ofere mai multă valoare mai rapid.

  Java gRPC de la zero

Analytics îmbunătățit

Analiza îmbunătățită ajută la a face analitica accesibilă fiecărui utilizator, indiferent de abilitățile sale analitice. Mărește productivitatea prin aducerea de analize utilizatorilor de toate nivelurile. Odată cu inteligența artificială care alimentează analiza îmbunătățită, companiile pot beneficia de analize îmbunătățite și de decizii informate.

Proces de luare a deciziilor îmbunătățit

Analiza îmbunătățită ajută companiile să ia cele mai informate decizii prin analiza datelor.

Eficiență și acuratețe îmbunătățite

Tehnologia de învățare automată și de inteligență artificială realizează cu acuratețe sarcini și calcule repetitive. Tehnologia automatizează sarcinile care ajută companiile să economisească timp și energie și să crească productivitatea umană.

Agilarea organizațiilor

AI poate ajuta organizațiile prin creșterea vitezei de perspectivă, făcându-le mai agile. Poate ajuta la parcurgerea zonei de căutare, poate sugera date relevante și poate recomanda mai multe metode de analiză. Analiza îmbunătățită poate urmări comportamentul utilizatorului și poate recomanda acțiuni ulterioare.

Analytics tradițional vs. Analytics cu autoservire vs. Analytics îmbunătățit

Analiză tradițională Analiză cu autoservireAnalitica crescutăDefiniție Analiza tradițională folosește un mediu IT complex, depozitare de date și personal IT pentru a efectua analiza datelor. Acesta este un tip de business intelligence în care utilizatorii efectuează interogări de date și generează rapoarte în mod independent utilizând software BI și suport IT minim. Acest lucru îi ajută pe utilizatori să înțeleagă și să analizeze datele utilizând tehnologiile de învățare automată și inteligență artificială. Abilități/ExperțieAbilități, instruire și expertiză sunt necesare aici. Este foarte dependent de personalul IT. Utilizatorii de afaceri au nevoie de puțină instruire și expertiză pentru a efectua analize de date și pentru a crea și modifica rapoarte. Nu este necesară nicio abilitate sau expertiză anterioară pentru a analiza datele folosind analiza augmentată. ResurseAcest tip de analiză depinde în mare măsură de personalul IT. Acest tip de analiză are nevoie de resurse manuale și instrumente BI. Depinde de tehnologia de analiză augmentată. Configurare ITAnalitica tradițională are nevoie de constantă implicarea specialiștilor IT și de date. Analiza cu autoservire necesită o implicare minimă a IT, mai ales în configurarea inițială. Analiza augmentată nu are nevoie de IT sau de specialiști în date. Tipul de date necesită structurarea datelor înainte de utilizare. Valorificați date din diverse formate și multiple resurse.Valoarea datelor din diverse formate și resurse multiple.

Provocări de analiză sporită

În ciuda tuturor avantajelor mari pe care analiza augmentată le are pentru companii, încă mai are unele provocări, iar iată câteva dintre ele:

  • Angajații s-ar putea teme că tehnologiile AI le vor înlocui fără să știe că, oricât de avansate ar fi aceste tehnologii, AI are limitări.
  • Analizele îmbunătățite depind de oamenii să urmeze cele mai bune practici și cursuri de acțiune pentru a funcționa conform așteptărilor. Funcționează pe baza programelor și algoritmilor pentru care a fost antrenat.
  • Modelele de analiză îmbunătățită trebuie antrenate corect, ceea ce necesită timp.
  • Cu cât datele trebuie analizate mai mari, cu atât vor avea nevoie de mai multă putere de calcul pentru algoritmii ML de analiză augmentată.
  9 Cele mai bune instrumente alternative de gestionare a corecțiilor Microsoft WSUS pentru IMM-uri

Nota autorului despre Augmented Analytics

Analiza îmbunătățită este încă o tehnologie în curs de dezvoltare, cu mult posibilitate de utilizare și dezvoltare viitoare. Companiile pot utiliza această tehnologie prin intermediul unui software de ultimă oră alimentat de inteligență artificială și învățare automată. Deși aceasta este tehnologia viitoare și, conform Gartner, doar 10% dintre analiști o folosesc la întregul său potențial, afacerea dvs. poate folosi analiza augmentată pentru creșterea sa.

Înainte de a decide dacă implementați sau nu analiza augmentată în afacerea dvs., puneți-vă următoarele întrebări:

  • Compania ta are o echipă de analiză?
  • Aveți date extinse?
  • De ce aveți nevoie de analiză augmentată?

Dacă sunteți clar despre utilizarea analizei augmentate, următorul pas este să urmați cele mai bune practici pentru a beneficia de aceasta.

Cuvinte finale

Analiza îmbunătățită este de mare ajutor pentru toate companiile care au nevoie de analiză de date. Datele exacte și la timp sunt un factor determinant al creșterii afacerii. Analiza îmbunătățită combină inteligența umană cu inteligența artificială pentru a analiza datele și a obține informații valoroase. Afaceri din întreaga lume (de la mari la mici) folosesc această tehnologie și, la fel, ar trebui să mergeți înainte în competiție.

De asemenea, puteți explora Inteligența sporită.

x