Analytics er blevet vigtigt i dag, hvor data bliver mere komplekse og svære at forstå eller fortolke.
Augmented Analytics er et værktøj til at hjælpe virksomheder eller brugere med at forstå data nemt ved hjælp af maskinlæring og kunstig intelligens. I denne artikel vil vi diskutere i detaljer, hvad udvidet analyse er.
Indholdsfortegnelse
Vigtigheden af at forstå data for virksomheden
Data for en virksomhed er en samling af fakta eller statistikker, såsom rå analytiske data, kundefeedbackdata, salgstal eller andet. Af flere årsager er indsamling og analyse af data en integreret del af en virksomhed.
Her er et par grunde til, at det er vigtigt at forstå data for din virksomhed:
- Forståelse af data kan hjælpe en virksomhed med at træffe bedre beslutninger om at finde nye kunder, øge salgstal, forbedre kundeservice og meget mere.
- Sporing og gennemgang af data kan hjælpe virksomheder med at løse problemer og afdække ydeevnenedbrud.
- Data hjælper virksomhedsledere med at lave de mest nøjagtige markedsforudsigelser ved hjælp af real-time intelligens.
- Ud over at øge salget og omsætningen hjælper data virksomheder med at forbedre likviditeten og hjælper pengestyringen effektivt.
- Data hjælper teams og medarbejdere med at reducere penge og tid, øge produktiviteten og forbedre forretningsprocesser.
Hvad er Augmented Analytics?
Drevet af kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) hjælper udvidede analyser brugere med dataforberedelse, indsigtsgenerering og indsigtsforklaring. Udvidede analyser hjælper virksomheder og analyser med at arbejde med data hurtigere, mere præcist og mere effektivt.
Augmented analytics er for forretningsbrugere og ledere, der ville drage fordel af at få indsigt og værdi fra data uden at have nogen store tekniske færdigheder. Teknologien hjælper brugerne med hurtigt at finde relevante data, analysere dem og afdække indsigt for deres virksomhed.
Lad os se på nogle af dets væsentlige funktioner:
- Augmented analytics hjælper med automatisk dataidentifikation sammen med læsning af data i flere formater såsom PDF, tekstdokumenter osv.
- Det tilbyder statistisk analyse for at resultere i bestemte resultater eller indsigt i data.
- Det hjælper brugerne med at forberede data hurtigere og mere præcist, hvilket minimerer manuelt arbejde.
- Det hjælper brugere med de bedste AI-drevne anbefalinger til dataforberedelse, opdagelse, analyse og mere.
- Det tillader naturligt sproginteraktioner, så brugere kan skrive en dataforespørgsel på et almindeligt simpelt sprog i stedet for et hvilket som helst kode- eller dataforespørgselssprog.
Augmented Analytics-komponenter
Der er tre kritiske komponenter i Augmented Analytics:
Machine Learning (ML) – Machine learning er en gren af kunstig intelligens, der bruger algoritmer og historiske data til at forudsige resultater mere præcist. ML hjælper virksomheder med at få værdifuld indsigt fra kundeadfærd og forretningsdriftsmønstre. Den bruger statistiske metoder til at lave forudsigelser og klassifikationer.
Natural Language Technologies (NLP) – NLP er en anden gren af kunstig intelligens, der hjælper computere med at forstå menneskeligt sprog (tekst og talte ord). Det giver computere mulighed for at reagere på verbale kommandoer, oversætte sprog og opsummere tekster i realtid.
Automation- Machine Learning-teknologier hjælper med at automatisere dataanalyseopgaver og reducere tiden til at bygge, træne og implementere ML-modeller.
Hvordan kan Augmented analytics integration hjælpe virksomhedens vækst?
Integrering af augmented analytics kan være transformerende, især for store industrier som fremstilling, Pharma, detailhandel, Healthcare, CPG osv. Det hjælper virksomheder med at øge indtjening og kundefastholdelse, forbedre kundetilfredshed, cash flow og meget mere. Virksomheder kan blive mere agile, hjælpe forretningsprocesser og træffe bedre beslutninger.
Fordele ved Augmented Analytics
Maksimer produktiviteten
Forstærkede analyser kan hjælpe med at øge den menneskelige produktivitet ved at automatisere gentagne, tidskrævende og manuelle opgaver. AI er en stor hjælp, når det kommer til at spare tid og omkostninger og skalere opgaver, der kræver mindre intelligens.
Giv større værdi
Processen med at udvikle forretningsløsninger og beslutningstagning kræver menneskelig intelligens, men den kan være gentagen og tidskrævende. Med Augmented analytics kan de fleste processer automatiseres, såsom dataforberedelse, opdagelse af indsigt osv. Det hjælper virksomheder med at levere mere værdi hurtigere.
Forbedret Analytics
Forstærkede analyser hjælper med at gøre analyser tilgængelige for alle brugere uanset deres analytiske evner. Det øger produktiviteten ved at bringe analyser til brugere på alle niveauer. Med kunstig intelligens, der giver næring til udvidede analyser, kan virksomheder drage fordel af forbedrede analyser og informerede beslutninger.
Forbedret beslutningsproces
Udvidede analyser hjælper virksomheder med at træffe de mest informerede beslutninger gennem dataanalyse.
Forbedret effektivitet og nøjagtighed
Maskinlæring og kunstig intelligens-teknologi udfører nøjagtigt gentagne opgaver og beregninger. Teknologien automatiserer opgaver, der hjælper virksomheder med at spare tid og energi og øge den menneskelige produktivitet.
Gør organisationer agile
AI kan hjælpe organisationer ved at øge indsigtshastigheden og gøre dem mere agile. Det kan hjælpe med at rejse rundt i søgeområdet, foreslå relevante data og anbefale flere analysemetoder. Augmented analytics kan spore brugeradfærd og anbefale efterfølgende handlinger.
Traditionel Analytics vs. Self-Service Analytics vs. Augmented Analytics
Traditionel analyseSelvbetjeningsanalyseAugmented AnalyticsDefinitionTraditionel analyse bruger et komplekst it-miljø, datavarehus og it-personale til at udføre dataanalyse. Dette er en type business intelligence, hvor brugere udfører dataforespørgsler og genererer rapporter uafhængigt ved hjælp af BI-software og minimal it-understøttelse. Dette hjælper brugere med at forstå og analysere data ved hjælp af maskinlærings- og kunstig intelligens-teknologier. Færdigheder/ekspertise Færdighed, træning og ekspertise er nødvendig her. Det er stærkt afhængigt af it-personale. Forretningsbrugere har brug for lidt træning og ekspertise til at udføre dataanalyse og opbygge og ændre rapporter. Ingen forudgående færdigheder eller ekspertise er nødvendig for at analysere data ved hjælp af augmented analytics.ResourceDenne type analyse er stærkt afhængig af it-personale.Denne type analyse kræver manuelle ressourcer og BI-værktøjer. Den er afhængig af Augmented analytics-teknologi.IT-opsætningTraditionel analyse har brug for konstant involvering af it- og dataspecialister.Selvbetjeningsanalyse kræver minimal it-involvering, mest i den indledende opsætning.Augmented analytics har ikke brug for it eller nogen dataspecialister.Slags data har brug for datastrukturering før dens udnyttelse. Udnyt data fra forskellige formater og flere ressourcer. Udnyt data fra forskellige formater og flere ressourcer.
Augmented Analytics-udfordringer
På trods af alle de store fordele, augmented analytics har for virksomheder, rummer det stadig nogle udfordringer, og her er nogle af dem:
- Medarbejdere kan frygte, at AI-teknologier vil erstatte dem uden at vide, at uanset hvor avancerede disse teknologier kan være, så har AI begrænsninger.
- Forstærkede analyser afhænger af, at mennesker følger bedste praksis og handlingsforløb for at udføre som forventet. Den fungerer baseret på de programmer og algoritmer, den er blevet trænet til.
- Augmenterede analysemodeller skal trænes korrekt, hvilket tager tid.
- Jo større data, der skal analyseres, desto mere datakraft vil ML-algoritmer have brug for.
Forfatterens note om Augmented Analytics
Augmented analytics er stadig en ny teknologi med stor mulighed for fremtidig brug og udvikling. Virksomheder kan bruge denne teknologi gennem banebrydende software drevet af kunstig intelligens og maskinlæring. Selvom dette er fremtidens teknologi, og ifølge Gartner bruger kun 10 % af analytikerne den til sit fulde potentiale, kan din virksomhed udnytte udvidede analyser til sin vækst.
Inden du beslutter dig for, om du vil implementere udvidede analyser i din virksomhed, skal du stille dig selv følgende spørgsmål:
- Har din virksomhed et analyseteam?
- Har du omfattende data?
- Hvorfor har du brug for udvidede analyser?
Hvis du er klar over at bruge augmented analytics, er næste trin at følge bedste praksis for at drage fordel af det.
Afsluttende ord
Augmented analytics er en stor hjælp for alle virksomheder, der har brug for dataanalyse. Nøjagtige og rettidige data er en drivende faktor for virksomhedens vækst. Augmented analytics kombinerer menneskelig intelligens med AI for at analysere data og få værdifuld indsigt. Virksomheder fra hele verden (store til små) bruger denne teknologi, og det bør du også for at komme foran i konkurrencen.
Du kan også udforske Augmented Intelligence.