Dvě osoby dívající se na analytické nástroje

Co jsou to rozšířené analytické nástroje?

Váš tým je neustále ve stavu růstu, pravděpodobně nyní více než kdy dříve. Ať už prostřednictvím měření nebo monetizace, vaši týmoví kolegové z IT mohou začít zkoumat rozšířené analytické nástroje jako způsob, kterým mohou zjistit, co vaši uživatelé hledají, jakou mají hodnotu a jak znalost těchto dat pomůže růst vaší firmě. Rozšířené analytické nástroje, označované jako „budoucnost analýzy dat“, pomohou poskytnout odpovědi, porozumění a akce, které budete potřebovat v rychle se měnícím digitálním prostředí.

Principy rozšířených analytických nástrojů

Rozšířené analytické nástroje pomáhají vašemu týmu transformovat velké datové sady na menší, lépe stravitelné informace prostřednictvím statistických a lingvistických technologií. Kombinace strojového učení, umělé inteligence, přehledů dat a rozšíření zkoumá, jak lze analytické nástroje vytvářet, využívat a sdílet s vašimi uživateli.

Existují tři základní součásti rozšířených analytických nástrojů, vyvinuté v roce 2017, které musí firmy pochopit:

  1. Strojové učení založené na algoritmech, které mají schopnost učit se z dat, aniž by se musely spoléhat na programování založené na pravidlech.
  2. Generování přirozeného jazyka (NLG), které převádí strojová zjištění do slov a vět, kterým lidé rozumějí. Díky němu jsou pak data lidštější.
  3. Přehledy automatizace, přehledy založené na datech, které pomáhají určit vaši obchodní strategii.

Tyto tři komponenty dohromady nabízejí hluboký vhled do skrytých vzorců a poskytují soudržný obraz o tom, co mohou vaše nezpracovaná data a přehledy poskytnout vašim uživatelům, a také o tom, jak by měl váš tým informovat firmu o tom, co dělat dál.

Výhody rozšířených analytických nástrojů

Rozšířené analytické nástroje se staly nedílnou součástí úspěšných uživatelských prostředí a nejefektivněji kombinují nejlepší aspekty strojové inteligence a lidské zvědavosti. Mezi hlavní výhody patří:

  • Rychlejší příprava dat. Vzhledem k tomu, že rozšířená příprava dat konsoliduje více zdrojů dat dohromady rychleji, můžete rychle detekovat opakující se akce, spojení, zrychlené přehledy a vyšší produktivitu, abyste mohli vytvářet plně automatizovaná a kvalitní doporučení, která pomohou personalizovat uživatelské prostředí.

  • Snížená analytická odchylka. Odchylka způsobená neúplnými datovými sadami a nedostatkem kontextu pouze poškozuje výsledky vašich uživatelů. Když povolíte svému počítači provádět analýzy, které jsou obvykle uloženy pro nástroje pro analýzu dat, mohou rozšířené analytické nástroje snížit potenciální odchylku provedením většího rozsahu dat se zaměřením pouze na faktory se statistickou významností.

  • Zvýšená důvěra. Pokaždé, když uživatel interaguje s vašimi daty, nabízí vodítka pro vaše algoritmy strojového učení a postupem času poskytuje vašim uživatelům relevantnější a přesnější doporučení. Tyto návrhy pomáhají budovat důvěru vašich uživatelů, protože poskytovaná data nabízejí relevantnější položky, jako je obchodní kontext, záměr a další. Protože uživatelé mohou nepřetržitě vidět relevantní výběry, mohou důvěřovat vaší strategii a poté si vytvářet důvěru ve vaši firmu.

  • Zvýšená datová gramotnost. V dalším průběhu vašeho shromažďování dat mají vaši uživatelé a váš tým možnost získávat hodnotu z těchto dat. Poskytnutím automatizované analýzy vašich výsledků mohou uživatelé snadno vyhledávat a vizualizovat přehledy s jejich zvýšenou datovou gramotností s vynaložením minimálního úsilí. To podporuje vaše uživatele i vaši organizaci, protože vytvoření datově gramotné pracovní síly znamená, že přístupnost již nebude překážkou.

  • Čas navíc pro členy týmu. Protože vaši týmoví kolegové z IT nebudou muset trávit čas sběrem a analyzováním velkého množství datových sad a jejich destilací do použitelných položek, budou mít více času soustředit se na ucelené obchodní strategie a speciální projekty. To také pomáhá posílit váš tým, protože dostupné zdroje se více zaměřují na data, a snadno se začlení do svých každodenních činností, místo aby tyto úkoly byly vyhrazeny pro profesionály v oblasti dat.

Problémy s rozšířenými analytickými nástroji

Díky umělé inteligenci, strojovému učení, analytickým nástrojům a platformám business intelligence (BI) se organizace dostávají na novou úroveň produktivity a učení. Rozšířené analytické nástroje pomáhají podnikům a analytikům získat lepší přehledy o tom, jak se potřeby uživatelů neustále mění. A i když mají rozšířené analytické nástroje mnoho kladů, přijetí tohoto procesu do vaší firmy může mít určité překážky. Mezi některé příklady, na které je třeba si dávat pozor, patří:

  • Kvalita vašich trénovacích dat. Pokud vaše analytické modely nejsou aktuální, budou vaše přehledy bezúčelné.

  • Přesnost a důvěryhodnost. Používání komplexních dat bez chyb a pravidelná aktualizace modelů znamená, že vaše data zůstanou aktuální a uživatelé mohou důvěřovat v to, že jim poskytujete nejnovější a nejpřesnější informace.

  • Relevance. Odfiltrování irelevantních dat je obtížné a časově náročné. Pravidelně testujte data, abyste zajistili, že se uživatelům budou zobrazovat pouze relevantní výsledky.

  • Týmový výkon a škálovatelnost. V závislosti na schopnostech vaší platformy a úrovni dovedností týmu může implementace rozšířených analytických nástrojů a s nimi spojeného objemu do vašeho procesu na okamžik zpomalit produktivitu.

Integrace rozšířených analytických nástrojů pro obchodní úspěch

Ačkoli u některých typů platforem BI existují rozšířené analytické nástroje, některé firmy si nyní uvědomují, jak přínosná může být implementace těchto poznatků do jejich podnikání. Jak se vaše postupy přesouvají od řídicích panelů k dynamičtějšímu prostředí a zároveň se více točí kolem dynamicky generovaných datových příběhů, můžete předvídat trendy a plánovat, než abyste jen dodatečně na data reagovali. Nástroje pro obchodní analýzu vám pomohou vytěžit maximum z rozšířených analytických nástrojů a najdete nové způsoby interpretace dat. Uživatelům to nejen usnadní analýzu a reakce, ale také to poskytne vaší firmě konkurenční výhodu pro lepší rozhodování a dosahování dalších výnosů.

Zjednodušte přehledy svých uživatelů pomocí Microsoft Power BI

O vašich uživatelích se toho můžete dozvědět informace, o které se váš tým ještě ani nezačal zajímat. Díky automatizaci můžete využívat datové přehledy, strojové učení a generování přirozeného jazyka, abyste uživatelům poskytli ucelené prostředí a úplný obraz o potřebách a přáních vašich zákazníků.

Prostřednictvím rozšířených analytických nástrojů nabízí Power BI týmům IT a BI způsob, jak znovu zaměřit své procesy takovým způsobem, aby se více řídily daty a nepotřebovaly profesionály v oblasti dat. Naučte se zjednodušit své obchodní procesy vytvářením rychlejších přehledů, nahlížením na data z různých úhlů, zvýšením produktivity a poskytnutím více možností pro lepší rozhodování.