Co jsou rozšířené analytické nástroje?

Principy rozšířených analytických nástrojů

Dříve se se složitostmi analýzy dat museli potýkat odborníci na data. Měli znalosti, odbornost a software potřebné k zajišťování klíčových procesů v životním cyklu analýzy dat, mezi které patřilo prozkoumávání a příprava dat, návrh a vývoj modelu a generování a šíření přehledů. Tato práce se často dělala ručně, byla fádní a mohla trvat dny, týdny, nebo dokonce i déle. Obchodní týmy čekaly v ústranní na informace, které jim pomůžou v rozhodování a činnostech.

S ohledem na rychlost, s jakou dnes společnosti musí pracovat ve vysoce konkurenčních digitálních prostředích, pracovníci s rozhodovací pravomocí jednoduše nemůžou čekat. Rychleji než kdy jindy potřebují podrobnější a početnější přehledy. Většina týmů pro datové vědy přitom nedokáže své činnosti škálovat dostatečně rychle, aby stíhaly reagovat na požadavky na analýzu dat. To je problém, který se ještě prohlubuje s velkým objemem dat a dalšími rozsáhlými, složitými úložišti dat.

Pomocí umělé inteligence (AI) a souvisejících technologií pomáhají rozšířené analytické nástroje transformovat způsob, jakým společnosti generují, používají a sdílejí business intelligence (BI) a obchodní analýzu (BA).

Rozšířené analytické nástroje se skládají ze tří hlavních součástí:

1. Strojové učení (ML). Strojové učení je typ umělé inteligence, která pomocí algoritmů rychle prohledává historická data, identifikuje vzory, zjišťuje odchylky a generuje přehledy a doporučení. Modely ML jsou ideální pro velký objem dat a neustále se učí z nových strukturovaných i nestrukturovaných dat – bez lidského zásahu. Za většinou funkcí rozšířených analytických nástrojů stojí modely ML.
2. Technologie přirozeného jazyka. Lidé a počítače mohou snadněji komunikovat prostřednictvím zpracování přirozeného jazyka (NLP), které počítačům interpretuje lidský jazyk, a generování přirozeného jazyka (NLG), které překládá počítačový kód do lidské řeči. V důsledku toho můžou firemní uživatelé diskutovat s počítači, ptát se jich a odpovídat pomocí pojmů z dané domény nebo oboru.
3. Automatizace. Technologie založené na ML automatizují rutinní ruční úlohy v celém životním cyklu analýzy dat. Tím se výrazně snižuje doba potřebná k vytvoření, natrénování a nasazení modelů ML. Například technikům a netechnickým pracovníkům pomáhají automaticky generované výzvy, se kterými můžou rychleji objevovat a připravovat nezpracovaná data. Ke konci životního cyklu textové sestavy, automaticky vytvářené a distribuované s četností zadanou uživatelem, urychlují sdílení přehledů.

Jak napovídá název, rozšířené analytické nástroje nenahrazují, ale spíše rozšiřují lidskou inteligenci, intuici a zvědavost. Modely ML používají kontextové a behaviorální podněty shromážděné v průběhu času od uživatelů, posuzují záměr a preference lidí a v přirozeném jazyce nabízejí vhodné přehledy, pokyny a doporučení. Samotné rozhodování nechávají na lidech.

Výhody rozšířené analýzy a rozšířených analytických nástrojů

Cesta vaší společnosti směrem k rozšířené analýze možná teprve začíná, ale rozhodně stojí za to ji podniknout. Zvažte výhody, jaké s sebou nese používání rozšířených nástrojů BI:

• Lepší rozhodování. Rozšířené analytické nástroje pomáhají firemním uživatelům považovat analýzu dat více za vlastní a generovat přehledy, na základě kterých je možné jednat. Konsolidací konkrétních metrik, klíčových ukazatelů výkonu a dalších informací do přizpůsobených datových řídicích panelů a sestav se složitá data stávají srozumitelnějšími. Kromě toho vyprávění příběhů dat umožňuje vyprávět v přirozeném jazyce, čímž data získávají ještě větší kontext v grafech a tabulkách.
• Demokratizace dat. Když se do analýzy dat zapojí více lidí z různých oddělení, zlepší se datová gramotnost. Kultura v organizacích se v průběhu času mění. Stále více týmů začíná bez obav pracovat s daty a spolupracovat s jejich pomocí na vytváření firemních hodnot.
• Rychlejší příprava dat. Rozšířená příprava dat zjednodušuje proces vytváření datových sad potřebných k sestavení, testování a trénování modelů ML. S doporučeními na míru požadavkům projektu si můžou uživatelé vybírat datové sady, konsolidovat je, čistit, formátovat a rozšiřovat je a hledat nové datové sady, se kterými můžou dále optimalizovat modely ML.
• Menší analytická odchylka. Odchylka způsobená neúplnými datovými sadami, nesprávnými předpoklady a nedostatkem kontextu vede k nepřesným a nedůvěryhodným výsledkům. Algoritmy ML, které analyzují obrovské objemy dat – a automatizované pracovní postupy, které omezují množství lidských chyb – minimalizují odchylku.
• Úspora času a nákladů. S menším počtem ručních procesů můžou být týmy pro datovou vědu produktivnější a mají možnost vyčlenit více prostředků na analytické činnosti vyšší úrovně. Obchodní týmy k tomu můžou zvýšit svou datovou gramotnost, řešit jednodušší analytické projekty a poskytnout tak datovým vědcům čas na složitější úlohy.

Problémy s rozšířenými analytickými nástroji

Rozšířené analytické nástroje jsou nedílnou součástí mnoha firemních řešení BI a BA a využívají technologií AI, přičemž respektují lidskou inteligenci.

Přesto by vaše společnost měla být připravená řešit běžné překážky, které zpomalují přijetí. Mezi možné překážky patří tyto:

• Mýty o AI. Někteří zaměstnanci můžou mít obavu, že je technologie AI nahradí. Otevřeně s nimi komunikujte a pomozte jim porozumět, že AI má svá omezení. Aby rozšířené analytické nástroje přinášely svou hodnotu, spoléhají na činnosti lidí a jejich odbornost v daném oboru.
• Nedostatečná datová gramotnost. Pořádejte workshopy a zajišťujte mentory, kteří firemním týmům pomůžou sebevědomě pracovat s analýzami. Naučte uživatele nejdůležitější koncepty a pojmy z oblastí dat a jak o datech přemýšlet tak, aby z toho měl prospěch jak jejich tým, tak firma. Zdůrazněte úspěšné projekty, při kterých se používaly rozšířené analytické nástroje.
• Neefektivní správa dat a modelů. Trénujte modely ML pomocí ucelených aktuálních dat, která neobsahují chyby ani odchylky, a pravidelně aktualizujte algoritmy tak, aby zvládaly rozvíjející se datové sady. S vysoce kvalitními daty a robustními modely budou uživatelé věřit, že jim nástroje pomůžou vytvářet včasné a přesné přehledy.
• Nerelevantní výsledky. Ukažte uživatelům, jak generovat informace, které dávají smysl pro jejich role a povinnosti. Jinak bude jejich práce nepříjemná a budou plýtvat časem na filtrování nerelevantních výsledků.
• Nedostatečný výpočetní výkon a škálovatelnost. V závislosti na vašich možnostech v oblasti IT může navýšení objemů informací a požadavků na zpracování mít vliv na dobu odezvy.

Integrace rozšířených analytických nástrojů pro obchodní úspěch

Rychlé zpracovávání přehledů je zcela zásadní pro schopnost firmy zajistit a udržet si konkurenční výhodu. Rychlé zpracování smysluplných přehledů je důležité ještě více. Rozšířené analytické nástroje dokáží těm správným lidem pomoct generovat správné informace, které tak budou k dispozici ve chvíli, kdy budou zapotřebí.

S rozšířeným BI můžou firemní uživatelé pracovat s daty prostřednictvím personalizovaných, konverzačních interakcí, které jim umožňují dívat se na data z dříve neobvyklých úhlů a generovat přehledy příslušné k jejich rolím. Kromě toho používáním funkcí rozšířených analytických nástrojů spolu s nástroji pro obchodní analýzu můžou získat zřetelnější přehledy o událostech a trendech a pak aktivně plánovat. Nemusí na ně pouze reagovat.

S rychlou a přesnou analýzou dat se organizace můžou lépe rozhodovat o svém fungování a formulovat nejúčinnější strategie. Postupem času se tak zajistí větší růst a vyšší příjmy.