To personer, der ser på analyse

Hvad er udvidet analyse?

Dit team er i konstant udvikling og vækst – sandsynligvis nu mere end nogensinde. Medlemmerne i dit it-team kan – via måling eller monetarisering – begynde at undersøge udvidede analyseværktøjer som en måde til at identificere, hvad brugerne søger efter, dets værdi, og hvordan kendskab til dataene kan hjælpe med at skabe vækst i virksomheden. Udvidet analyse, der på et tidspunkt blev udnævnt til "fremtiden for dataanalyse", hjælper med til at give de svar, den forståelse og de handlinger, du har brug for i et tempofyldt digitalt landskab, der ændrer sig hele tiden.

Forstå udvidet analyse

Udvidet analyse hjælper dit team med at transformere store datasæt til mindre, mere fordøjelige oplysninger via statistiske og sproglige teknologier. En kombination af maskinel indlæring, kunstig intelligens (AI), dataindsigt og udvidet funktionalitet undersøger, hvordan analyser kan opbygges, forbruges og deles med brugerne.

I udvidet analyse, der er udviklet i 2017, er der tre vigtige komponenter, som virksomhederne skal forstå:

  1. Maskinel indlæring baseret på algoritmer, der har mulighed for at lære af data uden at være afhængig af regelbaseret programmering.
  2. Generering af naturligt sprog (NLG – Natural-language generation), der oversætter maskinelle resultater til ord og sætninger, som mennesker kan forstå, dvs. får data til at føles og lyde mere menneskelige.
  3. Automatiseringsindsigt, databaseret indsigt, der er med til at bestemme din virksomhedsstrategi.

Disse tre komponenter tilbyder i kombination et detaljeret indblik i skjulte mønstre og giver et samlet billede af, hvad dine rådata og indsigt kan give dine brugere, samt hvordan dit team skal informere virksomheden om, hvad der skal gøres næste gang.

Fordelene ved udvidet analyse

Udvidet analyse er blevet en stor del af en vellykket brugeroplevelse, der i de fleste tilfælde kombinerer de bedste aspekter af maskinel intelligens og menneskelig nysgerrighed. Nogle af de vigtigste fordele omfatter:

  • Hurtigere dataforberedelse. Da udvidet dateforberedelse konsoliderer flere datakilder hurtigere, kan du hurtigt registrere gentagne handlinger, forbindelser, hurtigere indsigt og højere produktivitet, så du kan opbygge komplette dataautomatiserede anbefalinger af høj kvalitet, som gør brugeroplevelsen mere personlig.

  • Reduceret analyseskævhed. Skævhed, der er forårsaget af ufuldstændige datasæt og manglende sammenhæng, giver kun dårligere brugerresultater. Når du sætter din maskine i stand til at udføre analyser, der normalt gemmes til dataanalyseværktøjer, kan udvidet analyse reducere den potentielle skævhed ved at gennemgå et større interval af data, hvor der udelukkende fokuseres på faktorer af statistisk betydning.

  • Større tillid. Hver gang en bruger interagerer med dine data, får dine maskinindlæringsalgoritmer nogle fingerpeg, og over tid får brugerne mere relevante og præcise anbefalinger. Disse forslag er med til at opbygge brugernes tillid, da de angivne data indeholder mere relevante elementer, f.eks. forretningskontekst, formål og andet. Efterhånden som brugerne løbende kan se relevante valg, får de få tillid til strategien og opbygger tillid til din virksomhed.

  • Øgede datafærdigheder. Efterhånden som du fortsætter med at indsamle data, har dit team og dine brugere mulighed for at få værdi af disse data. Når du leverer en automatiseret analyse af dine resultater, kan brugerne nemt søge efter og visualisere indsigt med deres forøgede datafærdigheder og ved hjælp af en minimal indsats. Dette understøtter både dine brugere og din organisation, da en arbejdsstyrke med datafærdigheder betyder, at tilgængelighed ikke længere er en forhindring.

  • Ekstra tid til teammedlemmerne. Da dine kollegaer i it-teamet ikke behøver bruge tid på at indsamle og analysere enorme mængder af datasæt og sammenfatte dem til handlingsbare elementer, har de mere tid til at fokusere på virksomhedsstrategier og specialprojekter på højt niveau. Det gør det også lettere at styrke dit team, da de tilgængelige ressourcer bliver mere datafokuserede og nemmere at arbejde med i teammedlemmernes daglige aktiviteter, i stedet for at disse opgaver reserveres til dataeksperter.

Udfordringerne ved værktøjer til udvidet analyse

Takket være AI, maskinel indlæring, analyser og business intelligence (BI)-platforme opnår organisationer et nyt niveau af produktivitet og læring. Værktøjer til udvidet analyses hjælper virksomheder og analytikere med at få bedre indsigt i, hvordan brugernes behov konstant ændres. Og selv om der er mange fordele ved udvidet analyse, kan der være visse forhindringer i indførelsen af denne proces i virksomheden. Du skal f.eks. holde øje med følgende:

  • Kvaliteten af dine træningsdata. Hvis dine analysemodeller ikke er opdaterede, er din indsigt meningsløs.

  • Nøjagtighed og tillid. Hvis du bruger omfattende data uden fejl og opdaterer modellerne jævnligt, betyder det, at dataene altid er aktuelle, og at brugerne kan have tillid til, at du giver dem de nyeste og nøjagtige oplysninger.

  • Relevans. Det er en besværlig og tidskrævende proces at filtrere irrelevante data bort. Test data jævnligt for at sikre, at der kun vises relevante resultater til brugerne.

  • Teamperformance og skalerbarhed. Afhængigt af din platforms funktioner og dit teams færdighedsniveau kan implementeringen af udvidet analyse i din proces samt den volumen, der følger med, midlertidigt give en mindre produktivitet.

Integration af udvidet analyse for at opnå forretningsmæssig succes

Selvom udvidet analyse har været tilgængelig på nogle typer af BI-platforme, er der virksomheder, der nu opdager, hvor gavnligt det kan være at implementere denne læring i virksomheden. Når din taktik skifter fra en dashboard-orienteret til en mere dynamisk oplevelse og mere kommer til at dreje som om dynamisk genererede datafortællinger, kan du foregribe tendenser og planlægge i forhold til dem i stedet for blot at reagere efterfølgende. Når du bruger virksomhedsanalyseværktøjer til udvidet analyse, finder du nye måder at tolke data på. Det gør det ikke blot nemmere for brugerne at analysere og reagere på dataene, men det giver også din virksomhed en konkurrencemæssig fordel, når den kan tage bedre beslutninger, der giver højere indtjening.

Gør det lettere for brugerne at få indsigt med Microsoft Power BI

Du kan få mange oplysninger om dine brugere, som teamet ikke engang er begyndt at dykke ned i endnu. Ved at udnytte automatisering kan du bruge dataindsigt, maskinel indlæring og NLG til at give brugerne en god og komplet oplevelse, og du kan få et fuldstændigt billede af kundernes behov og ønsker.

Ved hjælp af udvidet analyse giver Power BI it- og BI-team mulighed for at ændre deres processers fokus, så de bliver mere databaserede, uden at der er behov for dataeksperter. Lær, hvordan du forenkler forretningsprocesserne ved at skabe hurtigere indsigt, se på data fra forskellige vinkler, øge produktiviteten og tilbyde flere chancer for at træffe bedre beslutninger.