Hvad er udvidet analyse?

Forstå udvidet analyse

Traditionelt har vanskeligheder i forbindelse med dataanalyser været datamedarbejdernes område. De havde den viden, ekspertise og det softwareprogram, der skulle bruges til at udføre nøgleprocesser i dataanalysens livscyklus, som omfatter dataudforskning og -forberedelse, modeldesign og -udvikling samt indsigtsgenerering og -deling. Da dette er manuelt og besværligt, kan det tage dage, uger eller længere. Virksomhedsteams ventede på sidelinjen for at få oplysninger til at vejlede deres beslutninger og handlinger.

Da virksomheder nu skal reagere meget hurtigt i meget konkurrencedygtige digitale miljøer, kan beslutningstagere ganske enkelt ikke vente. De har brug for dybere indsigt – og flere af dem – hurtigere end nogensinde. De fleste data science-teams kan imidlertid ikke skalere deres drift hurtigt nok til at følge med efterspørgslen efter dataanalyser – et analyseområde, der er sammensat af store data og andre store, komplekse datalagre.

Ved at bruge kunstig intelligens (AI) og relaterede teknologier er udvidet analyse med at transformere, hvordan firmaer genererer, forbruger og deler business intelligence (BI) og virksomhedsanalyser (BA).

Udvidet analyse består af tre nøglekomponenter:

1. Maskinel indlæring (ML). ML er en type AI, der bruger algoritmer til hurtig søgning efter historiske data, til at identificere mønstre, stedafvigelser og generere indsigt og anbefalinger. ML-modeller bruger big data og fortløbende læring af nye, strukturerede og ustrukturerede data – uden menneskelig indgriben. ML-modeller ligger til grund for de fleste udvidede analysefunktioner.
2. Teknologier til naturligt sprog. Mennesker og computere kan nemmere tale sammen gennem naturlig sprogbehandling (NLP), der fortolker menneskeligt sprog for computere, og generering af natursprog (NLG), der oversætter computerkoden til et menneskeligt sprog. Som følge heraf kan forretningsfolk arbejde med maskiner i frem og tilbage-, spørgsmåls- og svarsessioner vha. kendte domæne- og brancheudtryk.
3. Automatisering. ML-baserede teknologier automatiserer rutinemæssige manuelle opgaver i hele dataanalysens livscyklus. Det reducerer væsentligt den tid, der er påkrævet for at opbygge, træne og udrulle ML-modeller. Ved hjælp af automatisk genererede prompter får tekniske og ikke-tekniske personer f.eks. hurtigere mulighed for at opdage og forberede rådata. Nær slutningen af livscyklussen giver tekstbaserede rapporter – der oprettes og distribueres automatisk med brugerdefineret frekvens – hurtig deling af indsigter.

Som navnet angiver erstatter udvidet analyse ikke, men i stedet udvider menneskelig intelligens, intuition og nysgerrighed. Ved at indsamle kontekstafhængige og adfærdsmæssige stikord, som er indsamlet over tid fra brugerne, vurderer ML-modeller menneskelig hensigt og præferencer og giver relevant indsigt, vejledning og anbefalinger gennem naturligt sprog. De overlader den faktiske beslutning til personer.

Fordelene ved avanceret analyse og avancerede analyseværktøjer

Din virksomheds rejse med udvidet analyse er måske lige startet, men den er værd at tage. Overvej fordelene ved at bruge udvidede BI-værktøjer:

• Forbedret beslutningstagning. Udvidet analyse hjælper forretningsfolk med at tage større ejerskab over dataanalyser og generere handlingsbar indsigt. Ved at konsolidere specifikke nøgletal (KPI – Key Performance Indicators) og andre oplysninger i tilpassede datadashboards og rapporter bliver komplekse data nemmere at forstå. Desuden giver data-storytelling mulighed for beretninger på naturligt sprog, der yderligere kontekstualiserer dataene med grafer og diagrammer.
• Datademokratisering. Når flere personer fra flere afdelinger bliver involveret i dataanalyser, øges datafærdighederne. Over tid ændres organisationens kultur. Flere teams bliver trygge ved at arbejde med data og samarbejde for at skabe forretningsværdi med dem.
• Hurtigere dataforberedelse. Processen med at oprette datasæt, der skal bruges til at bygge, teste og træne ML-modeller, strømlines gennem udvidet dataforberedelse. Gennem anbefalinger, som er skræddersyet til brugernes projektkrav, kan de vælge og konsolidere datasæt, rense, formatere og forbedre datasæt og finde nye datasæt for yderligere at optimere ML-modellerne.
• Reduceret analyseskævhed. Skævheder, der er forårsaget af ufuldstændige, fejlbehæftede antagelser og manglende sammenhæng, fører til unøjagtige og utroværdige resultater. ML-algoritmer, der analyserer store mængder data – og automatiserede arbejdsgange, som reducerer manuelle fejl – minimerer skævheder.
• Tids- og omkostningsbesparelser. Med færre manuelle processer kan data science-teams være mere produktive og bruge flere ressourcer på analyser på højere niveau. Efterhånden som virksomhedsteams øger deres datakompetencer, kan de desuden udføre simplere analyseprojekter, så dataloger kan arbejde på mere komplekse opgaver.

Udfordringerne ved værktøjer til udvidet analyse

I modsætning til mange af BI- og BA-løsninger til virksomheder giver udvidede analyseværktøjer dig mulighed for at udnytte AI-teknologier, samtidig med at der tages højde for menneskelig intelligens.

Din virksomhed skal stadig være forberedt på at løse almindelige forhindringer, der gør indførelsen langsom. Mulige udfordringer omfatter følgende:

• Misforståelser ved AI. Nogle medarbejdere frygter muligvis, at AI-teknologier vil erstatte dem. Kommuniker åbent, og hjælp dem med at forstå, at AI har begrænsninger. Udvidet analyse har brug for menneskeligt initiativ og domæneekspertise for at levere værdi.
• Dårlige datafærdigheder. Afhold workshops, og tilbyd mentorer for at støtte dine virksomhedsteams, så de kan bruge analyser med større selvtillid. Lær brugerne nøglebegreber og -sætninger, og hvordan de skal tænke på data på måder, der kan hjælpe deres team og virksomhed. Fremhæv vellykkede projekter med udvidet analyse.
• Ineffektiv data- og modeladministration. Træn ML-modeller ved hjælp af omfattende, aktuelle data, der er uden fejl og skævheder, og opdater algoritmer regelmæssigt, så de kan håndtere dataaktiver, som udvikler sig. Med data i høj kvalitet og robuste modeller vil dine brugere stole på værktøjerne, som kan hjælpe dem med at generere rettidig og præcis indsigt.
• Irrelevante resultater. Vis brugerne, hvordan de kan generere oplysninger, der giver mening for deres roller og ansvarsområder. Ellers vil de blive frustrerede og spilde tid på at filtrere irrelevante resultater.
• Utilstrækkelig computerkraft og skalerbarhed. Afhængigt af dine it-funktioner kan en stigning i informationsmængden og større krav til databehandling påvirke svartiderne.

Integration af udvidet analyse for at opnå forretningsmæssig succes

Hurtig "tid til indsigt" er afgørende for virksomhedens evne til at etablere og bevare en konkurrencemæssig fordel. Hurtig "tid til meningsfuld indsigt" er endnu mere afgørende. Værktøjer til udvidet analyse kan hjælpe de rigtige personer til at generere de rigtige oplysninger, så de er klar, når der er brug for dem.

Med udvidet BI kan forretningsfolk arbejde med data via tilpassede, samtalebaserede interaktioner, der giver dem mulighed for at overveje data fra nye vinkler og generere indsigt, der er relevante for deres roller. Desuden kan de ved at bruge udvidede analysefunktioner med virksomhedsanalyseværktøjer få en tydeligere indsigt i hændelser og tendenser og derefter planlægge proaktivt frem for blot at reagere på dem.

Ved hurtigt og nøjagtigt at analysere data kan organisationer træffe bedre forretningsmæssige beslutninger og udforme mere effektive strategier. Over tid kan de øge væksten og forbedre indtjeningen.