Zwei Personen betrachten die Analyse.

Was ist die erweiterte Analyse?

Ihr Team befindet sich ständig im Wachstum, wahrscheinlich mehr denn je. Ob durch Messung oder Monetarisierung, Ihre IT-Teamkollegen können sich mit erweiterten Analysetools befassen, um herauszufinden, wonach Ihre Benutzer suchen, welchen Wert diese Daten haben und wie sie zum Wachstum Ihres Unternehmens beitragen. Einst als „die Zukunft der Datenanalyse“ bezeichnet, stellt die erweiterte Analyse die Antworten, das Verständnis und die Maßnahmen bereit, die Sie in einer sich schnell verändernden digitalen Landschaft benötigen.

Die erweiterte Analyse verstehen

Die erweiterte Analyse hilft Ihrem Team, mithilfe statistischer und linguistischer Technologien große Datensätze in kleinere, besser verständliche Informationen umzuwandeln. Eine Kombination aus maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz (KI), Dateneinblick und Erweiterung untersucht, wie Analysen erstellt, genutzt und an Ihre Benutzer weitergegeben werden können.

Die 2017 entwickelte erweiterte Analyse umfasst drei wesentliche Komponenten, die Unternehmen verstehen müssen:

  1. Maschinelles Lernen basierend auf Algorithmen, die aus Daten lernen können, ohne auf regelbasierte Programmierung angewiesen zu sein
  2. Textgenerierung (NLG), die maschinelle Erkenntnisse in für Menschen verständliche Wörter und Sätze übersetzt, sodass Daten menschlicher wirken und klingen
  3. Einblicke in die Automatisierung, datengesteuerte Einblicke, die Ihnen helfen, Ihre Geschäftsstrategie zu bestimmen

Diese drei Komponenten verschaffen in Kombination einen tiefen Einblick in verborgene Muster und stellen ein zusammenhängendes Bild davon bereit, was Ihre Rohdaten und Erkenntnisse Ihren Benutzern bieten können und wie Ihr Team das Unternehmen über die nächsten Schritte informieren sollte.

Die Vorteile der erweiterten Analyse

Die erweiterte Analyse ist zu einem wichtigen Bestandteil einer erfolgreichen Benutzererfahrung geworden und kombiniert am effektivsten die besten Aspekte von maschineller Intelligenz und menschlicher Neugier. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Vorteile aufgeführt:

  • Schnellere Datenaufbereitung. Da die erweiterte Datenaufbereitung mehrere Datenquellen schneller zusammenführt, können Sie sich wiederholende Aktionen, Verknüpfungen, beschleunigte Einblicke und höhere Produktivität schnell erkennen, um vollständig datenautomatisierte und qualitativ hochwertige Empfehlungen zu erstellen, die zur Personalisierung der Benutzererfahrung beitragen.

  • Reduzierter analytischer Trend. Der durch unvollständige Datensätze und fehlenden Kontext verursachte Trend beeinträchtigt nur die Ergebnisse Ihrer Benutzer. Indem Sie Ihrem Gerät ermöglichen, Analysen durchzuführen, die normalerweise für Datenanalysetools gespeichert sind, kann die erweiterte Analyse potenzielle Trends reduzieren, indem eine größere Bandbreite von Daten erstellt wird, die sich ausschließlich auf Faktoren von statistischer Signifikanz konzentrieren.

  • Erhöhtes Vertrauen. Jedes Mal, wenn ein Benutzer mit Ihren Daten interagiert, erhalten Sie Hinweise für Ihre Algorithmen zum maschinellen Lernen und im Laufe der Zeit relevantere und genauere Empfehlungen für Ihre Benutzer. Diese Vorschläge tragen dazu bei, das Vertrauen Ihrer Benutzer zu stärken, da die bereitgestellten Daten relevantere Elemente wie Geschäftskontext, Absicht und mehr enthalten. Da die Benutzer kontinuierlich relevante Optionen sehen können, können sie Ihrer Strategie vertrauen und dann Vertrauen in Ihr Unternehmen aufbauen.

  • Erhöhte Datenkompetenz. Während Sie weiterhin Daten sammeln, haben Ihr Team und Ihre Benutzer die Möglichkeit, einen Wert aus diesen Daten zu ziehen. Durch die Bereitstellung einer automatisierten Analyse Ihrer Ergebnisse können Benutzer mit minimalem Aufwand leicht nach Erkenntnissen mit ihrer erhöhten Datenkompetenz suchen und diese visualisieren. Dies unterstützt sowohl Ihre Benutzer als auch Ihr Unternehmen, da der Aufbau datenkundiger Mitarbeiter bedeutet, dass der Zugang kein Hindernis mehr ist.

  • Zusätzliche Zeit für Teammitglieder. Da Ihre IT-Teamkollegen keine Zeit damit verbringen müssen, riesige Mengen an Datensätzen zu sammeln und zu analysieren und sie in umsetzbare Elemente zu isolieren, haben sie mehr Zeit, sich auf übergeordnete Geschäftsstrategien und spezielle Projekte zu konzentrieren. Dies trägt auch dazu bei, Ihr Team zu stärken, da verfügbare Ressourcen datenorientierter werden und sich problemlos in ihre täglichen Aktivitäten einbinden lassen, anstatt dass diese Aufgaben Datenexperten vorbehalten sind.

Herausforderungen der erweiterten Analysetools

Dank KI, maschinellem Lernen, Analyse und Business Intelligence (BI)-Plattformen erreichen Unternehmen eine neue Ebene der Produktivität und des Lernens. Erweiterte Analysetools helfen Unternehmen und Analysten, bessere Einblicke in die sich ständig ändernden Anforderungen Ihrer Benutzer zu gewinnen. Und obwohl die erweiterte Analyse viele Vorteile bietet, könnte es einige Hindernisse geben, diesen Prozess in Ihrem Unternehmen zu übernehmen. Im Folgenden sind einige Beispiele für Aspekte aufgeführt, auf die Sie achten sollten:

  • Die Qualität Ihrer Trainingsdaten. Wenn Ihre analytischen Modelle nicht auf dem neuesten Stand sind, sind Ihre Erkenntnisse nutzlos.

  • Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit. Die Verwendung umfassender, fehlerfreier Daten und die regelmäßige Aktualisierung Ihrer Modelle sorgen dafür, dass Ihre Daten aktuell bleiben und die Benutzer darauf vertrauen können, dass Sie ihnen die neuesten und genauen Informationen zur Verfügung stellen.

  • Relevanz. Das Herausfiltern irrelevanter Daten ist mühsam und zeitaufwendig. Testen Sie Daten regelmäßig, um sicherzustellen, dass nur relevante Ergebnisse für die Benutzer angezeigt werden.

  • Teamleistung und Skalierbarkeit. Abhängig von den Fähigkeiten Ihrer Plattform und dem Qualifikationsniveau Ihres Teams kann die Implementierung der erweiterten Analyse sowie des damit verbundenen Volumens in Ihren Prozess die Produktivität vorübergehend verlangsamen.

Integration der erweiterten Analyse für den Geschäftserfolg

Obwohl die erweiterte Analyse in einigen Arten von BI-Plattformen eingesetzt wird, erkennen einige Unternehmen jetzt, wie vorteilhaft die Implementierung dieser Erkenntnisse in ihr Unternehmen sein kann. Wenn sich Ihre Taktiken von einer Dashboard-zentrierten zu einer dynamischeren Erfahrung verlagern und sich mehr um dynamisch generierte Datengeschichten drehen, können Sie Trends antizipieren und sie einplanen, anstatt einfach nur reaktionär zu agieren. Mit der Verwendung von Business Analytics-Tools bei der Suche nach der erweiterten Analyse finden Sie neue Möglichkeiten zur Interpretation der Daten. Es erleichtert den Benutzern nicht nur die Analyse und eine entsprechende Reaktion, sondern verschafft Ihrem Unternehmen auch einen Wettbewerbsvorteil, um bessere Entscheidungen zu treffen und mehr Einnahmen zu erzielen.

Vereinfachen Sie die Einblicke Ihrer Benutzer mit Microsoft Power BI

Es gibt viel über Ihre Benutzer zu lernen; Aspekte, mit denen sich Ihr Team bislang noch gar nicht befasst hat. Durch die Einführung der Automatisierung können Sie Dateneinblicke, maschinelles Lernen und NLG nutzen, um Benutzern ein abgestimmtes Erlebnis zu bieten und sich selbst ein vollständiges Bild der Bedürfnisse und Wünsche Ihrer Kunden zu verschaffen.

Durch die erweiterte Analyse bietet Power BI IT- und BI-Teams die Möglichkeit, ihre Prozesse neu auszurichten, um datengesteuerter zu werden, ohne dass Datenexperten benötigt werden. Lernen Sie, Ihre Geschäftsprozesse zu vereinfachen, indem Sie schnellere Erkenntnisse gewinnen, Daten aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten, die Produktivität steigern und mehr Chancen für eine bessere Entscheidungsfindung bieten.