Τι είναι η επαυξημένη ανάλυση;

Κατανόηση της επαυξημένης ανάλυσης

Παραδοσιακά, οι περιπλοκές της ανάλυσης δεδομένων ανήκαν σε επαγγελματίες δεδομένων. Είχαν την τεχνογνωσία, τις ειδικές γνώσεις και το λογισμικό που απαιτούνται για την εκτέλεση βασικών διαδικασιών στον κύκλο ζωής της ανάλυσης δεδομένων, ο οποίος περιλαμβάνει την εξερεύνηση και προετοιμασία δεδομένων, τον σχεδιασμό και την ανάπτυξη μοντέλων, και τη δημιουργία και τη διάδοση πληροφοριών. Συχνά χειροκίνητη και κουραστική, η εργασία μπορεί να διαρκέσει μέρες, εβδομάδες ή περισσότερο. Οι επιχειρηματικές ομάδες περίμεναν στο περιθώριο πληροφορίες για να καθοδηγήσουν τις αποφάσεις και τις ενέργειές τους.

Ωστόσο, δεδομένης της ταχύτητας με την οποία οι εταιρείες πρέπει πλέον να λειτουργούν σε εξαιρετικά ανταγωνιστικά ψηφιακά περιβάλλοντα, οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων απλά δεν μπορούν να περιμένουν. Χρειάζονται πιο αναλυτικές και περισσότερες πληροφορίες, πιο γρήγορα από ποτέ. Ωστόσο, οι περισσότερες ομάδες επιστήμης δεδομένων δεν μπορούν να κλιμακώσουν τις δραστηριότητές τους αρκετά γρήγορα για να ανταποκριθούν στις απαιτήσεις για αναλύσεις δεδομένων, μια πρόκληση που επιδεινώνεται από μεγάλα δεδομένα και άλλες μεγάλες, πολύπλοκες αποθήκες δεδομένων.

Χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη (AI) και τις σχετικές τεχνολογίες, τα επαυξημένα αναλυτικά στοιχεία βοηθούν στον μετασχηματισμό του τρόπου με τον οποίο οι εταιρείες δημιουργούν, καταναλώνουν και μοιράζονται επιχειρηματική ευφυΐα (BI) και επιχειρηματική ανάλυση (BA).

Τρία βασικά στοιχεία περιλαμβάνουν επαυξημένη ανάλυση:

1. Μηχανική μάθηση (ML). Ως τύπος τεχνητής νοημοσύνης, η ML χρησιμοποιεί αλγόριθμους για γρήγορη αναζήτηση ιστορικών δεδομένων, αναγνώριση μοτίβων, εντοπισμό αποκλίσεων και δημιουργία πληροφοριών και συστάσεων. Τα μοντέλα ML είναι πολύ αποτελεσματικά σε μεγάλα δεδομένα και μαθαίνουν συνεχώς από νέα δεδομένα, δομημένα και μη, χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. Τα μοντέλα ML αποτελούν τη βάση των περισσότερων δυνατοτήτων επαυξημένης ανάλυσης.
2. Τεχνολογίες φυσικής γλώσσας. Οι άνθρωποι και οι υπολογιστές μπορούν να συνομιλούν πιο εύκολα μεταξύ τους μέσω της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP), η οποία ερμηνεύει την ανθρώπινη γλώσσα για υπολογιστές και της δημιουργίας φυσικής γλώσσας (NLG), η οποία μεταφράζει τον κώδικα του υπολογιστή σε ανθρώπινη γλώσσα. Ως αποτέλεσμα, οι επιχειρηματίες μπορούν να αλληλεπιδρούν με μηχανές σε συνεδρίες ανταλλαγής ερωτήσεων και απαντήσεων χρησιμοποιώντας γνωστούς όρους στον τομέα και τον κλάδο τους.
3. Αυτοματοποίηση. Οι τεχνολογίες που βασίζονται σε ML αυτοματοποιούν τις συνήθεις μη αυτόματες εργασίες σε όλο τον κύκλο ζωής της ανάλυσης δεδομένων. Έτσι, μειώνεται σημαντικά ο χρόνος που απαιτείται για την κατασκευή, την εκπαίδευση και την ανάπτυξη μοντέλων ML. Για παράδειγμα, με τη βοήθεια εντολών που δημιουργούνται αυτόματα, άτομα με ή χωρίς τεχνικό υπόβαθρο ανακαλύπτουν και προετοιμάζουν πιο γρήγορα ακατέργαστα δεδομένα. Κοντά στο τέλος του κύκλου ζωής, οι αναφορές που βασίζονται σε κείμενο, οι οποίες δημιουργούνται και διανέμονται αυτόματα με συχνότητα που καθορίζεται από το χρήστη, επιταχύνουν την κοινοποίηση χρήσιμων πληροφοριών.

Πιστό στο όνομά του, τα επαυξημένα αναλυτικά στοιχεία δεν αντικαθιστούν, αλλά αυξάνουν την ανθρώπινη νοημοσύνη, την ευκολία στη χρήση και την περιέργεια. Λαμβάνοντας ενδείξεις συμφραζομένων και συμπεριφοράς που συγκεντρώθηκαν με την πάροδο του χρόνου από τους χρήστες, τα μοντέλα ML αξιολογούν τις ανθρώπινες προθέσεις και προτιμήσεις και προσφέρουν κατάλληλες γνώσεις, καθοδήγηση και συστάσεις μέσω φυσικής γλώσσας. Αφήνουν την πραγματική λήψη αποφάσεων στους ανθρώπους.

Τα οφέλη των επαυξημένης ανάλυσης και των εργαλείων επαυξημένης ανάλυσης

Το ταξίδι της εταιρείας σας στην επαυξημένη ανάλυση μπορεί μόλις να ξεκίνησε, αλλά αξίζει τον χρόνο που θα αφιερώσετε. Εξετάστε τα πλεονεκτήματα της χρήσης εργαλείων επαυξημένης BI:

• Βελτιωμένη λήψη αποφάσεων. Τα επαυξημένα αναλυτικά στοιχεία βοηθούν τους επιχειρηματίες να αποκτήσουν μεγαλύτερη κυριότητα των αναλυτικών στοιχείων δεδομένων και να δημιουργήσουν χρήσιμες πληροφορίες. Με την ενοποίηση συγκεκριμένων μετρήσεων, βασικών δεικτών απόδοσης (KPI) και άλλων πληροφοριών σε προσαρμοσμένες πίνακες εργαλείων δεδομένων και αναφορές, καθιστούν τα σύνθετα δεδομένα πιο κατανοητά. Επιπλέον, η ιστορίες δεδομένων επιτρέπει αφηγήσεις σε φυσική γλώσσα που προσαρμόζουν περαιτέρω τα δεδομένα με γραφήματα και διαγράμματα.
• Εκδημοκρατισμός δεδομένων. Όταν περισσότεροι άνθρωποι από διάφορα τμήματα εμπλέκονται στην ανάλυση δεδομένων, οι γνώσεις για δεδομένα αυξάνονται. Με την πάροδο του χρόνου, η κουλτούρα του οργανισμού αλλάζει. Περισσότερες ομάδες αισθάνονται άνετα να εργάζονται με δεδομένα και να συνεργάζονται για να δημιουργήσουν επιχειρηματική αξία με αυτά.
• Γρηγορότερη προετοιμασία δεδομένων. Η δημιουργία συνόλων δεδομένων που απαιτούνται για τη δημιουργία, τη δοκιμή και την εκπαίδευση μοντέλων ML απλοποιείται μέσω μιας διαδικασίας επαυξημένης προετοιμασίας δεδομένων. Υποκινούμενοι από συστάσεις προσαρμοσμένες στις απαιτήσεις του έργου τους, οι χρήστες μπορούν να επιλέξουν και να ενοποιήσουν σύνολα δεδομένων, να εκκαθαρίζουν, να μορφοποιούν και εμπλουτίζουν σύνολα δεδομένων, αλλά και να βρίσκουν νέα σύνολα δεδομένων για περαιτέρω βελτιστοποίηση μοντέλων ML.
• Μείωση προκατάληψης στις αναλύσεις. Η προκατάληψη που προκαλείται από ελλιπή σύνολα δεδομένων, λανθασμένες υποθέσεις και έλλειψη πρόσθετων πληροφοριών οδηγεί σε ανακριβή, αναξιόπιστα αποτελέσματα. Οι αλγόριθμοι ML που αναλύουν τεράστιους όγκους δεδομένων και αυτοματοποιημένες ροές εργασίας που μειώνουν τα χειροκίνητα σφάλματα ελαχιστοποιούν την προκατάληψη.
• Εξοικονόμηση κόστους και χρόνου. Με λιγότερες μη αυτόματες διαδικασίες, οι ομάδες επιστήμης δεδομένων μπορούν να είναι πιο παραγωγικές και να δεσμεύουν περισσότερους πόρους σε πρωτοβουλίες ανάλυσης υψηλότερου επιπέδου. Επίσης, καθώς οι επιχειρηματικές ομάδες αυξάνουν τις γνώσεις τους για τα δεδομένα, μπορούν να αναλαμβάνουν πιο απλά έργα ανάλυσης, απελευθερώνοντας περαιτέρω τους επιστήμονες δεδομένων για πιο σύνθετες εργασίες.

Προκλήσεις των εργαλείων επαυξημένης ανάλυσης

Ενσωματωμένα σε πολλές επιχειρηματικές λύσεις BI και BA, τα εργαλεία επαυξημένης ανάλυσης εκμεταλλεύονται τις τεχνολογίες AI, ενώ σέβονται την ανθρώπινη νοημοσύνη.

Ωστόσο, η εταιρεία σας θα πρέπει να είναι έτοιμη να αντιμετωπίσει κοινά εμπόδια που καθυστερούν την υιοθέτηση. Οι πιθανές προκλήσεις περιλαμβάνουν τα ακόλουθα:

• Παρανοήσεις για την τεχνητή νοημοσύνη. Μερικοί υπάλληλοι μπορεί να φοβούνται ότι οι τεχνολογίες AI θα τους αντικαταστήσουν. Επικοινωνήστε ανοιχτά και βοηθήστε τους να καταλάβουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη έχει περιορισμούς. Τα επαυξημένα αναλυτικά στοιχεία βασίζονται στην ανθρώπινη πρωτοβουλία και την τεχνογνωσία του τομέα για να προσφέρουν αξία.
• Χαμηλό επίπεδο γνώσεις γύρω από τα δεδομένα. Διοργανώστε εργαστήρια και διαθέστε μέντορες για να βοηθήσετε τις επιχειρηματικές ομάδες να προσεγγίσουν τα αναλυτικά στοιχεία με σιγουριά. Διδάξτε στους χρήστες βασικές έννοιες και φράσεις σχετικά με τα δεδομένα και πώς να σκέφτονται για αυτά με τρόπους που βοηθούν την ομάδα και την επιχείρησή τους. Επισημάνετε επιτυχημένα έργα επαυξημένης ανάλυσης.
• Αναποτελεσματική διαχείριση δεδομένων και μοντέλων. Εκπαιδεύστε μοντέλα ML χρησιμοποιώντας ολοκληρωμένα, υπάρχοντα δεδομένα χωρίς σφάλματα και υποκειμενικότητα, και ενημερώνετε τακτικά τους αλγόριθμους για τη διαχείριση των εξελισσόμενων στοιχείων δεδομένων. Με δεδομένα υψηλής ποιότητας και ισχυρά μοντέλα, οι χρήστες σας θα εμπιστεύονται τα εργαλεία που θα τους βοηθήσουν να δημιουργήσουν έγκαιρες, ακριβείς πληροφορίες.
• Άσχετα αποτελέσματα. Δείξτε στους χρήστες πώς να δημιουργούν πληροφορίες που έχουν νόημα για τους ρόλους και τις ευθύνες τους. Διαφορετικά, θα απογοητευτούν και θα χάνουν χρόνο φιλτράροντας άσχετα αποτελέσματα.
• Ανεπαρκής υπολογιστική ισχύς και επεκτασιμότητα. Ανάλογα με τις δυνατότητες του τμήματος IT σας, η αύξηση του όγκου πληροφοριών και των απαιτήσεων επεξεργασίας θα μπορούσε να επηρεάσει τους χρόνους απόκρισης.

Ενσωμάτωση επαυξημένης ανάλυσης για επιχειρηματική επιτυχία

Ο γρήγορος "χρόνος για τη γνώση" είναι ζωτικής σημασίας για την ικανότητα της εταιρείας σας να δημιουργήσει και να διατηρήσει ένα ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Ο γρήγορος "χρόνος να αποκτήσετε πληροφορίες με νόημα" είναι ακόμη πιο κρίσιμης σημασίας. Τα εργαλεία επαυξημένης ανάλυσης μπορούν να βοηθήσουν τα κατάλληλα άτομα να δημιουργήσουν τις σωστές πληροφορίες, ώστε να είναι έτοιμες όταν χρειάζεται.

Με το επαυξημένο BI, οι επιχειρηματίες αλληλεπιδρούν με δεδομένα μέσω εξατομικευμένων αλληλεπιδράσεων σε συνομιλίες, τα οποία τους επιτρέπουν να εξετάζουν τα δεδομένα από νέες οπτικές γωνίες και να δημιουργούν πληροφορίες σχετικές με τους ρόλους τους. Επιπλέον, χρησιμοποιώντας δυνατότητες επαυξημένης ανάλυσης με εργαλεία επιχειρηματικής ανάλυσης, μπορούν να αποκτήσουν σαφέστερη εικόνα για γεγονότα και τάσεις και στη συνέχεια να σχεδιάσουν προληπτικά αντί απλώς να αντιδράσουν.

Αναλύοντας τα δεδομένα γρήγορα και με ακρίβεια, οι οργανισμοί λαμβάνουν καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις και διαμορφώνουν πιο αποτελεσματικές στρατηγικές. Με την πάροδο του χρόνου, μπορούν να οδηγήσουν σε μεγαλύτερη ανάπτυξη και υψηλότερα έσοδα.