Δύο άτομα που κοιτούν αναλυτικά στοιχεία

Τι είναι η επαυξημένη ανάλυση;

Η ομάδα σας βρίσκεται συνεχώς σε κατάσταση μεγέθυνσης, πιθανώς τώρα περισσότερο από ποτέ. Είτε μέσω μέτρησης είτε μέσω οικονομικής αξιοποίησης, οι συνάδελφοί σας στον τομέα της πληροφορικής μπορεί να ξεκινήσουν τη διερεύνηση εργαλείων επαυξημένης ανάλυσης, ως έναν τρόπο για να προσδιορίσουν τι αναζητούν οι χρήστες σας, την αξία τους και πώς να γνωρίζουν ότι τα δεδομένα θα βοηθήσουν στην ανάπτυξη της επιχείρησής σας. Μόλις επινοηθεί "το μέλλον της ανάλυσης δεδομένων", η επαυξημένη ανάλυση θα σας βοηθήσει να δώσετε τις απαντήσεις, την κατανόηση και τις ενέργειες που θα χρειαστείτε σε ένα γρήγορο, συνεχώς μεταβαλλόμενο ψηφιακό τοπίο.

Κατανόηση της επαυξημένης ανάλυσης

Η επαυξημένη ανάλυση βοηθά την ομάδα σας να μετατρέψει μεγάλα σύνολα δεδομένων σε μικρότερες, πιο εύπεπτες πληροφορίες μέσω στατιστικών και γλωσσολογικών τεχνολογιών. Ένας συνδυασμός εκμάθησης μηχανής, τεχνητής νοημοσύνης (AI), πληροφοριών δεδομένων και αύξησης διερευνά τον τρόπο με τον οποίο η ανάλυση μπορεί να δημιουργηθεί, να καταναλωθεί και να κοινοποιηθεί στους χρήστες σας.

Αναπτύχθηκε το 2017 και υπάρχουν τρία βασικά στοιχεία για την επαυξημένη ανάλυση που πρέπει να κατανοήσουν οι επιχειρήσεις:

  1. Η εκμάθηση μηχανής βασίζεται σε αλγόριθμους που έχουν τη δυνατότητα να μαθαίνουν από δεδομένα χωρίς να βασίζονται σε προγραμματισμό βασισμένο σε κανόνες.
  2. Η δημιουργία φυσικής γλώσσας (NLG) που μεταφράζει τα ευρήματα του υπολογιστή σε λέξεις και φράσεις που μπορούν να κατανοήσουν οι άνθρωποι, δηλαδή, κάνοντας τα δεδομένα να έχουν την αίσθηση και να ακούγονται πιο ανθρώπινα.
  3. Πληροφορίες αυτοματοποίησης, πληροφορίες που βασίζονται σε δεδομένα που βοηθούν στον καθορισμό της στρατηγικής της επιχείρησής σας.

Αυτά τα τρία συστατικά συνδυάζουν μια σε βάθος έρευνα σε κρυμμένα μοτίβα και παρέχει μια συνεκτική εικόνα για το τι μπορούν να προσφέρουν στους χρήστες σας τα ακατέργαστα δεδομένα και οι πληροφορίες σας, καθώς και πώς η ομάδα σας πρέπει να ενημερώσει την επιχείρηση για το τι να κάνει στη συνέχεια.

Τα πλεονεκτήματα της επαυξημένης ανάλυσης

Η επαυξημένη ανάλυση έχει γίνει ένα μεγάλο μέρος επιτυχημένων εμπειριών χρηστών, συνδυάζοντας αποτελεσματικότερα τις καλύτερες πτυχές της μηχανικής ευφυΐας και της ανθρώπινης περιέργειας. Κάποια από τα κορυφαία πλεονεκτήματα περιλαμβάνουν:

  • Ταχύτερη προετοιμασία δεδομένων. Δεδομένου ότι η προετοιμασία επαυξημένων δεδομένων ενοποιεί πολλές προελεύσεις δεδομένων μαζί γρηγορότερα, μπορείτε να εντοπίσετε γρήγορα επαναλαμβανόμενες ενέργειες, συμμετοχές, επιταχυνόμενες πληροφορίες και υψηλότερη παραγωγικότητα για να δημιουργήσετε πλήρως αυτοματοποιημένα δεδομένα και προτάσεις ποιότητας που βοηθούν στην εξατομίκευση της εμπειρίας χρήστη.

  • Μειωμένη αναλυτική προκατάληψη. Η προκατάληψη που προκαλείται από ελλιπή σύνολα δεδομένων και έλλειψη συμφραζομένων βλάπτει μόνο τα αποτελέσματα των χρηστών σας. Επιτρέποντας στον υπολογιστή σας να πραγματοποιεί αναλύσεις που συνήθως αποθηκεύονται για εργαλεία ανάλυσης δεδομένων, η επαυξημένη ανάλυση μπορεί να μειώσει την πιθανή προκατάληψη εκτελώντας ένα ευρύτερο φάσμα δεδομένων εστιάζοντας αποκλειστικά σε παράγοντες στατιστικής σημασίας.

  • Αυξημένη εμπιστοσύνη. Κάθε φορά που ένας χρήστης αλληλεπιδρά με τα δεδομένα σας, προσφέρει στοιχεία για τους αλγόριθμους εκμάθησης μηχανής και, με την πάροδο του χρόνου, παρέχει πιο σχετικές και ακριβείς προτάσεις στους χρήστες σας. Αυτές οι προτάσεις συμβάλλουν στην οικοδόμηση της εμπιστοσύνης των χρηστών σας, καθώς τα παρεχόμενα δεδομένα προσφέρουν πιο συναφή στοιχεία, όπως επιχειρηματικό πλαίσιο, πρόθεση και πολλά άλλα. Καθώς οι χρήστες μπορούν να βλέπουν συνεχώς τις σχετικές επιλογές, μπορούν να εμπιστεύονται τη στρατηγική σας και στη συνέχεια να χτίζουν εμπιστοσύνη στην επιχείρησή σας.

  • Αυξημένες γνώσεις δεδομένων. Καθώς συνεχίζετε να συλλέγετε δεδομένα, η ομάδα και οι χρήστες σας έχουν την ευκαιρία να κερδίσουν αξία από αυτά τα δεδομένα. Παρέχοντας μια αυτοματοποιημένη ανάλυση των αποτελεσμάτων σας, οι χρήστες μπορούν εύκολα να αναζητήσουν και να απεικονίσουν πληροφορίες με τις αυξημένες γνώσεις δεδομένων τους χρησιμοποιώντας ελάχιστη προσπάθεια. Αυτό υποστηρίζει τόσο τους χρήστες όσο και τον οργανισμό σας, καθώς η δημιουργία εργατικού δυναμικού με γνώσεις δεδομένων σημαίνει ότι η προσβασιμότητα δεν αποτελεί πλέον εμπόδιο.

  • Επιπλέον χρόνος για τα μέλη της ομάδας. Δεδομένου ότι οι συνάδελφοί σας στον τομέα της πληροφορικής δεν θα χρειαστεί να αφιερώσουν χρόνο στη συλλογή και ανάλυση τεράστιων συνόλων δεδομένων και την απόσταξή τους σε στοιχεία με δυνατότητα δράσης, θα έχουν περισσότερο χρόνο να επικεντρωθούν σε επιχειρηματικές στρατηγικές υψηλού επιπέδου και ειδικά έργα. Αυτό βοηθά επίσης στην ενδυνάμωση της ομάδας σας καθώς οι διαθέσιμοι πόροι εστιάζονται περισσότερο στα δεδομένα και εντάσσονται εύκολα στις καθημερινές τους δραστηριότητες, αντί οι εργασίες αυτές να προορίζονται μόνο για επαγγελματίες δεδομένων.

Προκλήσεις των εργαλείων επαυξημένης ανάλυσης

Χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη, την εκμάθηση μηχανής, την ανάλυση και τις πλατφόρμες επιχειρηματική ευφυΐα (BI), οι οργανισμοί ανεβαίνουν σε ένα νέο επίπεδο παραγωγικότητας και μάθησης. Τα εργαλεία επαυξημένης ανάλυσης βοηθούν τις επιχειρήσεις και τους αναλυτές να επιτυγχάνουν καλύτερες πληροφορίες για το πώς οι ανάγκες των χρηστών σας αλλάζουν συνεχώς. Και ενώ υπάρχουν πολλά πλεονεκτήματα στην επαυξημένη ανάλυση, θα μπορούσαν να υπάρξουν κάποια εμπόδια στην υιοθέτηση αυτής της διαδικασίας στην επιχείρησή σας. Μερικά παραδείγματα πραγμάτων που πρέπει να προσέξετε περιλαμβάνουν:

  • Την ποιότητα των δεδομένων εκπαίδευσης. Εάν τα αναλυτικά σας μοντέλα δεν είναι ενημερωμένα, οι πληροφορίες σας θα είναι άσκοπες.

  • Την ακρίβεια και την αξιοπιστία. Η χρήση περιεκτικών δεδομένων χωρίς σφάλματα και η περιοδική ενημέρωση των μοντέλων σας σημαίνει ότι τα δεδομένα σας παραμένουν επίκαιρα και οι χρήστες μπορούν να σας εμπιστεύονται ότι τους παρέχετε τις πιο πρόσφατες και ακριβείς πληροφορίες.

  • Σχετικότητα. Το φιλτράρισμα άσχετων δεδομένων είναι δύσκολη και χρονοβόρα. Να ελέγχετε τακτικά τα δεδομένα για να διασφαλίσετε ότι μόνο τα σχετικά αποτελέσματα συμπληρώνονται για τους χρήστες.

  • Επιδόσεις ομάδας και επεκτασιμότητα. Ανάλογα με τις δυνατότητες της πλατφόρμας σας και το επίπεδο δεξιοτήτων της ομάδας σας, η εφαρμογή επαυξημένης ανάλυσης καθώς και ο όγκος που συνοδεύει τη διαδικασία, θα μπορούσε να επιβραδύνει την παραγωγικότητά της στιγμιαία.

Ενσωμάτωση επαυξημένης ανάλυσης για επιχειρηματική επιτυχία

Παρόλο που η επαυξημένη ανάλυση υπάρχει σε ορισμένους τύπους πλατφορμών BI, ορισμένες επιχειρήσεις τώρα συνειδητοποιούν πόσο ωφέλιμη μπορεί να είναι η εφαρμογή αυτών των διδαγμάτων στην επιχείρησή τους. Καθώς η τακτική σας μετατοπίζεται από την εμπειρία που επικεντρώνεται στον πίνακα εργαλείων σε μια πιο δυναμική εμπειρία, καθώς και κινείται περισσότερο γύρω από ιστορίες δεδομένων που δημιουργούνται δυναμικά, μπορείτε να προβλέψετε τις τάσεις και να τις σχεδιάσετε αντί να είστε απλώς αντιδραστικοί. Χρησιμοποιώντας εργαλεία επιχειρηματικής ανάλυσης για να εξορύξετε επαυξημένη ανάλυση, θα βρείτε νέους τρόπους ερμηνείας δεδομένων. Δεν διευκολύνει απλώς τους χρήστες να αναλύουν και να ενεργούν, αλλά δίνει επίσης στην επιχείρησή σας ένα ανταγωνιστικό πλεονέκτημα για τη λήψη βελτιωμένων αποφάσεων και περισσότερων εσόδων.

Απλοποιήστε τις πληροφορίες των χρηστών σας με Microsoft Power BI

Υπάρχουν πολλά να μάθετε για τους χρήστες σας που η ομάδα σας δεν έχει καν αρχίσει ακόμη να αξιοποιεί. Αγκαλιάζοντας την αυτοματοποίηση, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε πληροφορίες δεδομένων, εκμάθηση μηχανής και NLG για να δώσετε στους χρήστες μια ολοκληρωμένη εμπειρία και να έχετε μια πλήρη εικόνα των αναγκών και των επιθυμιών των πελατών σας.

Μέσω της επαυξημένης ανάλυσης, το Power BI προσφέρει έναν τρόπο για τις ομάδες πληροφορικής και BI να επαναπροσδιορίσουν τις διαδικασίες τους ώστε να καθοδηγούνται περισσότερο από τα δεδομένα χωρίς να χρειάζονται επαγγελματίες δεδομένων. Μάθετε να απλοποιείτε τις διαδικασίες της επιχείρησής σας δημιουργώντας γρηγορότερες πληροφορίες, εξετάζοντας δεδομένα από διαφορετικές οπτικές γωνίες, αυξάνοντας την παραγωγικότητα και προσφέροντας περισσότερες πιθανότητες για καλύτερη λήψη αποφάσεων.