Kaksi henkilöä katsomassa analyysiä

Mikä on täydennetty analytiikka?

Tiimisi on jatkuvassa kasvun tilassa, todennäköisesti nyt voimakkaammin kuin koskaan. Olipa kyse mittauksesta tai kaupallistamisesta, IT-tiimisi jäsenet voivat täydennetyn analytiikan työkalujen avulla tunnistaa, mitä käyttäjät ovat etsimässä, mikä sen arvo on ja miten tämän tietäminen auttaa kasvattamaan liiketoimintaasi. Joskus data-analytiikan tulevaisuudeksikin kutsuttu täydennetty analytiikka auttaa tarjoamaan ratkaisut, ymmärryksen ja toiminnot, joita tarvitaan nopeatempoisessa, jatkuvasti muuttuvassa digitaalisessa maailmassa.

Tietoja täydennetystä analytiikasta

Täydennetty analytiikka auttaa tiimiäsi muuntamaan suuria tietojoukkoja pienemmiksi, helpommin ymmärrettäviksi tiedoiksi tilastollisten ja kielellisten tekniikoiden avulla. Koneoppimisen, tekoälyn, dataan pohjautuvien merkityksellisten tietojen ja täydennyksen yhdistelmä tutkii, miten analytiikka voidaan rakentaa, kuluttaa ja jakaa käyttäjille.

Vuonna 2017 kehitetyssä täydennetyssä analytiikassa on kolme olennaista komponenttia, jotka yritysten on hyvä ymmärtää:

  1. Sellaisiin algoritmeihin pohjautuva koneoppiminen, jotka kykenevät oppimaan tiedoista ilman sääntöpohjaista ohjelmointia.
  2. Luonnollisen kielen muodostaminen (Natural Language Generation, NLG), joka kääntää koneen löydökset ihmisen ymmärrettäviksi sanoiksi ja lauseiksi, jotta tiedot tuntuvat ja kuulostavat inhimillisemmiltä.
  3. Datapohjaiset automatisoidut merkitykselliset tiedot, jotka auttavat sinua määrittämään liiketoimintastrategiasi.

Nämä kolme komponenttia yhdessä tarjoavat syväsukelluksen piileviin tiedoissa toistuviin asioihin sekä yhtenäisen kuvan siitä, mitä raakadata ja merkitykselliset tiedot voivat tarjota käyttäjille sekä miten tiimisi tulisi kertoa yritykselle, mitä seuraavaksi kannattaisi tehdä.

Täydennetyn analytiikan edut

Täydennetystä analytiikasta on tullut merkittävä osa onnistuneita käyttäjäkokemuksia, ja se yhdistää tehokkaasti koneälyn ja inhimillisen uteliaisuuden parhaat puolet. Tärkeimpiä etuja ovat seuraavat:

  • Nopeampi tietojen valmistelu. Koska täydennetty tietojen valmistelu yhdistää useita tietolähteitä entistä nopeammin, voit nopeasti tunnistaa toistuvat toiminnot, liitokset, nopeutetut merkitykselliset tiedot sekä paremman tuottavuuden, jotta voit luoda laadukkaita, täysin datan pohjalta automatisoituja suosituksia, jotka auttavat mukauttamaan käyttökokemusta.

  • Vähemmän analyysin vinoumia. Epätäydellisten tietojoukkojen ja kontekstin puuttumisen aiheuttavat vinoumat voivat aiheuttaa haittaa käyttäjän tuloksille. Antamalla koneen tehdä analyysit, jotka yleensä tekevät tietoanalytiikan työkalut, täydennetty analytiikka voi vähentää mahdollisia vinoumia suorittamalla toimet suuremmalle tietomäärälle ja keskittyen vain tilastollisesti merkittäviin tekijöihin.

  • Luottamuksen parantuminen. Joka kerta, kun käyttäjä on vuorovaikutuksessa tietojen kanssa, hän antaa samalla vihjeitä algoritmeille, ja ajan myötä algoritmit voivat näin tarjota käyttäjille merkityksellisempiä ja tarkempia suosituksia. Nämä ehdotukset auttavat rakentamaan käyttäjien luottamusta, sillä tarjotut tiedot sisältävät merkityksellisempiä tietoja, kuten liiketoimintakontekstin ja tarkoituksen. Koska käyttäjät näkevät jatkuvasti merkityksellisesti valittuja tietoja, he voivat luottaa strategiaasi ja rakentaa sitten luottamusta yritykseesi.

  • Tietolukutaidon parantuminen. Kun jatkat tietojen keräämistä, tiimilläsi ja käyttäjilläsi on mahdollisuus saada arvoa tiedoista. Kun tarjoat automatisoidun analyysin tuloksistasi, käyttäjät voivat etsiä ja havainnollistaa merkityksellisiä tietoja parantuneen datalukutaitonsa ansiosta vähäisellä vaivalla. Tämä tukee sekä käyttäjiä että organisaatiota, koska datalukutaitoinen työvoima merkitsee sitä, että käytettävyys ei ole enää ongelma.

  • Lisää aikaa tiimin jäsenille. Koska IT-tiimisi jäsenten ei tarvitse käyttää aikaa massiivisten tietojoukkojen keräämiseen ja analysointiin ja niiden jalostamiseen tietokohteiksi, joiden perusteella voi toimia, heillä on enemmän aikaa keskittyä korkean tason liiketoimintastrategioihin ja erityisprojekteihin. Tämä auttaa myös tehostamaan tiimin toimintaa, koska käytettävissä olevista resursseista tulee tietokeskeisempiä ja ne sopivat helposti päivittäisten toimien lomaan sen sijaan, että kyseiset tehtävät pitäisi jättää data-asiantuntijoille.

Täydennetyn analytiikan työkalujen haasteet

Tekoälyn, koneoppimisen, analytiikan ja BI (liiketoimintatiedot) ‑ympäristöjen ansiosta organisaatiot ovat nousemassa uudelle tuottavuuden ja oppimisen tasolle. Täydennetyn analytiikan työkalut auttavat yrityksiä ja analyytikoita ymmärtämään paremmin käyttäjien tarpeiden muuttumista ajan myötä. Vaikka täydennetyllä analytiikalla on monia etuja, tämän prosessin käyttöönotolle yrityksessä voi olla kuitenkin joitakin esteitä. Seuraavassa on esimerkkejä asioista, joihin kannattaa kiinnittää huomiota:

  • Koulutustietojen laatu. Jos analyyttiset mallit eivät ole ajan tasalla, löydetyt merkitykselliset tiedot ovat hyödyttömiä.

  • Tarkkuus ja luotettavuus. Kun käytät kattavia tietoja, joissa ei ole virheitä, ja päivität malleja säännöllisesti, tiedot pysyvät ajan tasalla ja käyttäjät voivat luottaa siihen, että tarjoat heille uusimmat ja tarkimmat tiedot.

  • Merkityksellisyys. Epäolennaisten tietojen suodattaminen pois on vaivalloista ja aikaa vievää. Testaa tiedot säännöllisesti varmistaaksesi, että vain merkitykselliset tulokset välitetään käyttäjille.

  • Tiimin suorituskyky ja skaalattavuus. Tietoympäristön ominaisuuksien, tiimin osaamistason ja käsiteltävien tietomäärien mukaan täydennetyn analytiikan sisällyttäminen prosessiin voi hidastaa tuottavuutta hetkellisesti.

Täydennetyn analytiikan integroiminen parantaa liiketoiminnan menestystä

Täydennetty analytiikka on jo ollut käytössä joissakin BI-ympäristöissä, ja jotkin yritykset ovat juuri huomanneet, miten hyödyllistä sen löydösten käyttöönotto liiketoiminnassa voi olla. Kun suunnittelu siirtyy koontinäyttökeskeisestä dynaamisempaan käyttökokemukseen ja keskittyy enemmän dynaamisesti luotuihin tietoihin, voit ennakoida trendejä ja tehdä suunnitelmia niiden varalle sen sijaan, että reagoisit niihin jälkikäteen. Käyttämällä liiketoiminta-analytiikan työkaluja täydennetyn analytiikan tiedonhankintaan löydät aina uusia tietojen tulkitsemistapoja. Sen lisäksi, että käyttäjien on näiden työkalujen ansiosta helpompi analysoida ja toimia, ne tuovat yritykselle kilpailuedun parantamalla päätöksentekoa ja lisäävät tuottoja.

Yksinkertaista käyttäjien merkityksellisiä tietoja Microsoft Power BI:n avulla

Käyttäjien tarpeista on vielä saatavissa paljon tietoja, joita tiimisi ei ole vielä edes alkanut hyödyntää. Automaation avulla voit hyödyntää merkityksellisiä tietoja, koneoppimista ja luonnollisen kielen tuottamista, jotta käyttäjät saavat hyvin valmistellun käyttökokemuksen ja itse saat kattavan kuvan asiakkaiden tarpeista ja haluista.

Täydennetyn analytiikan avulla Power BI tarjoaa IT- ja BI-tiimeille tavan keskittää prosessinsa uudelleen paremmin tietoja hyödyntäviksi ilman data-asiantuntijoiden apua. Opettele yksinkertaistamaan liiketoimintaprosessit luomalla merkityksellisiä tietoja entistä nopeammin, tarkastelemalla tietoja eri näkökulmista, parantamalla tuottavuutta ja tarjoamalla lisää mahdollisuuksia parempaan päätöksentekoon.