Mikä on täydennetty analytiikka?

Tietoja täydennetystä analytiikasta

Perinteisesti data-asiantuntijat käsittelivät tietoanalytiikkaa. Heillä oli osaamista, asiantuntemusta ja vaadittava ohjelmisto tietoanalytiikan elinkaaren tärkeiden prosessien suorittamiseksi. Prosesseja ovat tietoihin tutustuminen ja niiden valmisteleminen, mallien suunnittelu ja kehitys sekä merkityksellisten tietojen luominen ja levittäminen. Työ on usein manuaalista ja työteliästä ja kestää päiviä, viikkoja tai tätä pidemmän ajan. Liiketoimintaryhmät odottivat sivussa tietoja päätösten ja toimintojen avuksi.

Nykyään yritysten on kuitenkin toimittava nopeasti erittäin kilpailluissa digitaalisissa ympäristöissä, joten päätöstentekijät eivät voi odottaa pitkään. He tarvitsevat entistä parempia merkityksellisiä tietoja enemmän ja nopeammin kuin koskaan aikaisemmin. Useimmat tietojen analysointitiimit eivät kuitenkaan pysty skaalaamaan toimintojaan riittävän nopeasti täyttääkseen tietoanalytiikan kysynnän. Tämä haaste koskee massadataa ja muita suuria tietovarastoja.

Tekoälyn, liittyvien teknologioiden ja täydennetyn analytiikan avulla muutetaan sitä, miten yritykset luovat, kuluttavat ja jakavat liiketoimintatietojen (BI) ja liiketoiminta-analytiikkaa (BA).

Täydennetty analytiikka koostuu kolmesta seuraavasta keskeisestä tekijästä:

1. Koneoppiminen (ML). Koneoppiminen on tekoälytyyppi, joka käyttää algoritmeja nopeaan hakujen tekemiseen historiatiedoista, muotojen tunnistamiseen, poikkeamien havaitsemisen sekä merkityksellisten tietojen ja suositusten luomiseen. Koneoppimismalleissa käytetään massadataa, ja mallit oppivat jatkuvasti lisää uudelta jäsennellyltä ja jäsentämättömältä datalta ilman ihmisten toimia. Koneoppimismallit toimivat useimpien täydennettyjen analytiikkaominaisuuksien perustana.
2. Luonnollisen kielen teknologiat. Ihmiset ja tietokoneet voivat keskustella aiempaa helpommin luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) avulla. Se tulkitsee ihmisten kielen tietokoneille. Luonnollisen kielen muodostaminen (NLG) kääntää tietokoneen koodin ihmisten kielelle. Tämän vuoksi yritysmaailman edustajat voivat olla vuorovaikutuksessa koneiden kanssa kysymys- ja vastausistunnoissa tuttujen toimialue- ja toimialaehtojen avulla.
3. Automaatio. Koneoppimista käyttävät teknologiat automatisoivat manuaalisia rutiinitehtäviä tietoanalytiikan elinkaaren aikana. Tämä vähentää huomattavasti koneoppimismallien luomiseen, kouluttamiseen ja käyttöönottoon vaadittavaa aikaa. Esimerkiksi automaattisesti luotujen kehotteiden avulla tekniset henkilöt ja muut, jotka eivät ymmärrä tekniikkaa niin hyvin, voivat löytää ja valmistella raakadataa aiempaa nopeammin. Elinkaaren lopussa tekstipohjaiset raportit, jotka luodaan ja jaetaan automaattisesti käyttäjän määrittämän välin mukaan, nopeuttavat merkityksellisten tietojen jakamista.

Täydennetty analytiikka ei korvaa ihmisten älykkyyttä, intuitiota ja uteliaisuutta, vaan pikemminkin täydentää niitä – nimensä mukaisesti. Käyttäjiltä ajan kuluessa kerättyjen asiayhteyteen liittyvien ja toiminnallisten vihjeiden avulla koneoppimismallit arvoivat ihmisten tarkoitusta ja mieltymyksiä sekä tarjoavat soveltuvia merkityksellisiä tietoja, ohjeita ja suosituksia luonnollisen kielen avulla. Ne jättävät varsinaisen päätöksenteon ihmisille.

Täydennetyn analytiikan ja täydennetyn analytiikan työkalujen edut

Yritys voi olla vasta aloittamassa täydennetyn analytiikan käyttämistä. Se on kannattava päätös. Seuraavassa kerrotaan täydennettyjen BI-työkalujen eduista:

• Tehokkaampaa päätöksentekoa. Täydennetyn analytiikan avulla yritysmaailman edustajat voivat hyödyntää tietoanalytiikkaa aiempaa enemmän ja luoda toimintaa ohjaavia merkityksellisiä tietoja. Kun tietyt mittarit, tunnusluvut ja muut tiedot konsolidoidaan mukautettuun tietojen koontinäyttöihin ja raportteihin, monimutkaisia tietoja on aiempaa helpompi ymmärtää. Lisäksi tietotarinoiden kerronnan mahdollistaa luonnollisen kielen kertomukset, jotka tämän jälkeen kontekstualisoivat tiedot kaavioiden avulla.
• Tietojen demokratisointi. Kun tietoanalytiikassa on mukana ihmisiä eri osastoilta, tietolukutaito paranee. Ajan mittaan organisaation kulttuuri muuttuu. Yhä useampien tiimien on aiempaa helpompi työskennellä tietojen parissa ja tehdä yhteistyötä liiketoiminnan arvo kasvattamiseksi.
• Aiempaa nopeampi tietojen valmistelu. Koneoppimismallien luomisessa, testaamisessa ja kouluttamisessa tarvittavien tietojoukkojen luontiprosessia on tehostettu lisättyjen tietojen valmistelun avulla. Projektin tarpeiden mukaan räätälöityjen suositusten johdosta käyttäjät voivat valita tietojoukot ja yhdistää niitä sekä tyhjentää, muotoilla ja rikastaa tietojoukkoja. Käyttäjät voivat myös etsiä uusia tietojoukkoja optimoidakseen koneoppimismalleja lisää.
• Vähemmän analyysin vinoumia. Epätäydellisten tietojoukkojen, virheellisten oletusten ja kontekstin puuttumisen aiheuttamat vinoumat johtavat epätarkkoihin tuloksiin, joihin ei voi luottaa. Valtavan suuria tietomääriä analysoivat koneoppimisalgoritmit sekä manuaalisia virheitä vähentävät automaattiset työnkulut minimoivat vinoumia.
• Aika- ja kustannussäästöt. Koska manuaalisia prosesseja on aiempaa vähemmän, tietojen analysointitiimit voivat olla entistä tuottavampia ja käyttää aiempaa enemmän resursseja korkean tason analytiikkahankkeisiin. Yritystiimit voivat tietolukutaidon parantuessa suorittaa yksinkertaisia analytiikkaprojekteja, jolloin datatieteilijät voivat keskittyä monimutkaisiin tehtäviin.

Täydennetyn analytiikan työkalujen haasteet

Useissa yrityksen BI- ja BA-ratkaisuissa käytetyt lisätyn analytiikan työkalut hyödyntävät tekoälyteknologioita ja ottavat ihmisälyn huomioon.

Yrityksen tulee silti valmistautua käyttöönottoa hidastaviin yleisiin esteisiin. Mahdollisia haasteita ovat esimerkiksi seuraavat:

• Tekoälyä koskevat väärinkäsitykset. Osa työntekijöistä voi pelätä tekoälytekniikoiden korvaavat heidät. Kerro heille, että tekoälyllä on rajoituksensa. Täydennetty analytiikka vaatii ihmisten toimia ja toimialueasiantuntemusta, jotta sitä voidaan hyödyntää.
• Huono tietolukutaito. Järjestä työpajoja ja anna tukea, jotta yritystiimit voivat käyttää analytiikkaa luottavaisin mielin. Opeta käyttäjille tärkeimmät tietokäsitteet ja -ilmaukset ja kerro, miten tietoja voi tulkita tavalla, joka auttaa tiimiä ja yritystä. Kerro erityisesti onnistuneista täydennetyn analytiikan projekteista.
• Tehoton tietojen ja mallien hallinta. Kouluta koneoppimismalleja käyttämään nykyisiä tietoja kattavasti ilman virheitä ja vinoumia. Päivitä algoritmit säännöllisesti muuttuvien tietoresurssien käsittelemistä varten. Kun käytettävissä on laadukasta tietoa ja kestävät mallit, käyttäjät voivat luottaa siihen, että työkalut luovat heille tarkkoja merkityksellisiä tietoja oikea-aikaisesti.
• Epäolennaisia tuloksia. Näytä käyttäjille, miten luodaan heidän rooleilleen ja vastuualueilleen merkityksellisiä tietoja. Muussa tapauksessa he turhautuvat ja joutuvat tuhlaamaan aikaa suodattaessaan pois epäolennaisia tuloksia.
• Riittämätön laskentateho ja skaalautuvuus. IT-ominaisuuksista riippuen tietomäärien ja prosessointivaatimusten lisääntyminen voi vaikuttaa vasteaikoihin.

Täydennetyn analytiikan integroiminen parantaa liiketoiminnan menestystä

Nopea tietojen löytäminen on tärkeää, jotta yritys voi luoda kilpailuedun ja ylläpitää sitä. Nopea merkityksellisten tietojen löytäminen on tätäkin kriittisempää. Täydennetyn analytiikan työkalujen avulla oikeat henkilöt voivat luoda oikeat, vaaditulla hetkellä käytettävissä olevat tiedot.

Täydennetyn BI:n avulla yritysmaailman edustajat voivat käyttää tietoja mukautetun, keskusteluun perustuvan vuorovaikutuksen avulla ja tutkia tietoja uusista näkökulmista sekä luoda rooleilleen olennaisia merkityksellisiä tietoja. Kun käytössä on myös täydennetyn analytiikan ominaisuuksia ja liiketoiminta-analytiikan työkaluja, käyttäjät saavat aiempaa selvempiä merkityksellisiä tietoja tapahtumista ja trendeistä. Tämä mahdollistaa ennakoivan suunnittelun pelkän tapahtumiin ja trendeihin reagoimisen sijaan.

Tietojen nopean ja tarkan analysoimisen avulla organisaatiot voivat tehdä aiempaa parempia päätöksiä ja muodostaa tehokkaita strategioita. Ajan mittaan organisaatiot kasvavat ja saavuttavat suurempia tuottoja.