שני אנשים מסתכלים בכלי הניתוח

מהו ניתוח רבוד?

הצוות שלך נמצא כל הזמן במצב של גדילה, כנראה שעכשיו יותר מתמיד. בין אם באמצעות מדידה או מונטיזציה, חברי צוות ה- IT שלך עשויים להתחיל לחקור כלי ניתוח רבודים כדרך לזהות את מה שהמשתמשים שלך מחפשים, את הערך שלהם, וכיצד ידיעת הנתונים תגדיל את העסק שלך. לאחר שהוטבע המושג "העתיד של ניתוח הנתונים", ניתוחים משופרים יעזרו לספק את התשובות, ההבנה והפעולות שתזדקקו להן בנוף דיגיטלי מהיר ומשתנה תדיר.

הבנת ניתוחים רבודים

ניתוחים רבודים עוזרים לצוות שלך להפוך ערכות נתונים גדולות למידע קטן יותר וקל יותר לעיכול באמצעות טכנולוגיות סטטיסטיות ובלשניות. שילוב של למידת מכונה, בינה מלאכותית (AI), תובנות נתונים וריבוד בוחן כיצד ניתן לבנות, לצרוך ולשתף ניתוחים למשתמשים שלך.

חשוב שעסקעם יבינו שלושה מרכיבים, שפותחו בשנת 2017, החיוניים לניתוחים משופרים:

  1. למידת מכונה המבוססת על אלגוריתמים בעלי יכולת למידה מנתונים מבלי להסתמך על תכנות מבוסס-כללים.
  2. יצירת שפה טבעית (NLG) שמתרגמת ממצאי מכונה למילים ולביטויים שבני אדם יכולים להבין, כלומר גורמת לנתונים להרגיש ולהישמע אנושיים יותר.
  3. תובנות אוטומציה, תובנות מונחות-נתונים המסייעות בקביעת האסטרטגיה העסקית שלך.

שלושת המרכיבים הללו יחד מציעים צלילה עמוקה לדפוסים נסתרים ומספקים תמונה מגובשת לגבי מה הנתונים הגולמיים והתובנות שלך יכולים לספק למשתמשים שלך, כמו גם איך הצוות שלך אמור ליידע את העסק איך להתקדם.

יתרונות הניתוחים הרבודים

ניתוחים רבודים הפכו לחלק גדול מחוויות משתמש מוצלחות, ושילבו ביעילות רבה את ההיבטים המוצלחים ביותר של אינטליגנציית מכונה וסקרנות אנושית. חלק מהיתרונות המובילים כוללים:

  • הכנת נתונים מהירה יותר. מכיוון שהכנת נתונים רבודה מאחדת מספר מקורות נתונים מהר יותר, תוכל לזהות במהירות פעולות חוזרות, צירופים, תובנות מואצות ופרודוקטיביות גבוהה יותר לבניית המלצות איכות באוטומציית נתונים המסייעות להתאמה אישית של חווית המשתמש.

  • הטיות אנליטיות מופחתות. הטיה הנגרמת מערכות נתונים לא שלמים וחוסר בהקשר רק פוגעת בתוצאות המשתמשים שלך. על ידי הפעלת המכונה שלך לביצוע ניתוחים הנשמרים בדרך כלל עבור כלים לניתוח נתונים, ניתוחים רבודים יכולים לצמצם הטיה פוטנציאלית על ידי ביצוע טווח רחב יותר של התמקדות בנתונים אך ורק בגורמים בעלי משמעות סטטיסטית.

  • אמון מוגבר. בכל פעם שמשתמש מקיים אינטראקציה עם הנתונים שלך, הוא מציע רמזים לאלגוריתמים של למידת מכונה, ומספק לאורך זמן המלצות רלוונטיות ומדויקות יותר למשתמשים שלך. הצעות אלה עוזרות לבנות את אמון המשתמשים שלך מכיוון שהנתונים שסופקו מציעים פריטים רלוונטיים יותר כמו הקשר עסקי, כוונה ועוד. מכיוון שמשתמשים יכולים לראות באופן רציף בחירות רלוונטיות, הם יכולים לסמוך על האסטרטגיה שלך ולאחר מכן לפתח אמון בעסק שלך.

  • אוריינות נתונים מוגברת. ככל שתמשיך לאסוף נתונים, הצוות והמשתמשים שלך יוכלו להפיק ערך מהנתונים האלה. הניתוח האוטומטי של התוצאות שלך, יאפשר למשתמשים לחפש ולדמיין בקלות תובנות בעזרת אוריינות הנתונים המוגברת שלהם תוך מאמץ מינימלי. האפשרות הזו תומכת במשתמשים וגם בארגון, מכיוון שכוח אדם עם אוריינות נתונים מנטרל את מכשול הנגישות.

  • זמן נוסף לחברי הצוות. מכיוון שחברי צוות ה- IT שלך לא יצטרכו לבזבז זמן על איסוף וניתוח כמויות עצומות של ערכות נתונים וזיקוקם לפריטים ברי ביצוע, יהיה להם יותר זמן להתמקד באסטרטגיות עסקיות ברמה גבוהה ובפרויקטים מיוחדים. גם הצוות שלך יועצם בגלל שהמשאבים הזמינים יהיו יותר ממוקדי-נתונים ויתקפלו בקלות לתוך הפעילות היומיומית שלהם במקום לחכות לטיפולם של אנשי מקצוע בתחום הנתונים.

האתגרים של הכלים לניתוח נתונים רבודים

הודות ל- AI, למידת מכונה, ניתוחים ופלטפורמות בינה עסקית (BI), ארגונים מתקדמים לרמה חדשה של פרודוקטיביות ולמידה. כלים לניתוחים רבודים מסייעים לעסקים ולאנליסטים להשיג תובנות טובות יותר על השינויים המתמידים בצורכי המשתמשים. ולמרות היתרונות הרבים של ניתוחים רבודים, ייתכנו כמה מכשולים לאימוץ תהליך זה בעסק שלך. דוגמאות לדברים שכדאי לשים לב אליהם כוללות:

  • איכות נתוני ההדרכות שלך. אם המודלים האנליטיים שלך אינם מעודכנים, התובנות שלך יהיו חסרות תועלת.

  • דיוק ואמינות. כשמשתמשים בנתונים מקיפים נטולי שגיאות ומעדכנים את המודלים מעת לעת, הנתונים נשארים עדכניים והמשתמשים יכולים לסמוך על כך שהם מקבלים ממך את המידע הכי עדכני ומדויק.

  • רלוונטיות. סינון נתונים לא רלוונטיים הוא טרחה וגוזל זמן. בדוק נתונים באופן קבוע כדי שרק תוצאות רלוונטיות יאוכלסו עבור המשתמשים.

  • ביצועי צוות ומדרגיות. בהתאם ליכולות הפלטפורמה שלך ורמת הכישורים של הצוות, יישום ניתוחים רבודים, על הנפחים הנלווים לכך, לתוך התהליך שלך עשוי להאט הפרודוקטיביות באופן זמני.

שילוב ניתוחים רבודים למען הצלחה עסקית

למרות שניתוחים רבודים התקיימו בסוגים שונים של פלטפורמות BI, עסקים מסוימים מבינים כעת כמה יועיל להם ליישם למידה זו בעסק שלהם. כאשר הטקטיקה שלך עוברת מחוויה ממוקדת לוח המחוונים לחוויה דינאמית יותר, כמו גם מסתובבת יותר סביב סיפורי נתונים שנוצרו באופן דינמי, אתה יכול לצפות מגמות ולתכנן אותן במקום להסתפק בתגובתיות. אם תשתמש ב- כלים לניתוח עסקי בשביל לכרות ניתוחים רבודים, תמצא דרכים חדשות לפרש נתונים. זה לא רק מקל על המשתמשים לנתח ולפעול על פיהם, אלא גם נותן לעסק שלך יתרון תחרותי לקבל החלטות משופרות והכנסות נוספות.

פשט את תובנות המשתמשים שלך באמצעות Microsoft Power BI

יש הרבה מה ללמוד על המשתמשים שלך שהצוות שלך עוד לא ראה אותם. על ידי אימוץ אוטומציה, תוכל לנצל תובנות נתונים, למידת מכונה ו- NLG כדי להעניק למשתמשים חוויה מעוגלת היטב ולעצמך תמונה מלאה של הצרכים והרצונות של לקוחותיך.

באמצעות ניתוחים משופרים, Power BI מציעה דרך לצוותי IT ו- BI למקד מחדש את התהליכים שלהם ולהיות יותר מונחי-נתונים מבלי להזדקק לאנשי מקצוע בתחום הנתונים. למד לפשט את התהליכים העסקיים שלך על ידי יצירת תובנות מהירות יותר, התבוננות בנתונים מזוויות שונות, הגדלת התפוקה והצעת סיכויים רבים יותר לקבלת החלטות טובות יותר.