מהו ניתוח רבוד?

הבנת ניתוחים רבודים

באופן מסורתי, המורכבויות של ניתוח נתונים היו שייכות לאנשי מקצוע בתחום הנתונים. היו להם הידע, המומחיות והתוכנה הנדרשים לביצוע תהליכי מפתח במחזור החיים של ניתוח הנתונים, הכולל חקירה והכנת נתונים, עיצוב ופיתוח מודלים, ויצירת תובנות והפצתן. העבודה, ידנית ומייגעת לעתים קרובות, עשויה להימשך ימים, שבועות או יותר. צוותים עסקיים המתינו בצד לקבל מידע שינחה את ההחלטות והפעולות שלהם.

עם זאת, לאור המהירות שבה חברות צריכות לפעול כעת בסביבות דיגיטליות תחרותיות במיוחד, מקבלי ההחלטות פשוט לא יכולים לחכות. הם זקוקים לתובנות מעמיקות יותר - בכמות רבה יותר - מהר יותר מתמיד. אך רוב צוותי מדעני הנתונים לא יכולים לשנות את קנה המידה של הפעילות שלהם במהירות מספיקה כדי לעמוד בדרישות של ניתוח נתונים, אתגר שמורכב מביג דאטה וממאגרי נתונים גדולים ומורכבים אחרים.

באמצעות שימוש בבינה מלאכותית (AI) ובטכנולוגיות קשורות, הניתוח הרבוד עוזר לשנות את האופן שבו חברות יוצרות, צורכות ומשתפות בינה עסקית (BI) וניתוח עסקי (BA).

שלושה מרכיבים מרכזיים כוללים אנליטיקה רבודה:

1. למידת מכונה (ML). למידת המכונה היא סוג של בינה מלאכותית. היא משתמשת באלגוריתמים כדי לחפש במהירות נתונים היסטוריים, לזהות דפוסים, לזהות סטיות ולייצר תובנות והמלצות. מודלים של ML נעזרים בביג דאטה כדי לשגשג ולומדים ללא הרף מנתונים מובנים ובלתי מובנים חדשים - ללא התערבות אנושית. מודלים של ML עומדים בבסיס רוב יכולות הניתוח הרבודות.
2. טכנולוגיות שפה טבעית. באמצעות עיבוד שפה טבעית (NLP), שמפרשת שיחה אנושית עבור מחשבים ויצירת שפה טבעית (NLG), שמתרגמת קוד מחשב לשפה אנושית, אנשים ומחשבים יכולים לנהל שיחה בקלות רבה יותר. כתוצאה מכך, אנשי עסקים יכולים לקיים מפגשי שאלות ותשובות עם מחשבים באמצעות מונחי תעשייה ותחום מוכרים.
3. אוטומציה. טכנולוגיות המונעות על-ידי ML הופכות משימות ידניות שגרתיות לאוטומטיות לאורך מחזור החיים של ניתוח הנתונים. כך מתקצר משמעותית הזמן הנדרש לבנות, לאמן ולפרוס מודלים של ML. לדוגמה, בעזרת הנחיות אוטומטיות, אנשים בעלי רקע טכני וגם אנשים ללא רקע זה יכולים לגלות ולהכין נתונים גולמיים במהירות רבה יותר. לקראת סוף מחזור חייהם, דוחות מבוססי-טקסט - שנוצרו באופן אוטומטי ומופצים בתדירות שצוינה על-ידי המשתמש - מאיצים את שיתוף התובנות.

הניתוח הרבוד נאמן לשמו - אינו מחליף את הבינה, האינטואיציה והסקרנות האנושית - אלא מוסיף עליהן. מודלים של ML נעזרים ברמזים הקשריים והתנהגותיים שנאספים עם הזמן ממשתמשים, ומעריכים את הכוונות ואת ההעדפות האנושיות ומציעים תובנות, הנחיות והמלצות מתאימות באמצעות שפה טבעית. את קבלת ההחלטות בפועל הם משאירים לאנשים.

היתרונות של ניתוח רבוד ושל כלי ניתוח רבוד

ייתכן שהמסע של החברה שלך לניתוח הרבוד רק מתחיל, אך זה מסע ששווה לצאת אליו. שקול את היתרונות שבשימוש בכלי BI רבודים:

• קבלת החלטות משופרת. ניתוח רבוד מעניק לאנשי עסקים בעלות רבה יותר על ניתוח נתונים ויוצר תובנות שניתן לפעול לפיהן. הוא מאחד מדדים ספציפיים, מחווני ביצועי מפתח (KPI) ומידע אחר ללוחות מחוונים של נתונים ודוחות מותאמים אישית והופך נתונים מורכבים למובנים יותר. נוסף לכך, העברת מסר בסיפור נתונים מאפשר נרטיבים בשפה טבעית, שמוסיפים לנתונים הקשר באמצעות גרפים ותרשימים.
• דמוקרטיזציה של נתונים. כאשר יותר אנשים מכל המחלקות מעורבים בניתוח נתונים, זה מביא לעלייה באוריינות נתונים. עם הזמן, התרבות הארגונית משתנה. לצוותים רבים נוח יותר לעבוד עם נתונים ולשתף פעולה על מנת ליצור באמצעותם ערך עסקי.
• הכנת נתונים מהירה יותר. התהליך של יצירת ערכות נתונים הנחוץ לצורך בנייה, בדיקה ואימון של מודלי ML מתייעל באמצעות הכנת נתונים רבודה. על סמך המלצות שמותאמות לדרישות הפרוייקט שלהם, המשתמשים יכולים לבחור ולאחד ערכות נתונים; לנקות, לעצב ולהעשיר ערכות נתונים ולמצוא ערכות נתונים חדשות כדי להמשיך ולמטב מודלים של ML.
• הקטנה של אפליה אנליטית. הטיות שנגרמות על-ידי ערכות נתונים שאינן שלמות, הנחות שגויות וחוסר הקשר גורמים לתוצאות שאינן מדויקות ואינן אמינות. אלגוריתמים של למידת מכונה המנתחים נפחים עצומים של נתונים - וזרימות עבודה המצמצמות שגיאות ידניות - מפחיתים את ההטיה.
• חיסכון בזמן ובעלויות. עם מספר קטן יותר של תהליכים ידניים, צוותי מדע נתונים יכולים להיות פרודוקטיביים יותר ולהקדיש יותר משאבים ליוזמות ניתוח ברמה גבוהה יותר. נוסף לכך, ככל שצוותים עסקיים מגדילים את אוריינות הנתונים שלהם, הם יכולים לבצע פרוייקטים פשוטים של ניתוח נתונים ולפנות את זמנם של מדעני נתונים למשימות מורכבות יותר.

האתגרים של הכלים לניתוח נתונים רבודים

כלי ניתוח רבודים הם חלק בלתי נפרד מרוב פתרונות BI ו-BA ארגוניים רבים, והם מנצלים את היתרונות של טכנולוגיות AI תוך מתן כבוד לאינטליגנציה אנושית.

עם זאת, על החברה שלך להיות מוכנה לטפל במכשולים נפוצים המאיטים את האימוץ. בין האתגרים האפשריים:

• תפיסות שגויות לגבי AI. ייתכן שחלק מהעובדים חוששים שטכנולוגיות AI יחליפו אותם. נהל תקשורת ברורה ועזור להם להבין של-AI יש מגבלות. הניתוח הרבוד מסתמך על מומחיות בתחום ועל יוזמה אנושית כדי להעניק ערך.
• אוריינות נתונים ירודה. ערוך סדנאות וגייס מנחים כדי לסייע לצוותים העסקיים לגשת לניתוח בביטחון. למד את המשתמשים מושגי נתונים וביטויים מרכזיים, וכיצד ניתן לחשוב על נתונים בדרכים שעוזרות לצוות ולעסק. תן דגש על פרוייקטים מוצלחים של ניתוח רבוד.
• ניהול מודלים ונתונים לא יעיל. אמן מודלים של למידת מכונה באמצעות נתונים עדכניים ומקיפים החפים משגיאות והטיות, ועדכן את האלגוריתמים בקביעות כדי לטפל בנכסי הנתונים המתפתחים. עם נתונים איכותיים ומודלים חזקים, המשתמשים שלך יוכלו לבטוח בכלים שיעזרו להם ליצור תובנות מדויקות ומתוזמנות היטב.
• תוצאות לא רלוונטיות. הצג למשתמשים כיצד ליצור מידע בעל משמעות עבור התפקידים ותחומי האחריות שלהם. אחרת הם עשויים לחוש תסכול ולבזבז זמן בניפוי תוצאות שאינן רלוונטיות.
• מדרגיות וכוח מחשוב בלתי מספיקים. בהתאם ליכולות ה-IT שלך, עלייה בנפחי המידע ובדרישות העיבוד עשויה להשפיע על זמני התגובה.

שילוב ניתוחים רבודים למען הצלחה עסקית

"זמן להשגת תובנה" קצר הוא חיוני ליכולתה של החברה שלך ליצור יתרון תחרותי ולשמור אותו. "זמן להשגת תובנה משמעותית" קצר הוא קריטי אף יותר מזה. כלי ניתוח רבודים עוזרים לאנשים הנכונים ליצור את המידע הנכון, כך שיהיה מוכן בעת הצורך.

באמצעות כלי BI רבודים, אנשי עסקים עובדים עם נתונים באמצעות אינטראקציות מותאמות אישית בעלות אופי של שיחה, שמאפשרות להם לבחון את הנתונים מזוויות חדשות וליצור תובנות הרלוונטיות לתפקידיהם. נוסף על כך, באמצעות יכולות ניתוח רבודות עם כלים לניתוח עסקי, הם יכולים לקבל תובנה ברורה יותר לגבי אירועים ומגמות, ואז לתכן באופן יזום במקום פשוט להגיב אליהם.

באמצעות ניתוח מהיר ומדויק של נתונים, ארגונים יכולים לקבל החלטות עסקיות טובות יותר ולגבש אסטרטגיות יעילות יותר. לאורך זמן, הם יוכלו לקדם צמיחה ולהביא להכנסות גבוהות יותר.