Mi az a kibővített elemzés?
A csapata folyamatosan nő, jelenleg valószínűleg jobban, mint valaha. Az IT csapattagok akár a mértéken, vagy a bevételszerzésen keresztül is megtekinthetik a kibővített elemzési eszközöket ahhoz, hogy azonosítsák, miket keresnek a felhasználói, és azt, hogy a keresett tételnek mi az értéke, illetve, hogy ezt a tudást hogyan tudja a vállalkozása növelésére fordítani. Amint létrehozta az „adatelemzés jövője” lehetőséget, a kibővített elemzés segít megtalálni azokat a válaszokat és megértést, illetve segít felfedezni azokat a műveleteket, amelyekre szüksége lesz ebben a gyors ütemű, folyamatosan változó digitális környezetben.
A kibővített elemzés megértése
A kibővített elemzés a statisztikai és nyelvészeti technológiák használatával segít a csapatának a nagy adathalmazokat kisebb, könnyebben emészthető adatokká alakítani. A gépi tanulás, a mesterséges intelligencia (AI), az adatelemzés és -kibővítés kombinációja azt tárja fel, hogy hogyan lehet az elemzést felépíteni, felhasználni, és megosztani a felhasználókkal.
A 2017-ben kialakított kibővített elemzés három olyan alapvető összetevőből áll, amelyeket meg kell értenie a vállalatoknak:
- Gépi tanulás, amely olyan algoritmusokon alapszik, amelyek anélkül tudnak tanulni az adatokból, hogy szabályalapú programozásra kellene támaszkodniuk.
- Természetes nyelv generálása (NLG), amely a gépi találatokat olyan szavakra és mondatokra fordítja, amelyeket az emberek is értelmezni tudnak, tehát az adatok emberibbnek fognak érződni és hallatszani.
- Automatizálási betekintések, adatvezérelt betekintések, amelyek segítenek az üzleti stratégia megállapításában.
Ez a három összetevő együttesen mélyebb áttekintést nyújt a rejtett mintázatokról, és átfogó képet ad arról, hogy a nyers adatok és betekintések milyen információkat nyújthatnak a felhasználóknak, valamint arról, hogy a csapatának hogyan kellene tájékoztatnia a vállalatot a következő lépésekről.
A kibővített elemzés előnyei
A kibővített elemzés a sikeres felhasználói élmények nagy részévé vált, mivel ez kombinálja a leghatékonyabban a gépi intelligencia és az emberi kíváncsiság legjobb aspektusát. A főbb előnyök közé tartoznak:
-
Gyorsabb adatelőkészítés. Mivel a kibővített adatok előkészítése gyorsabban konszolidál több adatforrást, így gyorsan észlelheti az ismétlődő műveleteket, a csatlakozásokat, a gyorsított betekintéseket és a nagyobb hatékonyságot, hogy teljesen adatokkal automatizált és minőségi ajánlásokat készítsen, amelyek segítenek személyre szabni a felhasználói felületet.
-
Csökkentett elemzési torzítás. A hiányos adatkészletek és a kontextus hiánya által okozott torzítás csak a felhasználók eredményeit befolyásolják. Ha engedélyezi, hogy a gépe elemzéseket végezzen az általában adatelemzési eszközök elmentett elemeken, akkor a kibővített elemzés csökkentheti a potenciális torzításokat azáltal, hogy csak a statisztikai jelentőségű tényezőkre összpontosítva végzi el a nagyobb adattartományt.
-
Emelt szintű megbízhatóság. Minden alkalommal, amikor egy felhasználó interakcióba lép az Ön adataival, újabb ötleteket ad a gépi tanulás algoritmusnak, így idővel relevánsabb és pontosabb javaslatokat tud majd nyújtani a felhasználóknak. Ezek a javaslatok segítenek a felhasználók bizalmának kiépítésében, mivel a megadott adatok relevánsabb elemeket jelenítenek meg, például üzleti környezetet és szándékot, stb. Mivel a felhasználók folyamatosan releváns választási lehetőségeket látnak, így megbíznak az Ön stratégiájában, és megbíznak a vállalatában.
-
Az adatokkal kapcsolatos nagyobb jártasság. Miközben Ön tovább gyűjti az adatokat, a csapata és a felhasználók értéket teremthetnek ezekből az adatokból. Azáltal, hogy elérhetővé teszi az eredményei automatikus elemzését, a felhasználók minimális erőfeszítéssel, egyszerűen kereshetnek és jeleníthetnek meg betekintéseket az adatokkal kapcsolatos nagyobb jártasságnak köszönhetően. Ez a lehetőség a felhasználókat és a szervezetet is támogatja, mivel egy adatokkal kapcsolatban jártas munkaerőt hoz létre, tehát az adatok elérése többé nem fog nekik akadályt okozni.
-
Több idejük marad a csapattagoknak. Mivel az IT csapattagoknak nem kell időt tölteniük a hatalmas adatkészletek összegyűjtésével és elemzésével, illetve nem kell használható cikkekre bontaniuk őket, így több idejük marad a magasabb szintű üzleti stratégiákra és speciális projektekre összpontosítani. Ez továbbá lehetővé teszi a csapata támogatását is, hiszen a rendelkezésre álló erőforrások még adatközpontúbbá válnak, és könnyen beilleszkednek a mindennapos tevékenységeikbe, így nem kell ezeket a feladatokat adatszakértőkre bízni.
A kibővített elemzési eszközökkel járó kihívások
Az AI-nek köszönhetően a gépi tanulás, az elemzés, és a üzleti intelligencia (BI) platformok, szervezetek új termelési és tanulási szintre emelkednek. A kibővített elemzési eszközök segítenek a vállalkozásoknak és az elemzőknek jobb betekintést kapni arról, hogy a felhasználók igényei hogyan változnak. És bár számos érv szól a kibővített elemzés mellett, néhány akadályba is ütközhet, miközben ezt a folyamatot bevezeti a vállalkozásába. Néhány példa arra, amire érdemes odafigyelnie:
-
A képzési adatok minősége. Ha az elemzési modellek nem naprakészek, akkor a betekintéseknek semmi értelme.
-
Pontosság és megbízhatóság. A hibamentes, átfogó adatok használata és a modellek rendszeres frissítése azt jelenti, hogy az adatok mindig aktuálisak maradnak, és a felhasználók biztosak lehetnek abban, hogy Ön a legfrissebb és legpontosabb adatokat biztosítja a számukra.
-
Relevancia. Az irreleváns adatok kiszűrése nehéz és időigényes. Rendszeresen tesztelje az adatokat, így biztosíthatja, hogy csak a releváns eredmények jelennek meg a felhasználóknak.
-
Csapatteljesítmény és -méretezhetőség. A platform képességeitől és a csapat szakértelemszintjétől függően a kibővített elemzés, valamint az azzal járó adatmennyiség folyamatban történő bevezetése ideiglenesen lelassíthatja a termelékenységét.
Kibővített elemzés integrálása az üzleti sikerhez
Habár a kibővített elemzés néhány típusú BI-platformon már egy ideje megtalálható, egyes vállalkozások csak most kezdenek rájönni, milyen előnyös lehet bevezetni ezeket a tanulságokat az üzletvitelükbe. Ahogy a taktikái irányítópult-központútól inkább a dinamikus élmény felé tendálnak, illetve inkább a dinamikusan létrehozott adattörténetek köré épülnek, ahelyett, hogy csak reagálna, inkább számítson a velük kapcsolatos trendekre és tervekre. A üzleti elemzési eszközök kibővített elemzéshez való használatával új módokon fogja tudni értelmezni az adatokat. Ez nem csak megkönnyíti a felhasználók számára az elemzést és az azok alapján való munkát, hanem a vállalat számára is versenyelőnyt biztosít, amellyel előnyösebb döntéseket tud majd hozni, és növelni tudja a bevételt is.
Egyszerűsítése a felhasználók betekintéseit a Microsoft Power BI használatával
Még sok mindent kell tanulni a felhasználókról, mivel vannak olyan helyzetek, amikkel még nem is találkozott a csapata. Azáltal, hogy él automatizáció adta előnyökkel, kihasználhatja az adatbetekintéseket, a gép tanulást, és az NLG-t, hogy átfogó élményt nyújthasson a felhasználóknak, és Ön is teljesen tisztában legyen a felhasználók igényeivel.
A kibővített elemzéssel, Power BI lehetővé teszi az IT- és BI-csapatoknak, hogy újraösszpontosítsák a folyamataikat, és még adatvezéreltebbé váljanak anélkül, hogy adatszakértőkre lenne szükségük. Ismerje meg, hogyan egyszerűsítse az üzleti folyamatokat a gyorsabb betekintések létrehozásával, azzal, hogy különböző szempontokból megvizsgálja az adatokat, növeli a termelékenységet, és több lehetőséget kínál fel a jobb döntéshozatal érdekében.