Mi az a kibővített elemzés?

A kibővített elemzés megértése

Az adatelemzés az összetettsége miatt hagyományosan az adatszakemberek munkája volt. Ők rendelkeztek a know-howval, a szakértelemmel és a szoftverrel, amelyre szükség volt az adatelemzési életciklus főbb folyamatainak végrehajtásához, az életciklus részét képezi az adatok felfedezése és előkészítése, a modell megtervezése és kifejlesztése, valamint a betekintések létrehozása és terjesztése. Mivel rendszerint manuális és monoton volt a munka, így napokba, hetekbe vagy még hosszabb időbe telt mire elvégezték. Az üzleti csoportok már nagyon várták, hogy információkkal segítsék a döntéshozatalukat, illetve tevékenységeiket.

Mivel azonban a vállalatoknak nagyon gyorsan kell működniük ezekben az erősen versenyorientált digitális környezetekben, a döntéshozóknak egyszerűen nincs idejük várakozni. Mélyebb és több betekintésre van szükség, a lehető leghamarabb. A legtöbb adattudományi csoport azonban nem tudja elég gyorsan skálázni a műveleteit ahhoz, hogy lépést tudjon tartani az adatelemzési igényekkel, ehhez a kihíváshoz a big data típusú adatok és más nagy, összetett adattárak is hozzátartoznak.

A mesterséges intelligencia (AI) és a kapcsolódó technológiák használatával a kibővített elemzés segít átalakítani azt, ahogy a vállalatok létrehozzák, felhasználják a üzleti intelligencia (BI)-t és az üzleti elemzést (BA).

Három fő összetevő alkotja a kibővített elemzést:

1. Gépi tanulás (ML). Az AI egy típusa, az ML algoritmusokat használ az előzményadatok gyors kereséséhez, a minták és eltérésének azonosításához, valamint betekintéseket és javaslatokat hoz létre. Az ML-modellek big data típusú adatokkal működnek a legjobban, és folyamatosan tanulnak az új, strukturált és strukturálatlan adatokból – mindezt emberi beavatkozás nélkül. Az ML-modellek alátámasztják a legtöbb kibővített elemzési képességet.
2. Természetes nyelvi technológiák. Az emberek és a számítógépek könnyebben tudnak kommunikálni egymással a természetes nyelvfeldolgozással (NPL), amely lefordítja az emberi nyelvet a számítógépek számára, a természetes nyelvi szöveggenerálás (NLG) pedig a számítógépes kódokat fordítja le emberi nyelvre. Ennek eredményeképpen az üzletemberek oda-vissza, kérdés-válasz munkameneteket tudnak folytatni a gépekkel az ismert tartományi és iparági szakkifejezések használatával.
3. Automatizálás. Az ML-vezérelt technológiák automatizálják a rutinszerű, manuális feladatokat az adatelemzés életciklusa során. Ez jelentősen csökkenti az ML-modellek tervezéséhez, betanításához és bevezetéséhez szükséges időt. Például az automatikusan generált kérések segítségével a műszaki képzettséggel rendelkező és a műszaki képzettséggel nem rendelkező személyek is gyorsabban fel tudják fedezni és elő tudják készíteni a nyers adatokat. Az életciklus vége felé a szövegalapú jelentések – a felhasználó által megadott gyakorisággal automatikusan létrejönnek és ki lesznek osztva – felgyorsítják a betekintés megosztását.

Ahogy a neve is mutatja, a kibővített elemzés nem helyettesíti, hanem kibővíti az emberi intelligenciát, intuíciót és kíváncsiságot. A felhasználóktól begyűjtött kontextuális és viselkedési jelekkel az ML-modellek kiértékelik az emberi szándékot, preferenciákat és megfelelő betekintéseket és javaslatokat nyújtanak a természetes nyelv segítségével. A tényleges döntéshozatalt az emberekre hagyják.

A kibővített elemzés és a kibővített elemzési eszközök előnyei

Lehet, hogy a vállalata kibővített elemzési útja még csak most kezdődik, de nagyon megéri végigmenni rajta. Gondolja végig a kibővített BI-eszközök nyújtotta előnyöket:

• Javított döntéshozatal. A kibővített elemzés segít az üzletembereknek nagyobb tulajdonjogi szerepet vállalni az adatelemzés terén, és használható betekintéseket létrehozni. Ha egyes metrikákat, fő teljesítménymutatókat (KPI-k) és más adatokat konszolidál a testreszabott adat-irányítópultok lehetőségbe és jelentésekbe, akkor az összetett adatok még átláthatóbbak lesznek. Emellett a adat-történetmesélés a természetes nyelvű szövegeket is engedélyezi, amelyek még több kontextust nyújtanak a grafikonokhoz és diagramokhoz.
• Adat demokratizálása. Ha az osztályokról több személy is részt vesz az adatelemzésben, akkor megnő az adatokban való jártasság. Egy idő után átalakul a szervezeti kultúra. Egyre több csapat tud magabiztosan dolgozni az adatokkal, és együttműködni az üzleti érték adatokkal való megteremtéséhez.
• Gyorsabb adat-előkészítés. Az ML-modellek létrehozásának, tesztelésének és betanításának folyamata leegyszerűsödik a kibővített adatelőkészítés segítségével. A projektkövetelményekhez szabott javaslatok kérésére a felhasználók kiválaszthatják és konszolidálhatják az adatkészleteket; tisztíthatják, formázhatják és bővíthetik az adatkészleteket; és új adatkészleteket kereshetnek az ML-modellek további optimalizálásához.
• Csökkentett elemzési torzítás. A hiányos adatkészletek, hibás feltételezések és a kontextus hiánya miatt okozott torzítások nem megfelelő és megbízhatatlan eredményekhez vezetnek. A hatalmas adatmennyiségeket elemző ML-algoritmusok – és azok az automatizált munkafolyamatok, amelyek csökkentik a manuálisan bevitt hibákat – csökkentik a torzításokat.
• Idő- és költségmegtakarítások. Kevesebb manuális folyamat esetén az adattudományi csapatok produktívabbak lehetnek, és több erőforrást tudnak véglegesíteni a magasabb szintű elemzési kezdeményezésekhez. Ráadásul ahogy az üzleti csapatok növelik az adatokban való jártasságukat, egyszerűbb elemzési projekteket is el tudnak vállalni, így még inkább segítik az adattudósokat, akik az összetettebb feladatok megoldására tudnak koncentrálni.

A kibővített elemzési eszközökkel járó kihívások

Számos vállalati BI- és BA-megoldás szerves részeként a kibővített elemzési eszközök kihasználják az AI-technológiák előnyeit, miközben tiszteletben tartják az emberi intelligenciát.

Azonban a vállalatának fel kell készülnie arra, hogy megoldja a gyakori akadályokat, amelyek lelassítják ezen technológiák bevezetését. A lehetséges kihívások a következők:

• Az AI-val kapcsolatos tévhitek. Egyes alkalmazottak attól félnek, hogy az AI-technológiák helyettesítik az ő munkájukat. Kommunikáljon nyíltan, és segítsen nekik megérteni, hogy az AI-nak is megvannak a saját korlátjai. A kibővített elemzés az emberi kezdeményezésekre és tartománnyal kapcsolatos szakértelemre támaszkodik az értékteremtéshez.
• Nem megfelelő adatokkal kapcsolatos jártasság. Tartson workshopokat és kérjen fel mentorokat, akik segítenek az üzleti csapatoknak magabiztosan megközelíteni az elemzéseket. Tanítsa meg a felhasználóknak a fő adatfogalmakat és -kifejezéseket, és hogy hogyan tudják az adatokat a csapatuk és vállalatuk javára fordítani. Emeljen ki sikeres kibővített elemzési projekteket.
• Elégtelen adat- és modellkezelés. Tanítsa be az ML-modelleket átfogó, naprakész, hiba- és torzításmentes adatokkal, illetve rendszeresen frissítse az algoritmusokat a fejlődő adateszközök kezeléséhez. A magas minőségű adatok és a robusztus modellek segítségével a felhasználók bízni fognak abban, hogy az eszközök segítenek nekik időben létrehozni a pontos betekintéseket.
• Irreleváns eredmények. Mutassa meg a felhasználóknak, hogy hogyan tudnak a szerepkörükhöz és felelősségi körükhöz hasznos adatokat létrehozni. Ellenkező esetben egyre idegesebbek lesznek és az irreleváns eredmények kiszűrésével fogják pocsékolni az idejüket.
• Nincs megfelelő számítási teljesítmény és skálázhatóság. Az IT-képességektől függően, az adatmennyiségek és a feldolgozási követelmények növekedése befolyásolhatja a válaszidőt.

Kibővített elemzés integrálása az üzleti sikerhez

A gyors „betekintések kinyerésének időtartama” kulcsfontosságú annak érdekében, hogy a vállalat kialakítsa és megtartsa a versenyelőnyét. A gyors „hasznos betekintések kinyerésének időtartama” még fontosabb. A kibővített elemzési eszközök segítséget nyújthatnak a megfelelő személyeknek a megfelelő adatok létrehozásában, hogy azok szükség esetén kéznél legyenek.

A kibővített BI segítségével az üzletemberek megismerkedhetnek az adatokkal a személyre szabott és beszélgetési interakciókon keresztül, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy új perspektívából szemléljék az adatokat, és a szerepkörüknek megfelelő betekintéseket hozhassanak létre. Ezenkívül a kibővített elemzési képességek üzleti elemzési eszközök lehetőséggel való használatával egyértelműbb betekintéseket nyerhetnek az eseményekbe és trendekbe, így proaktívan tudnak készülni rájuk, és nem csak egyszerűen reagálnak a történtekre.

Az adatok gyors és pontos elemzésével a szervezetek jobb üzleti döntéseket hozhatnak, és hatékonyabb stratégiát dolgozhatnak ki. Ez egy idő után nagyobb növekedéshez és magasabb bevételekhez vezet.