Két ember az elemzéseket nézi

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:

  1. Gépi tanulás, amely olyan algoritmusokon alapszik, amelyek anélkül tudnak tanulni az adatokból, hogy szabályalapú programozásra kellene támaszkodniuk.
  2. 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.
  3. 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.