Due persone che osservano l'analisi

Che cosa è l'analisi aumentata?

Il tuo team è in crescita costante, probabilmente ora più che mai. Attraverso la misurazione o la monetizzazione, i membri del tuo team IT possono iniziare a considerare gli strumenti di analisi aumentata come un modo per identificare ciò che i tuoi utenti stanno cercando, il relativo valore e il modo in cui può essere utile per far crescere il tuo business. Una volta coniato "il futuro dell'analisi dei dati", l'analisi aumentata aiuterà a fornire le risposte, la comprensione e le azioni necessarie in un panorama digitale frenetico e in continua evoluzione.

Comprensione dell'analisi aumentata

L'analisi aumentata aiuta il tuo team a trasformare set di dati di grandi dimensioni in informazioni di dimensioni minori e più comprensibili attraverso tecnologie statistiche e linguistiche. Una combinazione di apprendimento automatico, intelligenza artificiale (IA), informazioni dettagliate sui dati e crescita consente di esplorare in che modo l'analisi può essere creata, utilizzata e condivisa con i tuoi utenti.

Per l'analisi aumentata, termine introdotto nel 2017, esistono tre componenti essenziali che le aziende devono imparare a conoscere:

  1. Apprendimento automatico basato su algoritmi, in grado di apprendere dai dati senza fare affidamento sulla programmazione basata su regole.
  2. Generazione di linguaggio naturale (NLG), che traduce i risultati del computer in parole e frasi comprensibili dall'uomo, ad esempio rendendo i dati più umani.
  3. Informazioni dettagliate sull'automazione, informazioni dettagliate basate sui dati che aiutano a determinare la strategia aziendale.

La combinazione di questi tre componenti offre un'analisi approfondita dei modelli nascosti e fornisce un quadro logico di ciò che i dati non elaborati e le informazioni dettagliate possono fornire ai tuoi utenti, nonché del modo in cui il tuo team dovrebbe indicare all'azienda le successive operazioni da eseguire.

Vantaggi dell'analisi aumentata

L'analisi aumentata è diventata una parte importante delle esperienze utente di successo, combinando in modo più efficace i migliori aspetti dell'intelligenza artificiale e della curiosità umana. Ecco alcuni dei principali vantaggi:

  • Preparazione dei dati più rapida. Poiché la preparazione dei dati aumentati consolida più origini dati in modo più rapido, puoi rilevare velocemente azioni ripetitive, join, informazioni dettagliate accelerate e maggiore produttività per creare consigli di qualità e con dati completamente aumentati utili per personalizzare l'esperienza utente.

  • Distorsione analitica ridotta. La distorsione causata da set di dati incompleti e mancanza di contesto ha impatto solo sui risultati dei tuoi utenti. Consentendo al computer di eseguire le analisi solitamente salvate per gli strumenti di analisi dei dati, l'analisi aumentata può ridurre la potenziale distorsione eseguendo una gamma più ampia di dati, concentrandosi esclusivamente su fattori di rilevanza statistica.

  • Attendibilità elevata. Ogni volta che un utente interagisce con i tuoi dati, offre indizi agli algoritmi di apprendimento automatico, fornendo nel tempo consigli più pertinenti e accurati ai tuoi utenti. Tali suggerimenti consentono di generare fiducia nei tuoi utenti, poiché i dati forniti offrono elementi più pertinenti, ad esempio contesto aziendale, intento e altro. Poiché sono in grado di visualizzare continuamente le selezioni pertinenti, gli utenti possono pertanto considerare attendibile la tua strategia e generare fiducia nella tua attività.

  • Maggiore alfabetizzazione dei dati. Il tuo team e gli utenti hanno l'opportunità di acquisire valore dai dati, man mano che continui a raccoglierli. Fornendo un'analisi automatizzata dei risultati, gli utenti possono con facilità cercare e visualizzare le informazioni dettagliate con il minimo sforzo, grazie alla loro maggiore alfabetizzazione dei dati. Ciò è utile sia per i tuoi utenti sia per la tua organizzazione, in quanto l'accessibilità non rappresenta più un ostacolo se si crea una forza lavoro dotata alfabetizzata.

  • Tempo supplementare per i membri del team. I membri del team IT non dovranno dedicarsi alla raccolta e all'analisi di enormi quantità di set di dati e alla loro distillazione in elementi utilizzabili e avranno pertanto più tempo per concentrarsi su strategie aziendali di alto livello e progetti speciali. Ciò consente di rendere il tuo team più produttivo, dato che le risorse disponibili saranno più incentrate sui dati e potranno occuparsi con facilità delle attività quotidiane, che non verranno pertanto riservate ai professionisti dei dati.

Sfide degli strumenti di analisi aumentata

Grazie alle piattaforme di intelligenza artificiale, apprendimento automatico, analisi e business intelligence (BI), le organizzazioni stanno raggiungendo un nuovo livello di produttività e apprendimento. Gli strumenti di analisi aumentata aiutano le aziende e gli analisti a ottenere maggiori informazioni sull'esigenze degli utenti in continua evoluzione. Sebbene l'analisi aumentata presenti numerosi vantaggi, potrebbero esserci alcuni impedimenti all'adozione di questo processo per la tua azienda. Di seguito sono indicati alcuni esempi di aspetti a cui prestare attenzione:

  • Qualità dei tuoi dati di training. Se i tuoi modelli analitici non sono aggiornati, le informazioni dettagliate saranno inutili.

  • Accuratezza e attendibilità. Grazie all'utilizzo di dati completi e privi di errori e all'aggiornamento periodico dei tuoi modelli, i dati verranno mantenuti sempre aggiornati e gli utenti potranno avere la certezza che le informazioni fornite sono sempre le più recenti e accurate.

  • Pertinenza. Filtrare i dati irrilevanti richiede tempo e rappresenta un problema. Testa regolarmente i dati per assicurarti di mostrare agli utenti solo i risultati pertinenti.

  • Prestazioni e scalabilità del team. A seconda delle funzionalità della tua piattaforma e del livello di competenza del team, l'implementazione nel tuo processo dell'analisi aumentata e del volume di dati che ne deriva potrebbe rallentare momentaneamente la produttività.

Integrazione dell'analisi aumentata per il successo aziendale

Sebbene l'analisi aumentata sia stata utilizzata in alcuni tipi di piattaforme di BI, alcune aziende si stanno rendendo conto solo ora di quanto possa essere vantaggioso implementarla nella loro attività. Man mano si passa da un'esperienza incentrata sui dashboard a una più dinamica, oltre a focalizzare maggiormente l'attenzione su storie di dati generate dinamicamente, sarà anche possibile anticipare le tendenze e pianificarle. L'utilizzo degli strumenti di analisi business per acquisire l'analisi aumentata offre nuovi modi di interpretare i dati. Oltre a rendere l'analisi e le azioni più semplici per gli utenti, offre anche alla tua azienda un vantaggio competitivo per prendere decisioni migliori e aumentare i ricavi.

Semplifica le informazioni dettagliate dei tuoi utenti con Microsoft Power BI

Esistono tante informazioni sui tuoi utenti che ancora non sono mai state utilizzare dal tuo team. Adottando l'automazione, puoi utilizzare le informazioni dettagliate sui dati, l'apprendimento automatico e la generazione di linguaggio naturale (NLG) per offrire agli utenti un'esperienza a tutto tondo e un quadro completo delle esigenze e dei desideri dei tuoi clienti.

Attraverso l'analisi aumentata, Power BI offre ai team IT e BI un modo per ridefinire i loro processi e renderli maggiormente incentrati sui dati, senza richiedere la presenza di professionisti dei dati. Impara a semplificare i processi aziendali creando più rapidamente informazioni dettagliate, esaminando i dati da diverse angolazioni, aumentando la produttività e offrendo maggiori possibilità di prendere decisioni migliori.