Che cosa è l'analisi aumentata?

Comprensione dell'analisi aumentata

Tradizionalmente, le complessità dell'analisi dei dati erano di competenza esclusiva dei professionisti dei dati, i quali disponevano del know-how, dell'esperienza e dei software necessari per eseguire i processi chiave nel ciclo di vita dell'analisi dei dati, tra cui l'esplorazione e la preparazione dei dati, la progettazione e lo sviluppo di modelli e la generazione e la diffusione di informazioni dettagliate. Noiose e in genere eseguite manualmente, queste attività potevano richiedere giorni, settimane o anche di più. I team aziendali rimanevano in attesa delle informazioni necessarie per prendere le decisioni e agire.

Tuttavia, negli ambienti digitali altamente competitivi di oggi, le società devono operare con estrema velocità e i decisori non possono più attendere tempi così lunghi. Hanno bisogno di un maggior numero di informazioni più dettagliate, più rapidamente che mai. La maggior parte dei team di data science non è tuttavia in grado di adeguare le proprie operazioni con la velocità necessaria per tenere il passo con le richieste di analisi dei dati, una sfida resa ancora più difficile dai Big Data e da altri archivi dati complessi e di grandi dimensioni.

Grazie all'intelligenza artificiale (IA) e alle tecnologie correlate, l'analisi aumentata aiuta a trasformare il modo in cui le società generano, usano e condividono business intelligence (BI) e analisi business.

Tre componenti chiave costituiscono l'analisi aumentata:

1. Apprendimento automatico (ML). Tipo di intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico usa gli algoritmi per cercare rapidamente dati storici, identificare modelli, individuare deviazioni e generare informazioni dettagliate e suggerimenti. I modelli di apprendimento automatico si basano sui Big Data e apprendono continuamente da nuovi dati strutturati e non strutturati, senza l'intervento umano. Sono inoltre alla base della maggior parte delle funzionalità di analisi aumentata.
2. Tecnologie basate sul linguaggio naturale. Gli esseri umani e i computer possono comunicare più facilmente tra loro attraverso l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che interpreta il linguaggio umano per i computer, e la generazione di linguaggio naturale (NLG), che traduce il codice del computer nel linguaggio umano. In questo modo, i professionisti possono interagire con i computer nell'ambito di sessioni di domande e risposte usando termini relativi al dominio e al settore con cui hanno familiarità.
3. Automazione. Le tecnologie basate sull'apprendimento automatico automatizzano le attività manuali di routine durante il ciclo di vita dell'analisi dei dati. Ciò riduce notevolmente il tempo necessario per creare modelli di apprendimento automatico, eseguirne il training e distribuirli. Con l'aiuto di prompt generati automaticamente, le persone con o senza competenze tecniche possono ad esempio individuare e preparare più rapidamente i dati non elaborati. Verso la fine del ciclo di vita, i report basati su testo, creati e distribuiti automaticamente in base alla frequenza specificata dall'utente, velocizzano la condivisione delle informazioni dettagliate.

Come suggerisce il nome, l'analisi aumentata non sostituisce l'intelligenza, l'intuizione e la curiosità umane, ma piuttosto le potenzia. Basandosi sui segnali contestuali e comportamentali raccolti nel tempo dagli utenti, i modelli di apprendimento automatico valutano le intenzioni e le preferenze umane e generano informazioni dettagliate, indicazioni e suggerimenti appropriati attraverso il linguaggio naturale. Il vero e proprio processo decisionale rimane di competenza delle persone.

Vantaggi dell'analisi aumentata e degli strumenti di analisi aumentata

Il percorso della tua società verso l'adozione dell'analisi aumentata potrebbe essere appena iniziato, ma vale la pena intraprenderlo. Ecco i vantaggi derivanti dall'utilizzo degli strumenti di BI aumentata:

• Processo decisionale migliorato. L'analisi aumentata aiuta i professionisti ad assumere un maggior controllo sull'analisi dei dati e a generare informazioni dettagliate utili. Consolidando metriche specifiche, indicatori di prestazioni chiave (KPI) e altre informazioni in dashboard di dati e report personalizzati, consente di rendere i dati complessi più comprensibili. La condivisione di storie basate sui dati permette di creare narrazioni in linguaggio naturale che contestualizzano ulteriormente i dati attraverso grafici e tabelle.
• Democratizzazione dei dati. Quando più persone di tutti i reparti vengono coinvolte nell'analisi dei dati, l'alfabetizzazione dei dati aumenta. Con il tempo, la cultura organizzativa cambia. Un numero sempre maggiore di team si sente a proprio agio a lavorare con i dati, usandoli per collaborare per creare valore aziendale.
• Preparazione dei dati più rapida. Il processo di creazione dei set di dati necessari per creare modelli di apprendimento automatico, testarli ed eseguirne il training è semplificato grazie alla preparazione dei dati aumentati. Grazie a suggerimenti personalizzati in base alle esigenze del progetto, gli utenti possono scegliere e consolidare i set di dati, pulirli, formattarli e arricchirli e quindi trovare nuovi set di dati per ottimizzare ulteriormente i modelli di apprendimento automatico.
• Distorsione analitica ridotta. La distorsione causata da set di dati incompleti, supposizioni errate e mancanza di contesto porta a risultati imprecisi e inaffidabili. Gli algoritmi di apprendimento automatico che analizzano enormi volumi di dati e i flussi di lavoro automatizzati che riducono gli errori manuali attenuano notevolmente le distorsioni.
• Risparmio di tempo e costi. Con la riduzione dei processi manuali, i team di data science possono essere più produttivi e dedicare maggiori risorse a iniziative di analisi di livello superiore. Man mano che acquisiscono una maggiore alfabetizzazione dei dati, i team aziendali possono iniziare a occuparsi dei progetti di analisi più semplici, lasciando ai data scientist le attività più complesse.

Sfide degli strumenti di analisi aumentata

Integrati in molte soluzioni di BI e analisi business aziendali, gli strumenti di analisi aumentata sfruttano le tecnologie di intelligenza artificiale rispettando l'intelligenza umana.

La tua società deve tuttavia essere pronta ad affrontare gli ostacoli comuni che ne rallentano l'adozione. Le potenziali sfide includono:

• Idee sbagliate sull'IA. È possibile che alcuni dipendenti temano di poter essere sostituiti dalle tecnologie IA. Comunica apertamente con loro, aiutandoli a capire che l'IA ha dei limiti. Per fornire valore, l'analisi aumentata richiede l'iniziativa umana e conoscenze nell'ambito del dominio.
• Scarsa alfabetizzazione dei dati. Organizza workshop e rendi disponibili mentori per aiutare i team aziendali ad accostarsi all'analisi con sicurezza. Insegna agli utenti i concetti e le nozioni chiave sui dati, aiutandoli a considerare i dati come uno strumento utile per il team e l'azienda. Evidenzia progetti di analisi aumentata di successo.
• Gestione inefficace di dati e modelli. Esegui il training dei modelli di apprendimento automatico usando dati completi e correnti privi di errori e distorsioni e aggiorna regolarmente gli algoritmi per gestire risorse di dati in evoluzione. Con dati di alta qualità e modelli robusti, i tuoi utenti riusciranno a fidarsi degli strumenti che consentono loro di generare informazioni dettagliate accurate, in tempi rapidi.
• Risultati irrilevanti. Mostra agli utenti come generare informazioni significative per i loro ruoli e responsabilità, in modo da evitare che si scoraggino e perdano tempo a filtrare risultati irrilevanti.
• Potenza di calcolo e scalabilità insufficienti. In base alle capacità IT, l'aumento dei volumi di informazioni e dei requisiti di elaborazione può influire sui tempi di risposta.

Integrazione dell'analisi aumentata per il successo aziendale

Una rapida acquisizione delle informazioni dettagliate è fondamentale per consentire alla tua società di stabilire e mantenere un vantaggio competitivo. La rapida acquisizione delle informazioni dettagliate significative è ancora più importante. Gli strumenti di analisi aumentata possono aiutare le persone giuste a generare le informazioni appropriate, affinché siano disponibili quando necessario.

Con la BI aumentata, i professionisti interagiscono con i dati attraverso interazioni personalizzate basate su conversazioni che consentono loro di guardare i dati da una nuova prospettiva e di generare informazioni dettagliate pertinenti al loro ruolo. Usando inoltre le funzionalità di analisi aumentata con gli strumenti di analisi business, possono ottenere informazioni dettagliate più chiare su eventi e tendenze e quindi eseguire pianificazioni proattive anziché limitarsi a reagire.

Analizzando i dati in modo rapido e accurato, le organizzazioni prendono decisioni aziendali migliori e formulano strategie più efficaci. Nel tempo, possono favorire una maggiore crescita e un aumento dei ricavi.