To personer som ser på analyse

Hva er utvidet analyse?

Medarbeiderne dine utvikler seg hele tiden, nå sannsynligvis mer enn noensinne. Enten det er gjennom måling eller inntektsgenerering kan IT-medarbeidere begynne å se nærmere på verktøy for utvidet analyse for å identifisere hva brukerne leter etter, dets verdi og hvordan, med visshet om at data vil bidra til å utvikle virksomheten. Utvidet analyse ble kalt «fremtidens dataanalyse», og dette vil bidra til å gi svarene, forståelsen og handlingene du trenger i et digitalt landskap som hele tiden endrer seg.

Forstå utvidet analyse

Utvidet analyse hjelper medarbeiderne dine med å transformere store datasett til mindre, mer fordøyelig informasjon gjennom statistisk og lingvistisk teknologi. En kombinasjon av maskinlæring, kunstig intelligens (AI), datainnsikt og forbedring utforsker hvordan analyse kan bygges, forbrukes og deles av brukerne.

I 2017 ble det utviklet tre viktige komponenter for utvidet analyse som virksomheten må forstå:

  1. Maskinlæring basert på algoritmer som har evne til å lære av data uten å være avhengig av regelbasert programmering.
  2. Generering av naturlig språk (NLG) som oversetter maskinresultater til ord og uttrykk som mennesker kan forstå, det vil si å gjøre data mer forståelige og mer menneskelige.
  3. Innsikt i automatisering, datadrevet innsikt som bidrar til å bestemme forretningsstrategien.

Disse tre komponentene kombinerte et dypdykk i skjulte mønstre, og gir et helhetlig bilde av hva rådataene og innsiktene kan gi brukerne, og hvordan medarbeiderne bør informere virksomheten om hva som skal gjøres videre.

Fordeler med utvidet analyse

Utvidet analyse har blitt en stor del av vellykkede brukeropplevelser, og det kombinerer de beste aspektene innen maskinintelligens og menneskelig nysgjerrighet. Dette er noen av de største fordelene:

  • Raskere dataforberedelse. Siden utvidet dataforberedelse konsoliderer flere datakilder raskere, kan du raskt finne gjentagende handlinger, tilføyinger, hurtigere innsikt og høyere produktivitet for å bygge fullstendig dataautomatiserte anbefalinger og kvalitetsanbefalinger, noe som gjør det enklere å tilpasse brukeropplevelsen.

  • Reduserte analyseskjevheter. Skjevheter som forårsakes av ufullstendige datasett og mangel på kontekst, skader bare brukernes resultater. Ved å la maskinen utføre analyser som vanligvis er reservert for dataanalyseverktøy, kan utvidet analyse redusere potensielle skjevheter ved å utføre et større dataintervall og utelukkende fokusere på faktorer av statistisk betydning.

  • Økt tillit. Hver gang en bruker samhandler med dataene dine, gir det informasjon til maskinlæringsalgoritmene, og over tid gir dette brukeren mer relevante og nøyaktige anbefalinger. Disse forslagene bidrar til å forsterke brukernes tillit siden dataene som leveres, tilbyr mer relevant informasjon, som forretningskontekst, hensikt og mye mer. Siden brukere kan se relevante valg fortløpende, kan de stole på strategien din og deretter få større tillit i virksomheten din.

  • Økt dataforståelse. Etter hvert som du fortsetter å samle inn data, har medarbeiderne og brukerne muligheten til å få økt verdi av disse dataene. Ved å gi en automatisert analyse av resultatene kan brukerne enkelt søke etter og visualisere innsikt med sin økte dataforståelse ved hjelp av minimal innsats. Dette støtter både brukerne og organisasjonen din, fordi oppretting av en datakyndig arbeidsstyrke betyr at tilgjengelighet ikke lenger er en hindring.

  • Ekstra tid for medarbeiderne. Siden IT-medarbeidere ikke trenger å bruke tid på å samle inn og analysere enorme mengder av datasett og trekke ut elementer som krever handling, får de mer tid til å fokusere på forretningsstrategier og spesialprosjekter på overordnet nivå. Dette gjør det også enklere for medarbeiderne, ettersom tilgjengelige ressurser blir mer datafokusert og enkelt blir en del av hverdagsaktivitetene i stedet for oppgaver som er reservert for datateknikere.

Utfordringer med verktøy for utvidet analyse

Takket være AI, maskinlæring, analyse og forretningsanalyse (BI)-plattformer kan organisasjoner heve seg til et nytt produktivitets- og læringsnivå. Verktøy for utvidet analyse bidrar til at selskaper og analytikere oppnår bedre innsikt i hvordan brukernes behov konstant endrer seg. Samtidig som det er mange fordeler med utvidet analyse, kan det være enkelte hindringer ved å ta i bruk denne prosessen i virksomheten. Her er noen eksempler på ting å være oppmerksom på:

  • Kvaliteten på læringsdataene. Hvis analysemodellene ikke er oppdaterte, vil innsikten din være meningsløs.

  • Nøyaktighet og troverdighet. Ved å bruke omfattende data som er uten feil og oppdatere modellene regelmessig, forblir dataene oppdaterte og brukerne kan stole på at du gir dem den nyeste og mest nøyaktige informasjonen.

  • Relevans. Filtrering av irrelevante data er problematisk og tidkrevende. Test data regelmessig for å sikre at bare relevante resultater fylles ut for brukere.

  • Lagprestasjon og skalerbarhet. Avhengig av plattformens evner og medarbeidernes ferdighetsnivå kan implementering av utvidet analyse så vel som volumet som følger med den, bremse produktiviteten en stund.

Integrering av utvidet analyse for suksess i virksomheten

Selv om utvidet analyse har eksistert på enkelte typer BI-plattformer, innser noen virksomheter nå hvor nyttig det kan være å implementere disse læringstypene i virksomheten. Etter hvert som taktikken endres fra instrumentbordfokusert til en mer dynamisk opplevelse, samt dreier seg mer om dynamisk genererte datahistorier, kan du forvente trender og forberede deg på dem i stedet for å reagere når de først finner sted. Du finner nye måter å tolke data på ved å bruke forretningsanalyseverktøy for å utføre utvidet analyse. Ikke bare er det enklere for brukerne å analysere og handle, men gir også virksomheten et konkurransefortrinn ved å kunne ta forbedrede avgjørelser og få økt omsetning.

Forenkle brukernes innsikt med Microsoft Power BI

Det er mye å lære om brukerne som medarbeiderne ikke engang har begynt å ta i bruk ennå. Ved å ta i bruk automatisering kan du bruke datainnsikt, maskinlæring og generering av naturlig språk (NLG) for å gi brukerne en brukervennlig opplevelse og deg et fullstendig bilde av kundenes behov og ønsker.

Gjennom utvidet analyse i Power BI kan IT- og BI-medarbeidere fokusere prosessene på nytt for å bli mer datadrevne uten behov for datateknikere. Lær å forenkle forretningsprosessene ved å opprette raskere innsikt, se på data fra ulike vinkler, øke produktiviteten og tilby flere muligheter til å ta beslutninger.