Hva er utvidet analyse?

Forstå utvidet analyse

Tradisjonelt sett var dataanalyse noe profesjonelle datafolk drev med. De hadde kunnskapen, ekspertisen og programvaren som var nødvendig for å utføre viktige prosesser i dataanalyselivssyklusen, som omfatter datautforskning og -klargjøring, modellutforming og -utvikling samt innsiktsgenerering og -formidling. Arbeidet var ofte manuelt og tidkrevende og kunne ta dager, uker eller mer. Forretningsgrupper ventet på sidelinjene på informasjon for å få hjelp med beslutningene og handlingene sine.

Beslutningstakere kan imidlertid ikke bare vente i dagens raske, konkurransepregede digitale miljøer. De trenger dypere og mer innsikt – raskere enn noen gang. De fleste dataforskergrupper kan likevel ikke skalere driften raskt nok til å holde seg oppdatert med etterspørselen etter dataanalyser, en utfordring sammensatt av stordata og andre store og komplekse datalagre.

Ved å bruke kunstig intelligens og tilknyttet teknologi hjelper utvidet analyse virksomheter med å transformere hvordan de genererer, bruker og deler forretningsintelligens og forretningsanalyse.

Utvidet analyse består av tre hovedkomponenter:

1. Maskinlæring. Maskinlæring er en type kunstig intelligens som bruker algoritmer til raskt å søke etter historiske data, identifisere mønstre, finne avvik og generere innsikt og anbefalinger. Maskinlæringsmodeller vokser på stordata og lærer kontinuerlig av nye strukturerte og ustrukturerte data – uten menneskelig inngripen. Maskinlæringsmodeller ligger til grunn for de fleste utvidede analysefunksjonene.
2. Teknologi for naturlig språk. Mennesker og datamaskiner kan lettere forstå hverandre ved hjelp av naturlig språkbehandling som tolker menneskelig språk for datamaskiner, og generering av naturlig språk som oversetter datamaskinkode til menneskelig språk. Dermed kan forretningspersoner kommunisere med maskiner i økter frem og tilbake og økter for spørsmål og svar ved hjelp av kjente domene- og bransjebegreper.
3. Automatisering. Teknologi drevet av maskinlæring automatiserer rutinemessige, manuelle oppgaver i hele dataanalyselivssyklusen. Dette reduserer betydelig tiden det tar å bygge, lære opp og distribuere maskinlæringsmodeller. Tekniske personer og personer som mangler teknisk erfaring, oppdager og forbereder rådata raskere med hjelp av automatisk genererte spørsmål. Nær slutten av livssyklusen opprettes og distribueres tekstbaserte rapporter automatisk med brukerdefinert hyppighet, noe som gir rask deling av innsikt.

Utvidet analyse erstatter ikke, men utvider menneskelig intelligens, intuisjon og nysgjerrighet. Ved å ta kontekstuelle og atferdsmessige stikkord som samles over tid fra brukerne, vurderer maskinlæringsmodeller menneskelig hensikt og preferanser og gir passende innsikt, retningslinjer og anbefalinger via naturlig språk. Den faktiske beslutningstakingen er opp til personene.

Fordelene med utvidet analyse og utvidede analyseverktøy

Virksomhetens bruk av utvidet analyse er kanskje bare i startfasen, men det er en god start. Vurder fordelene ved å bruke utvidede forretningsanalyseverktøy:

• Forbedret beslutningstaking. Utvidet analyse hjelper forretningspersoner med å ta større eierskap over dataanalyse og generere praktisk innsikt. Ved å konsolidere bestemte måledata, ytelsesindikatorer og annen informasjon inn i tilpassede datainstrumentbord og rapporter blir komplekse data mer forståelige. I tillegg gjør datafortelling det mulig med fortellinger på naturlig språk som ytterligere setter dataene i sammenheng med grafer og diagrammer.
• Datademokratisering. Når flere personer fra alle avdelinger blir involvert i dataanalyse, øker dataforståelsen. Over tid endres den organisasjonsmessige kulturen. Flere grupper blir fortrolige med å arbeide med data og samarbeide om å skape forretningsverdi med dataene.
• Raskere dataforberedelse. Prosessen med å opprette datasett som trengs for å bygge, teste og lære opp maskinlæringsmodeller, er effektivisert gjennom utvidet dataforberedelse. Brukere blir veiledet med anbefalinger som er tilpasset prosjektkravene, og kan velge og konsolidere datasett – rydde, formatere og supplere datasett – og finne nye datasett for å optimalisere maskinlæringsmodellene ytterligere.
• Reduserte analyseskjevheter. Skjevheter som forårsakes av ufullstendige datasett, feilaktige antakelser og mangel på kontekst, fører til unøyaktige og upålitelige resultater. Maskinlæringsalgoritmer som analyserer store datavolumer – og automatiserte arbeidsflytprosesser som reduserer manuelle feil – minimerer skjevheter.
• Tids- og kostnadsbesparelser. Med færre manuelle prosesser kan dataforskergrupper være mer produktive og sette inn flere ressurser i initiativer på høyere nivå. Etter hvert som forretningsgrupper øker dataforståelsen, kan de også ta på seg enklere analyseprosjekter, noe som gjør det enklere å frigjøre dataforskere til mer komplekse oppgaver.

Utfordringer med verktøy for utvidet analyse

Utvidet analyse er for mange virksomheter en viktig del av mange løsninger for forretningsanalyse og forretningsintelligens og drar nytte av teknologi med kunstig intelligens mens de respekterer menneskelig intelligens.

Likevel bør virksomheten være forberedt på å løse vanlige hindringer som gjør innføringen tregere. Potensielle utfordringer omfatter følgende:

• Misforståelser om kunstig intelligens. Noen ansatte kan være bekymret for at teknologi med kunstig intelligens skal erstatte dem. Kommuniser åpent og hjelp dem med å forstå at kunstig intelligens har begrensninger. Utvidet analyse er avhengig av menneskelig initiativ og domenekompetanse for å gi verdi.
• Dårlig dataforståelse. Avhold seminarer og tilby mentorer for å hjelpe forretningsgruppene med å bruke analyse med trygghet. Lær brukere viktige datakonsepter og -fraser samt hvordan de skal tenke på data på måter som hjelper medarbeiderne og virksomheten. Vektlegg vellykkede, utvidede analyseprosjekter.
• Ineffektiv data- og modelladministrasjon. Lær opp maskinlæringsmodeller ved hjelp av omfattende, aktuelle data som er uten feil og skjevheter, og oppdater regelmessig algoritmer for å håndtere dataressurser i utvikling. Med data og robuste modeller av høy kvalitet vil brukerne stole på at verktøyene hjelper dem med å generere nøyaktig innsikt til riktig tid.
• Irrelevante resultater. Vis brukere hvordan de genererer informasjon som er meningsfull for rollene og ansvarsområdene deres. Hvis ikke blir de frustrerte og sløser tid på å filtrere ut irrelevante resultater.
• Manglende datakraft og skalerbarhet. Avhengig av IT-funksjonene kan en økning i informasjonsvolumer og behandlingskrav påvirke svartidene.

Integrering av utvidet analyse for suksess i virksomheten

Rask tid til innsikt er svært viktig for virksomhetens evne til å etablere og opprettholde et konkurransefortrinn. Rask tid til meningsfull innsikt er enda viktigere. Utvidede analyseverktøy kan hjelpe de riktige personene med å generere riktig informasjon, slik at den er klar når den trengs.

Med utvidet forretningsanalyse kommuniserer forretningspersoner med data gjennom tilpassede, samtalebaserte samhandlinger som gjør dem i stand til å vurdere data fra nye vinkler og generere innsikt som er aktuelle for rollene deres. Ved å bruke utvidede analysefunksjoner med forretningsanalyseverktøy kan de dessuten få tydeligere innsikt i hendelser og trender og dermed planlegge proaktivt i stedet for bare å reagere på dem.

Ved å analysere data raskt og nøyaktig kan organisasjoner ta bedre forretningsbeslutninger og formulere mer effektive strategier. Over tid kan de øke veksten og få høyere inntekter.