Twee mensen die analytics bekijken

Wat is augmented analytics?

Uw team is voortdurend bezig met groeien, nu waarschijnlijk meer dan ooit. Via metingen of het genereren van inkomsten beginnen uw IT-teamleden mogelijk met het bekijken van tools voor augmented analytics om te bepalen waar uw gebruikers naar op zoek zijn, wat de waarde hiervan is en hoe kennis van die gegevens uw bedrijf zal helpen groeien. Augmented analytics, dat ooit de 'toekomst van gegevensanalyse' werd genoemd, helpt de antwoorden, het inzicht en de acties te bieden die u nodig hebt in een snel veranderend digitaal landschap.

Inzicht in augmented analytics

Augmented analytics helpt uw team grote gegevenssets om te zetten in kleinere, beter verteerbare brokken informatie via statistische en taalkundige technologieën. Een combinatie van machine learning, kunstmatige intelligentie (AI), gegevensinzichten en verrijking bepaalt hoe analytics kunnen worden gemaakt, verbruikt en gedeeld door uw gebruikers.

Augmented analytics, dat werd ontwikkeld in 2017, bevat drie essentiële onderdelen die bedrijven moeten begrijpen:

  1. Machine learning op basis van algoritmen die de mogelijkheid hebben om van gegevens te leren zonder dat dit afhankelijk is van op regels gebaseerd programmeren.
  2. Het genereren van natuurlijke taal (NLG) waarmee machinebevindingen worden omgezet in woorden en zinnen die mensen kunnen verstaan, waardoor gegevens dus geschikter aanvoelen en klinken voor mensen.
  3. Automatiseringsinzichten, datagestuurde inzichten die helpen bij het bepalen van uw bedrijfsstrategie.

Deze drie onderdelen gecombineerd bieden een uitgebreid onderzoek naar verborgen patronen en geven een samenhangend beeld van wat uw onbewerkte gegevens en inzichten uw gebruikers kunnen bieden, en hoe uw team het bedrijf moet informeren over wat er moet gebeuren.

De voordelen van augmented analytics

Augmented analytics is een belangrijk onderdeel geworden van geslaagde gebruikerservaringen, waarbij de beste aspecten van machine-intelligentie en menselijke nieuwsgierigheid op zeer effectieve wijze worden gecombineerd. Tot de belangrijkste voordelen behoren:

  • Snellere gegevensvoorbereiding. Aangezien met augmented gegevensvoorbereiding meerdere gegevensbronnen sneller samen worden geconsolideerd, kunt u snel herhalende acties, joins, versnelde inzichten en hogere productiviteit detecteren om volledig door gegevens geautomatiseerde en hoogwaardige aanbevelingen op te bouwen die de gebruikerservaring helpen personaliseren.

  • Gereduceerde analytische bias. Bias die wordt veroorzaakt door onvolledige gegevenssets en gebrek aan context is alleen maar nadelig voor de resultaten van uw gebruikers. Door uw machine in staat te stellen meestal analyses uit te voeren, die gewoonlijk worden opgeslagen voor tools voor gegevensanalyse, augmented analytics potentiële bias verminderen door een groter bereik aan gegevens uit te voeren dat alleen wordt beïnvloed door factoren met statistische relevantie.

  • Verbeterde vertrouwensrelatie. Telkens wanneer een gebruiker met uw gegevens communiceert, biedt dit uw algoritmen voor machine learning nieuwe aanwijzingspunten en, met het verstrijken van de tijd, relevantere en nauwkeurige aanbevelingen voor uw gebruikers. Met deze suggesties kunt u een vertrouwensrelatie met uw gebruikers opbouwen, omdat de geleverde gegevens relevantere items bieden, zoals bedrijfscontext, intentie en meer. Aangezien gebruikers continu relevante selecties kunnen bekijken, kunnen ze op uw strategie gaan vertrouwen en vervolgens vertrouwen in uw bedrijf opbouwen.

  • Toegenomen datageletterdheid. Terwijl u gegevens blijft verzamelen, hebben uw team en gebruikers de gelegenheid om waarde te ontlenen aan die gegevens. Door een geautomatiseerde analyse van uw resultaten te leveren, kunnen gebruikers eenvoudig zoeken naar inzichten en deze met minimale inspanning visualiseren aan de hand van hun toegenomen datageletterdheid. Dit ondersteunt zowel uw gebruikers als uw organisatie, aangezien het opbouwen van een personeelsbestand met grote datageletterdheid betekent dat toegankelijkheid niet langer een obstakel is.

  • Extra tijd voor teamleden. Aangezien uw IT-groep geen tijd hoeft te besteden aan het verzamelen en analyseren van hoeveelheden gegevenssets en het verwerken hiervan tot bruikbare items, hebben zij meer tijd om zich te richten op bedrijfsstrategieën en speciale projecten op hoog niveau. Dit biedt uw team ook meer mogelijkheden wanneer de beschikbare resources meer gegevensgericht worden en eenvoudig kunnen worden ingepast in hun alledaagse activiteiten in plaats van dat die taken worden gereserveerd voor gegevensprofessionals.

Uitdagingen voor tools voor augmented analytics

Dankzij AI, machine learning, analytics en business intelligence (BI)-platforms bereiken organisaties een nieuw productiviteits- en leerniveau. Met tools voor augmented analytics kunnen bedrijven en analisten betere inzichten verwerven in de continu veranderende behoeften van uw gebruikers. En hoewel augmented analytics een groot aantal voordelen heeft, kunnen er enkele obstakels bestaan voor het invoeren van dit proces in uw bedrijf. Enkele voorbeelden van de zaken waarop moet worden gelet zijn:

  • De kwaliteit van uw trainingsgegevens. Als uw analysemodellen niet up-to-date zijn, hebben uw inzichten geen zin meer.

  • Nauwkeurigheid en betrouwbaarheid. Als u uitgebreide gegevens gebruikt die geen fouten bevatten en uw modellen periodiek bijwerkt, blijven uw gegevens actueel en kunnen gebruikers erop vertrouwen dat u ze de meest recente en nauwkeurige informatie verstrekt.

  • Relevantie. Het uitfilteren van irrelevante gegevens is lastig en tijdrovend. Test gegevens regelmatig om ervoor te zorgen dat alleen relevante resultaten worden ingevuld voor gebruikers.

  • Teamprestaties en schaalbaarheid. Afhankelijk van de mogelijkheden van het platform en het vaardigheidsniveau van het team, kan het implementeren van augmented analytics, plus het daarbij behorende volume, in het proces de productiviteit tijdelijk vertragen.

Integratie van augmented analytics voor zakelijk succes

Hoewel er op sommige typen BI-platforms al gebruik werd gemaakt van augmented analytics, realiseren sommige bedrijven zich nu hoe nuttig het kan zijn om deze bevindingen in hun bedrijf te implementeren. Wanneer uw tactieken verschuiven van een dashboardgerichte naar een dynamischere ervaring, en er meer dynamisch gegenereerde gegevens worden verzameld, kunt u anticiperen op trends en hiervoor plannen maken in plaats simpelweg te reageren. Met tools voor business analytics voor het uitvoeren van augmented analytics, kunt u meer manieren vinden om gegevens te interpreteren. Het maakt het niet alleen makkelijker voor gebruikers om te analyseren en te reageren, maar zorgt er ook voor dat uw bedrijf concurrerender wordt door betere beslissingen te nemen en meer omzet te halen.

De inzichten van uw gebruikers vereenvoudigen met Microsoft Power BI

Er is nog veel dat u aan de weet kunt komen over uw gebruikers waar uw team nog niet aan toe is gekomen. Via automatisering kunt u gegevensinzichten, machine learning en NLG gebruiken om gebruikers een goed afgeronde ervaring te bieden en krijgt u een volledig beeld van de wensen en behoeften van uw klanten.

Via augmented analytics biedt Power BI een manier voor IT- en BI-teams om hun processen gerichter te maken zodat ze meer gegevensgestuurd worden zonder dat gegevensprofessionals nodig zijn. Leer uw bedrijfsprocessen te vereenvoudigen door sneller inzichten te verwerven, vanuit verschillende hoeken naar gegevens te kijken, de productiviteit te verhogen en de besluitvorming te verbeteren.