Czym jest rozszerzona analityka?

Na czym polega rozszerzona analityka

Dotychczas zawiłości analizy danych były dziedziną specjalistów ds. danych. Osoby te miały praktyczne doświadczenie, umiejętności oraz oprogramowanie wymagane do wykonywania kluczowych procesów w ramach cyklu życia analizy danych, który obejmuje eksplorację i przygotowanie danych, projektowanie i opracowywanie modeli oraz generowanie i rozpowszechnianie szczegółowych danych. Często dotyczyło to żmudnych zadań wykonywanych ręcznie — prac, które niejednokrotnie trwały długie dni, tygodnie lub jeszcze dłuższy czas. Zespoły biznesowe czekały z boku na informacje, które pomogłyby im w podejmowaniu decyzji i wykonywaniu właściwych działań.

Jednak z uwagi na szybkość, z jaką firmy muszą teraz pracować w bardzo konkurencyjnych środowiskach cyfrowych, osoby decyzyjne po prostu nie mogą już czekać. Takie osoby potrzebują dokładniejszych, bardziej szczegółowych danych — na dodatek potrzebują ich więcej i szybciej niż kiedykolwiek. Większość zespołów zajmujących się nauką o danych nie może jednak skalować swoich działań na tyle szybko, by móc nadążać za wymaganiami dotyczącymi analizy danych — istotnymi czynnikami, które zwiększają trudność działania w tym względzie, są dane big data oraz inne duże, złożone magazyny danych.

Korzystając ze sztucznej inteligencji (AI) i powiązanych technologii, rozszerzona analityka pomaga zmieniać sposób, w jaki firmy generują, wykorzystują i udostępniają analiza biznesowa (BI) oraz analitykę biznesową.

Trzy kluczowe składniki rozszerzonej analityki:

1. Uczenie maszynowe (ML). ML to rodzaj AI wykorzystujący algorytmy do szybkiego wyszukiwania danych historycznych, określania wzorców, wykrywania odchyleń oraz generowania szczegółowych informacji i rekomendacji. Modele ML dają najlepsze możliwości w połączeniu z danymi big data i stale uczą się z nowych uporządkowanych i nieuporządkowanymi danych — bez interwencji użytkownika. Modele ML stanowią podstawę większości funkcji rozszerzonej analityki.
2. Technologie języka naturalnego. Ludzie i komputery mogą z łatwością komunikować się ze sobą dzięki przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), czyli technologii, która interpretuje język ludzki na potrzeby komputerów, oraz generowaniu języka naturalnego (NLG), czyli technologii, która tłumaczy kod komputerowy na język ludzki. W związku z tym użytkownicy biznesowi mogą współpracować z maszynami w sposób dwukierunkowy, podczas sesji pytań i odpowiedzi, w znanym środowisku i przy użyciu pojęć używanych w branży.
3. Automatyzacja. Technologie oparte na ML automatyzują rutynowe zadania wykonywane ręcznie w całym cyklu życia analizy danych. Znacznie skraca to czas potrzebny na skompilowanie, wyszkolenie i wdrożenie modeli ML. Na przykład zarówno osoby posiadające wiedzę techniczną, jak i jej nieposiadające, mogą szybciej odkrywać i przygotowywać surowe dane. Blisko końca cyklu życia raporty tekstowe — automatycznie tworzone i dystrybuowane z częstotliwością określoną przez użytkownika — przyspieszają udostępnianie szczegółowych danych.

Jak sama nazwa wskazuje, rozszerzona analityka nie ma niczego zastępować, a jedynie rozszerzać — ludzką inteligencję, intuicję i ciekawość. Modele ML, uwzględniające zebrane w czasie wskazówki kontekstowe i informacje dotyczące zachowań użytkowników, oceniają intencje i preferencje użytkowników oraz zapewniają odpowiednie szczegółowe dane, wskazówki i zalecenia za pomocą języka naturalnego. Podejmowanie decyzji pozostawiają ludziom.

Korzyści ze stosowania rozszerzonej analityki i narzędzi rozszerzonej analityki

Być może Twoja firma dopiero zaczyna swoją przygodę z rozszerzoną analityką, możesz jednak mieć pewność, że tej przygodzie warto stawić czoła. Weź pod uwagę korzyści wynikające ze stosowania narzędzi do rozszerzonej analizy biznesowej (BI):

• Udoskonalony proces podejmowania decyzji. Rozszerzona analityka pomagają użytkownikom brać większą odpowiedzialność za analizę danych i generować szczegółowe informacje, które nadają kierunek działaniom. Dzięki konsolidacji konkretnych metryk, kluczowych wskaźników wydajności (KPI) i innych informacji w ramach dostosowywanych pulpity nawigacyjne danych i raportów złożone dane stają się bardziej zrozumiałe. Ponadto opowiadanie historii opartych na danych umożliwia tworzenie w języku naturalnym narracji, które zapewniają dla danych dodatkowy kontekst z grafikami i wykresami.
• Demokratyzacja danych. Gdy w analizę danych może zaangażować się więcej osób z różnych działów, niesie to ze sobą wzrost kompetencji korzystania z danych. Z czasem następują zmiany w obszarze kultury organizacji. Więcej zespołów czuje się pewniej, pracując z danymi, i angażuje się we współpracę w celu generowania wartości biznesowej z użyciem danych.
• Szybsze przygotowywanie danych. Proces tworzenia zbiorów danych potrzebnych do kompilowania, testowania i szkolenia modeli ML zostaje usprawniony poprzez zastosowanie wspomaganego przygotowywania danych. Użytkownicy, otrzymujący rekomendacje dostosowane do wymagań mających zastosowanie do ich projektów, mogą wybierać i konsolidować zestawy danych, a także oczyszczać, formatować i wzbogacać zestawy danych i wyszukiwać nowe zestawy w celu dalszej optymalizacji modeli ML.
• Mniejsza tendencyjność analiz. Tendencyjność wynikająca z niekompletnych zestawów danych, nieprawidłowych założeń i braku kontekstu prowadzi do generowania niedokładnych i niewiarygodnych wyników. Algorytmy ML, które analizują ogromne ilości danych, minimalizuj błędy, podobnie jak zautomatyzowane przepływy pracy, które redukują liczbę błędów popełnianych podczas ręcznego realizowania procesów.
• Oszczędność czasu i pieniędzy. Dzięki zmniejszeniu liczby procesów wykonywanych ręcznych zespoły zajmujące się nauką o danych mogą być bardziej produktywne i przekazywać więcej zasobów do użytku w ramach inicjatyw analitycznych wyższego poziomu. Ponadto w miarę wzrostu kompetencji korzystania z danych zespoły biznesowych mogą realizować prostsze projekty analityczne, co pozwala zdjąć z barków specjalistów ds. nauki o danych jeszcze więcej pracy, by mogli oni zajmować się bardziej złożonymi zadaniami.

Wyzwania związane z narzędziami rozszerzonej analityki

Narzędzia rozszerzonej analityki, które stanowią integralny element wielu firmowych rozwiązań z dziedziny BI i BA, wykorzystują co prawda technologie AI, ale z poszanowaniem analiz ludzkich.

Mimo wszystkich tych korzyści Twoja firma powinna przygotować się na stawienie czoła pewnym przeszkodom, które pojawiają się często podczas wdrażania i je spowalniają. Potencjalne wyzwania:

• Mylne wyobrażenia na temat AI. Niektórzy pracownicy mogą mieć wizję tego, że technologie AI po prostu ich zastąpią. Rozmawiaj z nimi w otwarty sposób i pomóż im zrozumieć, że AI ma swoje ograniczenia. Rozszerzona analityka polega na ludzkiej inicjatywie i znajomości danego obszaru — bez nich nie wygeneruje wartości.
• Niski poziom kompetencji korzystania z danych. Organizuj warsztaty i znajdź mentorów, aby pomóc zespołom biznesowym zagłębić się w tematykę analityki i poczuć się pewniej w tej dziedzinie. Pomóż użytkownikom nauczyć się podstawowych pojęć i wyrażeń związanych z danymi oraz zrozumieć, jak dane mogą pomóc poszczególnym zespołom i całej firmie. Przedstaw projekty, w których pomyślnie wykorzystano rozszerzoną analitykę.
• Nieefektywne zarządzanie danymi i modelami. Należy szkolić modele ML przy użyciu kompleksowych, aktualnych danych pozbawionych błędów i cech tendencyjności, a także regularnie aktualizować algorytmy pod kątem obsługi ciągle rozwijanych zasobów danych. Dzięki wysokiej jakości danych i niezawodnym modelom użytkownicy będą ufać narzędziom, które pomagają im generować szybkie i dokładne szczegółowe informacje.
• Nieistotne wyniki. Pokaż użytkownikom, jak generować informacje, które mogą okazać się istotne dla pełnionych przez nich ról oraz ich zakresu obowiązków. W przeciwnym razie będzie się pogłębiać frustracja użytkowników, którzy będą marnować czas na odfiltrowywanie nieistotnych wyników.
• Niewystarczająca moc obliczeniowa i skalowalność. W zależności od możliwości IT firmy, zwiększenie ilości informacji oraz wymagań dotyczących przetwarzania danych może wpływać na czas odpowiedzi.

Stosowanie rozszerzonej analityki do rozwoju biznesu

Krótki czas uzyskiwania szczegółowych informacji ma kluczowe znaczenie dla możliwości zdefiniowania i uzyskania przez firmę korzyści zapewniających im przewagę nad konkurencją. Jeszcze ważniejszy jest krótki czas uzyskiwania istotnych szczegółowych informacji. Narzędzia rozszerzonej analityki mogą pomóc właściwym ludziom generować właściwe informacje, by były one dostępne pod ręką, gdy zajdzie potrzeba oparcia się na nich.

Dzięki rozszerzonej analizie biznesowej użytkownicy biznesowi mogą korzystać z danych, wchodząc z nimi w spersonalizowane, konwersacyjne interakcje, które pozwalają użytkownikom spojrzeć na dane pod zupełnie nowym kątem, by generować szczegółowe informacje dotyczących konkretnych ról. Poza tym, korzystając z możliwości rozszerzonej analityki dostępnych w narzędziach do analityki biznesowej, mogą oni uzyskać bardziej przejrzyste szczegółowe informacje na temat zdarzeń i trendów, a następnie aktywnie planować działania, a nie tylko reagować na zdarzenia.

Dzięki szybkiej i dokładnej analizie danych organizacje mogą podejmować lepsze decyzje biznesowe i opracowywać wydajniejsze strategie. Z czasem mogą one prowadzić do rozwoju organizacji i wzrostu przychodów.