Dwie osoby przyglądające się analityce

Co to jest rozszerzona analityka?

Twój zespół nieustannie się rozwija, a teraz prawdopodobnie bardziej niż kiedykolwiek. Niezależnie od tego, czy chodzi o pomiary, czy o monetyzację, rozszerzona analityka pomaga określić zasoby, jakich szukają Twoi użytkownicy, oraz wartość tych zasobów. Pozwala również zrozumieć, w jaki sposób ta wiedza może przyczynić się do rozwoju Twojej firmy. Okrzyknięta "przyszłością analityki danych", rozszerzona analityka pomaga zdobywać wiedzę niezbędną do podejmowania działań w szybko zmieniającym się środowisku cyfrowym.

Na czym polega rozszerzona analityka

Rozszerzona analityka pomaga Twojemu zespołowi przekształcać duże zbiory danych w mniejsze i łatwiejsze do przetworzenia informacje dzięki technologiom opartym na statystyce i języku. Połączenie uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji (AI), analizy danych i rozszerzonej analityki ułatwia tworzenie, wykorzystywanie i udostępnianie danych analitycznych użytkownikom.

Koncepcja rozszerzonej analityki została opracowana w 2017 roku i składa się z trzech podstawowych elementów, które należy dokładnie zrozumieć:

  1. Uczenie maszynowe oparte na algorytmach zdolnych do uczenia się na podstawie danych bez używania reguł.
  2. Generowanie języka naturalnego (NLG) pozwala tłumaczyć wyniki pracy maszyn na słowa i frazy zrozumiałe dla ludzi, co sprawia, że dane stają się bardziej ludzkie.
  3. Spostrzeżenia oparte na automatyzacji i danych, które pomagają określić strategię biznesową.

Te trzy elementy razem pozwalają odsłaniać ukryte wzorce i tworzyć spójny obraz danych dostarczanych użytkownikom oraz wyznaczać kierunki dalszych działań.

Korzyści płynące z rozszerzonej analityki

Rozszerzona analityka pozwala skutecznie oferować coraz lepsze doświadczenia użytkownikom poprzez łączenie ze sobą najlepszych cech inteligencji maszyn i ludzkiej ciekawości. Oto niektóre z głównych korzyści:

  • Szybsze przygotowywanie danych. Funkcja rozszerzonego przygotowania danych szybciej konsoliduje wiele źródeł, co pozwala szybko wykryć powtarzające się czynności, złączenia, przyspieszone analizy oraz wyższą produktywność, by tworzyć w pełni zautomatyzowane i wysokiej jakości rekomendacje pomagające spersonalizować doświadczenia użytkowników.

  • Mniejsza tendencyjność analiz. Tendencyjność wynikająca z niekompletnych zestawów danych i braku kontekstu pogarsza jakość wyników pokazywanych użytkownikom. Kiedy analizę przeprowadzaną zwykle przez narzędzia do analizy danych można wykonać za pomocą maszyny, rozszerzona analityka może zredukować potencjalną tendencyjność wyników poprzez poszerzenie zbioru danych i skupienie się wyłącznie na czynnikach o istotnym znaczeniu statystycznym.

  • Większe zaufanie. Każda interakcja użytkownika z danymi dostarcza algorytmom uczenia maszynowego wskazówek, co z biegiem czasu przekłada się na trafniejsze i dokładniejsze rekomendacje dla użytkowników. To pomaga budować zaufanie użytkowników, ponieważ dostarczane dane obejmują coraz istotniejsze zagadnienia, takie jak kontekst biznesowy, intencje itp. Kiedy rekomendacje są trafne, użytkownicy chętniej im ufają, co przekłada się na coraz większe zaufanie do Twojej firmy.

  • Wzrost kompetencji korzystania z danych. W miarę gromadzenia danych stają się one coraz bardziej wartościowe dla Twojego zespołu i użytkowników. Automatyczna analiza wyników pozwala użytkownikom łatwo wyszukiwać i wizualizować wnioski. Jest to pomocne zarówno dla użytkowników, jak i dla organizacji, ponieważ wzrost kompetencji korzystania z danych pozwala barierę ich dostępności.

  • Więcej czasu dla członków zespołu. Ponieważ pracownicy działu IT nie będą musieli poświęcać czasu na gromadzenie i analizowanie ogromnych ilości danych oraz przekształcanie ich w praktyczne informacje; będą mieli więcej czasu, by skupić się na wyższych strategiach biznesowych i projektach specjalnych. Dzięki temu wzrasta również pozycja zespołu, ponieważ dostępne źródła są bardziej skoncentrowane na danych i z łatwością można włączyć je w codzienne przepływy zadań. Pozwala to uniezależnić się od specjalistów od danych.

Wyzwania związane z narzędziami rozszerzonej analityki

Dzięki AI, uczeniu maszynowemu, analityce i platformom analiza biznesowa (BI) organizacje mogą osiągać coraz wyższe poziomy produktywności i zdobywania wiedzy. Narzędzia rozszerzonej analityki pomagają firmom i analitykom stale pogłębiać rozumienie dynamiki potrzeb użytkowników. I choć rozszerzona analityka zapewnia wiele korzyści, to mogą pojawić się pewne przeszkody w zaadoptowaniu jej w Twojej firmie. Oto kilka przykładowych sytuacji, na które należy uważać:

  • Jakość danych do uczenia algorytmów. Jeśli masz nieaktualne modele analityczne, Twoje wnioski nie będą miały wiele wspólnego z rzeczywistością.

  • Dokładność i wiarygodność. Dostęp do kompleksowych zbiorów danych i okresowe aktualizowanie modeli zapewnia, że dane pozostają aktualne, a użytkownicy mogą ufać, że otrzymują najnowsze i najdokładniejsze informacje.

  • Trafność. Odsiewanie nieistotnych danych jest uciążliwe i czasochłonne. Regularnie testuj dane, aby upewnić się, że użytkownicy zawsze otrzymują prawidłowe wyniki.

  • Wydajność i skalowalność zespołu. Zależnie od potencjału platformy i kwalifikacji zespołu, wdrożenie do procesu rozszerzonej analityki i związanego z nią wolumenu może chwilowo obniżyć wydajność.

Stosowanie rozszerzonej analityki do rozwoju biznesu

Mimo że rozszerzona analityka jest już używana na niektórych platformach BI, to część firm dopiero teraz zaczyna dostrzegać rozległe korzyści płynące z jej wdrożenia. W miarę przechodzenia na podejście bardziej dynamiczne i odchodzenia od centralnych paneli na rzecz dynamicznie generowanych strumieni danych, można przewidywać i planować trendy, a nie tylko na nie reagować. Używając narzędzia do analityki biznesowej do eksploracji danych na potrzeby rozszerzonej analityki, znajdziesz nowe sposoby ich interpretacji. Nie tylko ułatwisz użytkownikom analizę i podejmowanie działań, ale także zapewnisz swojej firmie przewagę konkurencyjną, która pozwoli Ci podejmować lepsze decyzje i generować wyższe przychody.

Uprość procesy analityczne swoich użytkowników za pomocą Microsoft Power BI

Jest wiele informacji o użytkownikach, których Twój zespół jeszcze nie zaczął wykorzystywać. Automatyzacja pozwala na wykorzystanie danych, uczenia maszynowego i NLG, by dać użytkownikom kompleksowe doświadczenie, a Tobie pełny obraz potrzeb i oczekiwań klientów.

Platforma Power BI z rozszerzoną analityką pozwala na przeorientowanie procesów w taki sposób, aby w większym stopniu opierały się na danych, bez konieczności zatrudniania specjalistów w tej dziedzinie. Naucz się upraszczać procesy biznesowe poprzez szybsze generowanie informacji, analizowanie danych z różnych perspektyw, zwiększanie produktywności i ułatwianie procesu decyzyjnego.