Två personer som tittar på en analys

Vad innebär förstärkt analys?

Ditt team utvecklas ständigt, och i dagsläget troligen mer än någonsin. Oavsett om det handlar om mätning eller värdering kanske dina IT-kolleger börjar titta på verktyg för förstärkt analys som ett sätt att identifiera vad användarna söker, dess värde och hur de ska veta att data kan hjälpa verksamheten utvecklas. Det som en gång kallades "framtiden för dataanalys", förstärkt analys, hjälper till att ge svar, skapa förståelse och föreslå åtgärder som du behöver i ett snabbt föränderligt digitalt landskap.

Förstå förstärkt analys

Med förstärkt analys blir det enklare för teamet att omvandla stora datamängder till mindre, mer lättförståelig information genom statistiska och språkliga tekniker. En kombination av maskininlärning, artificiell intelligens (AI), datainsikter och förstärkning utforskar hur analys kan byggas upp, användas och delas med dina användare.

Under 2017 utvecklades tre viktiga komponenter i förstärkt analys som företag behöver förstå:

  1. Maskininlärning baserad på algoritmer som kan lära sig från data utan att vara beroende av regelbaserad programmering.
  2. Generering av naturlig språk (NLG) som översätter maskinresultat till ord och fraser som folk kan förstå, för att exempelvis göra att data känns och låter mer naturliga.
  3. Insikter om automation, databaserade insikter som hjälper till att avgöra vilken affärsstrategi som ska användas.

De tre komponenterna ger tillsammans en djup inblick i dolda mönster och ger en samlad bild av vad dina rådata och insikter kan ge dina användare, samt hur ditt team bör informera verksamheten om vad som ska göras i nästa steg.

Fördelarna med förstärkt analys

Förstärkt analys har inneburit mycket goda erfarenheter för användarna då det effektivt kombinerar de bästa bitarna av datorintelligens och mänsklig nyfikenhet. Några av de största fördelarna är:

  • Snabbare dataförberedelse. Eftersom en förstärkt dataförberedelse sammanställer flera datakällor snabbare, kan du snabbt identifiera återkommande åtgärder, sammankopplingar, snabbare insikter och högre produktivitet för att skapa helt dataautomatiserade kvalitetsrekommendationer som gör det enklare att anpassa användarupplevelsen.

  • Mindre analytisk bias. Bias på grund av ofullständiga datamängder och brist på kontext gör bara skada för dina användares resultat. Om du låter din dator göra analyser som vanligtvis sparas för verktyg för dataanalys kan förstärkt analys minska eventuell bias genom att större dataurval används enbart fokuserat på faktorer som har statistisk betydelse.

  • Större förtroende. Varje gång en användare använder dina data lämnar användaren information till dina maskininlärningsalgoritmer som därmed, med tiden, kan ge mer relevanta och korrekta rekommendationer till användarna. Förslagen hjälper till att bygga förtroende hos användarna eftersom dessa data ger mer relevanta resultat som affärssammanhang, avsikt och annat. Eftersom användarna kontinuerligt kan se relevanta val får de förtroende för din strategi vilket bygger förtroende i verksamheten.

  • Ökat datakunnande. När du fortsätter samla in data får ditt team och dina användare möjlighet att få ut värde från dessa data. Genom en automatiserad analys av dina resultat kan användarna enkelt söka efter och visualisera insikter med hjälp av deras ökade datakunnande och med minsta möjliga ansträngning. Det ger stöd till både dina användare och din organisation eftersom datakunniga medarbetare innebär att tillgänglighet inte längre innebär något hinder.

  • Extra tid för medlemmarna i teamet. Då dina IT-kolleger inte behöver lägga tid på att samla in och analysera stora datamängder och sedan koka ner till åtgärdsbara resultat, kommer de få mer tid att fokusera på affärsstrategier och specialprojekt på hög nivå. Det underlättar också för teamet eftersom tillgängliga resurser blir mer datainriktade och enkelt blir till alldagliga uppgifter i stället för att behöva reserveras för dataexperter.

Utmaningar med verktyg för förstärkt analys

Tack vare AI, maskininlärning, analys och business intelligence (BI)-plattformar går verksamheter mot en ny nivå för produktivitet och inlärning. Verktyg för förstärkt analys hjälper företag och analytiker att få bättre inblick i hur dina användares behov ständigt förändras. Och även om det finns många fördelar med förstärkt analys kan det finnas en del hinder då denna process införs i verksamheten. Några exempel på saker att vara uppmärksam på är:

  • Kvaliteten på dina utbildningsdata. Om dina analysmodeller inte är uppdaterade blir insikterna meningslösa.

  • Noggrannhet och pålitlighet. Om du använder kompletta data utan fel och uppdaterar dina modeller regelbundet håller du dina data aktuella och användarna litar på att du ger dem senaste, korrekta informationen.

  • Relevans. Att filtrera bort irrelevanta data är både trassligt och tidskrävande. Testa data regelbundet och säkerställ att endast relevanta resultat visas för användare.

  • Teamprestanda och skalbarhet. Beroende på plattformens kapacitet och teamets kunnande kan implementering av förstärkt analys, och de stora volymer det kan innebära, i processen tillfälligt hämma produktiviteten.

Integrera förstärkt analys för att göra bättre affärer

Trots att förstärkt analys har funnits i vissa typer av BI-plattformar börjar en del företag nu inse vilka fördelar det kan innebära att implementera dessa insikter i verksamheten. Allteftersom dina rapporter skiftar från att kretsa kring instrumentpaneler till en mer dynamisk upplevelse, och även kring mer dynamiskt genererade data, kan du förutse trender och planera för dem i stället för att bara reagera på dem. Med verktyg för företagsanalys för förstärkt analys kommer du att hitta nya sätt att tolka data. Det gör det inte bara enklare för användarna att analysera och agera, utan det ger även verksamheten en konkurrensfördel när det gäller att fatta bättre beslut och skapa större intäkter.

Förenkla användarnas insikter med Microsoft Power BI

Det finns mycket att lära sig om användarna som ditt team ännu inte ens börjat titta på. Med automatisering kan du utnyttja datainsikter, maskininlärning och NLG för att ge användarna en väl avvägd upplevelse och du får en komplett bild av kundernas behov och önskemål.

Med hjälp av förstärkt analys kan Power BI ge IT- och BI-team möjlighet att ändra sina processer att bli mer databaserade utan att behöva hjälp av dataexperter. Se hur du förenklar dina affärsprocesser genom att skapa snabbare insikter, titta på data från olika vinklar, öka produktiviteten och ge fler möjligheter till bättre beslut.