Vad innebär förstärkt analys?

Förstå förstärkt analys

Traditionellt hörde den komplexa dataanalysen till dataproffsens domäner. De hade den kunskap, expertis och programvara som krävdes för att köra nyckelprocesserna i dataanalysens livscykel, till exempel utforskning och förberedelse av data, design och utveckling av modeller samt generering och spridning av insikter. Arbetet var ofta manuellt och repetitivt, och kunde ta både dagar, veckor eller ännu längre. Samtidigt väntade företagsteamen på information som kunde guida deras beslut och handlingar.

I dag har beslutsfattarna helt enkelt inte möjlighet att vänta, eftersom allt sker väldigt fort i de mycket konkurrensutsatta digitala miljöerna. De behöver fler och djupare insikter snabbare än någonsin. Ändå kan de flesta datavetarteam inte skala upp tillräckligt snabbt för att hålla jämna steg med kraven på dataanalys, en utmaning som har blivit allt större med big data och andra stora och komplexa datalager.

Förstärkt analys med artificiell intelligens (AI) och relaterade tekniker hjälper till att förändra hur företag genererar, förbrukar och delar business intelligence (BI) och företagsanalys (BA, Business Analytics).

Förstärkt analys består av tre nyckelkomponenter:

1. Maskininlärning (ML, Machine Learning). ML är en typ av AI som använder algoritmer för att snabbt söka genom historiska data, identifiera mönster, upptäcka avvikelser och generera insikter och rekommendationer. ML-modeller utvecklas mycket bra utifrån big data och lär sig kontinuerligt av nya strukturerade och ostrukturerade data – utan mänsklig inblandning. ML-modeller ligger till grund för de flesta funktionerna för förstärkt analys.
2. Tekniker för naturligt språk. Människor och datorer pratar enklare med varandra via språkteknologi (NLP, Natural Language Processing), som tolkar mänskligt språk för datorerna, och generering av naturligt språk (NLG, Natural Language Generation), som översätter datorkod till mänskligt språk. Teknikerna gör att företagsanvändare kan kommunicera med datorer fram och tillbaka med frågor och svar genom att använda välbekanta domän- och branschtermer.
3. Automation. ML-baserade tekniker automatiserar rutinuppgifter under dataanalysens hela livscykel. Därmed går det betydligt fortare att bygga, träna och distribuera ML-modeller. Med hjälp av till exempel automatiskt genererade frågor kan alla, oavsett teknisk kompetens, snabbt upptäcka och förbereda rådata. Framemot slutet av livscykeln kan textbaserade rapporter, automatiskt skapade och distribuerade med den frekvens som användaren anger, göra att det går snabbare att dela insikterna.

Förstärkt analys ersätter inte, utan förstärker, mänsklig intelligens, intuition och nyfikenhet. Genom att använda kontextuella och beteendemässiga ledtrådar som kontinuerligt samlas in från användare bedömer ML-modellerna mänskliga avsikter och önskemål, och erbjuder insikter, vägledning och rekommendationer på naturligt språk. Själva beslutsfattandet står människorna för.

Fördelarna med förstärkt analys och verktyg för förstärkt analys

Ditt företag kanske precis har börjat använda förstärkt analys, men det är väl värt att göra. Det finns många fördelar med att använda verktyg för förstärkt BI:

• Förbättrat beslutsfattande. Med förstärkt analys kan företagens medarbetare ta större ansvar för dataanalysen och generera användbara insikter. Komplexa data blir enklare att förstå när du konsoliderar specifika mått, KPI:er och annan information i anpassade datainstrumentpaneler och rapporter. Dessutom möjliggör databerättande narrativ på naturligt språk som ger data ytterligare sammanhang med olika diagram.
• Datademokratisering. Datakunnigheten ökar när fler personer från olika avdelningar deltar i dataanalysen. Med tiden förändras organisationskulturen. Fler team känner sig trygga med att arbeta med data och samarbeta för att skapa affärsvärde med dessa data.
• Snabbare dataförberedelse. Processen att skapa de datauppsättningar som behövs för att skapa, testa och träna ML-modeller effektiviseras med förstärkt dataförberedelse. Med hjälp av rekommendationer som anpassats för deras projektbehov kan användarna välja och konsolidera datauppsättningar, rensa, formatera och berika datauppsättningar och hitta nya datauppsättningar som optimerar ML-modellerna ytterligare.
• Reducerad analytisk bias. Bias på grund av ofullständiga datauppsättningar, felaktiga antaganden och brist på kontext leder till felaktiga och opålitliga resultat. ML-algoritmer som analyserar mycket stora datamängder, och automatiserade arbetsflöden som minskar antalet manuella fel, minimerar bias.
• Tids- och kostnadsbesparingar. Med färre manuella processer kan datavetarteam bli mer produktiva och använda fler resurser för analysinitiativ på högre nivå. Och när företagsteamen blir mer datakunniga kan de åta sig enklare analysprojekt, vilket ger dataforskarna mer tid för mer komplexa uppgifter.

Utmaningar med verktyg för förstärkt analys

I många BI- och BA-lösningar för företag använder verktygen för förstärkt analys AI-tekniker och respekterar samtidigt den mänskliga intelligensen.

Ditt företag bör ända vara berett att hantera vanliga hinder som gör att införandet går långsamt. Exempel på utmaningar:

• Missuppfattningar om AI. En del medarbetare kanske tror att AI-tekniker kommer att ersätta dem. Kommunicera öppet och hjälp dem förstå att AI har begränsningar. Förstärkt analys kan bara bidra med värde med hjälp av mänskliga initiativ och mänsklig domänexpertis.
• Dålig datakunnighet. Håll workshops och tillhandahåll mentorer som hjälper företagsteamen att använda analys med tillförsikt. Utbilda användare om viktiga begrepp och fraser som rör data, och hur de ska tänka på data så att de bidrar till deras team och verksamhet. Uppmärksamma lyckade projekt som använt förstärkt analys.
• Ineffektiv data- och modellhantering. Träna ML-modeller med omfattande och aktuella data som saknar fel och bias, och uppdatera algoritmerna regelbundet så att de kan hantera växande datatillgångar. Med data av hög kvalitet och robusta modeller kommer användarna att lita på att verktygen hjälper dem generera korrekta insikter i rätt tid.
• Irrelevanta resultat. Visa användarna hur de genererar information som är meningsfull för deras roller och ansvarsområden. Annars blir de frustrerade och lägger tid på att filtrera bort irrelevanta resultat.
• Otillräcklig datorkraft och skalbarhet. Beroende på din IT-kapacitet kan en ökning av informationsvolymen och bearbetningskraven påverka svarstiderna.

Integrera förstärkt analys för att göra bättre affärer

Snabb ”tid till insikt” är avgörande för att företaget ska kunna skapa och upprätthålla en konkurrensfördel. Snabb ”tid till meningsfull insikt” är ännu viktigare. Verktyg för förstärkt analys kan hjälp rätt personer att generera rätt information så att den är klar när den behövs.

Med förstärkt BI kan företagens medarbetare interagera med data via personanpassade konversationer som gör att de kan se data på nya sätt och generera insikter som är relevanta för deras roller. Och genom att använda funktioner för förstärkt analys med verktyg för företagsanalys kan de få tydligare insikter om händelser och trender, för att sedan planera proaktivt för dem i stället för att bara reagera på dem.

Genom att snabbt och korrekt analysera data fattar organisationer bättre affärsbeslut och tar fram mer effektiva strategier. Med tiden kan de leda till större tillväxt och större intäkter.