คนสองคนที่กำลังมองดูการวิเคราะห์

การวิเคราะห์เสริมคืออะไร

ทีมของคุณอยู่ในสถานะของการเติบโตอย่างต่อเนื่องที่อาจมากยิ่งขึ้นกว่าที่เคย ไม่ว่าจะโดยการวัดหรือการสร้างรายได้ เพื่อนร่วมทีมด้าน IT ของคุณอาจเริ่มต้นตรวจสอบเครื่องมือการวิเคราะห์เสริมเพื่อระบุสิ่งที่ผู้ใช้ของคุณกำลังมองหา มูลค่าของสิ่งนั้น และการรับรู้ถึงข้อมูลจะช่วยให้ธุรกิจของคุณเติบโตได้อย่างไร เมื่อสร้าง "อนาคตของการวิเคราะห์ข้อมูล" การวิเคราะห์เสริมจะช่วยให้คําตอบ ความเข้าใจ และการดำเนินการที่คุณต้องการในสภาพแวดล้อมทางดิจิทัลที่รวดเร็วและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

การทำความเข้าใจในการวิเคราะห์เสริม

การวิเคราะห์เสริมช่วยให้ทีมงานของคุณแปลงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ให้เป็นข้อมูลที่มีขนาดเล็กลงและเข้าใจได้ง่ายขึ้นผ่านเทคโนโลยีทางสถิติและภาษาศาสตร์ การผสมผสานระหว่างการเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ข้อมูลเชิงลึก และการเสริมจะช่วยสำรวจว่าจะสามารถสร้าง ใช้ และแชร์ข้อมูลวิเคราะห์กับผู้ใช้ของคุณได้อย่างไร

มีองค์ประกอบสำคัญสามประการในการวิเคราะห์เสริมที่ธุรกิจต้องเข้าใจ ซึ่งพัฒนาขึ้นในปี 2017:

  1. การเรียนรู้ของเครื่องตามอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้โดยไม่ขึ้นอยู่กับการเขียนโปรแกรมตามกฎ
  2. การสร้างภาษาแบบธรรมชาติ (NLG) ซึ่งแปลสิ่งที่ค้นพบโดยเครื่องจักรเป็นคำและวลีที่มนุษย์สามารถเข้าใจได้ เช่น การทำให้ข้อมูลรู้สึกและฟังดูเป็นมนุษย์มากขึ้น
  3. ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับระบบอัตโนมัติ ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งช่วยกำหนดกลยุทธ์ทางธุรกิจของคุณ

เมื่อส่วนประกอบทั้งสามนี้รวมเข้าด้วยกันจะให้รายละเอียดเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบที่ซ่อนอยู่และให้ภาพรวมว่าข้อมูลดิบและข้อมูลเชิงลึกของคุณสามารถให้อะไรกับผู้ใช้ของคุณได้บ้าง รวมทั้งวิธีที่ทีมของคุณควรแจ้งธุรกิจว่าจะต้องทำอะไรต่อไป

ประโยชน์ของการวิเคราะห์เสริม

การวิเคราะห์เสริมได้กลายเป็นส่วนสำคัญของประสบการณ์ผู้ใช้ที่ประสบความสำเร็จ ซึ่งรวมเอาแง่มุมที่ดีที่สุดของความฉลาดของเครื่องจักรและความอยากรู้อยากเห็นของมนุษย์เข้าด้วยกันอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ประโยชน์สูงสุดบางประการ ได้แก่:

  • การเตรียมข้อมูลที่รวดเร็วขึ้น เนื่องจากการเตรียมข้อมูลเสริมจะรวมแหล่งข้อมูลหลายแหล่งเข้าด้วยกันได้รวดเร็วยิ่งขึ้น คุณจึงสามารถตรวจจับการดำเนินการซ้ำ การรวม ข้อมูลเชิงลึกที่รวดเร็ว และประสิทธิภาพการทำงานที่สูงขึ้นได้อย่างรวดเร็ว เพื่อสร้างคำแนะนำด้านข้อมูลและคุณภาพแบบอัตโนมัติโดยสมบูรณ์ ซึ่งช่วยปรับแต่งประสบการณ์ของผู้ใช้

  • อคติในการวิเคราะห์ที่ลดลง อคติที่เกิดจากชุดข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์และการขาดบริบทจะส่งผลเสียต่อผลลัพธ์ของผู้ใช้ของคุณเท่านั้น การทำให้เครื่องของคุณทำการวิเคราะห์ที่ปกติแล้วบันทึกไว้สำหรับ เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล นั้น การวิเคราะห์เสริมสามารถลดความเอนเอียงที่อาจเกิดขึ้นได้ด้วยการดำเนินการข้อมูลในช่วงที่กว้างขึ้น โดยเน้นที่ปัจจัยที่มีนัยสำคัญทางสถิติเพียงอย่างเดียว

  • ความไว้วางใจที่สูงขึ้น ทุกครั้งที่ผู้ใช้โต้ตอบกับข้อมูลของคุณ ข้อมูลนั้นจะให้เบาะแสเกี่ยวกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องของคุณและให้คำแนะนำที่เกี่ยวข้องและแม่นยำยิ่งขึ้นแก่ผู้ใช้ของคุณเมื่อเวลาผ่านไป คำแนะนำเหล่านี้ช่วยสร้างความไว้วางใจให้กับผู้ใช้ของคุณ เนื่องจากข้อมูลที่ให้มานั้นนำเสนอรายการที่เกี่ยวข้องมากขึ้น เช่น บริบททางธุรกิจ เจตนา และอื่นๆ เนื่องจากผู้ใช้สามารถดูการเลือกที่เกี่ยวข้องได้อย่างต่อเนื่อง พวกเขาจึงสามารถไว้วางใจกลยุทธ์ของคุณ และสร้างความไว้วางใจในธุรกิจของคุณ

  • การรู้ข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ในขณะที่คุณรวบรวมข้อมูลต่อไป ทีมงานและผู้ใช้ของคุณมีโอกาสที่จะได้รับคุณค่าจากข้อมูลนั้น ผู้ใช้สามารถค้นหาและแสดงภาพข้อมูลเชิงลึกได้อย่างง่ายดายด้วยการรู้ข้อมูลที่เพิ่มขึ้น โดยใช้ความพยายามเพียงเล็กน้อยด้วยการวิเคราะห์ผลลัพธ์ของคุณโดยอัตโนมัติ ซึ่งสนับสนุนทั้งผู้ใช้และองค์กรของคุณ เนื่องจากการสร้างบุคลากรที่มีความรู้ด้านข้อมูลทำให้การเข้าถึงไม่เป็นอุปสรรคอีกต่อไป

  • เวลาพิเศษสำหรับสมาชิกในทีม เนื่องจากเพื่อนร่วมทีมด้านไอทีของคุณไม่จำเป็นต้องใช้เวลาในการรวบรวมและวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลและกลั่นกรองให้เป็นรายการที่ดำเนินการได้ พวกเขาจะมีเวลามากขึ้นในการมุ่งเน้นไปที่กลยุทธ์ทางธุรกิจระดับสูงและโครงการพิเศษ นอกจากนี้ ยังช่วยให้ทีมของคุณมีศักยภาพ เนื่องจากทรัพยากรที่มีอยู่จะเน้นไปที่ข้อมูลมากขึ้น และกลายเป็นกิจกรรมประจำวันของพวกเขาได้อย่างง่ายดาย แทนที่จะสงวนงานเหล่านั้นไว้สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล

ความท้าทายของเครื่องมือวิเคราะห์เสริม

การเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์ และแพลตฟอร์ม ข่าวกรองธุรกิจ (BI) องค์กรต่างๆ กำลังก้าวขึ้นสู่ระดับใหม่ของประสิทธิภาพการทำงานและการเรียนรู้เนื่องจาก AI เครื่องมือวิเคราะห์เสริมช่วยให้ธุรกิจและนักวิเคราะห์ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นเกี่ยวกับความต้องการของผู้ใช้ที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา และในขณะที่มีข้อดีมากมายในการวิเคราะห์เสริม อาจมีอุปสรรคบางประการในการนำกระบวนการนี้ไปใช้กับธุรกิจของคุณ ตัวอย่างของสิ่งที่ควรระวัง ได้แก่:

  • คุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรมของคุณ หากแบบจำลองการวิเคราะห์ของคุณไม่ทันสมัย ข้อมูลเชิงลึกของคุณก็จะไม่มีประโยชน์

  • ความถูกต้องแม่นยําและความเชื่อถือได้ การใช้ข้อมูลที่ครอบคลุม ซึ่งไม่มีข้อผิดพลาดและการอัปเดตแบบจำลองของคุณเป็นระยะๆ จะช่วยให้ข้อมูลของคุณเป็นปัจจุบัน และผู้ใช้สามารถไว้วางใจได้ว่าคุณกำลังให้ข้อมูลล่าสุดและถูกต้องแก่พวกเขา

  • ความเกี่ยวข้อง การกรองข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออกไปเป็นเรื่องที่ยุ่งยากและใช้เวลานาน ทดสอบข้อมูลเป็นประจำเพื่อให้แน่ใจว่ามีการเติมเพียงผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องเท่านั้นสำหรับผู้ใช้

  • ประสิทธิภาพของทีมและความสามารถในการปรับขนาด การใช้การวิเคราะห์เสริม ตลอดจนปริมาณที่มาพร้อมกับมัน ในกระบวนการของคุณอาจทำให้ประสิทธิภาพการทำงานช้าลงชั่วขณะ โดยขึ้นอยู่กับความสามารถของแพลตฟอร์มและระดับทักษะของทีม

การรวมการวิเคราะห์เสริมเพื่อความสำเร็จทางธุรกิจ

แม้ว่าการวิเคราะห์เสริมจะมีอยู่ในแพลตฟอร์ม BI บางประเภท แต่บางธุรกิจก็ตระหนักดีว่าการนำการเรียนรู้เหล่านี้ไปใช้กับธุรกิจของพวกเขาจะเป็นประโยชน์เพียงใด เมื่อกลวิธีของคุณเปลี่ยนจากที่เน้นแดชบอร์ดเป็นประสบการณ์แบบไดนามิกมากขึ้น เช่นเดียวกับการหมุนเวียนมากขึ้นเกี่ยวกับเรื่องราวข้อมูลที่สร้างขึ้นแบบไดนามิก คุณก็จะสามารถคาดการณ์แนวโน้มและวางแผนสำหรับพวกเขาได้ แทนที่จะเป็นเพียงปฏิกิริยาโต้ตอบ คุณจะพบวิธีใหม่ในการตีความข้อมูล ด้วยการใช้ เครื่องมือวิเคราะห์ธุรกิจ เพื่อค้นหาการวิเคราะห์เสริม ไม่เพียงแต่ทำให้ผู้ใช้วิเคราะห์และดำเนินการได้ง่ายขึ้นเท่านั้น แต่ยังช่วยให้ธุรกิจของคุณมีความได้เปรียบในการแข่งขันในด้านการตัดสินใจที่ดีขึ้นและมีรายได้ที่เพิ่มขึ้น

ลดความซับซ้อนของข้อมูลเชิงลึกของผู้ใช้ด้วย Microsoft Power BI

มีอะไรให้เรียนรู้มากมายเกี่ยวกับผู้ใช้ของคุณที่ทีมของคุณยังไม่ได้เริ่มเรียนรู้ด้วยซ้ำ คุณสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึก การเรียนรู้ของเครื่อง และ NLG เพื่อให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่รอบด้าน และคุณได้เห็นภาพรวมของความจำเป็นและความต้องการของลูกค้าของคุณ ด้วยการเลือกใช้ระบบอัตโนมัติ

Power BI เสนอวิธีสำหรับทีมไอที และ BI เพื่อโฟกัสกระบวนการของพวกเขาอีกครั้งเพื่อให้ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้มากขึ้น โดยไม่ต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล ผ่านทางการวิเคราะห์เสริม เรียนรู้ที่จะทำให้กระบวนการทางธุรกิจของคุณง่ายขึ้น โดยการสร้างข้อมูลเชิงลึกที่รวดเร็วขึ้น การดูข้อมูลจากมุมต่างๆ การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และการเสนอโอกาสที่มากขึ้นเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น