การวิเคราะห์เสริมคืออะไร

การทำความเข้าใจในการวิเคราะห์เสริม

โดยทั่วไปแล้ว การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นหน้าที่ของผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล พวกเขามีความรู้ ความเชี่ยวชาญ และซอฟต์แวร์ที่จำเป็นในการดำเนินการตามกระบวนการหลักในวงจรชีวิตของการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งรวมถึงการสำรวจและเตรียมข้อมูล การออกแบบและพัฒนาแบบจำลอง การสร้างและเผยแพร่ข้อมูลเชิงลึก บ่อยครั้งต้องใช้แรงงานคนและมีความน่าเบื่อ งานอาจใช้เวลาเป็นวัน สัปดาห์ หรือนานกว่านั้น ทีมธุรกิจต่างรอคอยข้อมูลเพื่อเป็นแนวทางในการตัดสินใจและการดำเนินการ

แต่ด้วยความเร็วที่บริษัทต่างๆ ต้องดำเนินการในสภาพแวดล้อมแบบดิจิทัลที่มีการแข่งขันสูง ผู้มีอำนาจตัดสินใจไม่สามารถรอได้ พวกเขาต้องการข้อมูลเชิงลึกจำนวนมากและต้องเร็วที่สุด ทว่าทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่ไม่สามารถปรับขนาดการดำเนินงานได้เร็วพอที่จะให้ทันกับความต้องการในเรื่องของการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งเป็นความท้าทายที่มีเรื่องของข้อมูลขนาดใหญ่และที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนเข้ามาเกี่ยวข้อง

ด้วยการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง การวิเคราะห์เสริมจะช่วยเปลี่ยนวิธีที่บริษัทสร้าง ใช้ และแชร์ ข่าวกรองธุรกิจ (BI) และการวิเคราะห์ธุรกิจ (BA)

องค์ประกอบหลักสามประการจะรวมไปถึงการวิเคราะห์เสริม:

1. การเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่อง (ML) ML ถือว่าเป็น AI ชนิดหนึ่งที่ใช้อัลกอริทึมเพื่อค้นหาข้อมูลในอดีตอย่างรวดเร็ว รวมไปถึงระบุรูปแบบ ระบุการเบี่ยงเบน สร้างข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำ แบบจำลอง ML เติบโตบนข้อมูลขนาดใหญ่และเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลใหม่ๆ ที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง โดยไม่ต้องอาศัยการแทรกแซงจากมนุษย์ แบบจำลอง ML รองรับความสามารถในการวิเคราะห์เสริม
2. เทคโนโลยีภาษาธรรมชาติ มนุษย์และคอมพิวเตอร์สามารถพูดคุยกันได้ง่ายขึ้นผ่านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งจะแปลภาษามนุษย์ให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ และการสร้างภาษาแบบธรรมชาติ (NLG) ซึ่งจะแปลโค้ดคอมพิวเตอร์เป็นภาษามนุษย์ ด้วยเหตุนี้ นักธุรกิจจึงสามารถมีส่วนร่วมกับเครื่องในเซสชันคำถามและคำตอบแบบกลับไปกลับมาโดยใช้โดเมนและข้อกำหนดของอุตสาหกรรมที่คุ้นเคยได้
3. ระบบอัตโนมัติ เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย ML จะทำให้งานประจำวันต่างๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติตลอดวงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งจะช่วยลดเวลาที่ต้องใช้ในการสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้แบบจำลอง ML เป็นอย่างมาก ตัวอย่างเช่น บุคลากรด้านเทคนิคและที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคสามารถค้นหาและเตรียมข้อมูลดิบได้รวดเร็วยิ่งขึ้น เพราะมีตัวช่วยสร้างข้อความแจ้งเตือนอัตโนมัติ เมื่อใกล้สิ้นสุดวงจรชีวิต รายงานแบบข้อความ ซึ่งถูกสร้างและแจกจ่ายโดยอัตโนมัติตามความถี่ที่ผู้ใช้กำหนด จะช่วยทำให้การแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกมีความรวดเร็ว

การวิเคราะห์เสริมนั้นมีความตามชื่อ นั้นคือ ไม่ได้มาแทนที่แต่เป็นการเพิ่มความฉลาดของมนุษย์ สัญชาตญาณ และความอยากรู้อยากเห็น แบบจำลอง ML จะประเมินเจตนาและความต้องการของมนุษย์ และนำเสนอข้อมูลเชิงลึก แนวทาง และคำแนะนำที่เหมาะสมผ่านภาษาธรรมชาติ โดยใช้ข้อมูลเชิงบริบทและพฤติกรรมที่รวบรวมจากผู้ใช้ในช่วงเวลาหนึ่ง แล้วมนุษย์ก็จะนำข้อมูลเชิงลึกนั้นมาช่วยในการตัดสินใจ

ประโยชน์ของการวิเคราะห์เสริมและเครื่องมือการวิเคราะห์เสริม

เส้นทางการวิเคราะห์เสริมของบริษัทของคุณอาจเพิ่งเริ่มต้น แต่ก็คุ้มค่าที่จะทำ พิจารณาข้อดีของการใช้เครื่องมือ BI เสริม:

• การตัดสินใจที่ดีขึ้น การวิเคราะห์เสริมช่วยให้นักธุรกิจมีความเป็นเจ้าของมากขึ้นในการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ การรวมตัวชี้วัดบางตัว ตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) และข้อมูลอื่นๆ ไว้ใน แดชบอร์ดข้อมูล ที่กำหนดเอง และรายงานต่างๆ ทำให้ข้อมูลที่ซับซ้อนสามารถเข้าใจได้มากขึ้น นอกจากนี้ การเล่าเรื่องราวข้อมูล เปิดใช้งานการบรรยายภาษาธรรมชาติที่จะขยายบริบทข้อมูลด้วยกราฟและแผนภูมิ
• การทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตย เมื่อผู้คนจากแผนกต่างๆ เข้ามามีส่วนร่วมในการวิเคราะห์ข้อมูลมากขึ้น การรู้เท่าทันข้อมูลก็ต้องเพิ่มขึ้น เมื่อเวลาผ่านไป วัฒนธรรมองค์กรก็เปลี่ยนแปลง มีทีมงานจำนวนมากขึ้นที่รู้สึกสบายใจที่จะทำงานกับข้อมูลและทำงานร่วมกันเพื่อสร้างมูลค่าทางธุรกิจด้วยข้อมูลนั้น
• การเตรียมข้อมูลที่เร็วขึ้น กระบวนการสร้างชุดข้อมูลที่จำเป็นในการสร้าง ทดสอบ และฝึกแบบจำลอง ML นั้นได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นผ่านการเตรียมข้อมูลเสริม ด้วยคำแนะนำที่มีการปรับให้เข้ากับข้อกำหนดของโครงการ ผู้ใช้สามารถเลือกและรวมชุดข้อมูล ล้าง จัดรูปแบบ และเพิ่มชุดข้อมูลได้ รวมไปถึงค้นหาชุดข้อมูลชุดใหม่เพื่อปรับให้เหมาะสมกับแบบจำลอง ML ต่อไป
• อคติในการวิเคราะห์ลดลง อคติที่เกิดจากชุดข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ สมมติฐานที่ผิดพลาด และการขาดบริบทจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องและไม่น่าไว้วางใจ อัลกอริทึม ML ที่วิเคราะห์ปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ และเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติที่ลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากมนุษย์ ช่วยลดอคติได้
• การประหยัดเวลาและต้นทุน เพราะมีกระบวนการที่มนุษย์ต้องลงมือทำน้อยลง ทีมงานฝ่ายวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิผลมากขึ้นและช่วยให้แผนริเริ่มการวิเคราะห์ในระดับที่สูงกว่ามีทรัพยากรมากขึ้น นอกจากนี้ เมื่อทีมธุรกิจเพิ่มความสามารถในการรู้เท่าทันข้อมูล พวกเขาสามารถดำเนินโครงการวิเคราะห์ได้ง่ายขึ้น ทำให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ต้องเปลืองแรงทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น

ความท้าทายของเครื่องมือวิเคราะห์เสริม

เครื่องมือวิเคราะห์เสริมรวมอยู่ในโซลูชัน BI และ BA ระดับองค์กรจำนวนมาก ซึ่งจะใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI โดยคำนึงถึงศักยภาพของมนุษย์ด้วย

แต่อย่างไรก็ตาม บริษัทของคุณควรเตรียมพร้อมที่จะจัดการกับอุปสรรคที่อาจพบได้บ่อยครั้งซึ่งจะทำให้การทำงานล่าช้า ความท้าทายที่อาจพบเจอ ได้แก่

• ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ AI พนักงานบางคนอาจกลัวว่าเทคโนโลยี AI จะเข้ามาแทนที่พวกเขา สื่อสารกับพนักงานอย่างตรงไปตรงมาและช่วยให้พวกเขาเข้าใจว่า AI นั้นมีข้อจำกัด การวิเคราะห์เสริมอาศัยความคิดริเริ่มของมนุษย์และความเชี่ยวชาญในเรื่องโดเมนเพื่อส่งมอบคุณค่า
• การรู้เท่าทันข้อมูลที่ไม่ดี จัดเวิร์กช็อปและให้คำปรึกษาเพื่อช่วยให้ทีมธุรกิจเข้าถึงการวิเคราะห์ด้วยความมั่นใจ สอนแนวคิดและข้อความต่างๆ ของข้อมูลหลักแก่ผู้ใช้ และวิธีคิดเกี่ยวกับข้อมูลในลักษณะที่จะช่วยทีมและธุรกิจของพวกเขา เน้นโครงการวิเคราะห์เสริมที่ประสบความสำเร็จ
• การจัดการข้อมูลและแบบจำลองที่ไม่มีประสิทธิภาพ ฝึกแบบจำลอง ML โดยใช้ข้อมูลที่ครอบคลุมและเป็นปัจจุบัน ซึ่งปราศจากข้อผิดพลาดและอคติ แล้วอัปเดตอัลกอริทึมเป็นประจำเพื่อจัดการสินทรัพย์ข้อมูลที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง ด้วยข้อมูลคุณภาพสูงและแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพ ผู้ใช้ของคุณจะไว้วางใจเครื่องมือต่างๆ ที่จะช่วยให้พวกเขาสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องและตรงเวลา
• ผลลัพธ์ที่ไม่เกี่ยวข้อง แสดงให้ผู้ใช้เห็นถึงวิธีการสร้างข้อมูลที่มีความหมายต่อบทบาทหน้าที่และความรับผิดชอบของพวกเขา ไม่เช่นนั้นพวกเขาอาจประสบกับความคับข้องใจและเสียเวลากรองผลลัพธ์ที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป
• พลังประมวลผลและความสามารถในการปรับขนาดไม่เพียงพอ ปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นและข้อกำหนดในการประมวลผลอาจส่งผลต่อเวลาตอบสนอง ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความสามารถของฝ่ายไอทีของคุณ

การรวมการวิเคราะห์เสริมเพื่อความสำเร็จทางธุรกิจ

"เวลาในการสร้างข้อมูลเชิงลึก" ที่รวดเร็วฉับไวมีความสำคัญต่อความสามารถของบริษัทของคุณในการสร้างและรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันเป็นอย่างมาก "เวลาในการสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย" อย่างรวดเร็วฉับไวยิ่งสำคัญมากขึ้นไปอีก เครื่องมือวิเคราะห์เสริมสามารถช่วยให้บุคลากรสร้างข้อมูลที่ถูกต้องได้ เพื่อให้พร้อมเมื่อจำเป็นต้องนำมาใช้

ด้วย BI เสริม นักธุรกิจมีส่วนร่วมกับข้อมูลผ่านการโต้ตอบบทสนทนาที่เป็นส่วนตัว ซึ่งช่วยให้พวกเขาพิจารณาข้อมูลจากมุมมองใหม่ๆ และสร้างข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องกับบทบาทของพวกเขาได้ นอกจากนี้ ด้วยการใช้ความสามารถในการวิเคราะห์เสริมกับ เครื่องมือวิเคราะห์ธุรกิจ พวกเขาสามารถรับข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเกี่ยวกับเหตุการณ์และแนวโน้มต่างๆ แล้วจึงวางแผนเชิงรุก ไม่ใช่เพียงแค่ตอบสนองต่อเหตุการณ์เหล่านั้น

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวดเร็วและแม่นยำ องค์กรต่างๆ จะสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้นและกำหนดกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้ เมื่อเวลาผ่านไป พวกเขาสามารถผลักดันการเติบโตและรายได้ที่สูงขึ้นได้