Analize bakan iki kişi

Genişletilmiş analiz nedir?

Ekibiniz muhtemelen şu aralar her zamankinden daha hızlı büyüyor olmalı. İster ölçüm ister gelir elde etme üzerinden olsun, BT ekip arkadaşlarınız, kullanıcılarınızın ne aradığını, değerini ve bu verileri bilmenin işinizi büyütmeye nasıl yardımcı olacağını belirlemenin bir yolu olarak genişletilmiş analiz araçları aramaya başlayabilir. Bir zamanlar "veri analizinin geleceği" olarak anılan genişletilmiş analiz, hızla ve sürekli değişen bir dijital ortamda ihtiyacınız olan yanıtları, anlayışı ve eylemleri sağlamanıza yardımcı olacaktır.

Genişletilmiş analizi anlama

Genişletilmiş analiz, ekibinizin büyük veri kümelerini istatistik ve dilbilgisi teknolojileri üzerinden daha küçük ve kullanılabilir bilgilere dönüştürmesine yardımcı olur. Makine öğrenimi, yapay zeka (AI), veri içgörüsü ve otomasyonun birleşimi, analizlerin nasıl oluşturulabileceğini, tüketilebileceğini ve kullanıcılarınızla nasıl paylaşılabileceğini keşfeder.

2017'de geliştirilen ve işletmelerin anlaması gereken üç temel genişletilmiş analiz bileşeni vardır:

  1. Kural tabanlı programlamaya bağlı kalmadan verilerden bilgi edinme becerisine sahip algoritmalara dayalı makine öğrenimi.
  2. Makine bulgularını insanların anlayabileceği sözcüklere ve ifadelere çeviren, yani verileri insanlar için daha anlaşılır kılan doğal dil oluşturma (NLG).
  3. Otomasyon içgörüleri, iş stratejinizi belirlemenize yardımcı olan veriye dayalı içgörüler.

Bu üç bileşen bir araya geldiğinde, göz önünde olmayan düzenlere derinlemesine bir bakış sunar. Ayrıca ham verilerinizin ve içgörülerinizin kullanıcılarınıza neler sağlayabileceğine ve ekibinizin bir sonraki adımda ne yapılması gerektiği konusunda işletmeyi nasıl bilgilendirmesi gerektiğine dair tutarlı bir resim sağlar.

Genişletilmiş analizin avantajları

Genişletilmiş analiz, makine zekasının ve insan merakının en iyi yönlerini en etkili şekilde birleştirerek başarılı kullanıcı deneyimlerinin büyük bir parçası haline geldi. En önemli avantajlardan bazıları şunlardır:

  • Daha hızlı veri hazırlama. Genişletilmiş veri hazırlama, birden çok veri kaynağını daha hızlı şekilde bir araya getirdiğinden kullanıcı deneyimini kişiselleştirmenize yardımcı olan, tamamen otomatik verilere dayalı ve kaliteli öneriler oluşturmak için tekrarlayan eylemleri, birleştirmeleri, hızlandırılmış içgörüleri ve daha fazla üretkenliği hızla tespit edebilirsiniz.

  • Daha düşük analitik sapma. Eksik veri kümelerinden ve bağlam eksikliğinden kaynaklanan sapma yalnızca kullanıcılarınızın sonuçlarına zarar verir. Genişletilmiş analiz, makinenizi genellikle veri analizi araçları için kaydedilen analizleri gerçekleştirmek üzere etkinleştirerek, yalnızca istatistiksel öneme sahip faktörlere odaklanan daha çeşitli verileri işleyerek olası sapmaları azaltabilir.

  • Daha fazla güven. Kullanıcı verilerinizle her etkileşim kurduğunda makine öğrenimi algoritmalarınız için ipuçları sunulur ve zaman içinde kullanıcılarınıza daha ilgili ve doğru öneriler sağlanır. Sağlanan veriler iş bağlamı ya da amaç gibi daha ilgili öğeler sunduğundan bu öneriler kullanıcılarınızın güvenini artırmaya yardımcı olur. Kullanıcılar, ilgili seçimleri sürekli olarak görebildiğinden stratejinize güvenebilir ve ardından işletmenizde güven oluşturabilir.

  • Artırılmış veri okuryazarlığı. Siz veri toplamaya devam ettikçe ekibiniz ve kullanıcılarınız bu verilerden değer elde etme fırsatına sahip olur. Sonuçlarınıza dair otomatik analiz sağlayan kullanıcılar, minimum çabayla artırılmış veri okuryazarlığı sayesinde içgörüleri kolayca arayabilir ve görselleştirebilir. Böylece veri okuryazarı bir iş gücü oluşturmak, erişilebilirliğin artık engel olmadığı anlamına geldiğinden kullanıcılarınız ve kuruluşunuz desteklenir.

  • Ekip üyeleri için fazladan zaman. BT ekip arkadaşlarınız çok büyük miktarda veri kümelerini toplamak, analiz etmek ve eyleme dönüştürülebilir öğelere dönüştürmek için zaman harcamak zorunda kalmayacağından üst düzey işletme stratejilerine ve özel projelere odaklanabilecekleri daha fazla zamana sahip olur. Ayrıca mevcut kaynaklar daha fazla veri odaklı hale geldiğinden ve bu görevler veri uzmanlarına ayrılmak yerine günlük faaliyetlerine kolayca yayıldığından ekibinizin desteklenmesine de yardımcı olunur.

Genişletilmiş analiz araçlarıyla ilgili zorluklar

Yapay zeka, makine öğrenimi analiz ve iş zekası (BI) platformları sayesinde kuruluşlar, yeni bir üretkenlik ve öğrenme düzeyine yükselmektedir. Genişletilmiş analiz araçları, işletmelerin ve analistlerin, kullanıcılarınızın ihtiyaçlarının sürekli olarak nasıl değiştiğine dair daha iyi içgörüler elde etmesine yardımcı olur. Genişletilmiş analizin birçok artısı olsa da işletmenizde bu süreci benimsemenin önünde bazı engeller olabilir. Dikkat edilmesi gereken bazı örnekler şunlardır:

  • Eğitim verilerinizin kalitesi. Analiz modelleriniz güncel değilse içgörüleriniz anlamsız hale gelir.

  • Doğruluk ve güvenilirlik. Kapsamlı ve hatasız veriler kullanarak modellerinizi düzenli olarak güncelleştirmek, verilerinizin güncel kalacağı ve kullanıcıların kendilerine en güncel ve doğru bilgileri sağladığınıza güvenebileceği anlamına gelir.

  • İlgi durumu. İlgili olmayan verileri filtrelemek zor ve zaman alıcıdır. Kullanıcılar için yalnızca ilgili sonuçların doldurulduğundan emin olmak üzere verileri düzenli olarak test edin.

  • Ekip performansı ve ölçeklenebilirlik. Platformunuzun özelliklerine ve ekibinizin beceri düzeyine bağlı olarak, genişletilmiş analizi ve buna paralel olarak elde edilen hacmi sürecinize uyguladığınızda üretkenlik anlık olarak düşebilir.

İşletme başarısı için genişletilmiş analizi tümleştirme

Genişletilmiş analiz, bazı BI platformu türlerinde mevcut olsa da bazı işletmeler artık bu bilgileri işlerinde uygulamanın ne kadar faydalı olabileceğinin farkına varmaktadır. Taktikleriniz pano merkezli olmak yerine daha dinamik bir deneyime geçtiğinden ve dinamik olarak oluşturulmuş veri hikayelerine odaklandığından yalnızca tepkisel olmak yerine eğilimleri tahmin edebilir ve buna göre plan yapabilirsiniz. Genişletilmiş analiz için araştırma yapmak üzere iş analizi araçları kullanarak verileri yorumlamanın yeni yollarını bulacaksınız. Böylece kullanıcıların analiz yapması ve harekete geçmesi kolaylaştığı gibi, aynı zamanda işletmenize daha iyi kararlar vermek ve daha fazla gelir elde etmek için rekabet avantajı da sağlanır.

Microsoft Power BI ile kullanıcılarınızın içgörülerini basitleştirin

Kullanıcılarınız hakkında ekibinizin henüz faydalanmaya başlamadığı öğrenilecek çok şey var. Otomasyonu benimseyerek, kullanıcılara çok yönlü bir deneyim ve müşterilerinizin ihtiyaç ve isteklerinin eksiksiz bir resmini sunmak için veri içgörülerinden, makine öğreniminden ve NLG'den yararlanabilirsiniz.

Genişletilmiş analiz üzerinden Power BI, BT ve BI ekiplerinin, veri uzmanlarına ihtiyaç duymadan süreçlerini daha fazla veri odaklı olacak şekilde yeniden odaklamalarının bir yolunu sunar. Daha hızlı içgörüler oluşturarak, verilere farklı açılardan bakarak, üretkenliği artırarak ve daha iyi kararlar vermek için daha fazla şans sunarak iş süreçlerinizi basitleştirmeyi öğrenin.