Genişletilmiş analiz nedir?

Genişletilmiş analizi anlama

Geleneksel olarak, veri analizlerinde karşılaşılan zorluklar veri uzmanlarının sorumluluğundaydı. Bu kişiler, veri analizi yaşam döngüsünde veri keşfi ve hazırlama, model tasarımı ve geliştirme ile içgörü oluşturma ve yaymayı içeren temel süreçleri yürütmek için gereken bilgi birikimine, uzmanlığa ve yazılımlara sahiptiler. Genellikle el ile gerçekleştirilen ve yorucu olan bu işler günler, haftalar ve hatta daha da uzun sürebiliyordu. İş takımları, kararlarına ve eylemlerine rehberlik edecek bu bilgileri sabırla bekliyordu.

Ancak şirketlerin artık son derece rekabetçi dijital ortamlarda faaliyetlerini hızlı bir şekilde gerçekleştirmeleri gerektiği göz önüne alındığında karar verenler artık beklemek istemiyor. Üstelik her zamankinden daha hızlı, daha ayrıntılı içgörülere ihtiyaç var. Çoğu veri bilimi takımı, büyük veriler ile diğer büyük ve karmaşık veri depoları nedeniyle veri analizi taleplerini karşılamak için operasyonlarını yeterince hızlı ölçeklememe zorluğuyla karşılaşıyor.

Genişletilmiş analiz, yapay zeka (AI) ve ilgili teknolojileri kullanarak şirketlerin iş zekası (BI) ve iş analizi (BA) oluşturma, tüketme ve paylaşma şeklini dönüştürmeye yardımcı olur.

Genişletilmiş analiz üç temel bileşenden oluşur:

1. Makine öğrenimi (ML). Bir tür yapay zeka olan ML, geçmiş verileri hızlı bir şekilde aramak, modelleri belirlemek, sapmaları tespit etmek, içgörüler ve öneriler oluşturmak için algoritmalar kullanır. ML modelleri, insan müdahalesi olmadan, yeni yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden sürekli olarak öğrenerek büyük verilerle gelişir. ML modelleri, çoğu genişletilmiş analiz özelliğinin temelini oluşturur.
2. Doğal dil teknolojileri. İnsanlar ve bilgisayarlar, insan dilini bilgisayarlar için yorumlayan doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayar kodunu insan diline çeviren doğal dil oluşturma (NLG) teknolojileri aracılığıyla birbirleriyle daha rahat iletişim kurabilirler. Sonuç olarak, iş insanları bilinen etki alanı ve sektör terimlerini kullanarak karşılıklı soru cevap oturumlarında makinelerle etkileşim kurabilir.
3. Otomasyon. Makine öğrenimi temelli teknolojiler, veri analizi yaşam döngüsü boyunca el ile gerçekleştirilen rutin görevleri otomatikleştirir. Bu, ML modellerini oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için gereken süreyi önemli ölçüde azaltır. Örneğin, teknik bilgisi olan ve olmayan kişiler, otomatik olarak oluşturulan istemlerin yardımıyla ham verileri daha hızlı bulup hazırlayabilirler. Yaşam döngüsünün sonuna doğru, otomatik olarak oluşturulan ve kullanıcı tarafından belirlenen sıklıkta dağıtılan metin tabanlı raporlarla içgörü paylaşımı hızlanır.

Adından da anlaşılacağı üzere genişletilmiş analiz, insan zekasının, sezgisinin ve merakının yerini almaz aksine bunları artırır. Kullanıcılardan zaman içinde toplanan bağlamsal ve davranışsal ipuçlarını alan ML modelleri, kişilerin amaçlarını ve tercihlerini değerlendirerek doğal dil aracılığıyla uygun içgörüler, rehberlik ve öneriler sunar. Gerçek kararı kişilere bırakır.

Genişletilmiş analiz ve genişletilmiş analiz araçlarının avantajları

Şirketinizin genişletilmiş analiz yolculuğu daha yeni başlıyor olabilir ancak bunu göze almaya değer. Genişletilmiş BI araçlarını kullanmanın avantajlarını göz önünde bulundurun:

• Daha iyi karar verme. Genişletilmiş analiz, iş insanlarının veri analizlerini daha faza sahiplenmelerine ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturmalarına yardımcı olur. Belirli ölçümlerin, ana performans göstergelerinin (KPI'lar) ve diğer bilgilerin özelleştirilmiş veri panoları ve raporlarda birleştirilmesi, karmaşık verileri daha anlaşılır hale getirir. Ayrıca veri hikayesi anlatımı, verileri grafikler ve şemalarla daha da bağlamsal hale getiren doğal dil ile anlatımlara olanak tanır.
• Verilerin herkesin kullanımına sunulması. Departmanlarda daha fazla kişi veri analizine dahil olduğunda veri okuryazarlığı artar. Zamanla kuruluş kültürü değişir. Takımlar arasında verilerle çalışmak ve bu verileri kullanarak iş değeri oluşturmak için iş birliği yapmak kolaylaşır.
• Daha hızlı veri hazırlama. ML modellerini oluşturmak, test etmek ve eğitmek için gereken veri kümelerini oluşturma süreci, genişletilmiş veri hazırlığıyla kolaylaştırılır. Proje gereksinimlerine göre uyarlanmış önerilerle yönlendirilen kullanıcılar, veri kümelerini seçip birleştirebilir, veri kümelerini temizleyebilir, biçimlendirebilir, zenginleştirebilir ve makine öğrenimi modellerini daha fazla geliştirmek için yeni veri kümeleri bulabilir.
• Daha düşük analitik sapma. Eksik veri kümeleri, hatalı varsayımlar ve bağlam eksikliğinden kaynaklanan sapma nedeniyle yanlış ve güvenilmez sonuçlara ulaşılabilir. Büyük veri birimlerini analiz eden ML algoritmaları ve el ile yapılan hataları azaltan otomatik iş akışları, sapmayı en aza indirir.
• Zaman ve maliyet tasarrufları. Veri bilimi takımları, el ile gerçekleştirilen daha az işlem sayesinde daha üretken olabilir ve daha yüksek düzeydeki analiz girişimlerine daha fazla kaynak ayırabilir. Ayrıca iş takımları, veri okuryazarlıklarını artırdıkça daha basit analiz projeleri üstlenebilir ve veri bilimcilerinin daha karmaşık görevlere daha fazla zaman ayırmalarını sağlayabilirler.

Genişletilmiş analiz araçlarıyla ilgili zorluklar

Pek çok kurumsal BI ve BA çözümüyle tümleştirilen genişletilmiş analiz araçları, insan zekasına saygı göstererek yapay zeka teknolojilerinden yararlanır.

Yine de şirketiniz, benimsemeyi yavaşlatan genel engelleri ele almaya hazır olmalıdır. Olası sorunlar arasında şunlar yer alır:

• Yapay zeka hakkında yanlış bilgiler. Bazı çalışanlar, yapay zeka teknolojilerinin kendilerinin yerini alacağından korkabilir. Açık bir şekilde iletişim kurun ve yapay zekanın sınırları olduğunu anlamalarına yardımcı olun. Genişletilmiş analiz, değer sağlamak için kişi inisiyatifini ve alandaki uzmanlığı temel alır.
• Yetersiz veri okuryazarlığı. İş takımlarının analizlere güvenle yaklaşmalarına yardımcı olmak için atölyeler düzenleyin ve akıl hocaları sağlayın. Kullanıcılara temel veri kavramları ile ifadelerinin yanı sıra takımlarına ve işlerine yardımcı olmak için veriler hakkında nasıl düşünmeleri gerektiğini öğretin. Başarılı genişletilmiş analiz projelerini vurgulayın.
• Yetersiz veri ve model yönetimi. Hata ve sapma içermeyen, kapsamlı ve güncel verileri kullanarak makine öğrenimi modellerini eğitin ve değişen veri varlıklarını işlemek için algoritmaları düzenli olarak güncelleştirin. Kullanıcılarınız, yüksek kaliteli veriler ve sağlam modellerle zamanında ve doğru içgörüler oluşturmalarına yardımcı olacak araçlara güvenebilir.
• İlgisiz sonuçlar. Kullanıcılara rolleri ve sorumlulukları açısından anlamlı olan bilgileri nasıl oluşturacaklarını gösterin. Aksi halde mutsuz olabilir ve ilgisiz sonuçları filtreleyerek zaman kaybedebilirler.
• Yetersiz hesaplama gücü ve ölçeklenebilirlik. BT yeteneklerinize bağlı olarak, bilgi birimlerindeki ve işleme gereksinimlerindeki artış, yanıt sürelerini etkileyebilir.

İşletme başarısı için genişletilmiş analizi tümleştirme

Hızlı "içgörü süresi", şirketinizin rekabet avantajı oluşturup sürdürebilmesi için oldukça önemlidir. "Anlamlı içgörülere ulaşma süresi" daha da önemlidir. Genişletilmiş analiz araçları, gerektiğinde hazır olmaları için doğru kişilerin doğru bilgileri oluşturmasına yardımcı olabilir.

Genişletilmiş BI ile iş insanları, verileri yeni açılardan değerlendirmelerini ve rolleriyle ilgili içgörüler oluşturmalarını sağlayan kişiselleştirilmiş, karşılıklı etkileşimler aracılığıyla verilerle etkileşim kurabilir. Buna ek olarak, iş analizi araçları ile genişletilmiş analiz özelliklerini kullanarak, olaylar ve eğilimler hakkında daha net bilgiler edinebilir ve bunlara yalnızca tepki vermek yerine proaktif olarak plan yapabilirler.

Kurumlar, verileri hızlı ve doğru bir şekilde analiz ederek daha iyi iş kararları verebilir ve daha etkili stratejiler oluşturabilir. Zamanla daha fazla büyüme ve daha yüksek gelir de elde edebilir.