Analys har blivit en central del av vår tid, med data som ständigt ökar i komplexitet och gör det svårare att tolka och förstå.
Augmented Analytics, eller förstärkt analys, erbjuder en lösning för företag och användare att enkelt extrahera mening ur data med hjälp av maskininlärning och artificiell intelligens. Denna artikel kommer att utforska konceptet förstärkt analys i detalj.
Betydelsen av dataförståelse för företag
Företagsdata omfattar en mångfald av information, såsom rå analysdata, kundåterkoppling, försäljningssiffror och mer. Att samla in och analysera data är en viktig del av företagsverksamheten av flera anledningar.
Här är några skäl till varför dataförståelse är vitalt för ditt företag:
- Dataförståelse ger företag möjlighet att fatta välgrundade beslut, till exempel att hitta nya kunder, öka försäljningen och förbättra kundservicen.
- Genom att följa och utvärdera data kan företag identifiera problem och prestationsförluster.
- Med hjälp av realtidsinformation kan data hjälpa företagsledare att göra mer precisa marknadsprognoser.
- Data bidrar till att förbättra kassaflödet och effektivisera ekonomihanteringen, förutom att öka försäljning och intäkter.
- Data kan bidra till att förbättra affärsprocesser, öka produktiviteten samt minska tids- och kostnadsspill.
Vad är Augmented Analytics?
Förstärkt analys, som använder kraften i artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML), underlättar dataförberedelse, generering av insikter samt tolkning av dessa insikter. Det ger företag och analytiker möjlighet att arbeta snabbare, mer precist och effektivt med data.
Augmented analytics är utformat för företagsanvändare och ledare som önskar dra nytta av data och erhålla insikter utan att ha djupa tekniska kunskaper. Tekniken hjälper användare att snabbt identifiera relevant data, analysera den och avslöja värdefulla insikter för sin verksamhet.
Låt oss undersöka några av dess centrala funktioner:
- Förstärkt analys möjliggör automatisk dataidentifiering och datahantering i olika format som PDF och textdokument.
- Det erbjuder statistisk analys för att generera specifika resultat eller insikter från data.
- Användare kan förbereda data snabbare och mer noggrant, vilket minskar behovet av manuellt arbete.
- Det erbjuder AI-drivna rekommendationer för databeredning, upptäckt, analys med mera.
- Genom naturliga språkintegrationer kan användare ställa frågor i vanligt språk istället för att använda speciella kod- eller datafrågespråk.
Komponenter i Augmented Analytics
Augmented analytics består av tre huvudkomponenter:
Maskininlärning (ML) – Maskininlärning är en del av AI som använder algoritmer och historiska data för att göra mer exakta förutsägelser. ML hjälper företag att få värdefulla insikter om kundbeteende och affärsmönster med hjälp av statistiska metoder för att göra prognoser och klassificeringar.
Natural Language Technologies (NLP) – NLP är ytterligare en gren av AI som hjälper datorer att förstå mänskligt språk (text och tal). Det möjliggör för datorer att svara på muntliga kommandon, översätta språk och sammanfatta texter i realtid.
Automatisering – Maskininlärningsteknik automatiserar dataanalysuppgifter och minskar tiden som krävs för att utveckla, träna och distribuera ML-modeller.
Hur kan integrering av förstärkt analys stödja företagstillväxt?
Integrering av förstärkt analys kan vara en stor förändring, särskilt i stora branscher som tillverkning, läkemedel, detaljhandel, sjukvård och konsumentvaror. Det hjälper företag att öka intäkterna, behålla kunder, förbättra kundnöjdheten, kassaflödet med mera. Företag kan bli mer flexibla, förbättra affärsprocesser och fatta bättre beslut.
Fördelar med Augmented Analytics
Maximera produktiviteten
Genom att automatisera upprepande, tidskrävande och manuella uppgifter bidrar förstärkt analys till att öka den mänskliga produktiviteten. AI är särskilt användbart för att spara tid och pengar samt skala upp uppgifter som kräver mindre intelligens.
Skapa större värde
Affärslösningar och beslutsfattande kräver mänsklig intelligens, men processen kan vara repetitiv och tidskrävande. Med hjälp av augmented analytics kan de flesta processer automatiseras, såsom databeredning och upptäckt av insikter. Detta ger företag möjlighet att leverera mer värde snabbare.
Förbättrad analys
Förstärkt analys gör analyser tillgängliga för alla användare oavsett deras analytiska färdigheter och ökar produktiviteten genom att göra analyser tillgängliga på alla nivåer. Genom att integrera AI kan företag dra nytta av förbättrad analys och mer välgrundade beslut.
Förbättrad beslutsprocess
Förstärkt analys stödjer företag att fatta mer välgrundade beslut genom avancerad dataanalys.
Förbättrad effektivitet och precision
Maskininlärning och AI-teknik hanterar upprepande uppgifter och beräkningar med hög noggrannhet. Tekniken automatiserar uppgifter som sparar tid och energi för företag och ökar den mänskliga produktiviteten.
Göra organisationer mer flexibla
AI kan öka insiktshastigheten och göra organisationer mer anpassningsbara. Det kan föreslå relevanta data och rekommendera flera analysmetoder samt spåra användarbeteende och föreslå efterföljande åtgärder.
Traditionell analys vs. självbetjäningsanalys vs. förstärkt analys
| Traditionell analys | Självbetjäningsanalys | Förstärkt analys | |
| Definition | Traditionell analys involverar en komplex IT-miljö, datalager och IT-personal för att utföra dataanalys. | Detta är en typ av affärsintelligens där användare själva utför datafrågor och genererar rapporter med hjälp av BI-programvara och minimalt IT-stöd. | Detta hjälper användare att förstå och analysera data med hjälp av maskininlärning och artificiell intelligens. |
| Färdigheter/Expertis | Kräver specifik färdighet, utbildning och expertis. Det är mycket beroende av IT-personal. | Affärsanvändare behöver viss utbildning och expertis för att utföra dataanalys, bygga och modifiera rapporter. | Ingen förkunskap eller expertis krävs för att analysera data med hjälp av augmented analytics. |
| Resurser | Starkt beroende av IT-personal. | Kräver manuella resurser och BI-verktyg. | Bygger på tekniken för förstärkt analys. |
| IT-Involvering | Kräver omfattande engagemang av IT- och dataspecialister. | Självbetjäningsanalys kräver minimalt IT-engagemang, mest i den initiala installationen. | Förstärkt analys kräver inte IT eller dataspecialister. |
| Datatyper | Kräver datastrukturering innan användning. | Använder data från olika format och flera resurser. | Använder data från olika format och flera resurser. |
Utmaningar med Augmented Analytics
Trots de betydande fördelarna som förstärkt analys erbjuder företag, finns det fortfarande vissa utmaningar, som inkluderar:
- Anställda kan frukta att AI-tekniker kommer att ersätta dem, trots att AI-teknik har sina begränsningar.
- För att förstärkt analys ska fungera optimalt krävs att människor följer bästa praxis. Det baseras på den programmering och algoritmer som den har tränats för.
- Förstärkta analysmodeller behöver korrekt träning, vilket kan ta tid.
- Ju större datamängder som behöver analyseras, desto mer datorkraft krävs av ML-algoritmer för förstärkt analys.
Författarens kommentar om Augmented Analytics
Augmented analytics är en teknik som fortfarande är under utveckling med stor potential för framtida användning. Företag kan använda denna teknik genom avancerad programvara som drivs av AI och maskininlärning. Även om tekniken fortfarande är under utveckling, och enligt Gartner endast 10 % av analytikerna utnyttjar den fullt ut, kan ditt företag dra nytta av förstärkt analys för sin tillväxt.
Innan du bestämmer dig för att implementera förstärkt analys, fundera på följande:
- Har ditt företag ett analys team?
- Har du omfattande data?
- Varför behöver du förstärkt analys?
Om du är säker på att du vill använda förstärkt analys är nästa steg att följa bästa praxis för att maximera dess fördelar.
Avslutande ord
Augmented analytics är ett värdefullt verktyg för företag som behöver dataanalys. Exakta och aktuella data är viktiga för affärstillväxt. Förstärkt analys kombinerar mänsklig intelligens med AI för att analysera data och generera värdefulla insikter. Företag över hela världen använder denna teknik och du bör också göra det för att vara konkurrenskraftig.
Du kan också undersöka Augmented Intelligence.