Analytics har blivit viktigt nuförtiden, med data som blir mer komplexa och svåra att förstå eller tolka.
Augmented Analytics är ett verktyg för att hjälpa företag eller användare att enkelt förstå data med hjälp av maskininlärning och artificiell intelligens. I den här artikeln kommer vi att diskutera i detalj vad utökad analys är.
Innehållsförteckning
Vikten av att förstå data för företag
Data för ett företag är en samling fakta eller statistik som råa analytiska data, kundfeedbackdata, försäljningssiffror eller annat. Av flera skäl är insamling och analys av data en integrerad del av ett företag.
Här är några anledningar till varför det är viktigt att förstå data för ditt företag:
- Att förstå data kan hjälpa ett företag att fatta bättre beslut om att hitta nya kunder, öka försäljningssiffrorna, förbättra kundservicen och många fler.
- Spårning och granskning av data kan hjälpa företag att lösa problem och upptäcka prestandaavbrott.
- Data hjälper företagsledare att göra de mest exakta marknadsförutsägelserna med hjälp av realtidsintelligens.
- Förutom att öka försäljningen och intäkterna hjälper data företag att förbättra kassaflödet och hjälper till att hantera pengar på ett effektivt sätt.
- Data hjälper team och anställda att minska pengar och tid, öka produktiviteten och förbättra affärsprocesser.
Vad är Augmented Analytics?
Förstärkt analys, som drivs av artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML), hjälper användare med dataförberedelser, generering av insikter och insiktsförklaringar. Förstärkt analys hjälper företag och analyser att arbeta med data snabbare, mer exakt och mer effektivt.
Augmented analytics är för företagsanvändare och chefer som skulle dra nytta av att få insikter och värde från data utan att ha några stora tekniska färdigheter. Tekniken hjälper användare att snabbt hitta relevant data, analysera dem och avslöja insikter för sin verksamhet.
Låt oss ta en titt på några av dess väsentliga funktioner:
- Förstärkt analys hjälper till med automatisk dataidentifiering tillsammans med att läsa data i flera format som PDF, textdokument, etc.
- Den erbjuder statistisk analys för att resultera i vissa resultat eller insikter i data.
- Det hjälper användare att förbereda data snabbare och mer exakt, vilket minimerar manuellt arbete.
- Det hjälper användare med de bästa AI-drivna rekommendationerna för databeredning, upptäckt, analys och mer.
- Det tillåter naturliga språkinteraktioner så att användare kan skriva en datafråga på ett enkelt språk istället för valfritt kod- eller datafrågespråk.
Förstärkta Analytics-komponenter
Det finns tre viktiga komponenter i Augmented Analytics:
Machine Learning (ML) – Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens som använder algoritmer och historiska data för att förutsäga resultat mer exakt. ML hjälper företag att få värdefull insikt från kunders beteende och affärsmönster. Den använder statistiska metoder för att göra förutsägelser och klassificeringar.
Natural Language Technologies (NLP) – NLP är en annan gren av artificiell intelligens som hjälper datorer att förstå mänskligt språk (text och talade ord). Det låter datorer svara på verbala kommandon, översätta språk och sammanfatta texter i realtid.
Automation- Machine Learning-tekniker hjälper till att automatisera dataanalysuppgifter och minska tiden för att bygga, träna och distribuera ML-modeller.
Hur kan augmented analytics integration hjälpa företagstillväxt?
Att integrera utökad analys kan vara transformerande, särskilt för stora industrier som tillverkning, läkemedel, detaljhandel, hälsovård, CPG, etc. Det hjälper företag att öka intäkterna och behålla kunderna, förbättra kundnöjdheten, kassaflödet och mycket mer. Företag kan bli mer agila, hjälpa affärsprocesser och fatta bättre beslut.
Fördelar med Augmented Analytics
Maximera produktiviteten
Förstärkt analys kan hjälpa till att öka mänsklig produktivitet genom att automatisera repetitiva, tidskrävande och manuella uppgifter. AI är till stor hjälp när det gäller att spara tid och kostnader och skala uppgifter som kräver mindre intelligens.
Ge större värde
Processen att utveckla affärslösningar och beslutsfattande kräver mänsklig intelligens, men den kan vara repetitiv och tidskrävande. Med Augmented analytics kan de flesta processer automatiseras, såsom databeredning, upptäckt av insikter etc. Det hjälper företag att leverera mer värde snabbare.
Förbättrad analys
Förstärkt analys hjälper till att göra analyser tillgänglig för alla användare oavsett deras analytiska färdigheter. Det ökar produktiviteten genom att ge analyser till användare på alla nivåer. Med artificiell intelligens som ger förstärkt analys kan företag dra nytta av förbättrad analys och välgrundade beslut.
Förbättrad beslutsfattandeprocess
Förstärkt analys hjälper företag att fatta de mest välgrundade besluten genom dataanalys.
Förbättrad effektivitet och precision
Maskininlärning och teknik för artificiell intelligens utför repetitiva uppgifter och beräkningar exakt. Tekniken automatiserar uppgifter som hjälper företag att spara tid och energi och öka mänsklig produktivitet.
Göra organisationer agila
AI kan hjälpa organisationer genom att öka insiktshastigheten, vilket gör dem mer smidiga. Det kan hjälpa till att resa i sökområdet, föreslå relevanta data och rekommendera flera analysmetoder. Förstärkt analys kan spåra användarbeteende och rekommendera efterföljande åtgärder.
Traditionell analys vs. självbetjäningsanalys vs. utökad analys
Traditionell analysSelf-Service AnalyticsAugmented AnalyticsDefinitionTraditionell analys använder en komplex IT-miljö, datalager och IT-personal för att utföra dataanalys. Detta är en typ av affärsintelligens där användare utför datafrågor och genererar rapporter oberoende med hjälp av BI-programvara och minimalt IT-stöd. Detta hjälper användare att förstå och analysera data med hjälp av maskininlärning och artificiell intelligens. Skicklighet/expertisFärdighet, utbildning och expertis behövs här. Det är starkt beroende av IT-personal. Affärsanvändare behöver lite utbildning och expertis för att utföra dataanalys och bygga och ändra rapporter. Ingen förkunskap eller expertis behövs för att analysera data med hjälp av augmented analytics.ResourceDen här typen av analys är starkt beroende av IT-personal. Den här typen av analys kräver manuella resurser och BI-verktyg. Den är beroende av Augmented analytics-teknologi. involvering av IT- och dataspecialister. Självbetjäningsanalyser kräver minimalt IT-engagemang, mestadels i den initiala installationen.Augmenterad analys behöver inte IT eller några dataspecialister. Typ av data behöver datastrukturering innan den används. Utnyttja data från olika format och flera resurser. Utnyttja data från olika format och flera resurser.
Augmented Analytics-utmaningar
Trots alla stora fördelar förstärkt analys har för företag, har den fortfarande vissa utmaningar, och här är några av dem:
- Anställda kan frukta att AI-tekniker kommer att ersätta dem utan att veta att hur avancerade dessa tekniker än kan vara har AI begränsningar.
- Förstärkt analys är beroende av att människor följer bästa praxis och handlingssätt för att prestera som förväntat. Den fungerar baserat på de program och algoritmer den har tränats för.
- Förstärkta analysmodeller måste tränas korrekt, vilket tar tid.
- Ju större data som behöver analyseras, desto mer datorkraft behöver ML-algoritmer för augmented analytics.
Författarens anteckning om Augmented Analytics
Augmented analytics är fortfarande en framväxande teknologi med stort utrymme för framtida användning och utveckling. Företag kan använda denna teknik genom banbrytande programvara som drivs av artificiell intelligens och maskininlärning. Även om detta är den framtida tekniken, och enligt Gartner använder bara 10 % av analytikerna den till sin fulla potential, kan ditt företag utnyttja utökad analys för sin tillväxt.
Innan du bestämmer dig för om du ska implementera utökad analys i ditt företag eller inte, ställ dig själv följande frågor:
- Har ditt företag ett analysteam?
- Har du omfattande data?
- Varför behöver du utökad analys?
Om du är tydlig med att använda utökad analys är nästa steg att följa bästa praxis för att dra nytta av det.
Slutord
Augmented analytics är till stor hjälp för alla företag som behöver dataanalys. Exakta och aktuella uppgifter är en drivande faktor för affärstillväxt. Augmented analytics kombinerar mänsklig intelligens med AI för att analysera data och få värdefull insikt. Företag från hela världen (stora till små) använder denna teknik, och det borde du också göra för att komma vidare i konkurrensen.
Du kan också utforska Augmented Intelligence.