U savremeno doba, analitika je stekla izuzetan značaj, a podaci postaju sve složeniji, čineći ih izazovnim za razumevanje i tumačenje.
Napredna analitika predstavlja moćan alat koji preduzećima i korisnicima omogućava lako razumevanje podataka uz pomoć mašinskog učenja i veštačke inteligencije. U ovom članku detaljno ćemo istražiti pojam napredne analitike.
Značaj razumevanja podataka za poslovanje
Podaci za jedno preduzeće predstavljaju skup činjenica ili statističkih informacija, uključujući sirove analitičke podatke, povratne informacije od kupaca, broj prodaja i slično. Prikupljanje i analiza podataka su ključni aspekti poslovanja iz različitih razloga.
Evo nekoliko razloga zbog kojih je razumevanje podataka od vitalnog značaja za vaše poslovanje:
- Razumevanje podataka omogućava preduzećima da donose bolje odluke u vezi sa pronalaženjem novih kupaca, povećanjem prodaje, unapređenjem korisničke usluge i mnogim drugim aspektima.
- Praćenje i analiza podataka pomažu preduzećima da identifikuju i reše probleme, kao i da otkriju nedostatke u poslovanju.
- Podaci omogućavaju poslovnim liderima da kreiraju preciznije prognoze tržišta, koristeći informacije u realnom vremenu.
- Pored povećanja prodaje i prihoda, podaci pomažu preduzećima da poboljšaju novčani tok i efikasno upravljaju finansijama.
- Podaci pomažu timovima i zaposlenima da smanje troškove i vreme, povećavajući produktivnost i unapređujući poslovne procese.
Šta je napredna analitika?
Pokretana veštačkom inteligencijom (AI) i mašinskim učenjem (ML), napredna analitika pomaže korisnicima u pripremi podataka, generisanju uvida i objašnjavanju istih. Ona omogućava preduzećima i analitičarima da rade sa podacima brže, preciznije i efikasnije.
Napredna analitika je namenjena poslovnim korisnicima i menadžerima koji žele da izvuku uvide i vrednost iz podataka bez potrebe za naprednim tehničkim veštinama. Ova tehnologija pomaže korisnicima da brzo pronađu relevantne podatke, analiziraju ih i otkriju uvide značajne za njihovo poslovanje.
Pogledajmo neke od njenih osnovnih karakteristika:
- Napredna analitika automatski identifikuje podatke i čita ih u različitim formatima, kao što su PDF i tekstualni dokumenti.
- Pruža statističku analizu koja rezultira konkretnim ishodima i uvidima u podatke.
- Pomaže korisnicima da pripreme podatke brže i preciznije, smanjujući potrebu za ručnim radom.
- Daje korisnicima najbolje preporuke, podržane veštačkom inteligencijom, za pripremu podataka, otkrivanje, analizu i još mnogo toga.
- Omogućava interakciju prirodnim jezikom, tako da korisnici mogu postavljati upite o podacima koristeći jednostavan jezik umesto kodova ili jezika za upite podataka.
Komponente napredne analitike
Postoje tri ključne komponente napredne analitike:
Mašinsko učenje (ML) – Mašinsko učenje je grana veštačke inteligencije koja koristi algoritme i istorijske podatke za preciznije predviđanje ishoda. ML pomaže preduzećima da steknu dragocene uvide u ponašanje kupaca i poslovne obrasce. Koristi statističke metode za predviđanja i klasifikacije.
Tehnologije prirodnog jezika (NLP) – NLP je još jedna grana veštačke inteligencije koja pomaže računarima da razumeju ljudski jezik (tekst i izgovorene reči). Omogućava računarima da reaguju na verbalne komande, prevode jezik i sumiraju tekstove u realnom vremenu.
Automatizacija – Tehnologije mašinskog učenja pomažu u automatizaciji zadataka analize podataka i smanjuju vreme potrebno za kreiranje, obuku i primenu ML modela.
Kako integracija napredne analitike može pomoći rastu poslovanja?
Integracija napredne analitike može biti transformativna, posebno za velike industrije kao što su proizvodnja, farmacija, maloprodaja, zdravstvo, CPG itd. Ona pomaže preduzećima da povećaju prihode i zadrže kupce, poboljšaju njihovo zadovoljstvo, novčani tok i još mnogo toga. Preduzeća mogu postati agilnija, unaprediti poslovne procese i donositi bolje odluke.
Prednosti napredne analitike
Maksimiziranje produktivnosti
Napredna analitika može pomoći u povećanju ljudske produktivnosti automatizacijom ponavljajućih, dugotrajnih i ručnih zadataka. Veštačka inteligencija je od velike pomoći kada je reč o uštedi vremena i troškova i skaliranju zadataka koji zahtevaju manje inteligencije.
Pružanje veće vrednosti
Proces razvoja poslovnih rešenja i donošenja odluka zahteva ljudsku inteligenciju, ali može biti ponavljajući i dugotrajan. Uz naprednu analitiku, većina procesa, kao što je priprema podataka i otkrivanje uvida, može se automatizovati. To pomaže preduzećima da brže isporuče veću vrednost.
Poboljšana analitika
Napredna analitika omogućava pristup analitici svakom korisniku, bez obzira na njihove analitičke veštine. Povećava produktivnost pružajući analitiku korisnicima svih nivoa. Sa veštačkom inteligencijom koja pokreće naprednu analitiku, preduzeća mogu imati koristi od poboljšane analitike i informisanih odluka.
Poboljšan proces donošenja odluka
Napredna analitika pomaže preduzećima da donose odluke zasnovane na najrelevantnijim informacijama putem analize podataka.
Poboljšana efikasnost i tačnost
Mašinsko učenje i tehnologija veštačke inteligencije precizno obavljaju zadatke i proračune koji se ponavljaju. Ova tehnologija automatizuje zadatke, pomažući preduzećima da uštede vreme i energiju i povećaju ljudsku produktivnost.
Čini organizacije agilnijim
Veštačka inteligencija može pomoći organizacijama da postanu agilnije povećavanjem brzine uvida. Ona može pomoći u pretrazi oblasti, predlaganju relevantnih podataka i preporučivanju više metoda analize. Napredna analitika može pratiti ponašanje korisnika i preporučiti naredne korake.
Tradicionalna analitika naspram samouslužne analitike naspram napredne analitike
| Tradicionalna analitika | Samouslužna analitika | Napredna analitika | |
| Definicija | Tradicionalna analitika koristi složeno IT okruženje, skladište podataka i IT osoblje za obavljanje analize podataka. | Ovo je vrsta poslovne inteligencije gde korisnici samostalno obavljaju upite o podacima i generišu izveštaje koristeći BI softver uz minimalnu IT podršku. | Ona pomaže korisnicima da razumeju i analiziraju podatke koristeći tehnologije mašinskog učenja i veštačke inteligencije. |
| Potrebne veštine/Ekspertiza | Zahteva veštine, obuku i stručnost. U velikoj meri zavisi od IT osoblja. | Poslovnim korisnicima je potrebno malo obuke i stručnosti da bi izvršili analizu podataka i kreirali i modifikovali izveštaje. | Za analizu podataka pomoću napredne analitike nije potrebna nikakva prethodna veština ili stručnost. |
| Resursi | Ova vrsta analitike u velikoj meri zavisi od IT osoblja. | Ova vrsta analitike zahteva ručne resurse i BI alate. | Zavisna je od tehnologije napredne analitike. |
| IT Podešavanje | Tradicionalnoj analitici je potrebno konstantno učešće IT stručnjaka i stručnjaka za podatke. | Samouslužna analitika zahteva minimalno učešće IT-a, uglavnom u početnom podešavanju. | Naprednoj analitici nisu potrebni IT ili bilo kakvi stručnjaci za podatke. |
| Tip podataka | Potrebno je strukturiranje podataka pre upotrebe. | Koristi podatke iz različitih formata i više izvora. | Koristi podatke iz različitih formata i više izvora. |
Izazovi napredne analitike
Uprkos svim velikim prednostima koje napredna analitika nudi preduzećima, ona i dalje nosi određene izazove, a evo nekih od njih:
- Zaposleni se mogu bojati da će ih AI tehnologije zameniti, ne znajući da, koliko god da su ove tehnologije napredne, AI ima ograničenja.
- Napredna analitika zavisi od toga da li ljudi slede najbolje prakse i tokove delovanja kako bi se postigli očekivani rezultati. Radi na osnovu programa i algoritama za koje je obučena.
- Modeli napredne analitike moraju biti pravilno obučeni, što zahteva vreme.
- Što je veći obim podataka koji je potrebno analizirati, algoritmi mašinskog učenja za analitiku će zahtevati više računarske snage.
Napomena autora o naprednoj analitici
Napredna analitika je tehnologija koja se još uvek razvija, sa mnogo mogućnosti za buduću upotrebu i razvoj. Preduzeća mogu koristiti ovu tehnologiju kroz najsavremeniji softver koji pokreće veštačka inteligencija i mašinsko učenje. Iako je ovo tehnologija budućnosti, i prema Gartneru, samo 10% analitičara je koristi u punom potencijalu, vaše poslovanje može iskoristiti naprednu analitiku za svoj rast.
Pre nego što odlučite da li ćete ili ne primeniti naprednu analitiku u svoje poslovanje, postavite sebi sledeća pitanja:
- Da li vaše preduzeće ima tim za analitiku?
- Da li imate opsežne podatke?
- Zašto vam je potrebna napredna analitika?
Ako ste sigurni da želite da koristite naprednu analitiku, sledeći korak je da sledite najbolje prakse kako biste imali koristi od nje.
Završne reči
Napredna analitika je izuzetna pomoć za sva preduzeća kojima je potrebna analiza podataka. Tačni i pravovremeni podaci su ključni za rast poslovanja. Napredna analitika kombinuje ljudsku inteligenciju sa veštačkom inteligencijom za analizu podataka i dobijanje dragocenih uvida. Preduzeća širom sveta, od velikih do malih, koriste ovu tehnologiju, pa možete i vi kako biste napredovali u konkurenciji.
Takođe možete istražiti naprednu inteligenciju.