Аналитика је постала важна у данашње време, а подаци постају сложенији и тежи за разумевање или тумачење.
Проширена аналитика је алатка која помаже предузећима или корисницима да лако разумеју податке користећи машинско учење и вештачку интелигенцију. У овом чланку ћемо детаљно размотрити шта је проширена аналитика.
Преглед садржаја
Важност разумевања података за пословање
Подаци за предузеће су збирка чињеница или статистичких података као што су необрађени аналитички подаци, подаци о повратним информацијама купаца, бројеви продаје или друго. Из више разлога, прикупљање и анализа података је саставни део пословања.
Ево неколико разлога зашто је важно разумети податке за ваше пословање:
- Разумевање података може помоћи предузећу да донесе боље одлуке о проналажењу нових купаца, повећању броја продаје, побољшању корисничке услуге и још много тога.
- Праћење и преглед података може помоћи предузећима да реше проблеме и открију кварове у раду.
- Подаци помажу пословним лидерима да направе најтачнија предвиђања тржишта користећи обавештајне податке у реалном времену.
- Поред повећања продаје и прихода, подаци помажу предузећима да побољшају ток новца, као и да ефикасно управљају новцем.
- Подаци помажу тимовима и запосленима да смање новац и време, повећавајући продуктивност и побољшавајући пословне процесе.
Шта је проширена аналитика?
Покренута вештачком интелигенцијом (АИ) и машинским учењем (МЛ), проширена аналитика помаже корисницима у припреми података, генерисању увида и објашњењу увида. Проширена аналитика помаже предузећима и аналитици да брже, прецизније и ефикасније раде са подацима.
Проширена аналитика је за пословне кориснике и руководиоце који би имали користи од добијања увида и вредности из података без икаквих великих техничких вештина. Технологија помаже корисницима да брзо пронађу релевантне податке, анализирају их и открију увиде за своје пословање.
Хајде да погледамо неке од његових основних карактеристика:
- Проширена аналитика помаже у аутоматској идентификацији података заједно са читањем података у више формата као што су ПДФ, текстуални документи итд.
- Нуди статистичку анализу која резултира одређеним исходима или увидима у податке.
- Помаже корисницима да брже и прецизније припреме податке, минимизирајући ручни рад.
- Помаже корисницима са најбољим препорукама вођеним вештачком интелигенцијом за припрему података, откривање, анализу и још много тога.
- Омогућава интеракције природног језика тако да корисници могу да откуцају упит за податке на једноставном језику уместо било ког кода или језика за упите података.
Компоненте проширене аналитике
Постоје три кључне компоненте проширене аналитике:
Машинско учење (МЛ) – Машинско учење је грана вештачке интелигенције која користи алгоритме и историјске податке за прецизније предвиђање исхода. МЛ помаже предузећима да стекну драгоцен увид у понашање купаца и пословне обрасце пословања. Користи статистичке методе за предвиђања и класификације.
Технологије природног језика (НЛП) – НЛП је још једна грана вештачке интелигенције која помаже рачунарима да разумеју људски језик (текст и изговорене речи). Омогућава рачунарима да реагују на вербалне команде, преводе језик и сумирају текстове у реалном времену.
Аутоматизација – Технологије машинског учења помажу у аутоматизацији задатака анализе података и смањују време за прављење, обуку и примену модела МЛ.
Како интеграција проширене аналитике може помоћи расту пословања?
Интегрисање проширене аналитике може бити трансформационо, посебно за велике индустрије као што су производња, фармација, малопродаја, здравство, ЦПГ, итд. Помаже предузећима да повећају приходе и задржавање купаца, побољшају задовољство купаца, ток новца и још много тога. Предузећа могу постати агилнија, помоћи пословним процесима и доносити боље одлуке.
Предности проширене аналитике
Максимизирајте продуктивност
Проширена аналитика може помоћи у повећању људске продуктивности аутоматизацијом понављајућих, дуготрајних и ручних задатака. АИ је од велике помоћи када је у питању уштеда времена и трошкова и скалирање задатака који захтевају мање интелигенције.
Обезбедите већу вредност
Процес развоја пословних решења и доношења одлука захтева људску интелигенцију, али може бити понављан и дуготрајан. Са проширеном аналитиком, већина процеса се може аутоматизовати, као што је припрема података, откривање увида, итд. Помаже предузећима да брже испоруче већу вредност.
Побољшана аналитика
Проширена аналитика помаже да аналитика буде доступна сваком кориснику, без обзира на њихове аналитичке вештине. Повећава продуктивност тако што пружа аналитику корисницима свих нивоа. Са вештачком интелигенцијом која подстиче проширену аналитику, предузећа могу имати користи од побољшане аналитике и информисаних одлука.
Побољшан процес доношења одлука
Проширена аналитика помаже предузећима да донесу одлуке са најосновнијим информацијама кроз анализу података.
Побољшана ефикасност и тачност
Машинско учење и технологија вештачке интелигенције прецизно обављају задатке и прорачуне који се понављају. Технологија аутоматизује задатке који помажу предузећима да уштеде време и енергију и повећају људску продуктивност.
Прављење организација агилним
АИ може помоћи организацијама повећањем брзине увида, чинећи их агилнијим. Може вам помоћи да посетите област претраге, предложите релевантне податке и препоручите више метода анализе. Проширена аналитика може пратити понашање корисника и препоручити наредне радње.
Традиционална аналитика наспрам самоуслужне аналитике наспрам проширене аналитике
Традиционална аналитика Самоуслужна аналитикаДопуњена аналитикаДефиниција Традиционална аналитика користи сложено ИТ окружење, складиште података и ИТ особље за обављање анализе података. Ово је врста пословне интелигенције где корисници обављају упите о подацима и генеришу извештаје независно користећи БИ софтвер и минималну ИТ подршку. Ово помаже корисницима да разумеју и анализирају податке користећи технологије машинског учења и вештачке интелигенције. Овде су потребне вештине/ЕкпертисеСкилл, Обука и стручност. У великој мери зависи од ИТ особља. Пословним корисницима је потребно мало обуке и стручности да би извршили анализу података и направили и модификовали извештаје. За анализу података помоћу проширене аналитике није потребна никаква претходна вештина или стручност. РесурсОва врста аналитике у великој мери зависи од ИТ особља. Ова врста аналитике захтева ручне ресурсе и БИ алате. Зависна је од технологије проширене аналитике. ИТ подешавање Традиционалној аналитици је потребна константа учешће ИТ стручњака и стручњака за податке. Самоуслужна аналитика захтева минимално учешће ИТ-а, углавном у почетном подешавању. Проширеној аналитици нису потребни ИТ или било какви стручњаци за податке. За врсту података је потребно структурирање података пре употребе. Искористите податке из различитих формата и више ресурси.Искористите податке из различитих формата и више ресурса.
Изазови проширене аналитике
Упркос свим великим предностима проширене аналитике за предузећа, она и даље носи неке изазове, а ево неких од њих:
- Запослени се могу плашити да ће их АИ технологије заменити, а да не знају да колико год ове технологије биле напредне, АИ има ограничења.
- Проширена аналитика зависи од тога да ли људи следе најбоље праксе и токове деловања како би се постигла очекивана. Ради на основу програма и алгоритама за које је обучен.
- Модели проширене аналитике морају бити правилно обучени, за шта је потребно време.
- Што је веће податке потребно анализирати, то ће алгоритми МЛ-а за аналитику са повећаном рачунарском снагом требати.
Белешка аутора о проширеној аналитици
Проширена аналитика је и даље технологија у настајању са много могућности за будућу употребу и развој. Предузећа могу да користе ову технологију кроз најсавременији софтвер који покреће вештачка интелигенција и машинско учење. Иако је ово технологија будућности, а према Гартнеру, само 10% аналитичара је користи у пуном потенцијалу, ваше пословање може искористити проширену аналитику за свој раст.
Пре него што одлучите да ли ћете или не применити проширену аналитику у своје пословање, поставите себи следећа питања:
- Да ли ваше предузеће има тим за аналитику?
- Да ли имате опсежне податке?
- Зашто вам је потребна проширена аналитика?
Ако вам је јасно да користите проширену аналитику, следећи корак је да следите најбоље праксе како бисте имали користи од ње.
Завршне речи
Проширена аналитика је одлична помоћ за сва предузећа којима је потребна анализа података. Тачни и благовремени подаци су покретачки фактор раста пословања. Проширена аналитика комбинује људску интелигенцију са вештачком интелигенцијом за анализу података и добијање вредног увида. Предузећа из целог света (велика до мала) користе ову технологију, па тако и ви да бисте напредовали у конкуренцији.
Такође можете истражити проширену интелигенцију.