Analytics 2.0: Hvordan AI transformerer Business Intelligence og dataindsigt
Business intelligence og analyse er nået langt i det sidste årti. Med fremkomsten af big data og avancerede AI-algoritmer kan analyseværktøjer nu levere hidtil uset indsigt til at drive smartere beslutningstagning. Denne nye æra med forbedret analyse kaldes Analytics 2.0.
Analytics 2.0-løsninger udnytter kraften ved maskinlæring og naturlig sprogbehandling til at udtrække dybere indsigt fra data. De kan automatisere dataforberedelse, finde skjulte sammenhænge og generere prædiktive modeller til at forudsige fremtidige resultater. Som følge heraf kan organisationer bevæge sig fra bagklogskab til fremsyn og arbejde mere intelligent. Denne artikel vil undersøge nøglefunktionerne i Analytics 2.0, og hvordan virksomheder kan bruge disse værktøjer til at træffe datadrevne beslutninger i realtid.
Automatiseret datastrid
Tidligere brugte analytikere det meste af deres tid på at indsamle data fra forskellige kilder og gøre dem klar til analyse. Datastrid består af opgaver som dataidentifikation, rengøring, normalisering, transformation og integration. Denne manuelle proces er kedelig og tidskrævende.
Med Analytics 2.0-løsninger som Alteryx og Trifacta kan disse datastridsopgaver automatiseres med simple træk-og-slip-grænseflader. Brugere behøver ikke at kende programmeringssprog som Python eller R. Platformene bruger maskinlæring til at lære datatyper, opdage uregelmæssigheder og løse problemer. Dette reducerer tiden brugt på dataforberedelse fra 80 % til kun 10-20 %.
Automatiseret datastrid giver et samlet overblik over data fra hele organisationen. Det muliggør hurtigere analyse iteration ved at fjerne friktion i dataforberedelsesprocessen. Analytikere kan fokusere på analyse af høj værdi i stedet for gryntende arbejde.
Naturlig sproggenerering for indsigt
Traditionelle business intelligence-værktøjer kan generere datavisualiseringer og dashboards til indsigt. Det kræver dog en betydelig manuel indsats at fortolke resultaterne og skabe ledsagende fortællinger.
Analytics 2.0-platforme som Narrative Science udnytter naturlig sproggenerering (NLG) til at automatisere narrativ rapportering. Brugere kan få forudskrevne oversigter, der forklarer nøgletendenser, sammenhænge og forudsigelser, der findes i dataene. NLG bruger sproglige regler og AI til at oversætte datamønstre til menneskelig læsbar tekst.
NLG leverer indsigt hurtigere ved at eliminere behovet for manuel analyse og rapportering. De automatisk genererede fortællinger er konsistente, fejlfrie og eliminerer menneskelig skævhed. Brugere uden analyseekspertise kan nemt forstå indsigt og træffe datadrevne beslutninger hurtigere.
Samtaleanalyse
Analytics 2.0 leverer indsigt gennem samtalegrænseflader ved hjælp af chatbots og virtuelle assistenter. Brugere kan få svar på analytiske spørgsmål ved blot at skrive eller tale forespørgsler i naturligt sprog.
Leverandører som ThoughtSpot og IBM Watson Analytics leverer stemmedrevne analyseplatforme. Brugere kan stille spørgsmål og følge op med yderligere forespørgsler for at dykke ned i dataene. Den virtuelle assistent forstår konteksten og brugerens hensigt.
Samtaleanalyse gør det intuitivt at udforske data. Tilfældige brugere og virksomhedsledere kan få adgang til indsigt uden dyb analytisk ekspertise. Den samtale-UX demokratiserer analyser på tværs af organisationen.
Augmented Analytics
Traditionelle business intelligence-værktøjer er helt afhængige af manuel analyse. Dette begrænser den indsigt, mennesker kan generere på egen hånd. Augmented analytics kombinerer styrkerne ved maskiner og mennesker.
Platforme som SAP Analytics Cloud bruger ML-algoritmer til at automatisere generering af indsigt. Algoritmerne analyserer autonomt store datasæt for at detektere korrelationer, mønstre og tendenser, der savnes af mennesker. Brugere får et forspring på indsigt.
Men mennesker kan tilsidesætte systemet og validere maskingenereret indsigt. Dette kombinerer maskinernes hastighed med menneskelig overvågning. Udvidede analyseløsninger leverer pålidelig indsigt i stor skala.
Kontinuerlig intelligens
Traditionel analyse fokuserer på historiske data for at give bagklogskab. Men tidligere resultater forudsiger muligvis ikke fremtidige resultater nøjagtigt. Kontinuerlig intelligens bruger datastrømme i realtid til at muliggøre fremsyn.
Analytics 2.0-værktøjer som Striim integreres med streamingdatakilder som IoT-sensorer og klikstrømme. De kører automatiserede modeller, efterhånden som realtidsdata kommer ind for at opdage uregelmæssigheder og generere advarsler. Brugere får øjeblikkelig indsigt i nye tendenser og ændringer.
Dette skifter organisationer fra statisk batchrapportering til altid-på-analyse. Kontinuerlig intelligens hjælper brugere med at spotte muligheder eller trusler og reagere hurtigt for at opnå konkurrencefordele.
Prediktiv Analytics
Deskriptiv analyse giver svar på, hvad der skete. Diagnostiske analyser giver svar på, hvorfor noget skete. Predictive analytics bruger ML til at svare på, hvad der kan ske i fremtiden.
Analytics 2.0-løsninger kan indtage store historiske datasæt for at træne prædiktive modeller. Disse modeller lærer komplekse datamønstre for at forudsige fremtidige sandsynligheder og resultater. Brugere kan forudse fremtidig efterspørgsel, forhindre udstyrsfejl og reducere risikoen.
For eksempel bruger forudsigelig vedligeholdelse sensorer til at overvåge udstyr og forudsige vedligeholdelsesbehov, før nedbrud sker. Forudsigende analyse løfter datadrevet beslutningstagning til næste niveau.
Receptpligtig analyse
Det mest avancerede trin i analyse er præskriptiv analyse. Det anbefaler den bedste fremgangsmåde for brugerne. Systemet lærer optimale beslutningsregler og begrænsninger fra historiske data.
Når brugere kommer til et beslutningspunkt, undersøger præskriptiv analyse alle muligheder og forudsiger resultater. Den foreskriver den beslutning, der skal føre til det ønskede forretningsresultat. For eksempel kan en forsyningskædeplatform foreskrive de optimale lagerpolitikker.
Præskriptiv analyse muliggør datadrevet beslutningsautomatisering. Brugere kan tage gætværket ud af komplekse beslutninger. De kan konsekvent træffe bedre beslutninger baseret på dataindsigt.
Forklarelig AI
Analytics 2.0-værktøjer bruger avancerede maskinlæringsmodeller som deep learning neurale netværk. Disse modeller er komplekse sorte bokse, der leverer meget nøjagtig indsigt. De indre funktioner er dog ikke lette at forklare.
Manglende forklarlighed kan hæmme brugen af AI-aktiverede analyser. Forklarlige AI-teknikker hjælper med at tyde, hvordan modeller når frem til indsigt. Leverandører inkorporerer modelfortolkningsfunktioner i Analytics 2.0-løsninger.
Med forklarlig AI kan brugere validere modelanbefalinger logisk. Dette øger tilliden til AI-genereret indsigt. Fageksperter kan også forfine modeller yderligere.
Demokratisering af Analytics
Historisk set har analytiske færdigheder været sparsomme. Dataanalytikere udarbejdede rapporter, som interessenter havde svært ved at fortolke. Analytics 2.0 demokratiserer endelig analyser for masserne.
Moderne analyseplatforme har nemme træk-og-slip-grænseflader. Automatiseret indsigtsgenerering reducerer også behovet for tekniske færdigheder. Med samtaleanalyse kan selv ikke-tekniske brugere få adgang til indsigt gennem naturligt sprog.
Analytics er ikke længere begrænset til dataforskere. Videnmedarbejdere på tværs af organisationen kan udnytte data til at øge produktiviteten og beslutningstagningen uden dyb analytisk ekspertise.
Operationalisering af modeller
Traditionelt bygger dataanalytikere modeller i statistiske programmer som R og Python. Modellerne genererer indsigt, men forbliver adskilt fra virksomhedens arbejdsgange.
Med Analytics 2.0-løsninger kan disse modeller operationaliseres og integreres i applikationer. For eksempel kan en forudsigelig vedligeholdelsesmodel installeres på fabriksgulvet for automatisk at anbefale vedligeholdelsesordrer.
Operationalisering giver organisationer mulighed for at handle på indsigt fra analytiske modeller i realtid. Modellerne driver automatiserede beslutninger og optimerer forretningsprocesser løbende gennem feedback-loops.
Cloud-baseret Analytics
Traditionelle analyseplatforme krævede en lokal infrastruktur, der var dyr og ufleksibel. Cloud-baseret analyse giver et fleksibelt, skalerbart alternativ uden hardwareinvesteringer.
Førende platforme som Google BigQuery og Amazon QuickSight er fuldt administrerede cloud-analysetjenester. Virksomheder kan starte i det små og opskalere problemfrit, efterhånden som behovene vokser. Skyen håndterer også infrastrukturvedligeholdelse og opgraderinger bag kulisserne.
Med support til flere lejemål muliggør cloudanalyse nemt samarbejde på tværs af distribuerede teams. Brugere kan udvikle modeller i skyen og dele dashboards, mens de sikrer datastyring. Skyen giver også adgang til analyser fra enhver enhed globalt.
Datavisualisering
Rådata alene giver ringe indsigt. Avanceret visualisering transformerer data til interaktive diagrammer, grafer og kort for at afdække indsigt. Analytics 2.0-platforme omfatter kraftfulde visualiseringsfunktioner.
Ud over grundlæggende diagrammer giver disse specialiserede billeder som varmekort, tragtanalyse og geospatiale kort. Brugere kan sætte fokus på tendenser, outliers og mønstre i data gennem overbevisende visuals. Drill downs giver dybere undersøgelser.
Smart visualisering anbefaler de rigtige graftyper automatisk baseret på datastrukturen. Brugere uden analytisk ekspertise kan skabe meningsfulde visualiseringer ved at trække-og-slip let. Fotorealistiske billeder gør indsigten mere intuitiv.
Analytics Acceleratorer
Nogle analytiske brugssager som efterspørgselsprognose, kundesegmentering og lageroptimering kræver kompleks modellering. Udvikling af modeller fra bunden tager betydelig tid og ressourcer.
Analytics 2.0-løsninger giver forudbyggede analyseacceleratorer til almindelige brugssager. Disse indeholder indlejrede forudsigende algoritmer, der er skræddersyet til forretningsproblemet.
Analyseacceleratorer gør det muligt for virksomheder at komme hurtigere i gang med gennemprøvede modeller. Dataforskere kan også bruge acceleratorer som udgangspunkt i stedet for at bygge modeller fra bunden. Tiden til at implementere analyser reduceres drastisk.
Samarbejdsanalyse
Traditionelt har analyse været en isoleret indsats. Individer eller teams udvikler modeller i siloer, hvilket fører til fragmenteret indsigt. Samarbejde muliggør bedre deling af data og opdagelser.
Analytics 2.0-platforme fremmer samarbejde med delbare arbejdsgange og dashboards. Kommentarer og kommentarer tillader diskussioner omkring indsigt. ACL'er styrer adgangen til følsomme data.
Samarbejdsanalyse bryder siloer og giver organisationer mulighed for at udnytte kollektiv dataviden. Modeller integrerer indsigter fra på tværs af afdelinger for et holistisk syn. Demokratisering forstærker virkningen.
Indlejret Analytics
For at analyser kan påvirke beslutninger, skal det være dybt integreret i virksomhedens arbejdsgange. Men brugere skal ofte skifte mellem separate analyseapps og driftssystemer.
Moderne platforme gør det muligt for analyser at blive integreret i applikationer gennem API'er og mikrotjenester. Indsigt dukker problemfrit op i realtid under arbejdsgangen.
Embedded analytics driver datadrevne processer som smart fremstilling, forudsigelig vedligeholdelse, real-time personalisering og mere. Operationalisering af analyser fremskynder ROI.
Konklusion
Analytics har udviklet sig markant fra simpel business intelligence og rapportering. Fremkomsten af AI-drevne Analytics 2.0-løsninger låser op for spilskiftende muligheder som automatisk opdagelse af indsigt, NLP-drevne fortællinger, samtaleanalyse og præskriptive anbefalinger. Virksomheder kan udnytte dybere indsigt fra data for at forbedre strategisk planlægning og datadrevet beslutningstagning. Analytics 2.0-løsninger demokratiserer adgang til kraftfulde analyser for brugere på tværs af organisationen, hvilket muliggør omsiggribende datadrevne kulturer. Efterhånden som AI og maskinlæring fortsætter med at modnes, vil analyser blive endnu smartere. Virksomheder, der kører på Analytics 2.0-bølgen, vil opnå vedvarende konkurrencefordele gennem intelligente, fremsynsdrevne beslutninger.
Kansas Board of Medicine-licens
Planlæg en aftale til kørekortprøve ved Maine DMV
NJ MVC brugerdefineret pladeopslag
Rhode Island Pharmacy Technician Certificering
Grand Prix Subaru Serviceaftale
Columbus Lufthavn Langtidsparkering Pris
Utah Business Lookup udenrigsminister
Michigan Department of Education Credential Lookup
Korttidsparkering i Detroit Lufthavn
Oklahoma Construction Industries Board License Look Up
Connecticut Pharmacist Licens Verifikation
DBPR Contractors License Search
Rite Aid aftale for influenza skud
Arkansas Secretary of State Entity Search (AR SOS)
New Yorks udenrigsminister Corporation Lookup
North Carolina Free Drive License Number Lookup
Opslag i producentlicens i New Mexico
Tennessee Board of Contractors Licensbekræftelse
Oklahoma massageterapeut licens
Louisiana Arbejdsløshedskontor
Board of Dentistry License Søg Texas
Nevada Department of Real Estate
Anchorage Life Insurance Licens Lookup
Planlæg en aftale til Road Test hos DPS Texas
Indiana Department of Insurance Telefonnummer
KONTROLLER ENHVER LICENS I ALLE STATERS KABEL
New Hampshire Dept of Insurance License Lookup
Bestil en tid til Quests Las Vegas
Lærercertificering Verifikation RI
Aftale med influenzaskud Costco
South Carolina Pharmacist Licens Fornyelse
Board Certificeret Tandlæge Søg Ohio
Dental Board of Ma Tandlæge License Bekræft
STAT LICENSBEKRÆFTELSE, OPSLAG ELLER SØGNING
State of Texas sygeplejelicensbekræftelse
Indiana State Medical Board Licensopslag
Massachusetts Board of Registration In Pharmacy License Search
PNC Bank Cerca De Mi Udnævnelse
Indiana Medical License Fornyelse
OPSLAG AF KRÆNDER OG FANGESØGNING
USAA Roadside Assistance-medlemskab
AFTAL EN AFTALE MED ET ENKELT KLIK
STAT LICENSBEKRÆFTELSE, OPSLAG ELLER SØGNING
South Carolina Department of Corrections Telefonnummer
Hillsborough County DMV online aftale
Planlæg en aftale for fornyelse af kørekort i Arkansas DMV
State of Florida Department of Revenue
Hvordan får man et Puerto Rico-kørekort?