Analytics 2.0: Bagaimana AI Mentransformasi Intelegensi Bisnis dan Wawasan Data
Intelijen dan analitik bisnis telah berkembang pesat dalam dekade terakhir. Dengan maraknya big data dan algoritme AI yang canggih, alat analisis kini dapat memberikan wawasan yang belum pernah ada sebelumnya untuk mendorong pengambilan keputusan yang lebih cerdas. Era baru analisis yang disempurnakan ini disebut Analytics 2.0.
Solusi Analytics 2.0 memanfaatkan kekuatan pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami untuk mengekstrak wawasan lebih dalam dari data. Mereka dapat mengotomatiskan persiapan data, menemukan korelasi tersembunyi, dan menghasilkan model prediktif untuk memperkirakan hasil di masa depan. Hasilnya, organisasi dapat beralih dari tinjauan ke masa lalu dan beroperasi dengan lebih cerdas. Artikel ini akan mengeksplorasi kemampuan utama Analytics 2.0 dan bagaimana perusahaan dapat menggunakan alat ini untuk membuat keputusan berdasarkan data secara real-time.
Perselisihan Data Otomatis
Di masa lalu, analis menghabiskan sebagian besar waktunya mengumpulkan data dari berbagai sumber dan menyiapkannya untuk dianalisis. Perselisihan data terdiri dari tugas-tugas seperti identifikasi data, pembersihan, normalisasi, transformasi, dan integrasi. Proses manual ini membosankan dan memakan waktu.
Dengan solusi Analytics 2.0 seperti Alteryx dan Trifacta, tugas penanganan data ini dapat diotomatisasi dengan antarmuka seret dan lepas yang sederhana. Pengguna tidak perlu mengetahui bahasa pemrograman seperti Python atau R. Platform ini menggunakan pembelajaran mesin untuk mempelajari tipe data, mendeteksi anomali, dan memperbaiki masalah. Hal ini mengurangi waktu yang dihabiskan untuk persiapan data dari 80% menjadi hanya 10-20%.
Perselisihan data otomatis memberikan tampilan data terpadu dari seluruh organisasi. Hal ini memungkinkan iterasi analitik lebih cepat dengan menghilangkan hambatan dalam proses persiapan data. Analis dapat fokus pada analisis bernilai tinggi daripada pekerjaan kasar.
Generasi Bahasa Alami untuk Wawasan
Alat intelijen bisnis tradisional dapat menghasilkan visualisasi data dan dasbor untuk mendapatkan wawasan. Namun, diperlukan upaya manual yang signifikan untuk menafsirkan hasil dan membuat narasi yang menyertainya.
Platform Analytics 2.0 seperti Narasi Sains memanfaatkan pembuatan bahasa alami (NLG) untuk mengotomatiskan pelaporan naratif. Pengguna bisa mendapatkan ringkasan tertulis yang menjelaskan tren utama, korelasi, dan prediksi yang ditemukan dalam data. NLG menggunakan aturan linguistik dan AI untuk menerjemahkan pola data menjadi teks yang dapat dibaca manusia.
NLG memberikan wawasan lebih cepat dengan menghilangkan kebutuhan akan analisis dan pelaporan manual. Narasi yang dihasilkan secara otomatis bersifat konsisten, bebas kesalahan, dan menghilangkan bias manusia. Pengguna tanpa keahlian analitik dapat memahami wawasan dengan mudah dan membuat keputusan berdasarkan data dengan lebih cepat.
Analisis Percakapan
Analytics 2.0 memberikan wawasan melalui antarmuka percakapan menggunakan chatbots dan asisten virtual. Pengguna bisa mendapatkan jawaban atas pertanyaan analitis hanya dengan mengetik atau mengucapkan pertanyaan dalam bahasa alami.
Vendor seperti ThoughtSpot dan IBM Watson Analytics menyediakan platform analitik yang didukung suara. Pengguna dapat mengajukan pertanyaan dan menindaklanjuti dengan pertanyaan tambahan untuk menelusuri data. Asisten virtual memahami konteks dan maksud pengguna.
Analisis percakapan menjadikan penjelajahan data menjadi intuitif. Pengguna biasa dan eksekutif bisnis dapat mengakses wawasan tanpa keahlian analitis yang mendalam. UX percakapan mendemokrasikan analitik di seluruh organisasi.
Analisis Augmented
Alat intelijen bisnis tradisional sepenuhnya bergantung pada analisis manual. Hal ini membatasi wawasan yang dapat dihasilkan manusia sendiri. Analitik tertambah menggabungkan kekuatan mesin dan manusia.
Platform seperti SAP Analytics Cloud menggunakan algoritme ML untuk mengotomatiskan pembuatan wawasan. Algoritme ini secara mandiri menganalisis kumpulan data besar untuk mendeteksi korelasi, pola, dan tren yang terlewatkan oleh manusia. Pengguna mendapatkan informasi lebih awal.
Namun, manusia dapat mengambil alih sistem dan memvalidasi wawasan yang dihasilkan mesin. Ini menggabungkan kecepatan mesin dengan pengawasan manusia. Solusi analitik yang diperluas memberikan wawasan tepercaya dalam skala besar.
Kecerdasan Berkelanjutan
Analisis tradisional berfokus pada data historis untuk memberikan tinjauan ke belakang. Namun kinerja masa lalu mungkin tidak memprediksi hasil di masa depan secara akurat. Kecerdasan berkelanjutan menggunakan aliran data waktu nyata untuk memungkinkan tinjauan ke masa depan.
Alat Analytics 2.0 seperti Striim terintegrasi dengan sumber data streaming seperti sensor IoT dan aliran klik. Mereka menjalankan model otomatis saat data real-time masuk untuk mendeteksi anomali dan menghasilkan peringatan. Pengguna mendapatkan wawasan instan mengenai tren dan perubahan yang muncul.
Hal ini mengubah organisasi dari pelaporan statis dan batch menjadi analisis yang selalu aktif. Kecerdasan berkelanjutan membantu pengguna melihat peluang atau ancaman dan merespons dengan cepat untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.
Predictive Analytics
Analisis deskriptif menjawab apa yang terjadi. Analisis diagnostik menjawab mengapa sesuatu terjadi. Analisis prediktif menggunakan ML untuk menjawab apa yang mungkin terjadi di masa depan.
Solusi Analytics 2.0 dapat menyerap kumpulan data historis yang besar untuk melatih model prediktif. Model ini mempelajari pola data yang kompleks untuk memperkirakan probabilitas dan hasil di masa depan. Pengguna dapat mengantisipasi permintaan di masa depan, mencegah kegagalan peralatan, dan mengurangi risiko.
Misalnya, pemeliharaan prediktif menggunakan sensor untuk memantau peralatan dan memperkirakan kebutuhan pemeliharaan sebelum kerusakan terjadi. Analisis prediktif meningkatkan pengambilan keputusan berdasarkan data ke tingkat berikutnya.
Analisis Preskriptif
Tahap analisis yang paling maju adalah analisis preskriptif. Ini merekomendasikan tindakan terbaik bagi pengguna. Sistem mempelajari aturan dan batasan keputusan optimal dari data historis.
Saat pengguna sampai pada suatu titik keputusan, analisis preskriptif memeriksa semua opsi dan memprediksi hasilnya. Ini menentukan keputusan yang akan mengarah pada hasil bisnis yang diinginkan. Misalnya, platform rantai pasokan dapat menentukan kebijakan inventaris yang optimal.
Analisis preskriptif memungkinkan otomatisasi keputusan berdasarkan data. Pengguna tidak perlu lagi menebak-nebak keputusan yang rumit. Mereka dapat secara konsisten membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan wawasan data.
AI yang bisa dijelaskan
Alat Analytics 2.0 menggunakan model pembelajaran mesin tingkat lanjut seperti jaringan saraf pembelajaran mendalam. Model-model ini adalah kotak hitam kompleks yang memberikan wawasan yang sangat akurat. Namun, cara kerja bagian dalamnya tidak mudah dijelaskan.
Kurangnya penjelasan dapat menghambat adopsi analisis yang didukung AI. Teknik AI yang dapat dijelaskan membantu menguraikan bagaimana model sampai pada wawasan. Vendor menggabungkan fitur interpretasi model ke dalam solusi Analytics 2.0.
Dengan AI yang dapat dijelaskan, pengguna dapat memvalidasi rekomendasi model secara logis. Hal ini meningkatkan kepercayaan terhadap wawasan yang dihasilkan AI. Pakar materi pelajaran juga dapat menyempurnakan model lebih lanjut.
Demokratisasi Analytics
Secara historis, keterampilan analitik masih langka. Analis data menyiapkan laporan yang sulit ditafsirkan oleh para pemangku kepentingan. Analytics 2.0 akhirnya mendemokratisasi analitik untuk masyarakat luas.
Platform analitik modern memiliki antarmuka drag-and-drop yang mudah. Pembuatan wawasan otomatis juga mengurangi kebutuhan akan keterampilan teknis. Dengan analitik percakapan, bahkan pengguna non-teknis pun dapat mengakses wawasan melalui bahasa alami.
Analytics tidak lagi terbatas pada ilmuwan data. Pekerja berpengetahuan di seluruh organisasi dapat memanfaatkan data untuk meningkatkan produktivitas dan pengambilan keputusan tanpa keahlian analitis yang mendalam.
Operasionalisasi Model
Secara tradisional, analis data membangun model dalam program statistik seperti R dan Python. Model tersebut menghasilkan wawasan namun tetap terpisah dari alur kerja bisnis.
Dengan solusi Analytics 2.0, model ini dapat dioperasionalkan dan disematkan ke dalam aplikasi. Misalnya, model pemeliharaan prediktif dapat diterapkan di lantai pabrik untuk merekomendasikan perintah pemeliharaan secara otomatis.
Operasionalisasi memungkinkan organisasi untuk bertindak berdasarkan wawasan dari model analitis secara real time. Model ini mendorong keputusan otomatis dan mengoptimalkan proses bisnis secara terus menerus melalui putaran umpan balik.
Analisis berbasis cloud
Platform analitik tradisional memerlukan infrastruktur lokal yang mahal dan tidak fleksibel. Analisis berbasis cloud memberikan alternatif yang fleksibel dan terukur tanpa investasi perangkat keras.
Platform terkemuka seperti Google BigQuery dan Amazon QuickSight adalah layanan analisis cloud yang dikelola sepenuhnya. Perusahaan dapat memulai dari skala kecil dan berkembang dengan lancar seiring dengan meningkatnya kebutuhan. Cloud juga menangani pemeliharaan dan peningkatan infrastruktur di balik layar.
Dengan dukungan multi-tenancy, analisis cloud memungkinkan kolaborasi yang mudah di seluruh tim yang terdistribusi. Pengguna dapat mengembangkan model di cloud dan berbagi dasbor sambil memastikan tata kelola data. Cloud juga memungkinkan akses ke analitik dari perangkat apa pun secara global.
Visualisasi data
Data mentah saja tidak memberikan banyak wawasan. Visualisasi tingkat lanjut mengubah data menjadi bagan, grafik, dan peta interaktif untuk mengungkap wawasan. Platform Analytics 2.0 mencakup kemampuan visualisasi yang kuat.
Selain bagan dasar, bagan ini juga menyediakan visual khusus seperti peta panas, analisis corong, dan peta geospasial. Pengguna dapat menyoroti tren, outlier, dan pola data melalui visual yang menarik. Penelusuran memberikan penyelidikan lebih dalam.
Visualisasi cerdas merekomendasikan jenis grafik yang tepat secara otomatis berdasarkan struktur data. Pengguna yang tidak memiliki keahlian analitik dapat membuat visualisasi yang bermakna melalui kemudahan drag-and-drop. Visual foto-realistis menjadikan wawasan lebih intuitif.
Akselerator Analisis
Beberapa kasus penggunaan analitik seperti perkiraan permintaan, segmentasi pelanggan, dan pengoptimalan inventaris memerlukan pemodelan yang kompleks. Mengembangkan model dari awal membutuhkan banyak waktu dan sumber daya.
Solusi Analytics 2.0 menyediakan akselerator analitik bawaan untuk kasus penggunaan umum. Ini berisi algoritme prediktif tertanam yang disesuaikan dengan masalah bisnis.
Akselerator analitik memungkinkan perusahaan memulai lebih cepat dengan model yang telah terbukti. Ilmuwan data juga dapat menggunakan akselerator sebagai titik awal daripada membuat model dari awal. Waktu untuk menerapkan analitik berkurang drastis.
Analisis Kolaboratif
Secara tradisional, analisis merupakan upaya yang terisolasi. Individu atau tim mengembangkan model secara terpisah, sehingga menghasilkan wawasan yang terfragmentasi. Kolaborasi memungkinkan pertukaran data dan penemuan yang lebih baik.
Platform Analytics 2.0 mendorong kolaborasi dengan alur kerja dan dasbor yang dapat dibagikan. Komentar dan Anotasi memungkinkan diskusi seputar wawasan. ACL mengontrol akses ke data sensitif.
Analisis kolaboratif memecahkan silo dan memungkinkan organisasi memanfaatkan pengetahuan data kolektif. Model mengintegrasikan wawasan dari seluruh departemen untuk mendapatkan pandangan holistik. Demokratisasi memperkuat dampaknya.
Analisis Tertanam
Agar analitik dapat memengaruhi keputusan, analisis tersebut perlu diintegrasikan secara mendalam ke dalam alur kerja bisnis. Namun pengguna sering kali harus beralih antara aplikasi analitik terpisah dan sistem operasional.
Platform modern memungkinkan analitik untuk ditanamkan secara asli ke dalam aplikasi melalui API dan layanan mikro. Wawasan muncul dengan mulus secara real-time selama alur kerja.
Analisis tertanam mendukung proses berbasis data seperti manufaktur cerdas, pemeliharaan prediktif, personalisasi waktu nyata, dan banyak lagi. Operasionalisasi analitik mempercepat ROI.
Kesimpulan
Analytics telah berkembang secara signifikan dari intelijen bisnis dan pelaporan sederhana. Munculnya solusi Analytics 2.0 yang digerakkan oleh AI membuka kemampuan yang mengubah permainan seperti penemuan wawasan otomatis, narasi yang didukung NLP, analisis percakapan, dan rekomendasi preskriptif. Perusahaan dapat memanfaatkan wawasan yang lebih mendalam dari data untuk meningkatkan perencanaan strategis dan pengambilan keputusan berdasarkan data. Solusi Analytics 2.0 mendemokratisasikan akses terhadap analisis yang kuat bagi pengguna di seluruh organisasi, sehingga memungkinkan budaya berbasis data yang tersebar luas. Seiring dengan semakin matangnya AI dan pembelajaran mesin, analitik akan menjadi lebih cerdas. Perusahaan yang memanfaatkan gelombang Analytics 2.0 akan memperoleh keunggulan kompetitif yang berkelanjutan melalui keputusan yang cerdas dan berorientasi pada masa depan.
Lisensi Dewan Kedokteran Kansas
Jadwalkan Janji Temu untuk Tes Izin Mengemudi di Maine DMV
Sertifikasi Teknisi Farmasi Rhode Island
Janji Servis Grand Prix Subaru
Biaya Parkir Jangka Panjang Bandara Columbus
Sekretaris Negara Pencarian Bisnis Utah
Pencarian Rekaman DMV New Jersey
Pencarian Kredensial Departemen Pendidikan Michigan
Parkir Jangka Pendek di Bandara Detroit
Pencarian Lisensi Dewan Industri Konstruksi Oklahoma
Verifikasi Lisensi Apoteker Connecticut
Pencarian Lisensi Kontraktor DBPR
Pengesahan Sepeda Motor Montana
Penunjukan Bantuan Ritus untuk Suntikan Flu
Pencarian Entitas Sekretaris Negara Arkansas (AR SOS)
Pencarian Perusahaan Sekretaris Negara New York
DPS Utah Membatalkan Janji Temu
Pencarian Nomor Surat Izin Mengemudi Gratis Carolina Utara
Pencarian Lisensi Produser New Mexico
Verifikasi Lisensi Dewan Kontraktor Tennessee
Lisensi Terapis Pijat Oklahoma
Pencarian Lisensi Dewan Kedokteran Gigi Texas
Memperbarui Surat Izin Mengemudi Alaska
Asosiasi Pengacara Negara Bagian Idaho
Pencarian Lisensi Asuransi Jiwa Anchorage
Penunjukan NJ DMV untuk Lisensi
Jadwalkan Janji Temu untuk Tes Jalan di DPS Texas
Nomor Telepon Departemen Asuransi Indiana
Lisensi Terapi Okupasi New York
VERIFIKASI LISENSI APA PUN DI DIREKTORI SEMUA NEGARA
Pencarian Lisensi Departemen Asuransi New Hampshire
Tagihan Penjualan DMV Wisconsin
Alaska Memperbarui Surat Izin Mengemudi
Pesan Janji Temu untuk Quests Las Vegas
Verifikasi Sertifikasi Guru RI
Costco Janji Temu Suntikan Flu
Perpanjangan Lisensi Apoteker Carolina Selatan
Pencarian Dokter Gigi Bersertifikat Dewan Ohio
Verifikasi Lisensi Dokter Gigi Dewan Gigi Ma
VERIFIKASI, PENCARIAN ATAU PENCARIAN LISENSI NEGARA
Verifikasi Lisensi Keperawatan Negara Bagian Texas
WSFB (Biro Pertanian Washington)
Pencarian Lisensi Dewan Medis Negara Bagian Indiana
Dewan Pendaftaran Massachusetts Dalam Pencarian Lisensi Apotek
Perubahan Alamat Surat Izin Mengemudi Hawaii
Penunjukan PNC Bank Cerca De Mi
Pembaruan Lisensi Medis Indiana
PENCARIAN PELAKU & PENCARIAN NARAPARA
Keanggotaan Bantuan Pinggir Jalan USAA
JADWALKAN SETIAP JANJI DALAM KLIK SEDERHANA
Pesan Janji Temu JCPenney Salon
VERIFIKASI, PENCARIAN ATAU PENCARIAN LISENSI NEGARA
Nomor Telepon Departemen Pemasyarakatan Carolina Selatan
Pencarian Pengacara Arizona Bar
Janji Temu Daring DMV Hillsborough County
Jadwalkan Janji Temu untuk Perpanjangan Surat Izin Mengemudi di Arkansas DMV
Departemen Pendapatan Negara Bagian Florida
Ajukan permohonan untuk Kehilangan Gelar Indiana
Pencarian Menteri Luar Negeri Iowa
Lisensi Teknologi Kuku Connecticut
Bagaimana Cara Mendapatkan Surat Izin Mengemudi Puerto Riko?