Analytics 2.0: come l'intelligenza artificiale sta trasformando la business intelligence e il data insight
La business intelligence e l’analisi hanno fatto molta strada negli ultimi dieci anni. Con l’avvento dei big data e degli algoritmi avanzati di intelligenza artificiale, gli strumenti di analisi possono ora fornire insight senza precedenti per favorire processi decisionali più intelligenti. Questa nuova era di analisi avanzate si chiama Analytics 2.0.
Le soluzioni Analytics 2.0 sfruttano la potenza dell'apprendimento automatico e dell'elaborazione del linguaggio naturale per estrarre informazioni più approfondite dai dati. Possono automatizzare la preparazione dei dati, trovare correlazioni nascoste e generare modelli predittivi per prevedere i risultati futuri. Di conseguenza, le organizzazioni possono passare dal senno di poi alla previsione e operare in modo più intelligente. Questo articolo esplorerà le funzionalità chiave di Analytics 2.0 e il modo in cui le aziende possono utilizzare questi strumenti per prendere decisioni basate sui dati in tempo reale.
Gestione automatizzata dei dati
In passato, gli analisti trascorrevano la maggior parte del loro tempo raccogliendo dati da diverse fonti e preparandoli per l'analisi. Il data wrangling consiste in attività quali l'identificazione, la pulizia, la normalizzazione, la trasformazione e l'integrazione dei dati. Questo processo manuale è noioso e richiede tempo.
Con le soluzioni Analytics 2.0 come Alteryx e Trifacta, queste attività di gestione dei dati possono essere automatizzate con semplici interfacce drag-and-drop. Non è necessario che gli utenti conoscano linguaggi di programmazione come Python o R. Le piattaforme utilizzano l'apprendimento automatico per apprendere tipi di dati, rilevare anomalie e risolvere problemi. Ciò riduce il tempo dedicato alla preparazione dei dati dall'80% a solo il 10-20%.
La gestione automatizzata dei dati fornisce una visione unificata dei dati provenienti da tutta l'organizzazione. Consente un'iterazione dell'analisi più rapida eliminando gli attriti nel processo di preparazione dei dati. Gli analisti possono concentrarsi su analisi di alto valore invece che sul lavoro duro.
Generazione del linguaggio naturale per approfondimenti
Gli strumenti di business intelligence tradizionali possono generare visualizzazioni di dati e dashboard per approfondimenti. Tuttavia, è necessario uno sforzo manuale significativo per interpretare i risultati e creare narrazioni di accompagnamento.
Le piattaforme di analisi 2.0 come Narrative Science sfruttano la generazione del linguaggio naturale (NLG) per automatizzare il reporting narrativo. Gli utenti possono ottenere riepiloghi già scritti che spiegano le principali tendenze, correlazioni e previsioni trovate nei dati. NLG utilizza regole linguistiche e intelligenza artificiale per tradurre modelli di dati in testo leggibile dall'uomo.
NLG fornisce insight più rapidamente eliminando la necessità di analisi e reporting manuali. Le narrazioni generate automaticamente sono coerenti, prive di errori ed eliminano i pregiudizi umani. Gli utenti senza competenze di analisi possono comprendere facilmente gli insight e prendere decisioni basate sui dati più rapidamente.
Analisi conversazionale
Analytics 2.0 fornisce approfondimenti attraverso interfacce conversazionali utilizzando chatbot e assistenti virtuali. Gli utenti possono ottenere risposte a domande analitiche semplicemente digitando o pronunciando query in linguaggio naturale.
Fornitori come ThoughtSpot e IBM Watson Analytics forniscono piattaforme di analisi a comando vocale. Gli utenti possono porre domande e rispondere con ulteriori domande per approfondire i dati. L'assistente virtuale comprende il contesto e l'intento dell'utente.
L'analisi conversazionale rende l'esplorazione dei dati intuitiva. Gli utenti occasionali e i dirigenti aziendali possono accedere agli insight senza una profonda competenza analitica. L'UX conversazionale democratizza l'analisi in tutta l'organizzazione.
Analytics aumentata
Gli strumenti tradizionali di business intelligence si basano completamente sull'analisi manuale. Ciò limita le intuizioni che gli esseri umani possono generare da soli. L’analisi aumentata unisce i punti di forza delle macchine e degli esseri umani.
Piattaforme come SAP Analytics Cloud utilizzano algoritmi ML per automatizzare la generazione di insight. Gli algoritmi analizzano autonomamente grandi set di dati per rilevare correlazioni, modelli e tendenze che gli esseri umani non riescono a cogliere. Gli utenti ottengono un vantaggio sugli insight.
Tuttavia, gli esseri umani possono ignorare il sistema e convalidare le informazioni generate dalle macchine. Ciò combina la velocità delle macchine con la supervisione umana. Le soluzioni di analisi aumentata forniscono insight attendibili su larga scala.
Intelligenza continua
L’analisi tradizionale si concentra sui dati storici per fornire il senno di poi. Ma le performance passate potrebbero non prevedere con precisione i risultati futuri. L'intelligenza continua utilizza flussi di dati in tempo reale per consentire la previsione.
Gli strumenti di analisi 2.0 come Striim si integrano con fonti di dati in streaming come sensori IoT e flussi di clic. Eseguono modelli automatizzati man mano che arrivano dati in tempo reale per rilevare anomalie e generare avvisi. Gli utenti ottengono informazioni immediate sulle tendenze e sui cambiamenti emergenti.
Ciò sposta le organizzazioni dal reporting statico e batch all'analisi sempre attiva. L'intelligenza continua aiuta gli utenti a individuare opportunità o minacce e a rispondere rapidamente per ottenere un vantaggio competitivo.
Predictive Analytics
L’analisi descrittiva risponde a ciò che è successo. L'analisi diagnostica risponde al motivo per cui è successo qualcosa. L'analisi predittiva utilizza il machine learning per rispondere a ciò che potrebbe accadere in futuro.
Le soluzioni Analytics 2.0 possono acquisire grandi set di dati storici per addestrare modelli predittivi. Questi modelli apprendono modelli di dati complessi per prevedere probabilità e risultati futuri. Gli utenti possono anticipare la domanda futura, prevenire guasti alle apparecchiature e ridurre i rischi.
Ad esempio, la manutenzione predittiva utilizza sensori per monitorare le apparecchiature e prevedere le esigenze di manutenzione prima che si verifichino guasti. L'analisi predittiva porta il processo decisionale basato sui dati a un livello superiore.
Analitica prescrittiva
La fase più avanzata dell’analisi è l’analisi prescrittiva. Raccomanda la migliore linea d'azione per gli utenti. Il sistema apprende regole e vincoli decisionali ottimali dai dati storici.
Quando gli utenti giungono a un punto decisionale, l'analisi prescrittiva esamina tutte le opzioni e prevede i risultati. Prescrive la decisione che porterà al risultato aziendale desiderato. Ad esempio, una piattaforma di supply chain può prescrivere le politiche di inventario ottimali.
L'analisi prescrittiva consente l'automazione delle decisioni basate sui dati. Gli utenti possono eliminare le congetture dalle decisioni complesse. Possono prendere costantemente decisioni migliori sulla base degli insight sui dati.
AI spiegabile
Gli strumenti di Analytics 2.0 utilizzano modelli avanzati di machine learning come le reti neurali di deep learning. Questi modelli sono complesse scatole nere che forniscono informazioni estremamente accurate. Tuttavia, i meccanismi interni non sono facilmente spiegabili.
La mancanza di spiegabilità può impedire l’adozione di analisi basate sull’intelligenza artificiale. Le tecniche di intelligenza artificiale spiegabili aiutano a decifrare il modo in cui i modelli arrivano agli insight. I fornitori stanno incorporando funzionalità di interpretabilità dei modelli nelle soluzioni Analytics 2.0.
Con l'intelligenza artificiale spiegabile, gli utenti possono convalidare logicamente le raccomandazioni dei modelli. Ciò aumenta la fiducia negli insight generati dall’intelligenza artificiale. Gli esperti in materia possono anche perfezionare ulteriormente i modelli.
Democratizzazione dell'analisi
Storicamente, le competenze analitiche sono state scarse. Gli analisti di dati hanno preparato rapporti che le parti interessate hanno faticato a interpretare. Analytics 2.0 democratizza finalmente l'analisi per le masse.
Le moderne piattaforme di analisi dispongono di semplici interfacce drag-and-drop. La generazione automatizzata di insight riduce inoltre la necessità di competenze tecniche. Con l'analisi conversazionale, anche gli utenti non tecnici possono accedere agli approfondimenti attraverso il linguaggio naturale.
L’analisi non è più limitata ai data scientist. I knowledge work di tutta l'organizzazione possono sfruttare i dati per migliorare la produttività e il processo decisionale senza competenze analitiche approfondite.
Operazionalizzazione dei modelli
Tradizionalmente, gli analisti di dati creano modelli in programmi statistici come R e Python. I modelli generano approfondimenti ma rimangono separati dai flussi di lavoro aziendali.
Con le soluzioni Analytics 2.0, questi modelli possono essere resi operativi e incorporati nelle applicazioni. Ad esempio, è possibile implementare un modello di manutenzione predittiva in fabbrica per consigliare automaticamente gli ordini di manutenzione.
L'operazionalizzazione consente alle organizzazioni di agire in base alle informazioni provenienti dai modelli analitici in tempo reale. I modelli guidano decisioni automatizzate e ottimizzano continuamente i processi aziendali attraverso cicli di feedback.
Analisi basata sul cloud
Le piattaforme di analisi tradizionali richiedevano un'infrastruttura locale costosa e poco flessibile. L'analisi basata sul cloud fornisce un'alternativa flessibile e scalabile senza investimenti hardware.
Piattaforme leader come Google BigQuery e Amazon QuickSight sono servizi di analisi cloud completamente gestiti. Le imprese possono iniziare in piccolo e ampliarsi facilmente man mano che le esigenze crescono. Il cloud gestisce anche la manutenzione e gli aggiornamenti dell'infrastruttura dietro le quinte.
Grazie al supporto multi-tenancy, l'analisi del cloud consente una facile collaborazione tra team distribuiti. Gli utenti possono sviluppare modelli nel cloud e condividere dashboard garantendo al tempo stesso la governance dei dati. Il cloud consente inoltre l'accesso alle analisi da qualsiasi dispositivo a livello globale.
Visualizzazione dati
I dati grezzi da soli forniscono poche informazioni. La visualizzazione avanzata trasforma i dati in tabelle, grafici e mappe interattive per scoprire informazioni dettagliate. Le piattaforme Analytics 2.0 includono potenti funzionalità di visualizzazione.
Oltre ai grafici di base, forniscono elementi visivi specializzati come mappe di calore, analisi dell'imbuto e mappe geospaziali. Gli utenti possono evidenziare tendenze, valori anomali e modelli nei dati attraverso immagini accattivanti. I drill down forniscono un'indagine più approfondita.
La visualizzazione intelligente consiglia automaticamente i tipi di grafici corretti in base alla struttura dei dati. Gli utenti senza competenze di analisi possono creare visualizzazioni significative tramite la semplice funzione di trascinamento della selezione. Le immagini fotorealistiche rendono gli approfondimenti più intuitivi.
Acceleratori di analisi
Alcuni casi d'uso dell'analisi, come la previsione della domanda, la segmentazione dei clienti e l'ottimizzazione dell'inventario, richiedono una modellazione complessa. Lo sviluppo di modelli da zero richiede molto tempo e risorse.
Le soluzioni Analytics 2.0 forniscono acceleratori di analisi predefiniti per casi d'uso comuni. Questi contengono algoritmi predittivi integrati adattati al problema aziendale.
Gli acceleratori di analisi consentono alle aziende di iniziare più rapidamente con modelli comprovati. I data scientist possono anche utilizzare gli acceleratori come punto di partenza invece di costruire modelli da zero. Il tempo per implementare l’analisi si riduce drasticamente.
Analisi collaborativa
Tradizionalmente, l’analisi è stata uno sforzo isolato. Individui o team sviluppano modelli in silos, portando a intuizioni frammentate. La collaborazione consente una migliore condivisione di dati e scoperte.
Le piattaforme Analytics 2.0 promuovono la collaborazione con flussi di lavoro e dashboard condivisibili. Commenti e annotazioni consentono discussioni sugli approfondimenti. Gli ACL controllano l'accesso ai dati sensibili.
L'analisi collaborativa rompe i silos e consente alle organizzazioni di sfruttare la conoscenza collettiva dei dati. I modelli integrano informazioni provenienti da tutti i reparti per una visione olistica. La democratizzazione amplifica l’impatto.
Analisi integrata
Affinché l'analisi possa avere un impatto sulle decisioni, deve essere profondamente integrata nei flussi di lavoro aziendali. Ma gli utenti spesso devono alternare app di analisi e sistemi operativi separati.
Le piattaforme moderne consentono di incorporare nativamente l'analisi nelle applicazioni tramite API e microservizi. Gli approfondimenti emergono senza soluzione di continuità in tempo reale durante il flusso di lavoro.
L'analisi integrata alimenta processi basati sui dati come la produzione intelligente, la manutenzione predittiva, la personalizzazione in tempo reale e altro ancora. L'operatività dell'analisi accelera il ROI.
Conclusione
L'analisi si è evoluta in modo significativo dalla semplice business intelligence e reporting. L'avvento delle soluzioni Analytics 2.0 basate sull'intelligenza artificiale sblocca funzionalità rivoluzionarie come la scoperta automatizzata di insight, narrazioni basate sulla PNL, analisi conversazionale e raccomandazioni prescrittive. Le aziende possono sfruttare insight più approfonditi dai dati per migliorare la pianificazione strategica e il processo decisionale basato sui dati. Le soluzioni Analytics 2.0 democratizzano l'accesso a potenti analisi per gli utenti di tutta l'organizzazione, consentendo culture pervasive basate sui dati. Man mano che l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico continuano a maturare, l’analisi diventerà ancora più intelligente. Le aziende che cavalcano l’onda Analytics 2.0 otterranno un vantaggio competitivo duraturo attraverso decisioni intelligenti e lungimiranti.
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