Analytics 2.0: hoe AI business intelligence en data-inzichten transformeert
Business intelligence en analytics hebben de afgelopen tien jaar een lange weg afgelegd. Met de opkomst van big data en geavanceerde AI-algoritmen kunnen analysetools nu ongekende inzichten opleveren om slimmere besluitvorming te stimuleren. Dit nieuwe tijdperk van verbeterde analytics wordt Analytics 2.0 genoemd.
Analytics 2.0-oplossingen maken gebruik van de kracht van machine learning en natuurlijke taalverwerking om diepere inzichten uit gegevens te halen. Ze kunnen de gegevensvoorbereiding automatiseren, verborgen correlaties vinden en voorspellende modellen genereren om toekomstige resultaten te voorspellen. Als resultaat hiervan kunnen organisaties van een vooruitziende blik naar een vooruitziende blik overstappen en intelligenter opereren. In dit artikel worden de belangrijkste mogelijkheden van Analytics 2.0 onderzocht en hoe ondernemingen deze tools kunnen gebruiken om in realtime datagestuurde beslissingen te nemen.
Geautomatiseerde gegevensverwerking
In het verleden besteedden analisten het grootste deel van hun tijd aan het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen en het gereedmaken ervan voor analyse. Het dataruzie bestaat uit taken zoals data-identificatie, opschoning, normalisatie, transformatie en integratie. Dit handmatige proces is vervelend en tijdrovend.
Met Analytics 2.0-oplossingen zoals Alteryx en Trifacta kunnen deze gegevensverwerkingstaken worden geautomatiseerd met eenvoudige drag-and-drop-interfaces. Gebruikers hoeven geen programmeertalen zoals Python of R te kennen. De platforms gebruiken machine learning om gegevenstypen te leren, afwijkingen te detecteren en problemen op te lossen. Hierdoor wordt de tijd die aan datavoorbereiding wordt besteed, teruggebracht van 80% naar slechts 10-20%.
Geautomatiseerde gegevensverwerking biedt een uniform beeld van gegevens uit de hele organisatie. Het maakt een snellere analyse-iteratie mogelijk door wrijving in het gegevensvoorbereidingsproces weg te nemen. Analisten kunnen zich concentreren op hoogwaardige analyses in plaats van op het gromwerk.
Natuurlijke taalgeneratie voor inzichten
Traditionele business intelligence-tools kunnen datavisualisaties en dashboards genereren voor inzichten. Het vergt echter aanzienlijke handmatige inspanningen om de resultaten te interpreteren en bijbehorende verhalen te creëren.
Analytics 2.0-platforms zoals Narrative Science maken gebruik van natuurlijke taalgeneratie (NLG) om narratieve rapportage te automatiseren. Gebruikers kunnen vooraf geschreven samenvattingen krijgen waarin de belangrijkste trends, correlaties en voorspellingen in de gegevens worden uitgelegd. NLG gebruikt taalregels en AI om datapatronen te vertalen naar voor mensen leesbare tekst.
NLG levert sneller inzichten door de noodzaak van handmatige analyse en rapportage te elimineren. De automatisch gegenereerde verhalen zijn consistent, foutloos en elimineren menselijke vooroordelen. Gebruikers zonder analyse-expertise kunnen inzichten gemakkelijk begrijpen en sneller datagestuurde beslissingen nemen.
Conversatieanalyse
Analytics 2.0 levert inzichten via conversatie-interfaces met behulp van chatbots en virtuele assistenten. Gebruikers kunnen antwoorden krijgen op analytische vragen door eenvoudigweg vragen in natuurlijke taal te typen of uit te spreken.
Leveranciers als ThoughtSpot en IBM Watson Analytics bieden spraakgestuurde analyseplatforms. Gebruikers kunnen vragen stellen en aanvullende vragen stellen om dieper in de gegevens te duiken. De virtuele assistent begrijpt de context en de intentie van de gebruiker.
Conversationele analyses maken het verkennen van gegevens intuïtief. Incidentele gebruikers en bedrijfsleiders hebben toegang tot inzichten zonder diepgaande analytische expertise. De conversationele UX democratiseert analyses in de hele organisatie.
Augmented Analytics
Traditionele business intelligence-tools zijn volledig afhankelijk van handmatige analyse. Dit beperkt de inzichten die mensen zelf kunnen genereren. Augmented analytics combineert de sterke punten van machines en mensen.
Platforms zoals SAP Analytics Cloud gebruiken ML-algoritmen om het genereren van inzichten te automatiseren. De algoritmen analyseren autonoom grote datasets om correlaties, patronen en trends te detecteren die door mensen zijn gemist. Gebruikers krijgen een voorsprong op het gebied van inzichten.
Mensen kunnen het systeem echter overschrijven en door machines gegenereerde inzichten valideren. Dit combineert de snelheid van machines met menselijk toezicht. Augmented analytics-oplossingen leveren betrouwbare inzichten op schaal.
Continue intelligentie
Traditionele analyses richten zich op historische gegevens om inzicht achteraf te bieden. Maar prestaties uit het verleden voorspellen toekomstige resultaten mogelijk niet nauwkeurig. Continue intelligentie maakt gebruik van realtime datastromen om vooruitziendheid mogelijk te maken.
Analytics 2.0-tools zoals Striim kunnen worden geïntegreerd met streaminggegevensbronnen zoals IoT-sensoren en clickstreams. Ze voeren geautomatiseerde modellen uit wanneer realtime gegevens binnenkomen om afwijkingen te detecteren en waarschuwingen te genereren. Gebruikers krijgen direct inzicht in opkomende trends en veranderingen.
Dit verschuift organisaties van statische, batchrapportage naar altijd actieve analyses. Continue intelligentie helpt gebruikers kansen of bedreigingen te ontdekken en snel te reageren voor concurrentievoordeel.
Predictive Analytics
Beschrijvende analyses geven antwoord op wat er is gebeurd. Diagnostische analyses geven antwoord op de vraag waarom iets is gebeurd. Voorspellende analyses gebruiken ML om te beantwoorden wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren.
Analytics 2.0-oplossingen kunnen grote historische datasets opnemen om voorspellende modellen te trainen. Deze modellen leren complexe datapatronen om toekomstige kansen en uitkomsten te voorspellen. Gebruikers kunnen anticiperen op de toekomstige vraag, apparatuurstoringen voorkomen en risico's verminderen.
Voorspellend onderhoud maakt bijvoorbeeld gebruik van sensoren om apparatuur te monitoren en onderhoudsbehoeften te voorspellen voordat er storingen optreden. Voorspellende analyses tillen datagestuurde besluitvorming naar een hoger niveau.
Voorschrijvende analyse
De meest geavanceerde analysefase is prescriptieve analyse. Het beveelt de beste handelwijze voor gebruikers aan. Het systeem leert optimale beslissingsregels en beperkingen uit historische gegevens.
Wanneer gebruikers op een beslissingspunt komen, onderzoekt prescriptieve analyse alle opties en voorspelt de uitkomsten. Het schrijft de beslissing voor die tot het gewenste bedrijfsresultaat zal leiden. Een supply chain-platform kan bijvoorbeeld het optimale voorraadbeleid voorschrijven.
Prescriptieve analyses maken datagestuurde besluitvormingsautomatisering mogelijk. Gebruikers kunnen het giswerk uit complexe beslissingen halen. Ze kunnen consequent betere beslissingen nemen op basis van data-inzichten.
Uitleg over AI
Analytics 2.0-tools maken gebruik van geavanceerde machine learning-modellen zoals deep learning neurale netwerken. Deze modellen zijn complexe zwarte dozen die zeer nauwkeurige inzichten opleveren. De innerlijke werking is echter niet gemakkelijk te verklaren.
Een gebrek aan uitlegbaarheid kan de adoptie van AI-gebaseerde analyses belemmeren. Verklaarbare AI-technieken helpen ontcijferen hoe modellen tot inzichten komen. Leveranciers integreren functies voor modelinterpretatie in Analytics 2.0-oplossingen.
Met verklaarbare AI kunnen gebruikers modelaanbevelingen logisch valideren. Dit vergroot het vertrouwen in door AI gegenereerde inzichten. Vakdeskundigen kunnen modellen ook verder verfijnen.
Democratisering van Analytics
Historisch gezien zijn analytische vaardigheden schaars geweest. Data-analisten stelden rapporten op die belanghebbenden moeilijk konden interpreteren. Analytics 2.0 democratiseert analytics eindelijk voor de massa.
Moderne analyseplatforms hebben eenvoudige drag-and-drop-interfaces. Het geautomatiseerd genereren van inzichten vermindert ook de behoefte aan technische vaardigheden. Met conversatieanalyses hebben zelfs niet-technische gebruikers toegang tot inzichten via natuurlijke taal.
Analytics is niet langer beperkt tot datawetenschappers. Kenniswerkers in de hele organisatie kunnen data gebruiken om de productiviteit en besluitvorming te verbeteren zonder diepgaande analytische expertise.
Operationalisatie van modellen
Traditioneel bouwen data-analisten modellen in statistische programma's zoals R en Python. De modellen genereren inzichten, maar blijven gescheiden van zakelijke workflows.
Met Analytics 2.0-oplossingen kunnen deze modellen worden geoperationaliseerd en ingebed in applicaties. Er kan bijvoorbeeld een voorspellend onderhoudsmodel op de fabrieksvloer worden ingezet om automatisch onderhoudsorders aan te bevelen.
Operationalisatie stelt organisaties in staat om in realtime te handelen op basis van inzichten uit analytische modellen. De modellen sturen geautomatiseerde beslissingen en optimaliseren bedrijfsprocessen continu via feedbackloops.
Cloudgebaseerde analyses
Traditionele analyseplatforms vereisten een lokale infrastructuur die duur en inflexibel was. Cloudgebaseerde analyses bieden een flexibel, schaalbaar alternatief zonder hardware-investeringen.
Toonaangevende platforms zoals Google BigQuery en Amazon QuickSight zijn volledig beheerde cloudanalysediensten. Bedrijven kunnen klein beginnen en naadloos opschalen naarmate de behoeften toenemen. De cloud verzorgt ook het onderhoud en de upgrades van de infrastructuur achter de schermen.
Met ondersteuning voor meerdere tenants maakt cloudanalyse eenvoudige samenwerking tussen gedistribueerde teams mogelijk. Gebruikers kunnen modellen in de cloud ontwikkelen en dashboards delen en tegelijkertijd databeheer garanderen. De cloud maakt ook toegang tot analyses mogelijk vanaf elk apparaat wereldwijd.
Data visualisatie
Ruwe data alleen geeft weinig inzicht. Geavanceerde visualisatie transformeert gegevens in interactieve diagrammen, grafieken en kaarten om inzichten te onthullen. Analytics 2.0-platforms bevatten krachtige visualisatiemogelijkheden.
Naast basisgrafieken bieden deze gespecialiseerde beelden zoals heatmaps, trechteranalyse en geospatiale kaarten. Gebruikers kunnen trends, uitschieters en patronen in gegevens onder de aandacht brengen via overtuigende beelden. Drill-downs zorgen voor diepgaander onderzoek.
Slimme visualisatie beveelt automatisch de juiste grafiektypen aan op basis van de datastructuur. Gebruikers zonder analyse-expertise kunnen betekenisvolle visualisaties creëren door middel van slepen en neerzetten. Fotorealistische beelden maken de inzichten intuïtiever.
Analytics-versnellers
Sommige gebruiksscenario's voor analyse, zoals vraagvoorspelling, klantsegmentatie en voorraadoptimalisatie, vereisen complexe modellering. Het vanuit het niets ontwikkelen van modellen kost veel tijd en middelen.
Analytics 2.0-oplossingen bieden vooraf gebouwde analyseversnellers voor veelvoorkomende gebruiksscenario's. Deze bevatten ingebedde voorspellende algoritmen die zijn afgestemd op het bedrijfsprobleem.
Met Analytics-versnellers kunnen ondernemingen sneller aan de slag met bewezen modellen. Datawetenschappers kunnen ook accelerators als uitgangspunt gebruiken in plaats van vanaf het begin modellen te bouwen. De tijd om analyses te implementeren wordt drastisch verkort.
Samenwerkingsanalyse
Traditioneel is analyse een geïsoleerde inspanning geweest. Individuen of teams ontwikkelen modellen in silo’s, wat leidt tot gefragmenteerde inzichten. Samenwerking maakt het beter delen van gegevens en ontdekkingen mogelijk.
Analytics 2.0-platforms bevorderen de samenwerking met deelbare workflows en dashboards. Opmerkingen en annotaties maken discussies over inzichten mogelijk. ACL's controleren de toegang tot gevoelige gegevens.
Collaborative analytics doorbreekt silo’s en stelt organisaties in staat collectieve datakennis te benutten. Modellen integreren inzichten van verschillende afdelingen voor een holistisch beeld. Democratisering versterkt de impact.
Ingesloten Analytics
Om ervoor te zorgen dat analytics invloed heeft op beslissingen, moet het diep worden geïntegreerd in de zakelijke workflows. Maar gebruikers moeten vaak schakelen tussen afzonderlijke analyse-apps en operationele systemen.
Moderne platforms maken het mogelijk dat analytics native in applicaties worden ingebed via API’s en microservices. Inzichten komen naadloos in realtime naar boven tijdens de workflow.
Ingebouwde analyses maken datagestuurde processen mogelijk, zoals slimme productie, voorspellend onderhoud, realtime personalisatie en meer. Operationalisatie van analyses versnelt de ROI.
Conclusie
Analytics is aanzienlijk geëvolueerd van eenvoudige business intelligence en rapportage. De komst van AI-gestuurde Analytics 2.0-oplossingen ontgrendelt baanbrekende mogelijkheden zoals geautomatiseerde ontdekking van inzichten, NLP-aangedreven verhalen, conversatieanalyses en prescriptieve aanbevelingen. Bedrijven kunnen diepere inzichten uit data halen om de strategische planning en datagestuurde besluitvorming te verbeteren. Analytics 2.0-oplossingen democratiseren de toegang tot krachtige analyses voor gebruikers in de hele organisatie, waardoor alomtegenwoordige datagestuurde culturen mogelijk worden. Naarmate AI en machinaal leren volwassener worden, zullen analyses nog slimmer worden. Bedrijven die meeliften op de Analytics 2.0-golf zullen een duurzaam concurrentievoordeel behalen door intelligente, vooruitziende beslissingen.
Kansas Board of Medicine-licentie
Plan een afspraak voor een rijbewijstest bij Maine DMV
NJ MVC aangepaste plaat opzoeken
Certificering van apotheektechnicus in Rhode Island
Grand Prix Subaru-serviceafspraak
Kosten voor langdurig parkeren op Columbus Airport
Staatssecretaris van Utah Business Lookup
DMV-record opzoeken New Jersey
Michigan Department of Education-referenties opzoeken
Kort parkeren op de luchthaven van Detroit
Oklahoma Construction Industries Board-licentie opzoeken
Verificatie van licentie voor apotheker in Connecticut
Rite Aid-afspraak voor griepprik
Zoeken naar entiteiten van de staatssecretaris van Arkansas (AR SOS)
Opzoeken van de New Yorkse minister van Buitenlandse Zaken
North Carolina Gratis rijbewijsnummer opzoeken
Opzoeken van producentenlicenties in New Mexico
Verificatie van de licentie van de Tennessee Board of Contractors
Licentie voor massagetherapeut in Oklahoma
Raad van Tandheelkunde Licentie Zoeken Texas
Verleng het rijbewijs van Alaska
Ministerie van Vastgoed van Nevada
Anchorage levensverzekeringslicentie opzoeken
Plan een afspraak voor een proefrit bij DPS Texas
Telefoonnummer van het Indiana Department of Insurance
Licentie voor ergotherapie in New York
CONTROLEER ELKE LICENTIE IN ALLE STATENDIRECTORIES
New Hampshire Dept of Insurance-licentie opzoeken
Boek een afspraak voor Quests Las Vegas
Verificatie van lerarencertificering RI
Verlenging van de licentie voor apothekers in South Carolina
Board-gecertificeerde tandarts zoeken in Ohio
Tandartsraad van Ma Tandartslicentie verifiëren
STAATSLICENTIEVERIFICATIE, ZOEKEN OF ZOEKEN
Verificatie van verpleeglicentie in de staat Texas
Licentie opzoeken van de Indiana State Medical Board
Massachusetts Board of Registration bij het zoeken naar apotheeklicenties
Adreswijziging rijbewijs Hawaï
Verlenging medische licentie in Indiana
ZOEKEN VAN DADER EN ZOEKEN VAN GEVANGENEN
PLAN ELKE AFSPRAAK IN EEN EENVOUDIGE KLIK
Boek een JCPenney Salon-afspraak
Hulpmiddelen USPS-paspoortafspraak
STAATSLICENTIEVERIFICATIE, ZOEKEN OF ZOEKEN
Telefoonnummer van het Department of Corrections van South Carolina
Advocatenkantoor in Arizona zoeken
Hillsborough County DMV online-afspraak
Plan een afspraak voor rijbewijsverlenging bij Arkansas DMV
Ministerie van Financiën van de staat Florida
Solliciteer voor verloren titel Indiana
Kijk naar de minister van Buitenlandse Zaken van Iowa
Nail Tech-licentie Connecticut
Hoe krijg ik een Puerto Rico-rijbewijs?