Analytics 2.0: Jak sztuczna inteligencja zmienia analizę biznesową i analizę danych
Inteligencja biznesowa i analityka przeszły długą drogę w ciągu ostatniej dekady. Wraz z rozwojem dużych zbiorów danych i zaawansowanych algorytmów sztucznej inteligencji narzędzia analityczne mogą obecnie dostarczać niespotykanych dotąd spostrzeżeń, które pomogą w podejmowaniu mądrzejszych decyzji. Ta nowa era ulepszonej analityki nosi nazwę Analytics 2.0.
Rozwiązania Analytics 2.0 wykorzystują możliwości uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego, aby wydobywać głębsze wnioski z danych. Mogą zautomatyzować przygotowywanie danych, znaleźć ukryte korelacje i wygenerować modele predykcyjne w celu prognozowania przyszłych wyników. W rezultacie organizacje mogą przejść od spojrzenia z perspektywy czasu do przewidywania i działać bardziej inteligentnie. W tym artykule omówimy kluczowe możliwości Analytics 2.0 oraz sposoby wykorzystania tych narzędzi przez przedsiębiorstwa do podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym na podstawie danych.
Automatyczne przetwarzanie danych
W przeszłości analitycy spędzali większość czasu na zbieraniu danych z różnych źródeł i przygotowywaniu ich do analizy. Na przetwarzanie danych składają się takie zadania, jak identyfikacja danych, czyszczenie, normalizacja, transformacja i integracja. Ten ręczny proces jest żmudny i czasochłonny.
Dzięki rozwiązaniom Analytics 2.0, takim jak Alteryx i Trifacta, zadania przetwarzania danych można zautomatyzować za pomocą prostych interfejsów „przeciągnij i upuść”. Użytkownicy nie muszą znać języków programowania takich jak Python czy R. Platformy korzystają z uczenia maszynowego, aby uczyć się typów danych, wykrywać anomalie i naprawiać problemy. Skraca to czas poświęcony na przygotowanie danych z 80% do zaledwie 10–20%.
Zautomatyzowane przetwarzanie danych zapewnia ujednolicony widok danych z całej organizacji. Umożliwia szybszą iterację analityki, eliminując problemy w procesie przygotowania danych. Analitycy mogą skupić się na analizach o wysokiej wartości zamiast na ciężkiej pracy.
Generowanie języka naturalnego dla spostrzeżeń
Tradycyjne narzędzia analizy biznesowej mogą generować wizualizacje danych i pulpity nawigacyjne w celu uzyskania wglądu. Interpretacja wyników i stworzenie towarzyszących im narracji wymaga jednak znacznego wysiłku ręcznego.
Platformy Analytics 2.0, takie jak Narrative Science, wykorzystują generowanie języka naturalnego (NLG) do automatyzacji raportowania narracyjnego. Użytkownicy mogą otrzymać gotowe streszczenia wyjaśniające kluczowe trendy, korelacje i przewidywania zawarte w danych. NLG wykorzystuje reguły językowe i sztuczną inteligencję do tłumaczenia wzorców danych na tekst czytelny dla człowieka.
NLG szybciej dostarcza spostrzeżenia, eliminując potrzebę ręcznej analizy i raportowania. Automatycznie generowane narracje są spójne, wolne od błędów i eliminują ludzkie uprzedzenia. Użytkownicy nieposiadający specjalistycznej wiedzy analitycznej mogą łatwo zrozumieć spostrzeżenia i szybciej podejmować decyzje oparte na danych.
Analityka konwersacji
Analytics 2.0 dostarcza wglądu poprzez interfejsy konwersacyjne wykorzystujące chatboty i wirtualnych asystentów. Użytkownicy mogą uzyskać odpowiedzi na pytania analityczne, po prostu wpisując lub wypowiadając zapytania w języku naturalnym.
Dostawcy tacy jak ThinkSpot i IBM Watson Analytics udostępniają platformy analityczne sterowane głosem. Użytkownicy mogą zadawać pytania i zadawać dodatkowe zapytania, aby szczegółowo przeanalizować dane. Wirtualny asystent rozumie kontekst i intencje użytkownika.
Analityka konwersacji sprawia, że eksploracja danych jest intuicyjna. Zwykli użytkownicy i kadra kierownicza biznesowa mogą uzyskać dostęp do szczegółowych informacji bez konieczności posiadania głębokiej wiedzy analitycznej. Konwersacyjny UX demokratyzuje analitykę w całej organizacji.
Rozszerzona analityka
Tradycyjne narzędzia analityki biznesowej opierają się całkowicie na analizie ręcznej. Ogranicza to wiedzę, którą ludzie mogą samodzielnie wygenerować. Rozszerzona analityka łączy mocne strony maszyn i ludzi.
Platformy takie jak SAP Analytics Cloud wykorzystują algorytmy ML do automatyzacji generowania spostrzeżeń. Algorytmy autonomicznie analizują duże zbiory danych w celu wykrycia korelacji, wzorców i trendów przeoczanych przez ludzi. Użytkownicy zyskują przewagę dzięki statystykom.
Jednak ludzie mogą obejść system i zweryfikować wnioski wygenerowane maszynowo. Łączy to prędkość maszyn z nadzorem człowieka. Rozszerzone rozwiązania analityczne dostarczają wiarygodnych informacji na dużą skalę.
Ciągła inteligencja
Tradycyjna analityka koncentruje się na danych historycznych, aby zapewnić perspektywę. Jednak dotychczasowe wyniki mogą nie przewidywać dokładnie przyszłych wyników. Ciągła inteligencja wykorzystuje strumienie danych w czasie rzeczywistym, aby umożliwić przewidywanie.
Narzędzia Analytics 2.0, takie jak Striim, integrują się ze strumieniowymi źródłami danych, takimi jak czujniki IoT i strumienie kliknięć. Na podstawie danych w czasie rzeczywistym uruchamiają zautomatyzowane modele w celu wykrywania anomalii i generowania alertów. Użytkownicy uzyskują natychmiastowy wgląd w pojawiające się trendy i zmiany.
To zmienia organizacje ze statycznego raportowania zbiorczego na stale aktywne analizy. Ciągła inteligencja pomaga użytkownikom dostrzegać szanse i zagrożenia i szybko reagować, aby uzyskać przewagę konkurencyjną.
Analityka predykcyjna
Analityka opisowa odpowiada na to, co się stało. Analityka diagnostyczna odpowiada na pytanie, dlaczego coś się wydarzyło. Analityka predykcyjna wykorzystuje ML, aby odpowiedzieć na to, co może się wydarzyć w przyszłości.
Rozwiązania Analytics 2.0 mogą pozyskiwać duże zbiory danych historycznych w celu uczenia modeli predykcyjnych. Modele te uczą się złożonych wzorców danych w celu prognozowania przyszłych prawdopodobieństw i wyników. Użytkownicy mogą przewidywać przyszłe zapotrzebowanie, zapobiegać awariom sprzętu i zmniejszać ryzyko.
Na przykład konserwacja predykcyjna wykorzystuje czujniki do monitorowania sprzętu i przewidywania potrzeb konserwacyjnych, zanim wystąpią awarie. Analityka predykcyjna przenosi podejmowanie decyzji opartych na danych na wyższy poziom.
Analiza preskryptywna
Najbardziej zaawansowanym etapem analityki jest analiza preskryptywna. Zaleca najlepszy sposób działania dla użytkowników. System uczy się optymalnych reguł decyzyjnych i ograniczeń z danych historycznych.
Kiedy użytkownicy dochodzą do punktu decyzyjnego, analityka preskryptywna sprawdza wszystkie opcje i przewiduje wyniki. Określa decyzję, która doprowadzi do pożądanego rezultatu biznesowego. Na przykład platforma łańcucha dostaw może określić optymalne zasady dotyczące zapasów.
Analityka preskryptywna umożliwia automatyzację decyzji opartą na danych. Użytkownicy mogą podejmować złożone decyzje bez zgadywania. Mogą stale podejmować lepsze decyzje w oparciu o analizę danych.
Wytłumaczalne AI
Narzędzia Analytics 2.0 korzystają z zaawansowanych modeli uczenia maszynowego, takich jak sieci neuronowe uczenia głębokiego. Modele te to złożone czarne skrzynki, które zapewniają bardzo dokładne informacje. Jednak wewnętrzne działanie nie jest łatwe do wyjaśnienia.
Brak możliwości wyjaśnienia może utrudniać przyjęcie analiz wykorzystujących sztuczną inteligencję. Wyjaśnialne techniki sztucznej inteligencji pomagają rozszyfrować, w jaki sposób modele dochodzą do wniosków. Dostawcy włączają funkcje interpretacji modeli do rozwiązań Analytics 2.0.
Dzięki wyjaśnialnej sztucznej inteligencji użytkownicy mogą logicznie weryfikować rekomendacje modeli. Zwiększa to zaufanie do spostrzeżeń generowanych przez sztuczną inteligencję. Eksperci merytoryczni mogą również udoskonalać modele.
Demokratyzacja analityki
Historycznie rzecz biorąc, umiejętności analityczne były rzadkością. Analitycy danych przygotowali raporty, których interpretacja była trudna dla interesariuszy. Analytics 2.0 wreszcie demokratyzuje analitykę dla mas.
Nowoczesne platformy analityczne mają łatwe interfejsy „przeciągnij i upuść”. Zautomatyzowane generowanie spostrzeżeń zmniejsza również zapotrzebowanie na umiejętności techniczne. Dzięki analityce konwersacyjnej nawet użytkownicy nietechniczny mogą uzyskać dostęp do spostrzeżeń za pomocą języka naturalnego.
Analityka nie ogranicza się już do analityków danych. Pracownicy wiedzy w całej organizacji mogą wykorzystywać dane do zwiększania produktywności i podejmowania decyzji bez konieczności posiadania głębokiej wiedzy analitycznej.
Operacjonalizacja modeli
Tradycyjnie analitycy danych budują modele w programach statystycznych, takich jak R i Python. Modele generują szczegółowe informacje, ale pozostają oddzielone od procesów biznesowych.
Dzięki rozwiązaniom Analytics 2.0 modele te można operacjonalizować i osadzać w aplikacjach. Na przykład w hali produkcyjnej można wdrożyć model konserwacji predykcyjnej, aby automatycznie rekomendować zlecenia konserwacji.
Operacjonalizacja umożliwia organizacjom działanie w czasie rzeczywistym na podstawie wniosków z modeli analitycznych. Modele podejmują zautomatyzowane decyzje i stale optymalizują procesy biznesowe poprzez pętle informacji zwrotnej.
Analityka oparta na chmurze
Tradycyjne platformy analityczne wymagały infrastruktury lokalnej, która była droga i nieelastyczna. Analityka oparta na chmurze zapewnia elastyczną, skalowalną alternatywę bez inwestycji sprzętowych.
Wiodące platformy, takie jak Google BigQuery i Amazon QuickSight, to w pełni zarządzane usługi analityczne w chmurze. Przedsiębiorstwa mogą rozpoczynać od małej skali i płynnie zwiększać skalę w miarę wzrostu potrzeb. Chmura obsługuje również konserwację i modernizację infrastruktury za kulisami.
Dzięki obsłudze wielu dzierżawców analityka w chmurze umożliwia łatwą współpracę między rozproszonymi zespołami. Użytkownicy mogą opracowywać modele w chmurze i udostępniać pulpity nawigacyjne, zapewniając jednocześnie zarządzanie danymi. Chmura umożliwia także dostęp do analiz z dowolnego urządzenia na całym świecie.
Wizualizacja danych
Same surowe dane zapewniają niewielki wgląd. Zaawansowana wizualizacja przekształca dane w interaktywne wykresy, wykresy i mapy, aby uzyskać szczegółowe informacje. Platformy Analytics 2.0 oferują zaawansowane możliwości wizualizacji.
Oprócz podstawowych wykresów zapewniają one specjalistyczne wizualizacje, takie jak mapy cieplne, analizy lejków i mapy geoprzestrzenne. Użytkownicy mogą wyróżniać trendy, wartości odstające i wzorce w danych za pomocą atrakcyjnych wizualizacji. Szczegółowe analizy zapewniają głębsze badanie.
Inteligentna wizualizacja automatycznie rekomenduje odpowiednie typy wykresów na podstawie struktury danych. Użytkownicy nieposiadający specjalistycznej wiedzy analitycznej mogą tworzyć znaczące wizualizacje za pomocą metody „przeciągnij i upuść”. Fotorealistyczna grafika sprawia, że spostrzeżenia są bardziej intuicyjne.
Akceleratory analityczne
Niektóre zastosowania analityczne, takie jak prognozowanie popytu, segmentacja klientów i optymalizacja zapasów, wymagają złożonego modelowania. Opracowanie modeli od podstaw wymaga znacznej ilości czasu i zasobów.
Rozwiązania Analytics 2.0 udostępniają gotowe akceleratory analityczne do typowych zastosowań. Zawierają one wbudowane algorytmy predykcyjne dostosowane do problemu biznesowego.
Akceleratory analityczne umożliwiają przedsiębiorstwom szybsze rozpoczęcie pracy dzięki sprawdzonym modelom. Analitycy danych mogą również wykorzystać akceleratory jako punkt wyjścia, zamiast budować modele od zera. Czas wdrożenia analityki drastycznie się skraca.
Analityka współpracy
Tradycyjnie analityka była odosobnionym przedsięwzięciem. Pojedyncze osoby lub zespoły opracowują modele w silosach, co prowadzi do fragmentarycznych spostrzeżeń. Współpraca umożliwia lepsze udostępnianie danych i odkryć.
Platformy Analytics 2.0 promują współpracę dzięki udostępnianym przepływom pracy i pulpitom nawigacyjnym. Komentarze i adnotacje umożliwiają dyskusję na temat spostrzeżeń. Listy ACL kontrolują dostęp do wrażliwych danych.
Wspólna analityka rozbija silosy i umożliwia organizacjom wykorzystanie wiedzy o zbiorowych danych. Modele integrują spostrzeżenia z różnych działów, aby uzyskać całościowy obraz. Demokratyzacja wzmacnia wpływ.
Wbudowane Analytics
Aby analityka mogła mieć wpływ na decyzje, musi być głęboko zintegrowana z biznesowymi przepływami pracy. Jednak użytkownicy często muszą przełączać się między oddzielnymi aplikacjami analitycznymi i systemami operacyjnymi.
Nowoczesne platformy umożliwiają natywne osadzanie analiz w aplikacjach za pośrednictwem interfejsów API i mikrousług. Informacje pojawiają się płynnie w czasie rzeczywistym podczas pracy.
Wbudowane funkcje analityczne wspomagają procesy oparte na danych, takie jak inteligentna produkcja, konserwacja predykcyjna, personalizacja w czasie rzeczywistym i nie tylko. Operacjonalizacja analityki przyspiesza ROI.
Wnioski
Analityka znacznie ewoluowała od prostej analizy biznesowej i raportowania. Pojawienie się rozwiązań Analytics 2.0 opartych na sztucznej inteligencji otwiera możliwości zmieniające reguły gry, takie jak automatyczne odkrywanie spostrzeżeń, narracje oparte na NLP, analityka konwersacyjna i rekomendacje normatywne. Przedsiębiorstwa mogą korzystać z głębszej wiedzy z danych, aby usprawnić planowanie strategiczne i podejmowanie decyzji w oparciu o dane. Rozwiązania Analytics 2.0 demokratyzują dostęp do zaawansowanych analiz dla użytkowników w całej organizacji, umożliwiając wszechobecną kulturę opartą na danych. W miarę rozwoju sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego analityka stanie się jeszcze inteligentniejsza. Firmy, które skorzystają z fali Analytics 2.0, zyskają trwałą przewagę konkurencyjną dzięki inteligentnym decyzjom opartym na prognozowaniu.
Umów się na egzamin na prawo jazdy w Maine DMV
Wyszukiwanie tablic niestandardowych NJ MVC
Certyfikat technika farmacji w stanie Rhode Island
Wizyta serwisowa Grand Prix Subaru
Wyszukiwanie rekordów Indiana BMV
Wyszukiwanie IDFPR stanu Illinois
Koszt długoterminowego parkowania na lotnisku Columbus
Sekretarz stanu ds. wyszukiwania przedsiębiorstw w stanie Utah
Wyszukiwanie rekordów DMV w New Jersey
Wyszukiwanie poświadczeń Departamentu Edukacji stanu Michigan
Krótkoterminowy parking na lotnisku w Detroit
Wyszukaj licencję Zarządu Przemysłu Budowlanego w Oklahomie
Weryfikacja licencji farmaceuty w Connecticut
Wyszukiwanie licencji wykonawców DBPR
Spotkanie w ramach Rite Aid w celu zaszczepienia się przeciwko grypie
Wyszukiwanie podmiotów Sekretarza Stanu Arkansas (AR SOS)
Wyszukiwanie nauczycieli w Nowym Jorku
Wyszukiwanie korporacji Sekretarza Stanu Nowego Jorku
Wymiana dowodu osobistego w stanie Wisconsin
Bezpłatne wyszukiwanie numeru prawa jazdy w Karolinie Północnej
Wyszukiwanie licencji producenta w Nowym Meksyku
Weryfikacja licencji Rady Wykonawców Tennessee
Urząd ds. Bezrobocia w Luizjanie
Wyszukiwanie licencji Rady Stomatologicznej w Teksasie
Spotkanie w sprawie rozwiązań Labcorp
Wyszukiwanie DESE w Massachusetts
Stowarzyszenie Adwokatów Stanu Idaho
Departament Nieruchomości Nevady
Wyszukiwanie licencji na ubezpieczenie na życie w Anchorage
NJ DMV Spotkanie w sprawie licencji
Umów się na badanie drogowe w DPS w Teksasie
Numer telefonu Departamentu Ubezpieczeń stanu Indiana
Umów się na spotkanie Citibank
Licencja na terapię zajęciową w Nowym Jorku
WERYFIKUJ WSZELKIE LICENCJE WE WSZYSTKICH STANOWICH KATALOGACH
Wyszukiwanie licencji Departamentu Ubezpieczeń stanu New Hampshire
Rada Psychologii stanu Indiana
Rachunek sprzedaży DMV Wisconsin
Zarezerwuj spotkanie w Quests Las Vegas
Weryfikacja certyfikatów nauczycieli RI
Koszt szczepienia przeciw grypie
Odnowienie licencji farmaceuty w Karolinie Południowej
Board Certified Dentysta Search Ohio
Zweryfikuj licencję dentysty Dental Board of Ma
WERYFIKACJA LICENCJI PAŃSTWOWEJ, WYSZUKIWANIE LUB WYSZUKIWANIE
Zarezerwuj wizytę w laboratorium ARC
Weryfikacja licencji pielęgniarskiej stanu Teksas
WSFB (Biuro Farmy Waszyngtonu)
Wyszukiwanie licencji komisji lekarskiej stanu Indiana
Rada ds. rejestracji stanu Massachusetts w wyszukiwaniu licencji farmaceutycznych
Zmiana adresu prawa jazdy na Hawajach
Spotkanie w banku PNC Cerca De Mi
Odnowienie licencji medycznej stanu Indiana
WYSZUKIWANIE PRZESTĘPCÓW I WYSZUKIWANIE WIĘŹNIÓW
Członkostwo w pomocy drogowej USAA
ZAREZERWUJ DOWOLNE WIZYTĘ JEDYNYM KLIKNIĘCIEM
Zarezerwuj wizytę w salonie JCPenney
Narzędzia Spotkanie paszportowe USPS
WERYFIKACJA LICENCJI PAŃSTWOWEJ, WYSZUKIWANIE LUB WYSZUKIWANIE
Numer telefonu Departamentu Więziennictwa Karoliny Południowej
Wyszukiwanie adwokata w Arizonie
Spotkanie online DMV hrabstwa Hillsborough
Umów się na spotkanie w celu odnowienia prawa jazdy w Arkansas DMV
Departament Skarbowy stanu Floryda
Numer telefonu DMV w Tennessee
Złóż wniosek o utracony tytuł Indiana
Wyszukiwanie Sekretarza Stanu Iowa
Licencja Nail Tech w Connecticut
Jak zdobyć prawo jazdy w Portoryko?