Analytics 2.0: Cum AI transformă Business Intelligence și Date Insights
Business intelligence și analytics au parcurs un drum lung în ultimul deceniu. Odată cu creșterea datelor mari și a algoritmilor avansati de inteligență artificială, instrumentele de analiză pot oferi acum informații fără precedent pentru a stimula o luare a deciziilor mai inteligente. Această nouă eră a analizei îmbunătățite se numește Analytics 2.0.
Soluțiile Analytics 2.0 profită de puterea învățării automate și a procesării limbajului natural pentru a extrage informații mai profunde din date. Aceștia pot automatiza pregătirea datelor, pot găsi corelații ascunse și pot genera modele predictive pentru a prognoza rezultatele viitoare. Ca rezultat, organizațiile pot trece de la retrospectiva la previziune și pot opera mai inteligent. Acest articol va explora capabilitățile cheie ale Analytics 2.0 și modul în care întreprinderile pot folosi aceste instrumente pentru a lua decizii bazate pe date în timp real.
Cercetare automată a datelor
În trecut, analiștii își petreceau cea mai mare parte a timpului colectând date din diferite surse și pregătindu-le pentru analiză. Conflictul de date constă în sarcini precum identificarea datelor, curățarea, normalizarea, transformarea și integrarea. Acest proces manual este obositor și necesită timp.
Cu soluții Analytics 2.0, cum ar fi Alteryx și Trifacta, aceste sarcini de dispută de date pot fi automatizate cu interfețe simple de tip drag-and-drop. Utilizatorii nu trebuie să cunoască limbaje de programare precum Python sau R. Platformele folosesc învățarea automată pentru a învăța tipuri de date, pentru a detecta anomalii și pentru a remedia probleme. Acest lucru reduce timpul petrecut cu pregătirea datelor de la 80% la doar 10-20%.
Dezbaterea automată a datelor oferă o vedere unificată a datelor din întreaga organizație. Permite o iterație mai rapidă a analizei prin eliminarea frecării în procesul de pregătire a datelor. Analiștii se pot concentra pe analize de mare valoare în loc de munca groaznică.
Generarea limbajului natural pentru perspective
Instrumentele tradiționale de business intelligence pot genera vizualizări de date și tablouri de bord pentru informații. Cu toate acestea, este nevoie de un efort manual semnificativ pentru a interpreta rezultatele și a crea narațiuni însoțitoare.
Platformele Analytics 2.0 precum Narrative Science folosesc generarea limbajului natural (NLG) pentru a automatiza raportarea narativă. Utilizatorii pot obține rezumate pre-scrise care explică tendințele cheie, corelațiile și predicțiile găsite în date. NLG folosește reguli lingvistice și AI pentru a traduce modelele de date în text care poate fi citit de om.
NLG oferă informații mai rapid, eliminând nevoia de analiză și raportare manuală. Narațiunile generate automat sunt consistente, fără erori și elimină părtinirea umană. Utilizatorii fără expertiză în analiză pot înțelege cu ușurință informațiile și pot lua decizii bazate pe date mai rapid.
Analiza conversațională
Analytics 2.0 oferă informații prin interfețe conversaționale folosind chatbot și asistenți virtuali. Utilizatorii pot obține răspunsuri la întrebări analitice prin simpla introducere sau rostiți interogări în limbaj natural.
Furnizori precum ThoughtSpot și IBM Watson Analytics oferă platforme de analiză bazate pe voce. Utilizatorii pot pune întrebări și pot continua cu interogări suplimentare pentru a detalia datele. Asistentul virtual înțelege contextul și intenția utilizatorului.
Analiza conversațională face explorarea datelor intuitivă. Utilizatorii ocazionali și directorii de afaceri pot accesa informații fără expertiză analitică profundă. UX conversațional democratizează analiza în întreaga organizație.
Analytics îmbunătățit
Instrumentele tradiționale de business intelligence se bazează complet pe analiza manuală. Acest lucru limitează perspectivele pe care oamenii le pot genera pe cont propriu. Analiza îmbunătățită combină punctele forte ale mașinilor și ale oamenilor.
Platforme precum SAP Analytics Cloud folosesc algoritmi ML pentru a automatiza generarea de informații. Algoritmii analizează în mod autonom seturi mari de date pentru a detecta corelații, modele și tendințe ratate de oameni. Utilizatorii primesc un avans în statistici.
Cu toate acestea, oamenii pot trece peste sistemul și pot valida informațiile generate de mașini. Aceasta combină viteza mașinilor cu supravegherea umană. Soluțiile de analiză îmbunătățite oferă informații de încredere la scară.
Inteligență continuă
Analiza tradițională se concentrează pe datele istorice pentru a oferi o imagine retrospectivă. Dar este posibil ca performanța trecută să nu prezică cu exactitate rezultatele viitoare. Inteligența continuă utilizează fluxuri de date în timp real pentru a permite previziunea.
Instrumentele Analytics 2.0 precum Striim se integrează cu surse de date în flux, cum ar fi senzorii IoT și fluxurile de clic. Ei rulează modele automate pe măsură ce vin date în timp real pentru a detecta anomalii și a genera alerte. Utilizatorii obțin informații instantanee despre tendințele și schimbările emergente.
Acest lucru transformă organizațiile de la raportarea statică, pe lot, la analize permanent. Inteligența continuă îi ajută pe utilizatori să identifice oportunități sau amenințări și să răspundă rapid pentru un avantaj competitiv.
Analize predictive
Analiza descriptivă răspunde la ceea ce s-a întâmplat. Analiza de diagnosticare răspunde de ce s-a întâmplat ceva. Analiza predictivă folosește ML pentru a răspunde la ceea ce s-ar putea întâmpla în viitor.
Soluțiile Analytics 2.0 pot ingera seturi mari de date istorice pentru a antrena modele predictive. Aceste modele învață modele complexe de date pentru a prognoza probabilitățile și rezultatele viitoare. Utilizatorii pot anticipa cererea viitoare, pot preveni defecțiunile echipamentelor și pot reduce riscul.
De exemplu, întreținerea predictivă folosește senzori pentru a monitoriza echipamentele și pentru a prezice nevoile de întreținere înainte de apariția defecțiunilor. Analiza predictivă ridică luarea deciziilor bazate pe date la următorul nivel.
Analize prescriptive
Cel mai avansat stadiu al analizei este analiza prescriptivă. Acesta recomandă cel mai bun curs de acțiune pentru utilizatori. Sistemul învață regulile optime de decizie și constrângerile din datele istorice.
Când utilizatorii ajung la un punct de decizie, analiza prescriptivă examinează toate opțiunile și prezice rezultate. Acesta prescrie decizia care va duce la rezultatul de afaceri dorit. De exemplu, o platformă de lanț de aprovizionare poate prescrie politicile optime de inventar.
Analiza prescriptivă permite automatizarea deciziilor bazate pe date. Utilizatorii pot elimina presupunerile din deciziile complexe. Aceștia pot lua în mod constant decizii mai bune pe baza informațiilor despre date.
AI explicabilă
Instrumentele Analytics 2.0 folosesc modele avansate de învățare automată, cum ar fi rețelele neuronale de învățare profundă. Aceste modele sunt cutii negre complexe care oferă informații foarte precise. Cu toate acestea, funcționarea interioară nu este ușor de explicat.
Lipsa explicabilității poate împiedica adoptarea analizelor activate de AI. Tehnicile AI explicabile ajută la descifrarea modului în care modelele ajung la informații. Furnizorii încorporează funcții de interpretare a modelului în soluțiile Analytics 2.0.
Cu AI explicabilă, utilizatorii pot valida recomandările modelului în mod logic. Acest lucru crește încrederea în informațiile generate de AI. Experții în domeniu pot, de asemenea, să perfecționeze modelele în continuare.
Democratizarea Analytics
Din punct de vedere istoric, abilitățile de analiză au fost limitate. Analiștii de date au pregătit rapoarte pe care părțile interesate s-au chinuit să le interpreteze. Analytics 2.0 democratizează în cele din urmă analiza pentru mase.
Platformele de analiză moderne au interfețe simple de tip drag-and-drop. Generarea automată a informațiilor reduce, de asemenea, nevoia de abilități tehnice. Cu analiza conversațională, chiar și utilizatorii non-tehnici pot accesa informații prin limbaj natural.
Analytics nu se mai limitează la cercetătorii de date. Lucrătorii cu cunoștințe din întreaga organizație pot folosi date pentru a îmbunătăți productivitatea și luarea deciziilor fără o expertiză analitică profundă.
Operaționalizarea modelelor
În mod tradițional, analiștii de date construiesc modele în programe statistice precum R și Python. Modelele generează perspective, dar rămân separate de fluxurile de lucru ale afacerii.
Cu soluțiile Analytics 2.0, aceste modele pot fi operaționalizate și încorporate în aplicații. De exemplu, un model de întreținere predictivă poate fi implementat în fabrică pentru a recomanda automat comenzi de întreținere.
Operaționalizarea permite organizațiilor să acționeze în timp real pe baza informațiilor din modelele analitice. Modelele conduc decizii automate și optimizează continuu procesele de afaceri prin bucle de feedback.
Analytics bazat pe cloud
Platformele tradiționale de analiză necesitau o infrastructură on-premise care era costisitoare și inflexibilă. Analiza bazată pe cloud oferă o alternativă flexibilă, scalabilă, fără investiții hardware.
Platformele de vârf precum Google BigQuery și Amazon QuickSight sunt servicii de analiză cloud gestionate complet. Întreprinderile pot începe mici și se pot extinde fără probleme pe măsură ce nevoile cresc. Cloud-ul se ocupă, de asemenea, de întreținerea infrastructurii și de upgrade-uri în culise.
Cu suport multi-chiriat, analiza cloud permite o colaborare ușoară între echipele distribuite. Utilizatorii pot dezvolta modele în cloud și pot partaja tablouri de bord, asigurând în același timp guvernanța datelor. De asemenea, cloud-ul permite accesul la analize de pe orice dispozitiv la nivel global.
Vizualizarea datelor
Numai datele brute oferă puține informații. Vizualizarea avansată transformă datele în diagrame interactive, grafice și hărți pentru a descoperi informații. Platformele Analytics 2.0 includ capabilități puternice de vizualizare.
Dincolo de diagramele de bază, acestea oferă elemente vizuale specializate, cum ar fi hărți termice, analize pâlnie și hărți geospațiale. Utilizatorii pot scoate în evidență tendințele, valorile aberante și modelele în date prin imagini convingătoare. Detaliile oferă o investigație mai profundă.
Vizualizarea inteligentă recomandă automat tipurile de grafice potrivite pe baza structurii datelor. Utilizatorii fără expertiză în analiză pot crea vizualizări semnificative prin drag-and-drop. Imaginile foto-realiste fac informațiile mai intuitive.
Acceleratoare de analiză
Unele cazuri de utilizare a analizelor, cum ar fi prognoza cererii, segmentarea clienților și optimizarea stocurilor, necesită modelare complexă. Dezvoltarea modelelor de la zero necesită timp și resurse semnificative.
Soluțiile Analytics 2.0 oferă acceleratoare de analiză predefinite pentru cazuri de utilizare obișnuite. Acestea conțin algoritmi predictivi încorporați adaptați problemei de afaceri.
Acceleratoarele de analiză permit companiilor să înceapă mai rapid cu modele dovedite. Oamenii de știință de date pot folosi, de asemenea, acceleratoarele ca punct de plecare, în loc să construiască modele de la zero. Timpul de implementare a analizelor se reduce drastic.
Analytics colaborativ
În mod tradițional, analiza a fost un efort izolat. Indivizii sau echipele dezvoltă modele în silozuri, ceea ce duce la perspective fragmentate. Colaborarea permite o mai bună partajare a datelor și a descoperirilor.
Platformele Analytics 2.0 promovează colaborarea cu fluxuri de lucru și tablouri de bord care pot fi partajate. Comentariile și adnotările permit discuții despre perspective. ACL-urile controlează accesul la datele sensibile.
Analiza colaborativă sparge silozurile și permite organizațiilor să folosească cunoștințele colective privind datele. Modelele integrează informații din toate departamentele pentru o viziune holistică. Democratizarea amplifică impactul.
Analytics încorporat
Pentru ca analiza să influențeze deciziile, trebuie să fie profund integrată în fluxurile de lucru ale afacerii. Dar utilizatorii trebuie adesea să comute între aplicații de analiză separate și sisteme operaționale.
Platformele moderne permit analiticii să fie integrate nativ în aplicații prin intermediul API-urilor și microserviciilor. Perspectivele apar perfect în timp real în timpul fluxului de lucru.
Analiza încorporată stimulează procesele bazate pe date, cum ar fi producția inteligentă, întreținerea predictivă, personalizarea în timp real și multe altele. Operaționalizarea analizei accelerează rentabilitatea investiției.
Concluzie
Analytics a evoluat semnificativ de la simple business intelligence și raportare. Apariția soluțiilor Analytics 2.0 bazate pe inteligență artificială deblochează capabilități care schimbă jocul, cum ar fi descoperirea automată a statisticilor, narațiunile bazate pe NLP, analizele conversaționale și recomandările prescriptive. Întreprinderile pot profita de informații mai profunde din date pentru a îmbunătăți planificarea strategică și luarea deciziilor bazate pe date. Soluțiile Analytics 2.0 democratizează accesul la analize puternice pentru utilizatorii din întreaga organizație, permițând culturi generalizate bazate pe date. Pe măsură ce AI și învățarea automată continuă să se maturizeze, analiza va deveni și mai inteligentă. Companiile care merg pe valul Analytics 2.0 vor obține un avantaj competitiv susținut prin decizii inteligente, bazate pe previziune.
Licența Consiliului de Medicină din Kansas
Programează o întâlnire pentru testul permisului de conducere la Maine DMV
Căutare plăci personalizate NJ MVC
Certificare de tehnician farmaceutic în Rhode Island
Grand Prix Subaru Service Numire
Căutare înregistrări BMV din Indiana
Costul parcării pe termen lung la Aeroportul Columbus
Secretar de stat pentru căutarea afacerilor din Utah
Căutare înregistrări DMV New Jersey
Căutarea acreditărilor Departamentului de Educație din Michigan
Parcare pe termen scurt în Aeroportul Detroit
Oklahoma Construction Industries Board License Look Up
Verificarea licenței de farmacist din Connecticut
Căutare licență pentru antreprenori DBPR
Programare Rite Aid pentru vaccinarea gripei
Căutare entități ale secretarului de stat din Arkansas (AR SOS)
Consiliul de contractori din Hawaii
Căutare Corporație a Secretarului de Stat din New York
Căutare gratuită a numărului de permis de conducere din Carolina de Nord
Căutare licență de producător din New Mexico
Verificarea licenței din Tennessee Board of Contractors
Licență de terapeut de masaj Oklahoma
Tarife de parcare Aeroportul MCI
Consiliul de stomatologie Căutare licență Texas
Reînnoiește permisul de conducere Alaska
Căutare DESE din Massachusetts
Asociația Baroului de Stat din Idaho
Departamentul de imobiliare din Nevada
Căutare licență de asigurare de viață Anchorage
Programează o întâlnire pentru testul rutier la DPS Texas
Numărul de telefon al Departamentului de Asigurări din Indiana
Programează o întâlnire Citibank
Licență de terapie ocupațională din New York
VERIFICAȚI ORICE LICENȚĂ ÎN DIRECTORUL TOATE STATELE
Căutarea licenței de la Departamentul de asigurări din New Hampshire
Consiliul de Psihologie din Indiana
Factura de vânzare DMV Wisconsin
Alaska reînnoiește permisul de conducere
Rezervați o întâlnire pentru Quests Las Vegas
Verificarea certificării profesorilor RI
Program pentru vaccinarea gripei Costco
ACL Labs Programează o întâlnire
Reînnoirea licenței de farmacist din Carolina de Sud
Căutare de stomatologi certificati în Ohio
Consiliul de stomatologie al lui Ma Dentist Licență Verificați
VERIFICAREA LICENȚEI DE STAT, CĂUTARE SAU CĂUTARE
Rezervați o programare pentru laboratorul ARC
Verificarea licenței de asistență medicală din statul Texas
Căutarea licenței de la Consiliul medical de stat din Indiana
Massachusetts Board of Registration In Pharmacy License Search
Schimbarea adresei permisului de conducere din Hawaii
PNC Bank Cerca De Mi Appointment
Reînnoirea licenței medicale din Indiana
CĂUTAREA INFLUENȚILOR ȘI CĂUTAREA DEȚINUȚILOR
Abonament USAA pentru asistență rutieră
PLANIFICAȚI ORICE ÎNTREMUNARE ÎNTR-UN SIMPLU CLICK
Rezervați o programare la salonul JCPenney
Instrumente Programare pentru pașaport USPS
VERIFICAREA LICENȚEI DE STAT, CĂUTARE SAU CĂUTARE
Numărul de telefon al Departamentului Corecțiilor din Carolina de Sud
Căutare avocaților din Arizona
Programare online DMV Hillsborough County
Programați o programare pentru reînnoirea permisului de conducere la Arkansas DMV
Consiliul de farmacie din New Jersey
Departamentul de venituri din statul Florida
Numărul de telefon DMV din Tennessee
Aplicați pentru titlul pierdut Indiana
Căutare secretar de stat din Iowa
Cum să obțineți permisul de conducere din Puerto Rico?