Аналитика 2.0: как ИИ меняет бизнес-аналитику и анализ данных
За последнее десятилетие бизнес-аналитика и аналитика прошли долгий путь. С появлением больших данных и передовых алгоритмов искусственного интеллекта инструменты аналитики теперь могут предоставлять беспрецедентную информацию для принятия более разумных решений. Эта новая эра расширенной аналитики называется Analytics 2.0.
Решения Analytics 2.0 используют возможности машинного обучения и обработки естественного языка для извлечения более глубокой информации из данных. Они могут автоматизировать подготовку данных, находить скрытые корреляции и создавать прогностические модели для прогнозирования будущих результатов. В результате организации могут перейти от ретроспективного подхода к предвидению и действовать более разумно. В этой статье будут рассмотрены ключевые возможности Analytics 2.0 и то, как предприятия могут использовать эти инструменты для принятия решений на основе данных в режиме реального времени.
Автоматизированная обработка данных
Раньше аналитики тратили большую часть своего времени на сбор данных из разных источников и подготовку их к анализу. Обработка данных состоит из таких задач, как идентификация, очистка, нормализация, преобразование и интеграция данных. Этот ручной процесс утомителен и требует много времени.
С помощью решений Analytics 2.0, таких как Alteryx и Trifacta, эти задачи обработки данных можно автоматизировать с помощью простых интерфейсов перетаскивания. Пользователям не обязательно знать такие языки программирования, как Python или R. Платформы используют машинное обучение для изучения типов данных, обнаружения аномалий и устранения проблем. Это сокращает время, затрачиваемое на подготовку данных, с 80% до всего 10–20%.
Автоматизированная обработка данных обеспечивает единое представление данных по всей организации. Это позволяет ускорить итерацию аналитики, устраняя трудности в процессе подготовки данных. Аналитики могут сосредоточиться на ценном анализе вместо рутинной работы.
Генерация естественного языка для анализа
Традиционные инструменты бизнес-аналитики могут создавать визуализации данных и информационные панели для получения ценной информации. Однако для интерпретации результатов и создания сопутствующих описаний требуются значительные ручные усилия.
Платформы Analytics 2.0, такие как Narrative Science, используют генерацию естественного языка (NLG) для автоматизации повествовательной отчетности. Пользователи могут получать заранее написанные сводки, объясняющие ключевые тенденции, корреляции и прогнозы, содержащиеся в данных. NLG использует лингвистические правила и искусственный интеллект для перевода шаблонов данных в удобочитаемый текст.
NLG быстрее предоставляет аналитическую информацию, устраняя необходимость ручного анализа и составления отчетов. Автоматически сгенерированные повествования последовательны, безошибочны и исключают человеческую предвзятость. Пользователи без опыта аналитики могут легко понять суть и быстрее принимать решения на основе данных.
Разговорная аналитика
Аналитика 2.0 предоставляет аналитическую информацию через диалоговые интерфейсы с использованием чат-ботов и виртуальных помощников. Пользователи могут получать ответы на аналитические вопросы, просто набирая или произнося запросы на естественном языке.
Такие поставщики, как ThoughtSpot и IBM Watson Analytics, предоставляют платформы голосовой аналитики. Пользователи могут задавать вопросы и отправлять дополнительные запросы для детализации данных. Виртуальный помощник понимает контекст и намерения пользователя.
Диалоговая аналитика делает изучение данных интуитивно понятным. Случайные пользователи и руководители предприятий могут получить доступ к ценной информации без глубоких аналитических знаний. Диалоговый UX демократизирует аналитику во всей организации.
Расширенная аналитика
Традиционные инструменты бизнес-аналитики полностью полагаются на ручной анализ. Это ограничивает понимание, которое люди могут генерировать самостоятельно. Дополненная аналитика объединяет сильные стороны машин и людей.
Такие платформы, как SAP Analytics Cloud, используют алгоритмы машинного обучения для автоматизации генерации аналитических данных. Алгоритмы автономно анализируют большие наборы данных, чтобы обнаружить корреляции, закономерности и тенденции, упущенные людьми. Пользователи получают преимущество в получении аналитической информации.
Однако люди могут обойти систему и проверить результаты, сгенерированные машиной. Это сочетает в себе скорость машин и человеческий контроль. Решения расширенной аналитики предоставляют достоверную информацию в любом масштабе.
Непрерывный интеллект
Традиционная аналитика фокусируется на исторических данных, чтобы обеспечить ретроспективный взгляд. Но прошлые результаты не могут точно предсказать будущие результаты. Непрерывный интеллект использует потоки данных в реальном времени для обеспечения прогнозирования.
Инструменты Analytics 2.0, такие как Striim, интегрируются с источниками потоковых данных, такими как датчики Интернета вещей и потоки кликов. Они запускают автоматизированные модели по мере поступления данных в реальном времени для обнаружения аномалий и генерации предупреждений. Пользователи получают мгновенную информацию о возникающих тенденциях и изменениях.
Это переводит организации от статической пакетной отчетности к постоянной аналитике. Непрерывный анализ помогает пользователям выявлять возможности или угрозы и быстро реагировать на них, чтобы получить конкурентное преимущество.
Predictive Analytics
Описательная аналитика отвечает на то, что произошло. Диагностическая аналитика отвечает, почему что-то произошло. Предиктивная аналитика использует машинное обучение, чтобы ответить на то, что может произойти в будущем.
Решения Analytics 2.0 могут принимать большие наборы исторических данных для обучения прогнозных моделей. Эти модели изучают сложные шаблоны данных для прогнозирования будущих вероятностей и результатов. Пользователи могут предвидеть будущий спрос, предотвращать сбои оборудования и снижать риски.
Например, при профилактическом обслуживании используются датчики для мониторинга оборудования и прогнозирования потребностей в обслуживании до того, как произойдут поломки. Прогнозная аналитика поднимает процесс принятия решений на основе данных на новый уровень.
Предписательная аналитика
Наиболее продвинутым этапом аналитики является предписывающая аналитика. Он рекомендует лучший курс действий для пользователей. Система изучает оптимальные правила принятия решений и ограничения на основе исторических данных.
Когда пользователи приходят к моменту принятия решения, предписывающая аналитика изучает все варианты и прогнозирует результаты. Он прописывает решение, которое приведет к желаемому бизнес-результату. Например, платформа цепочки поставок может предписывать оптимальную политику управления запасами.
Предписывающая аналитика обеспечивает автоматизацию принятия решений на основе данных. Пользователи могут отказаться от догадок при принятии сложных решений. Они могут постоянно принимать более обоснованные решения на основе анализа данных.
Объясняемый ИИ
Инструменты Analytics 2.0 используют передовые модели машинного обучения, такие как нейронные сети глубокого обучения. Эти модели представляют собой сложные черные ящики, которые дают очень точную информацию. Однако внутреннюю работу объяснить непросто.
Отсутствие объяснимости может препятствовать внедрению аналитики с использованием искусственного интеллекта. Объяснимые методы искусственного интеллекта помогают понять, как модели приходят к пониманию. Поставщики включают функции интерпретируемости моделей в решения Analytics 2.0.
Благодаря объяснимому ИИ пользователи могут логически проверять рекомендации модели. Это повышает доверие к знаниям, полученным с помощью ИИ. Эксперты в данной области также могут усовершенствовать модели.
Демократизация аналитики
Исторически аналитические навыки были недостаточными. Аналитики данных подготовили отчеты, которые заинтересованным сторонам было сложно интерпретировать. Аналитика 2.0 наконец-то демократизирует аналитику для масс.
Современные аналитические платформы имеют простые интерфейсы с возможностью перетаскивания. Автоматизированное генерирование аналитической информации также снижает потребность в технических навыках. Благодаря разговорной аналитике даже нетехнические пользователи могут получить доступ к ценной информации посредством естественного языка.
Аналитика больше не ограничивается специалистами по данным. Работники умственного труда в организации могут использовать данные для повышения производительности и принятия решений без глубоких аналитических знаний.
Операционализация моделей
Традиционно аналитики данных строят модели в статистических программах, таких как R и Python. Модели генерируют ценную информацию, но остаются отделенными от рабочих процессов бизнеса.
С помощью решений Analytics 2.0 эти модели можно реализовать и внедрить в приложения. Например, модель прогнозного обслуживания можно развернуть на заводе, чтобы автоматически рекомендовать заказы на обслуживание.
Внедрение позволяет организациям действовать на основе аналитических моделей в режиме реального времени. Модели позволяют автоматически принимать решения и непрерывно оптимизировать бизнес-процессы посредством обратной связи.
Облачная аналитика
Традиционным аналитическим платформам требовалась локальная инфраструктура, которая была дорогой и негибкой. Облачная аналитика представляет собой гибкую и масштабируемую альтернативу без инвестиций в оборудование.
Ведущие платформы, такие как Google BigQuery и Amazon QuickSight, представляют собой полностью управляемые сервисы облачной аналитики. Предприятия могут начинать с малого и плавно расширяться по мере роста потребностей. Облако также незаметно обеспечивает обслуживание и обновление инфраструктуры.
Благодаря поддержке нескольких арендаторов облачная аналитика упрощает совместную работу распределенных команд. Пользователи могут разрабатывать модели в облаке и совместно использовать информационные панели, обеспечивая при этом управление данными. Облако также обеспечивает доступ к аналитике с любого устройства по всему миру.
Визуализация данных
Сами по себе необработанные данные мало что дают. Расширенная визуализация преобразует данные в интерактивные диаграммы, графики и карты для получения ценной информации. Платформы Analytics 2.0 включают мощные возможности визуализации.
Помимо базовых диаграмм, они предоставляют специализированные визуальные эффекты, такие как тепловые карты, анализ воронок и геопространственные карты. Пользователи могут выявлять тенденции, выбросы и закономерности в данных с помощью привлекательных визуальных эффектов. Детализация обеспечивает более глубокое расследование.
Интеллектуальная визуализация автоматически рекомендует правильные типы графиков на основе структуры данных. Пользователи без опыта аналитики могут создавать значимые визуализации с помощью простого перетаскивания. Фотореалистичные визуальные эффекты делают понимание более интуитивным.
Ускорители аналитики
Некоторые сценарии использования аналитики, такие как прогнозирование спроса, сегментация клиентов и оптимизация запасов, требуют сложного моделирования. Разработка моделей с нуля требует значительного времени и ресурсов.
Решения Analytics 2.0 предоставляют готовые ускорители аналитики для распространенных случаев использования. Они содержат встроенные алгоритмы прогнозирования, адаптированные к бизнес-задачам.
Ускорители аналитики позволяют предприятиям быстрее приступить к работе с помощью проверенных моделей. Специалисты по данным также могут использовать ускорители в качестве отправной точки вместо того, чтобы строить модели с нуля. Время на внедрение аналитики существенно сокращается.
Совместная аналитика
Традиционно аналитика представляла собой изолированное занятие. Отдельные люди или команды разрабатывают модели изолированно, что приводит к фрагментарному пониманию. Сотрудничество позволяет лучше обмениваться данными и открытиями.
Платформы Analytics 2.0 способствуют сотрудничеству благодаря общим рабочим процессам и панелям мониторинга. Комментарии и аннотации позволяют обсуждать идеи. Списки ACL контролируют доступ к конфиденциальным данным.
Совместная аналитика устраняет разрозненность и позволяет организациям использовать коллективные знания о данных. Модели объединяют информацию из разных отделов для целостного представления. Демократизация усиливает воздействие.
Встроенная аналитика
Чтобы аналитика могла влиять на решения, она должна быть глубоко интегрирована в рабочие процессы бизнеса. Но пользователям часто приходится переключаться между отдельными аналитическими приложениями и операционными системами.
Современные платформы позволяют встраивать аналитику в приложения посредством API и микросервисов. Аналитическая информация беспрепятственно отображается в режиме реального времени во время рабочего процесса.
Встроенная аналитика обеспечивает работу процессов, управляемых данными, таких как интеллектуальное производство, профилактическое обслуживание, персонализация в реальном времени и многое другое. Внедрение аналитики ускоряет окупаемость инвестиций.
Заключение
Аналитика значительно развилась из простой бизнес-аналитики и отчетности. Появление решений Analytics 2.0 на основе искусственного интеллекта открывает революционные возможности, такие как автоматическое обнаружение идей, повествование на основе НЛП, диалоговая аналитика и предписывающие рекомендации. Предприятия могут получить более глубокое понимание данных для улучшения стратегического планирования и принятия решений на основе данных. Решения Analytics 2.0 демократизируют доступ к мощной аналитике для пользователей всей организации, обеспечивая повсеместное распространение культуры, основанной на данных. По мере развития искусственного интеллекта и машинного обучения аналитика станет еще умнее. Компании, которые воспользуются волной аналитики 2.0, получат устойчивое конкурентное преимущество благодаря разумным, дальновидным решениям.
Лицензия Медицинского совета Канзаса
Запишитесь на сдачу экзамена на получение водительских прав в DMV штата Мэн
Поиск пользовательской пластины NJ MVC
Сертификация техника аптеки Род-Айленда
Запись в сервисный центр Гран-при Subaru
Стоимость долгосрочной парковки в аэропорту Колумбуса
Назначение в МВД Лас-Крусес, штат Нью-Мексико
Государственный секретарь по поиску бизнеса штата Юта
Поиск записей DMV в Нью-Джерси
Поиск учетных данных Департамента образования штата Мичиган
Краткосрочная парковка в аэропорту Детройта
Лицензия Совета строительной промышленности Оклахомы: поиск
Проверка лицензии фармацевта Коннектикута
Поиск лицензий подрядчиков DBPR
Назначение на должность DMV NV
Обрядовая запись на прививку от гриппа
Секретарь штата Арканзас по поиску юридических лиц (AR SOS)
Совет подрядчиков Гавайских островов
Поиск секретаря государственной корпорации Нью-Йорка
Департамент полиции Юты отменил встречу
Замена удостоверения личности штата Висконсин
Поиск номера бесплатных водительских прав Северной Каролины
Поиск лицензий производителя в Нью-Мексико
Проверка лицензии Совета подрядчиков Теннесси
Тарифы на парковку MCI в аэропорту
Поиск лицензии Совета по стоматологии, Техас
Продлить водительские права Аляски
Коллегия адвокатов штата Айдахо
Департамент недвижимости штата Невада
Поиск лицензии на страхование жизни в Анкоридже
Назначение DMV штата Нью-Джерси для получения лицензии
Запишитесь на дорожное испытание в DPS Texas
Номер телефона Департамента страхования штата Индиана
Лицензия на профессиональную терапию в Нью-Йорке
ПРОВЕРЬТЕ ЛЮБУЮ ЛИЦЕНЗИЮ ВО ВСЕХ ШТАТАХ СПРАВОЧНИКА
Поиск лицензии Департамента страхования Нью-Гэмпшира
Купчая накладная DMV штата Висконсин
Аляска продлит водительские права
Запишитесь на квесты в Лас-Вегасе
Проверка сертификации учителя RI
Запись на прививку от гриппа Costco
Продление лицензии фармацевта в Южной Каролине
Поиск сертифицированного стоматолога в Огайо
Лицензия стоматолога Dental Board of Ma Проверить
ПРОВЕРКА ГОСУДАРСТВЕННОЙ ЛИЦЕНЗИИ, ПОИСК ИЛИ ПОИСК
Запишитесь на прием в лабораторию ARC
Проверка лицензии медсестры штата Техас
WSFB (Вашингтонское фермерское бюро)
Поиск лицензии Медицинского совета штата Индиана
Регистрационная комиссия Массачусетса при поиске лицензии на аптеку
Изменение адреса водительских прав на Гавайях
Назначение в PNC Bank Cerca De Mi
Продление медицинской лицензии Индианы
ПОИСК ПРЕСТУПНИКОВ И ПОИСК ЗАКЛЮЧЕННЫХ
Членство USAA в программе помощи на дорогах
Проверка лицензии FREC, Флорида
Медицинская лицензия штата Нью-Хэмпшир: поиск
ЗАПЛАНИРУЙТЕ ЛЮБУЮ ВСТРЕЧУ ПРОСТЫМ КЛИКОМ
Запишитесь на прием в салон JCPenney
Инструменты Паспорт USPS Прием на прием
ПРОВЕРКА ГОСУДАРСТВЕННОЙ ЛИЦЕНЗИИ, ПОИСК ИЛИ ПОИСК
Номер телефона Департамента исправительных учреждений Южной Каролины
Онлайн-запись в DMV округа Хиллсборо
Запишитесь на прием для продления водительских прав в DMV Арканзаса
Департамент доходов штата Флорида
Номер телефона DMV штата Теннесси
Подать заявку на утраченный титул Индиана
Поиск государственного секретаря Айовы
Лицензия Nail Tech, Коннектикут
Как получить водительские права Пуэрто-Рико?