Analytics 2.0: Kako umetna inteligenca spreminja poslovno inteligenco in vpogled v podatke
Poslovna inteligenca in analitika sta v zadnjem desetletju zelo napredovali. Z vzponom velikih podatkov in naprednih algoritmov umetne inteligence lahko analitična orodja zdaj zagotovijo vpoglede brez primere za spodbujanje pametnejšega odločanja. To novo obdobje izboljšane analitike se imenuje Analytics 2.0.
Rešitve Analytics 2.0 izkoriščajo moč strojnega učenja in obdelave naravnega jezika za pridobivanje globljih vpogledov iz podatkov. Lahko avtomatizirajo pripravo podatkov, najdejo skrite korelacije in ustvarijo napovedne modele za napovedovanje prihodnjih rezultatov. Posledično lahko organizacije preidejo od pogleda za nazaj k predvidevanju in delujejo bolj inteligentno. Ta članek bo raziskal ključne zmogljivosti storitve Analytics 2.0 in kako lahko podjetja uporabljajo ta orodja za sprejemanje odločitev na podlagi podatkov v realnem času.
Avtomatizirano urejanje podatkov
V preteklosti so analitiki večino časa porabili za zbiranje podatkov iz različnih virov in njihovo pripravo za analizo. Prepir podatkov je sestavljen iz nalog, kot so identifikacija podatkov, čiščenje, normalizacija, transformacija in integracija. Ta ročni postopek je dolgočasen in dolgotrajen.
Z rešitvami Analytics 2.0, kot sta Alteryx in Trifacta, je mogoče ta opravila prepiranja podatkov avtomatizirati s preprostimi vmesniki povleci in spusti. Uporabnikom ni treba poznati programskih jezikov, kot sta Python ali R. Platforme uporabljajo strojno učenje za učenje vrst podatkov, odkrivanje nepravilnosti in odpravljanje težav. To zmanjša čas, porabljen za pripravo podatkov, z 80 % na samo 10–20 %.
Avtomatizirano zbiranje podatkov zagotavlja enoten pogled na podatke iz celotne organizacije. Omogoča hitrejšo ponovitev analitike z odpravo trenja v procesu priprave podatkov. Analitiki se lahko osredotočijo na analizo visoke vrednosti namesto na tarnajoče delo.
Generiranje naravnega jezika za vpoglede
Tradicionalna orodja za poslovno inteligenco lahko ustvarijo vizualizacije podatkov in nadzorne plošče za vpoglede. Vendar pa je za razlago rezultatov in ustvarjanje spremljajočih pripovedi potreben velik ročni napor.
Platforme Analytics 2.0, kot je Narrative Science, izkoriščajo ustvarjanje naravnega jezika (NLG) za avtomatizacijo pripovednega poročanja. Uporabniki lahko prejmejo vnaprej napisane povzetke, ki pojasnjujejo ključne trende, korelacije in napovedi, najdene v podatkih. NLG uporablja jezikovna pravila in AI za prevajanje podatkovnih vzorcev v človeku berljivo besedilo.
NLG hitreje zagotavlja vpoglede, saj odpravlja potrebo po ročni analizi in poročanju. Samodejno ustvarjene pripovedi so dosledne, brez napak in odpravljajo človeško pristranskost. Uporabniki brez analitičnega znanja lahko preprosto razumejo vpoglede in hitreje sprejemajo odločitve na podlagi podatkov.
Pogovorna analitika
Analytics 2.0 ponuja vpoglede prek pogovornih vmesnikov z uporabo chatbotov in virtualnih pomočnikov. Uporabniki lahko dobijo odgovore na analitična vprašanja tako, da preprosto vtipkajo ali izgovorijo poizvedbe v naravnem jeziku.
Ponudniki, kot sta ThoughtSpot in IBM Watson Analytics, zagotavljajo glasovne analitične platforme. Uporabniki lahko postavljajo vprašanja in sledijo dodatnim poizvedbam, da se poglobijo v podatke. Virtualni pomočnik razume kontekst in namen uporabnika.
S pogovorno analitiko je raziskovanje podatkov intuitivno. Naključni uporabniki in vodje podjetij lahko dostopajo do vpogledov brez poglobljenega analitičnega strokovnega znanja. Pogovorni uporabniški vmesnik demokratizira analitiko v celotni organizaciji.
Dopolnjena Analytics
Tradicionalna orodja poslovne inteligence se v celoti zanašajo na ročno analizo. To omejuje vpoglede, ki jih lahko ljudje ustvarijo sami. Razširjena analitika združuje prednosti strojev in ljudi.
Platforme, kot je SAP Analytics Cloud, uporabljajo algoritme ML za avtomatizacijo ustvarjanja vpogledov. Algoritmi avtonomno analizirajo velike nabore podatkov, da zaznajo korelacije, vzorce in trende, ki so jih ljudje spregledali. Uporabniki dobijo prednost pri vpogledih.
Vendar pa lahko ljudje preglasijo sistem in potrdijo strojno ustvarjene vpoglede. To združuje hitrost strojev s človeškim nadzorom. Razširjene analitične rešitve zagotavljajo zaupanja vredne vpoglede v velikem obsegu.
Stalna inteligenca
Tradicionalna analitika se osredotoča na zgodovinske podatke, da zagotovi pogled za nazaj. Toda pretekla uspešnost morda ne bo natančno napovedala prihodnjih rezultatov. Neprekinjeno obveščanje uporablja podatkovne tokove v realnem času za omogočanje predvidevanja.
Orodja Analytics 2.0, kot je Striim, se integrirajo s pretočnimi viri podatkov, kot so senzorji IoT in tokovi klikov. Izvajajo avtomatizirane modele, ko prihajajo podatki v realnem času za odkrivanje nepravilnosti in ustvarjanje opozoril. Uporabniki dobijo takojšen vpogled v nastajajoče trende in spremembe.
To preusmeri organizacije s statičnega, paketnega poročanja na vedno vključeno analitiko. Stalno obveščanje uporabnikom pomaga odkriti priložnosti ali grožnje in se hitro odzvati za konkurenčno prednost.
Napovedna analiza
Deskriptivna analitika odgovarja, kaj se je zgodilo. Diagnostična analitika odgovarja, zakaj se je nekaj zgodilo. Prediktivna analitika uporablja ML za odgovor, kaj bi se lahko zgodilo v prihodnosti.
Rešitve Analytics 2.0 lahko zaužijejo velike nabore zgodovinskih podatkov za urjenje napovednih modelov. Ti modeli se naučijo kompleksnih podatkovnih vzorcev za napovedovanje prihodnjih verjetnosti in rezultatov. Uporabniki lahko predvidijo prihodnje povpraševanje, preprečijo okvare opreme in zmanjšajo tveganje.
Prediktivno vzdrževanje na primer uporablja senzorje za spremljanje opreme in predvidevanje potreb po vzdrževanju, preden pride do okvare. Prediktivna analitika povzdigne odločanje na podlagi podatkov na višjo raven.
Napisna analitika
Najnaprednejša stopnja analitike je preskriptivna analitika. Uporabnikom priporoča najboljši način ukrepanja. Sistem se iz preteklih podatkov nauči pravil za optimalno odločanje in omejitev.
Ko se uporabniki odločijo, preskriptivna analitika preuči vse možnosti in napove rezultate. Predpiše odločitev, ki bo vodila do želenega poslovnega rezultata. Na primer, platforma dobavne verige lahko predpiše optimalne politike zalog.
Predpisana analitika omogoča avtomatizacijo odločanja na podlagi podatkov. Uporabniki se lahko izognejo ugibanju pri zapletenih odločitvah. Na podlagi vpogledov v podatke lahko dosledno sprejemajo boljše odločitve.
Razložljiv AI
Orodja Analytics 2.0 uporabljajo napredne modele strojnega učenja, kot so nevronske mreže globokega učenja. Ti modeli so kompleksne črne skrinjice, ki zagotavljajo zelo natančne vpoglede. Vendar pa notranjega delovanja ni enostavno razložiti.
Pomanjkanje razložljivosti lahko ovira uporabo analitike, ki podpira AI. Razložljive tehnike AI pomagajo razvozlati, kako modeli pridejo do vpogledov. Prodajalci vključujejo funkcije interpretabilnosti modela v rešitve Analytics 2.0.
Z razložljivo umetno inteligenco lahko uporabniki logično potrdijo priporočila modela. To poveča zaupanje v vpoglede, ki jih ustvari umetna inteligenca. Strokovnjaki za določene zadeve lahko tudi dodatno izboljšajo modele.
Demokratizacija analitike
Zgodovinsko gledano je bilo analitičnih veščin malo. Analitiki podatkov so pripravili poročila, ki so jih zainteresirane strani težko razlagale. Analitika 2.0 končno demokratizira analitiko za množice.
Sodobne analitične platforme imajo preproste vmesnike povleci in spusti. Samodejno ustvarjanje vpogledov tudi zmanjša potrebo po tehničnih veščinah. S pogovorno analitiko lahko tudi netehnični uporabniki dostopajo do vpogledov prek naravnega jezika.
Analitika ni več omejena na podatkovne znanstvenike. Strokovni delavci v celotni organizaciji lahko izkoristijo podatke za izboljšanje produktivnosti in odločanja brez globokega analitičnega strokovnega znanja.
Operacionalizacija modelov
Tradicionalno analitiki podatkov gradijo modele v statističnih programih, kot sta R in Python. Modeli ustvarjajo vpoglede, vendar ostajajo ločeni od poslovnih tokov dela.
Z rešitvami Analytics 2.0 je te modele mogoče operacionalizirati in vdelati v aplikacije. Na primer, model predvidenega vzdrževanja je mogoče uporabiti v tovarni, da samodejno priporoča naročila za vzdrževanje.
Operacionalizacija omogoča organizacijam, da ukrepajo na podlagi vpogledov iz analitičnih modelov v realnem času. Modeli poganjajo avtomatizirane odločitve in neprekinjeno optimizirajo poslovne procese prek povratnih zank.
Analitika v oblaku
Tradicionalne analitične platforme so zahtevale lokalno infrastrukturo, ki je bila draga in neprilagodljiva. Analitika v oblaku ponuja prilagodljivo, razširljivo alternativo brez naložb v strojno opremo.
Vodilne platforme, kot sta Google BigQuery in Amazon QuickSight, so popolnoma upravljane storitve analitike v oblaku. Podjetja lahko začnejo z majhnimi in se nemoteno širijo, ko potrebe rastejo. Oblak skrbi tudi za vzdrževanje infrastrukture in nadgradnje v zakulisju.
S podporo za več najemnikov analitika v oblaku omogoča enostavno sodelovanje v porazdeljenih skupinah. Uporabniki lahko razvijajo modele v oblaku in delijo nadzorne plošče, hkrati pa zagotavljajo upravljanje podatkov. Oblak omogoča tudi dostop do analitike iz katere koli naprave po vsem svetu.
Vizualizacija podatkov
Samo neobdelani podatki zagotavljajo malo vpogleda. Napredna vizualizacija pretvori podatke v interaktivne grafikone, grafe in zemljevide za odkrivanje vpogledov. Platforme Analytics 2.0 vključujejo zmogljive zmožnosti vizualizacije.
Poleg osnovnih grafikonov ti ponujajo specializirane vizualne elemente, kot so toplotni zemljevidi, analiza lijakov in geoprostorski zemljevidi. Uporabniki lahko s privlačnimi vizualnimi elementi osvetlijo trende, odstopanja in vzorce v podatkih. Vrtanja navzdol zagotavljajo globlje preiskave.
Pametna vizualizacija samodejno priporoči prave vrste grafov na podlagi strukture podatkov. Uporabniki brez analitičnega znanja lahko ustvarijo smiselne vizualizacije z enostavnostjo povleci in spusti. Fotorealistične slike naredijo vpogled bolj intuitiven.
Analitični pospeševalci
Nekateri primeri uporabe analitike, kot so napovedovanje povpraševanja, segmentacija strank in optimizacija zalog, zahtevajo kompleksno modeliranje. Razvijanje modelov iz nič zahteva veliko časa in sredstev.
Rešitve Analytics 2.0 zagotavljajo vnaprej pripravljene analitične pospeševalnike za običajne primere uporabe. Ti vsebujejo vgrajene napovedne algoritme, prilagojene poslovni težavi.
Pospeševalniki analitike omogočajo podjetjem hitrejši začetek s preverjenimi modeli. Podatkovni znanstveniki lahko uporabijo tudi pospeševalnike kot izhodišče namesto gradnje modelov iz nič. Čas za implementacijo analitike se drastično zmanjša.
Sodelovalna analitika
Tradicionalno je bila analitika osamljeno prizadevanje. Posamezniki ali skupine razvijajo modele v silosih, kar vodi do razdrobljenih vpogledov. Sodelovanje omogoča boljšo izmenjavo podatkov in odkritij.
Platforme Analytics 2.0 spodbujajo sodelovanje s poteki dela in nadzornimi ploščami, ki jih je mogoče deliti. Komentarji in opombe omogočajo razprave o vpogledih. ACL nadzorujejo dostop do občutljivih podatkov.
Sodelovalna analitika razbija silose in omogoča organizacijam, da izkoristijo skupno znanje o podatkih. Modeli združujejo vpoglede iz različnih oddelkov za celovit pogled. Demokratizacija krepi učinek.
Vdelana analitika
Da bi analitika vplivala na odločitve, mora biti globoko integrirana v poslovne tokove dela. Toda uporabniki morajo pogosto preklapljati med ločenimi analitičnimi aplikacijami in operacijskimi sistemi.
Sodobne platforme omogočajo izvorno vgradnjo analitike v aplikacije prek API-jev in mikrostoritev. Vpogledi se neopazno pojavljajo v realnem času med potekom dela.
Vgrajena analitika poganja procese, ki temeljijo na podatkih, kot so pametna proizvodnja, prediktivno vzdrževanje, personalizacija v realnem času in drugo. Operacionalizacija analitike pospeši ROI.
zaključek
Analitika se je močno razvila iz preprostega poslovnega obveščanja in poročanja. Prihod rešitev Analytics 2.0, ki jih poganja umetna inteligenca, odklene zmogljivosti, ki spreminjajo igro, kot so avtomatizirano odkrivanje vpogledov, pripovedi, ki jih poganja NLP, pogovorna analitika in predpisana priporočila. Podjetja lahko pridobijo globlje vpoglede iz podatkov za izboljšanje strateškega načrtovanja in odločanja na podlagi podatkov. Rešitve Analytics 2.0 demokratizirajo dostop do zmogljive analitike za uporabnike v celotni organizaciji, kar omogoča prodorne kulture, ki temeljijo na podatkih. Ker AI in strojno učenje še naprej dozorevata, bo analitika postala še pametnejša. Podjetja, ki jezdijo na valu Analytics 2.0, bodo pridobila trajno konkurenčno prednost z inteligentnimi odločitvami, ki temeljijo na predvidevanju.
Licenca Kansas Board of Medicine
Dogovorite se za izpit za vozniško dovoljenje pri DMV Maine
Iskanje tablice po meri NJ MVC
Certificiranje farmacevtskega tehnika Rhode Islanda
Grand Prix Subaru Servisni termin
Stroški dolgoročnega parkiranja na letališču Columbus
Državni sekretar Utah Business Lookup
Iskanje zapisov DMV New Jersey
Iskanje poverilnic ministrstva za izobraževanje v Michiganu
Kratkoročno parkiranje na letališču Detroit
Oklahoma Construction Industries Board License Poglej gor
Preverjanje licence farmacevta Connecticut
Iskanje licenc izvajalcev DBPR
Pooblastilo za motorna kolesa Montana
Naročanje obredne pomoči za cepivo proti gripi
Arkansas State Secretary Entity Search (AR SOS)
New York State Secretary Iskanje korporacije
Brezplačno iskanje številke vozniškega dovoljenja v Severni Karolini
Iskanje licence proizvajalca New Mexico
Medicaid zvezne države Aljaske
Preverjanje licence odbora izvajalcev Tennesseeja
Licenca masažnega terapevta Oklahoma
Urad za brezposelnost Louisiane
Iskanje dovoljenj odbora za zobozdravstvo Texas
Podaljšajte vozniško dovoljenje Aljaske
Odvetniška zbornica države Idaho
Nevadski oddelek za nepremičnine
Iskanje licence življenjskega zavarovanja Anchorage
Dogovorite se za cestni preizkus pri DPS Texas
Telefonska številka Ministrstva za zavarovanje Indiane
Dogovorite se za termin Citibank
Licenca za delovno terapijo v New Yorku
PREVERITE VSE LICENCE V IMENIKU VSEH DRŽAV
Iskanje licence zavarovalniškega oddelka New Hampshire
Aljaska Podaljšanje vozniškega dovoljenja
Rezervirajte termin za Quests Las Vegas
Preverjanje certifikata učitelja RI
Podaljšanje licence farmacevta v Južni Karolini
Iskanje certificiranega zobozdravnika Ohio
Dental Board of Ma Dentist License Verify
PREVERJANJE DRŽAVNE LICENCE, ISKANJE ALI ISKANJE
Rezervirajte termin za laboratorij ARC
Preverjanje licence zdravstvene nege zvezne države Teksas
Iskanje licence medicinskega odbora države Indiana
Registracijski odbor Massachusettsa pri iskanju lekarniških licenc
Sprememba naslova vozniškega dovoljenja na Havajih
PNC Bank Cerca De Mi imenovanje
Podaljšanje zdravniške licence v Indiani
ISKANJE STORITELJEV IN ZAPORNIKOV
Članstvo USAA za pomoč na cesti
Poiščite zdravniško licenco NH
DOKAZUJTE KAKRŠEN KOLI TERMIN S PREPROSTIM KLIKOM
Rezervirajte termin v salonu JCPenney
Orodja USPS Passport Imenovanje
PREVERJANJE DRŽAVNE LICENCE, ISKANJE ALI ISKANJE
Telefonska številka Oddelka za prestajanje kazni zapora Južne Karoline
Arizona Bar of Attorney Iskanje
Spletni termin pri DMV okrožja Hillsborough
Dogovorite se za podaljšanje vozniškega dovoljenja pri DMV v Arkansasu
Oddelek za prihodke zvezne države Florida
Telefonska številka DMV Tennesseeja
Prijavite se za Lost Title Indiana
Iskanje državnega sekretarja Iowe
Kako pridobiti vozniško dovoljenje v Portoriku?