Analytics 2.0: How AI is Transforming Business Intelligence and Data Insights
Business intelligence och analys har kommit långt under det senaste decenniet. Med framväxten av big data och avancerade AI-algoritmer kan analysverktyg nu leverera oöverträffade insikter för att driva smartare beslutsfattande. Denna nya era av förbättrad analys kallas Analytics 2.0.
Analytics 2.0-lösningar utnyttjar kraften i maskininlärning och naturlig språkbehandling för att extrahera djupare insikter från data. De kan automatisera databeredning, hitta dolda korrelationer och generera prediktiva modeller för att förutsäga framtida resultat. Som ett resultat kan organisationer gå från efterhand till framsynthet och verka mer intelligent. Den här artikeln kommer att utforska de viktigaste funktionerna i Analytics 2.0 och hur företag kan använda dessa verktyg för att fatta datadrivna beslut i realtid.
Automatiserad databråk
Tidigare ägnade analytiker det mesta av sin tid åt att samla in data från olika källor och göra dem redo för analys. Datatvistning består av uppgifter som dataidentifiering, rengöring, normalisering, transformation och integration. Denna manuella process är tråkig och tidskrävande.
Med Analytics 2.0-lösningar som Alteryx och Trifacta kan dessa datatvistaruppgifter automatiseras med enkla dra-och-släpp-gränssnitt. Användare behöver inte kunna programmeringsspråk som Python eller R. Plattformarna använder maskininlärning för att lära sig datatyper, upptäcka anomalier och åtgärda problem. Detta minskar tiden som läggs på dataförberedelser från 80 % till bara 10–20 %.
Automatiserad databråk ger en enhetlig bild av data från hela organisationen. Det möjliggör snabbare analysiteration genom att ta bort friktion i databeredningsprocessen. Analytiker kan fokusera på högvärdig analys istället för grymtande arbete.
Naturlig språkgenerering för insikter
Traditionella business intelligence-verktyg kan generera datavisualiseringar och instrumentpaneler för insikter. Det kräver dock betydande manuell ansträngning att tolka resultaten och skapa tillhörande berättelser.
Analytics 2.0-plattformar som Narrative Science använder naturligt språkgenerering (NLG) för att automatisera berättande rapportering. Användare kan få förskrivna sammanfattningar som förklarar nyckeltrender, korrelationer och förutsägelser som finns i data. NLG använder språkliga regler och AI för att översätta datamönster till läsbar text.
NLG levererar insikter snabbare genom att eliminera behovet av manuell analys och rapportering. De automatiskt genererade berättelserna är konsekventa, felfria och eliminerar mänsklig fördom. Användare utan analytisk expertis kan enkelt förstå insikter och fatta datadrivna beslut snabbare.
Konversationsanalys
Analytics 2.0 ger insikter genom konversationsgränssnitt med chatbots och virtuella assistenter. Användare kan få svar på analytiska frågor genom att helt enkelt skriva eller tala frågor på naturligt språk.
Leverantörer som ThoughtSpot och IBM Watson Analytics tillhandahåller röststyrda analysplattformar. Användare kan ställa frågor och följa upp med ytterligare frågor för att gå ner i data. Den virtuella assistenten förstår sammanhanget och användarens avsikt.
Konversationsanalys gör det intuitivt att utforska data. Tillfälliga användare och företagsledare kan få tillgång till insikter utan djup analytisk expertis. Konversations-UX demokratiserar analyser över hela organisationen.
Utökad analys
Traditionella business intelligence-verktyg är helt beroende av manuell analys. Detta begränsar de insikter som människor kan generera på egen hand. Augmented analytics kombinerar styrkorna hos maskiner och människor.
Plattformar som SAP Analytics Cloud använder ML-algoritmer för att automatisera generering av insikter. Algoritmerna analyserar autonomt stora datamängder för att upptäcka korrelationer, mönster och trender som missas av människor. Användare får ett försprång när det gäller insikter.
Men människor kan åsidosätta systemet och validera maskingenererade insikter. Detta kombinerar maskinernas hastighet med mänsklig tillsyn. Förstärkta analyslösningar ger pålitliga insikter i stor skala.
Kontinuerlig intelligens
Traditionell analys fokuserar på historisk data för att ge efterklokskap. Men tidigare resultat kanske inte förutsäger framtida resultat korrekt. Kontinuerlig intelligens använder dataströmmar i realtid för att möjliggöra framsyn.
Analytics 2.0-verktyg som Striim integreras med strömmande datakällor som IoT-sensorer och klickströmmar. De kör automatiserade modeller när realtidsdata kommer in för att upptäcka anomalier och generera varningar. Användare får omedelbar insikt i nya trender och förändringar.
Detta flyttar organisationer från statisk, batch-rapportering till alltid-på-analys. Kontinuerlig intelligens hjälper användare att upptäcka möjligheter eller hot och svara snabbt för konkurrensfördelar.
Predictive Analytics
Beskrivande analys ger svar på vad som hände. Diagnostisk analys svarar på varför något hände. Predictive analytics använder ML för att svara på vad som kan hända i framtiden.
Analytics 2.0-lösningar kan mata in stora historiska datauppsättningar för att träna prediktiva modeller. Dessa modeller lär sig komplexa datamönster för att förutsäga framtida sannolikheter och utfall. Användare kan förutse framtida efterfrågan, förhindra utrustningsfel och minska riskerna.
Till exempel använder prediktivt underhåll sensorer för att övervaka utrustning och förutsäga underhållsbehov innan haverier inträffar. Prediktiv analys lyfter datadrivet beslutsfattande till nästa nivå.
Förskrivningsanalys
Det mest avancerade stadiet av analys är föreskrivande analys. Den rekommenderar det bästa tillvägagångssättet för användarna. Systemet lär sig optimala beslutsregler och begränsningar från historiska data.
När användare kommer till en beslutspunkt undersöker föreskrivande analys alla alternativ och förutsäger resultat. Den föreskriver det beslut som ska leda till det önskade affärsresultatet. Till exempel kan en plattform för försörjningskedjor föreskriva optimala lagerpolicyer.
Preskriptiv analys möjliggör datadriven beslutsautomatisering. Användare kan ta bort gissningarna ur komplexa beslut. De kan konsekvent fatta bättre beslut baserat på datainsikter.
Förklarbar AI
Analytics 2.0-verktyg använder avancerade maskininlärningsmodeller som neurala nätverk för djupinlärning. Dessa modeller är komplexa svarta lådor som ger mycket exakta insikter. Men de inre funktionerna är inte lätta att förklara.
Brist på förklaringsmöjligheter kan hindra användningen av AI-aktiverad analys. Förklarliga AI-tekniker hjälper till att tyda hur modeller kommer fram till insikter. Leverantörer införlivar modelltolkningsfunktioner i Analytics 2.0-lösningar.
Med förklarlig AI kan användare validera modellrekommendationer logiskt. Detta ökar förtroendet för AI-genererade insikter. Ämnesexperter kan också förfina modellerna ytterligare.
Demokratisering av Analytics
Historiskt sett har analytiska färdigheter varit knappa. Dataanalytiker utarbetade rapporter som intressenter hade svårt att tolka. Analytics 2.0 demokratiserar äntligen analys för massorna.
Moderna analysplattformar har enkla dra-och-släpp-gränssnitt. Automatiserad generering av insikter minskar också behovet av teknisk kompetens. Med konversationsanalys kan även icke-tekniska användare få tillgång till insikter genom naturligt språk.
Analytics är inte längre begränsad till datavetare. Kunskapsarbetare i hela organisationen kan utnyttja data för att förbättra produktiviteten och beslutsfattandet utan djup analytisk expertis.
Operationalisering av modeller
Traditionellt bygger dataanalytiker modeller i statistiska program som R och Python. Modellerna genererar insikter men förblir åtskilda från affärsflöden.
Med Analytics 2.0-lösningar kan dessa modeller operationaliseras och bäddas in i applikationer. Till exempel kan en prediktiv underhållsmodell användas på fabriksgolvet för att rekommendera underhållsbeställningar automatiskt.
Operationalisering gör att organisationer kan agera utifrån insikter från analytiska modeller i realtid. Modellerna driver automatiserade beslut och optimerar affärsprocesser kontinuerligt genom återkopplingsslingor.
Molnbaserad analys
Traditionella analysplattformar krävde lokal infrastruktur som var dyr och oflexibel. Molnbaserad analys ger ett flexibelt, skalbart alternativ utan hårdvaruinvesteringar.
Ledande plattformar som Google BigQuery och Amazon QuickSight är helt hanterade molnanalystjänster. Företag kan starta små och skala upp sömlöst när behoven växer. Molnet hanterar även infrastrukturunderhåll och uppgraderingar bakom kulisserna.
Med stöd för flera hyresrätter möjliggör molnanalys enkelt samarbete mellan distribuerade team. Användare kan utveckla modeller i molnet och dela instrumentpaneler samtidigt som de säkerställer datastyrning. Molnet ger också tillgång till analyser från vilken enhet som helst globalt.
Datavisualisering
Enbart rådata ger liten insikt. Avancerad visualisering omvandlar data till interaktiva diagram, grafer och kartor för att avslöja insikter. Analytics 2.0-plattformar inkluderar kraftfulla visualiseringsmöjligheter.
Utöver grundläggande diagram tillhandahåller dessa specialiserade bilder som värmekartor, trattanalys och geospatiala kartor. Användare kan belysa trender, extremvärden och mönster i data genom övertygande bilder. Drill downs ger djupare undersökningar.
Smart visualisering rekommenderar rätt graftyper automatiskt baserat på datastrukturen. Användare utan analytisk expertis kan skapa meningsfulla visualiseringar genom att dra och släppa. Fotorealistiska bilder gör insikterna mer intuitiva.
Analytics Acceleratorer
Vissa analytiska användningsfall som efterfrågeprognoser, kundsegmentering och lageroptimering kräver komplex modellering. Att utveckla modeller från grunden tar mycket tid och resurser.
Analytics 2.0-lösningar tillhandahåller förbyggda analysacceleratorer för vanliga användningsfall. Dessa innehåller inbäddade prediktiva algoritmer skräddarsydda för affärsproblemet.
Analysacceleratorer gör det möjligt för företag att komma igång snabbare med beprövade modeller. Dataforskare kan också använda acceleratorer som utgångspunkt istället för att bygga modeller från grunden. Tiden för att implementera analyser minskar drastiskt.
Collaborative Analytics
Traditionellt sett har analys varit en isolerad ansträngning. Individer eller team utvecklar modeller i silos, vilket leder till fragmenterade insikter. Samarbete möjliggör bättre delning av data och upptäckter.
Analytics 2.0-plattformar främjar samarbete med delbara arbetsflöden och instrumentpaneler. Kommentarer och kommentarer tillåter diskussioner kring insikter. ACL:er styr åtkomst till känsliga data.
Samarbetsanalys bryter silos och tillåter organisationer att utnyttja kollektiv datakunskap. Modeller integrerar insikter från olika avdelningar för en helhetssyn. Demokratisering förstärker genomslaget.
Inbäddad analys
För att analyser ska kunna påverka beslut måste den vara djupt integrerad i företagets arbetsflöden. Men användare måste ofta växla mellan separata analysappar och operativa system.
Moderna plattformar tillåter att analyser integreras i applikationer genom API:er och mikrotjänster. Insikter dyker upp sömlöst i realtid under arbetsflödet.
Inbäddad analys driver datadrivna processer som smart tillverkning, prediktivt underhåll, personalisering i realtid och mer. Operationalisering av analyser påskyndar ROI.
Slutsats
Analytics har utvecklats avsevärt från enkel affärsintelligens och rapportering. Tillkomsten av AI-drivna Analytics 2.0-lösningar låser upp spelförändrande funktioner som automatisk upptäckt av insikter, NLP-drivna berättelser, konversationsanalyser och föreskrivande rekommendationer. Företag kan utnyttja djupare insikter från data för att förbättra strategisk planering och datadrivet beslutsfattande. Analytics 2.0-lösningar demokratiserar tillgången till kraftfulla analyser för användare i hela organisationen, vilket möjliggör genomgripande datadrivna kulturer. När AI och maskininlärning fortsätter att mogna kommer analyser att bli ännu smartare. Företag som åker på Analytics 2.0-vågen kommer att få varaktiga konkurrensfördelar genom intelligenta, framsynsdrivna beslut.
Kansas Board of Medicine License
Boka en tid för körkortsprov vid Maine DMV
Rhode Island Pharmacy Technician Certifiering
Grand Prix Subaru Service Utnämning
Columbus flygplats Långtidsparkeringskostnad
Utah Business Lookup utrikesminister
Michigan Department of Education Credential Lookup
Korttidsparkering på Detroit flygplats
Oklahoma Construction Industries Board License Look Up
Connecticut Pharmacist Licens Verifiering
DBPR Contractors License Search
Rite Aid Utnämning för influensashot
Arkansas Secretary of State Entity Search (AR SOS)
New York Secretary of State Corporation Lookup
North Carolina Gratis körkortssökning
Uppslag om producentlicens i New Mexico
Tennessee Board of Contractors Licensverifiering
Oklahoma massageterapeut licens
Parkeringspriser MCI flygplats
Board of Dentistry License Search Texas
Utnämning av Labcorp Solutions
Nevada Department of Real Estate
Anchorage Life Insurance Licens Lookup
Boka en tid för vägtest på DPS Texas
Indiana Department of Insurance Telefonnummer
VERIFIERA EVENTUELL LICENS I ALLA STATERS katalog
New Hampshire Dept of Insurance License Lookup
Boka tid för uppdrag i Las Vegas
Lärarcertifiering Verifiering RI
Influensaskottsutnämning Costco
Förnyelse av apotekarlicens i South Carolina
Board Certified Dentist Search Ohio
Dental Board of Ma Tandläkare Licens Verifiera
STATLIG LICENSVERIFIERING, SÖKNING ELLER SÖKNING
Verifiering av sjuksköterskelicens i staten Texas
Indiana State Medical Board Licens Lookup
Massachusetts Board of Registration In Pharmacy License Search
Ändra adress för Hawaii förarlicens
PNC Bank Cerca De Mi Utnämning
Indiana Medical License Förnyelse
SÖKNING AV GRUPPARE OCH FÅNGSÖKNING
USAA Roadside Assistance-medlemskap
BOLAGA NÅGOT TID MED ETT ENKELT KLICK
Boka ett möte med JCPenney salong
Verktyg USPS Passport Utnämning
STATLIG LICENSVERIFIERING, SÖKNING ELLER SÖKNING
South Carolina Department of Corrections Telefonnummer
Hillsborough County DMV Online Utnämning
Boka en tid för förnyelse av körkort på Arkansas DMV
State of Floridas inkomstdepartement
Ansök om förlorad titel Indiana
Hur får man körkort för Puerto Rico?