Аналітика 2.0: як штучний інтелект перетворює бізнес-аналітику та аналіз даних
За останнє десятиліття бізнес-аналітика та аналітика пройшли довгий шлях. Із зростанням обсягу великих даних і передових алгоритмів штучного інтелекту інструменти аналітики тепер можуть надавати безпрецедентну інформацію для прийняття розумніших рішень. Ця нова ера вдосконаленої аналітики називається Analytics 2.0.
Рішення Analytics 2.0 використовують потужність машинного навчання та обробки природної мови, щоб отримати глибшу інформацію з даних. Вони можуть автоматизувати підготовку даних, знаходити приховані кореляції та створювати прогнозні моделі для прогнозування майбутніх результатів. У результаті організації можуть переходити від заднього плану до передбачення та працювати більш розумно. У цій статті розглядаються ключові можливості Analytics 2.0 і те, як підприємства можуть використовувати ці інструменти для прийняття рішень на основі даних у реальному часі.
Автоматизоване обговорення даних
У минулому аналітики витрачали більшу частину свого часу на збір даних із різних джерел і підготовку їх для аналізу. Обробка даних складається з таких завдань, як ідентифікація даних, очищення, нормалізація, перетворення та інтеграція. Цей ручний процес є виснажливим і трудомістким.
За допомогою рішень Analytics 2.0, таких як Alteryx і Trifacta, ці завдання з обробки даних можна автоматизувати за допомогою простих інтерфейсів перетягування. Користувачам не потрібно знати такі мови програмування, як Python або R. Платформи використовують машинне навчання, щоб вивчати типи даних, виявляти аномалії та виправляти проблеми. Це скорочує час, витрачений на підготовку даних, з 80% до лише 10-20%.
Автоматизоване зібрання даних забезпечує уніфікований перегляд даних усієї організації. Це забезпечує швидшу ітерацію аналітики, усуваючи перешкоди в процесі підготовки даних. Аналітики можуть зосередитися на високоцінному аналізі замість бурхливої роботи.
Генерація природної мови для аналізу
Традиційні інструменти бізнес-аналітики можуть генерувати візуалізацію даних і інформаційні панелі для аналізу. Однак для інтерпретації результатів і створення супровідних наративів потрібні значні ручні зусилля.
Платформи Analytics 2.0, такі як Narrative Science, використовують генерацію природної мови (NLG) для автоматизації створення звітів. Користувачі можуть отримати попередньо написані підсумки, що пояснюють ключові тенденції, кореляції та прогнози, виявлені в даних. NLG використовує лінгвістичні правила та штучний інтелект для перекладу шаблонів даних у зрозумілий людині текст.
NLG надає інформацію швидше, усуваючи потребу в ручному аналізі та звітності. Автоматично згенеровані наративи є послідовними, безпомилковими та виключають людську упередженість. Користувачі без досвіду аналітики можуть легко зрозуміти статистичні дані та швидше приймати рішення на основі даних.
Розмовна аналітика
Analytics 2.0 надає статистичні дані через розмовні інтерфейси за допомогою чат-ботів і віртуальних помічників. Користувачі можуть отримати відповіді на аналітичні запитання, просто набравши або промовивши запити природною мовою.
Такі постачальники, як ThoughtSpot і IBM Watson Analytics, надають платформи голосової аналітики. Користувачі можуть задавати запитання та надсилати додаткові запити, щоб детально ознайомитися з даними. Віртуальний помічник розуміє контекст і наміри користувача.
Розмовна аналітика робить дослідження даних інтуїтивно зрозумілим. Звичайні користувачі та керівники компаній можуть отримати доступ до інформації без глибоких аналітичних знань. Розмовний UX демократизує аналітику в усій організації.
Розширена аналітика
Традиційні інструменти бізнес-аналітики повністю покладаються на ручний аналіз. Це обмежує інформацію, яку люди можуть отримати самостійно. Розширена аналітика поєднує в собі сильні сторони машин і людей.
Такі платформи, як SAP Analytics Cloud, використовують алгоритми машинного навчання для автоматизації створення статистичних даних. Алгоритми автономно аналізують великі набори даних, щоб виявити кореляції, закономірності та тенденції, які люди пропустили. Користувачі отримують перевагу в статистиці.
Однак люди можуть перевизначати систему та перевіряти інформацію, створену машиною. Це поєднує швидкість машин із людським наглядом. Розширені аналітичні рішення забезпечують надійну статистику в масштабі.
Безперервний інтелект
Традиційна аналітика зосереджується на історичних даних, щоб отримати ретроспективу. Але минулі показники можуть не точно передбачити майбутні результати. Безперервний інтелект використовує потоки даних у реальному часі, щоб забезпечити передбачення.
Такі інструменти Analytics 2.0, як Striim, інтегруються з потоковими джерелами даних, такими як датчики IoT і потоки кліків. Вони запускають автоматизовані моделі, коли надходять дані в реальному часі, щоб виявляти аномалії та створювати сповіщення. Користувачі миттєво отримують інформацію про нові тенденції та зміни.
Це переводить організації від статичної, пакетної звітності до постійної аналітики. Безперервна розвідка допомагає користувачам помічати можливості чи загрози та швидко реагувати, щоб отримати конкурентну перевагу.
Прогностична аналітика
Описова аналітика відповідає на те, що сталося. Діагностична аналітика відповідає, чому щось сталося. Прогностична аналітика використовує ML, щоб відповісти на те, що може статися в майбутньому.
Рішення Analytics 2.0 можуть отримувати великі історичні набори даних для навчання прогнозних моделей. Ці моделі вивчають складні моделі даних, щоб прогнозувати майбутні ймовірності та результати. Користувачі можуть передбачити майбутній попит, запобігти збоям обладнання та зменшити ризики.
Наприклад, прогнозне технічне обслуговування використовує датчики для моніторингу обладнання та прогнозування потреб у технічному обслуговуванні до того, як трапиться поломка. Прогнозна аналітика піднімає процес прийняття рішень на основі даних на новий рівень.
Презитивна аналітика
Найбільш просунутим етапом аналітики є прескриптивна аналітика. Він рекомендує найкращий спосіб дій для користувачів. Система вивчає правила прийняття оптимальних рішень і обмеження з історичних даних.
Коли користувачі приймають рішення, приписна аналітика розглядає всі варіанти та прогнозує результати. Він прописує рішення, яке призведе до бажаного бізнес-результату. Наприклад, платформа ланцюжка поставок може прописувати оптимальну політику запасів.
Рекомендована аналітика дозволяє автоматизувати прийняття рішень на основі даних. Користувачі можуть уникати здогадок у складних рішеннях. Вони можуть постійно приймати кращі рішення на основі аналізу даних.
Пояснюваний ШІ
Інструменти Analytics 2.0 використовують вдосконалені моделі машинного навчання, такі як нейронні мережі глибокого навчання. Ці моделі є складними чорними скриньками, які дають дуже точні дані. Однак внутрішню роботу нелегко пояснити.
Відсутність пояснень може перешкодити прийняттю аналітики з підтримкою ШІ. Зрозумілі методи штучного інтелекту допомагають розшифрувати, як моделі приходять до розуміння. Постачальники впроваджують функції інтерпретації моделі в рішення Analytics 2.0.
Завдяки штучному інтелекту, який можна пояснити, користувачі можуть логічно перевіряти рекомендації моделі. Це підвищує довіру до інформації, створеної ШІ. Експерти з предмету також можуть вдосконалювати моделі.
Демократизація аналітики
Історично навички аналітики були дефіцитними. Аналітики даних підготували звіти, які зацікавлені сторони важко інтерпретували. Analytics 2.0 нарешті демократизує аналітику для мас.
Сучасні аналітичні платформи мають простий інтерфейс перетягування. Автоматизоване формування інформації також зменшує потребу в технічних навичках. Завдяки розмовній аналітиці навіть нетехнічні користувачі можуть отримати доступ до інформації природною мовою.
Аналітика більше не обмежується спеціалістами з обробки даних. Інтелектуальні працівники в усій організації можуть використовувати дані для підвищення продуктивності та прийняття рішень без глибоких аналітичних знань.
Операціоналізація моделей
Традиційно аналітики даних створюють моделі в статистичних програмах, таких як R і Python. Моделі генерують інформацію, але залишаються відокремленими від бізнес-процесів.
За допомогою рішень Analytics 2.0 ці моделі можна вводити в дію та вбудовувати в програми. Наприклад, модель прогнозованого технічного обслуговування може бути розгорнута на заводі, щоб автоматично рекомендувати замовлення на технічне обслуговування.
Операціоналізація дозволяє організаціям діяти на основі аналітичних моделей у реальному часі. Моделі керують автоматизованими рішеннями та постійно оптимізують бізнес-процеси через цикли зворотного зв’язку.
Хмарна аналітика
Традиційні аналітичні платформи вимагали локальної інфраструктури, яка була дорогою та негнучкою. Хмарна аналітика надає гнучку масштабовану альтернативу без інвестицій у обладнання.
Такі провідні платформи, як Google BigQuery та Amazon QuickSight, є повністю керованими службами хмарної аналітики. Підприємства можуть починати з малого та плавно розширюватись у міру зростання потреб. Хмара також забезпечує підтримку та оновлення інфраструктури за лаштунками.
Завдяки підтримці кількох орендарів хмарна аналітика забезпечує легку співпрацю між розподіленими командами. Користувачі можуть розробляти моделі в хмарі та ділитися інформаційними панелями, одночасно забезпечуючи керування даними. Хмара також забезпечує доступ до аналітики з будь-якого пристрою в усьому світі.
Візуалізація даних
Лише необроблені дані дають мало розуміння. Розширена візуалізація перетворює дані в інтерактивні діаграми, графіки та карти, щоб розкривати ідеї. Платформи Analytics 2.0 містять потужні можливості візуалізації.
Окрім основних діаграм, вони надають спеціалізовані візуальні елементи, такі як теплові карти, аналіз воронки та геопросторові карти. Користувачі можуть виявляти тенденції, викиди та шаблони в даних за допомогою переконливих візуальних елементів. Деталізація забезпечує більш глибоке дослідження.
Розумна візуалізація автоматично рекомендує потрібні типи графіків на основі структури даних. Користувачі без досвіду аналітики можуть створювати значущі візуалізації за допомогою простого перетягування. Фотореалістичні візуальні ефекти роблять уявлення більш інтуїтивно зрозумілими.
Аналітичні прискорювачі
Деякі випадки використання аналітики, як-от прогнозування попиту, сегментація клієнтів і оптимізація запасів, потребують комплексного моделювання. Розробка моделей з нуля потребує багато часу та ресурсів.
Рішення Analytics 2.0 містять готові прискорювачі аналітики для типових випадків використання. Вони містять вбудовані алгоритми прогнозування, адаптовані до бізнес-проблеми.
Прискорювачі аналітики дозволяють підприємствам швидше почати роботу з перевіреними моделями. Науковці даних також можуть використовувати прискорювачі як відправну точку замість створення моделей з нуля. Час впровадження аналітики різко скорочується.
Спільна аналітика
Традиційно аналітика була ізольованою роботою. Окремі особи або команди розробляють моделі окремо, що призводить до фрагментарних уявлень. Співпраця дозволяє краще обмінюватися даними та відкриттями.
Платформи Analytics 2.0 сприяють співпраці за допомогою спільних робочих процесів і інформаційних панелей. Коментарі та анотації дозволяють обговорювати ідеї. ACL контролює доступ до конфіденційних даних.
Спільна аналітика розриває роз'єднаності та дозволяє організаціям використовувати колективні знання даних. Моделі об’єднують статистичні дані з різних відділів для цілісного уявлення. Демократизація посилює вплив.
Вбудована аналітика
Щоб аналітика впливала на прийняття рішень, вона має бути глибоко інтегрована в бізнес-процеси. Але користувачам часто доводиться перемикатися між окремими аналітичними програмами та операційними системами.
Сучасні платформи дозволяють вбудовано аналітику в програми через API та мікросервіси. Статистика безперешкодно з’являється в режимі реального часу під час робочого процесу.
Вбудована аналітика забезпечує керовані даними процеси, такі як інтелектуальне виробництво, прогнозне технічне обслуговування, персоналізація в реальному часі тощо. Операціоналізація аналітики прискорює окупність інвестицій.
Висновок
Аналітика суттєво еволюціонувала від простої бізнес-аналітики та звітності. Поява рішень Analytics 2.0 на базі штучного інтелекту розблокує такі кардинальні можливості, як автоматичне виявлення інформації, наративи на основі НЛП, розмовна аналітика та рекомендації. Підприємства можуть отримати глибшу інформацію з даних, щоб покращити стратегічне планування та прийняття рішень на основі даних. Рішення Analytics 2.0 демократизують доступ до потужної аналітики для користувачів у всій організації, уможливлюючи поширену культуру, що керується даними. У міру розвитку ШІ та машинного навчання аналітика ставатиме ще розумнішою. Компанії, які підуть на хвилю Analytics 2.0, отримають стійку конкурентну перевагу завдяки розумним, передбачуваним рішенням.
Ліцензія Ради медицини Канзасу
Запишіться на іспит на водійські права в DMV штату Мен
Сертифікація фармацевтичного техніка Род-Айленда
Гран Прі Subaru Сервіс Призначення
Вартість довгострокового паркування в аеропорту Колумбус
МВС Лас Крусес Н. М. Призначення
Державний секретар штату Юта Business Lookup
Пошук облікових даних Департаменту освіти Мічигану
Поновлення IDFPR штату Іллінойс
Короткострокове паркування в аеропорту Детройта
Оклахома Construction Industries Board License Look Up
Перевірка ліцензії фармацевта Коннектикуту
Пошук ліцензій підрядників DBPR
Державний секретар Арканзасу Entity Search (AR SOS)
Пошук секретаря державної корпорації Нью-Йорка
Заміна ідентифікатора штату Вісконсін
Безкоштовний пошук номерів водійських прав штату Північна Кароліна
Пошук ліцензії виробника в Нью-Мексико
Перевірка ліцензії Ради підрядників штату Теннессі
Бюро з питань безробіття Луїзіани
Тарифи на паркування MCI Airport
Пошук ліцензій Стоматологічної ради в Техасі
Відновити водійські права Аляски
Асоціація адвокатів штату Айдахо
Департамент нерухомості Невади
Пошук ліцензії на страхування життя в Анкориджі
Призначення DMV штату Нью-Джерсі для отримання ліцензії
Запишіться на дорожні випробування в DPS Texas
Номер телефону Департаменту страхування Індіани
Запишіться на прийом до Citibank
Ліцензія на ерготерапію Нью-Йорка
ПЕРЕВІРТЕ БУДЬ-ЯКУ ЛІЦЕНЗІЮ В КАТАЛОГІ ВСІХ ДЕРЖАВ
Пошук ліцензії Департаменту страхування штату Нью-Гемпшир
Накладна на продаж DMV штату Вісконсін
Аляска Відновлення водійських прав
Запишіться на квести в Лас-Вегасі
Перевірка атестації вчителя RI
Призначення щеплення від грипу Costco
Поновлення ліцензії фармацевта в Південній Кароліні
Пошук сертифікованого стоматолога Огайо
Dental Board of Ma Dentist License Verify
ПЕРЕВІРКА ДЕРЖАВНОЇ ЛІЦЕНЗІЇ, ПОШУК АБО ПОШУК
Запишіться на прийом до лабораторії ARC
Перевірка ліцензії медсестри штату Техас
WSFB (Вашингтонське фермерське бюро)
Пошук ліцензій Медичної ради штату Індіана
Реєстраційна рада штату Массачусетс у пошуках аптечних ліцензій
Зміна адреси водійських прав на Гаваях
PNC Bank Cerca De Mi Призначення
Поновлення медичної ліцензії штату Індіана
ПОШУК ПРАВОПОРУСНИКІВ ТА ПОШУК УВ'язнених
Членство в USAA Roadside Assistance
ПРИЗНАЧУЙТЕ БУДЬ-ЯКУ ЗУСТРІЧ ПРОСТИМ КЛАЦОМ
ДМВ Петербурзького В. А. Призначення
Запишіться на прийом у салон JCPenney
Інструменти USPS Паспорт призначення
ПЕРЕВІРКА ДЕРЖАВНОЇ ЛІЦЕНЗІЇ, ПОШУК АБО ПОШУК
Номер телефону Департаменту виконання покарань Південної Кароліни
Пошук адвокатської колегії Арізони
Онлайн-запис на прийом до DMV округу Хіллсборо
Запишіться на продовження водійських прав у DMV Арканзасу
Департамент доходів штату Флорида
Подайте заявку на втрачений титул штату Індіана
Пошук державного секретаря штату Айова
Ліцензія Nail Tech Коннектикут
Як отримати водійські права в Пуерто-Ріко?