Definīcija, ieguvumi, loma, kam un kāpēc

0
Definīcija, ieguvumi, loma, kam un kāpēc

Papildināta analīze: biznesa informācijas nākotne

Strauji mainīgajā uzņēmējdarbības vidē ir daudz svarīgāk nekā jebkad agrāk piekļūt precīziem un savlaicīgiem datiem. Tradicionālās biznesa informācijas metodes vairs nav piemērotas mūsdienu uzņēmumu vajadzībām. Papildinātā analītika ir jauna pieeja, kas apvieno labākās cilvēku zināšanas un mākslīgā intelekta spēku, lai sniegtu ieskatu, kas iepriekš nebija sasniedzams. Šo tehnoloģiju jau izmanto diezgan daudz pasaules vadošo uzņēmumu, lai iegūtu konkurētspējas priekšrocības.

Satura rādītājs

  1. Definīcija
  2. Papildinātās analīzes nozīme
  3. Ieguvumi
  4. Mašīnmācīšanās loma paplašinātajā analīzē
  5. Kam tas vajadzīgs

Kas ir paplašinātā analīze

Saskaņā ar šo analītikas veidu datu analīzē tiek izmantots mākslīgais intelekts (AI) un tā apakškopas, piemēram, mašīnmācīšanās (ML). Gartner.

Šai tehnoloģijai ir potenciāls mainīt veidu, kā uzņēmumi apkopo un analizē datus. Papildināta analīze var palīdzēt uzņēmumiem pieņemt labākus lēmumus, uzlabot darbības efektivitāti un iegūt konkurētspējas priekšrocības. Mākslīgais intelekts spēj sniegt atbildes un atziņas, kas iepriekš nebija sasniedzamas. Apvienojot šo tehnoloģiju ar cilvēku pieredzi, uzņēmumi iegūst jaunu skatījumu uz saviem datiem un palielina to efektivitāti.

Vienkāršāka definīcija būtu šāda: analīzi, kas ir “papildināta” ar AI tehnoloģijām, piemēram, mašīnmācīšanos un dabiskās valodas apstrādi (NLP), sauc par paplašināto analīzi. Datu sagatavošana un ieskatu ģenerēšana ir divi sarežģīti analītikas procesi, ko automatizē mašīnmācīšanās. Izmantojot NLP, pat neapmācīti biznesa lietotāji var uzdot jautājumus par saviem datiem un saņemt atbildes vienkāršā sarunvalodas veidā.

Papildinātā analīze palīdz uzņēmumiem augt, lai tie kļūtu elastīgāki

Paplašinātā analītika ir biznesa informācijas nākotne. Tas ļauj uzņēmumiem ātrāk un precīzāk pieņemt labākus lēmumus. Mākslīgais intelekts var izprast milzīgu datu apjomu bez cilvēka iejaukšanās. Tas arī ļauj uzņēmumiem reaģēt uz reāllaika izmaiņām tirgū. Piemēram, organizācijas var sekot līdzi klientu demogrāfijai, pašreizējām tendencēm ekonomikā un izmaiņām klientu vēlmēs.

Papildinātās analīzes nozīme

Šī tehnoloģija var palīdzēt uzņēmumiem pieņemt labākus lēmumus, sniedzot ieskatus, kas citādi būtu paslēpti sarežģītās datu kopās. Papildus tam, ka šī tehnoloģija palīdz organizācijām pieņemt labākus lēmumus, tai ir arī daudzas priekšrocības. Tas pieņem lēmumus ātrāk, samazina datu apstrādei nepieciešamo cilvēku skaitu, uzlabo prognožu precizitāti un uzlabo spēju reaģēt uz strauji mainīgajiem tirgus apstākļiem.

3 Papildinātās analīzes priekšrocības

Izmantojot datu jaudu, šāda veida analīze palīdz uzņēmumiem pieņemt labākus lēmumus, uzlabot darbību un atrast izaugsmes iespējas.

  1. Padarot organizācijas elastīgas: izmantojot AI, organizācijas var papildināt savu ieskatu meklēšanu, padarot to ātrāku un efektīvāku. AI var palīdzēt samazināt meklēšanas apgabalu, iegūt atbilstošus datus un ieteikt citus analīzes veidus. Uzraugot lietotāju uzvedību, sistēmas var ieteikt turpmākās darbības. Laika gaitā šos ieteikumus var personalizēt, pamatojoties uz cilvēku atbildēm. Acīmredzot, kad analītiķi ātrāk var saņemt atbildes uz jautājumiem par datiem, viņi var koncentrēties uz citiem svarīgiem uzdevumiem, nevis tikai uz datu izsijāšanu.
  2. Padarot to precīzāku: Tā kā mašīnas neguļ, tās var veikt uzdevumus, kas tiek atkārtoti. AI tehnoloģija, kas nodrošina paplašināto analīzi, palīdz lietotājiem pieņemt vislabāk apzinātos lēmumus.
  3. Organizāciju efektivitātes uzlabošana: Visur, kur jums ir ar algoritmiem darbināmi uzdevumi, AI tiek izmantots galvenokārt. Šāda veida analītikas mērķis ir uzdevumu automatizācija, tādējādi palīdzot cilvēkiem ietaupīt laiku un pūles ne tikai datu atklāšanā un sagatavošanā, bet arī datu analīzē.

Mašīnmācīšanās loma paplašinātajā analīzē

Mašīnmācība ir AI apakškopa, kas nodarbojas ar tādu algoritmu izstrādi un izpēti, kas var mācīties no datiem un veikt prognozes par tiem. Mašīnmācība tiek izmantota dažādās lietojumprogrammās, piemēram, e-pasta filtrēšanā un datorredzēšanā, un nesen ir piedzīvojusi popularitātes atdzimšanu lielo datu un dziļās mācīšanās parādīšanās dēļ. Papildinātā analītika ir termins, kas apzīmē mašīnmācības izmantošanu, lai automātiski ģenerētu ieskatus no datiem bez cilvēka iejaukšanās. Tā tiek uzskatīta par biznesa inteliģences nākotni, kā.

Tas ir cieši saistīts ar teksta analīzi, mākslīgo intelektu un kognitīvo skaitļošanu. Tomēr tā atšķiras no uz noteikumiem balstītas paredzamās analīzes vai paredzamās uzturēšanas metodes, jo tai ir nepieciešami papildu noteikumi, lai prognozētu, un tā var sniegt prognozes par turpmākajiem datiem, kas nav pieejami apmācības datu kopā.

BI platformas, kurās ir iekļauta mašīnmācīšanās, bieži var sniegt ieteikumus, pamatojoties uz uzlaboto algoritmu rezultātiem.

Kam nepieciešama paplašinātā analīze?

Biznesa informācijas profesionāļiem ir nepieciešama paplašināta analīze, lai atklātu ieskatus, ko var sniegt viņu dati. Viņi to uzskata par svarīgu elementu, kas palīdz pieņemt labākus lēmumus un izmantot iespējas tirgū. Viņiem ir jāizveido vienota platforma, kas efektīvi un vienkārši integrē biznesa informāciju un datu ieguvi.

Dati ir strukturēti tā, lai tos varētu izmērīt, modelēt un analizēt ar statistikas algoritmiem. Piemēram, ir jāaprēķina pārdošanas tendences, jāpārvalda darbinieku sniegums vai jāsaprot klientu vēlmes. BI platformām jāļauj darbiniekiem atrast atbilstošu, savlaicīgu un vērtīgu informāciju, lai pieņemtu labākus lēmumus. Dati sastāv no informācijas, kas tiek savākta no lauka vai datu noliktavas. Informācija tiek iegūta no dažādiem avotiem, un tā ir jāuzglabā ērtā un pieejamā veidā.

Turklāt paplašinātā analīze var palielināt jebkuras organizācijas vērtību, atbrīvojot datu zinātnieku laiku svarīgākiem uzdevumiem, piemēram, rezultātu interpretācijai. Mākslīgais intelekts un uz mašīnmācībām balstīta analītika ļauj viņiem izveidot savienojumus, kurus viņi citādi varētu palaist garām, un gūt ieskatu īsākā laikā. Šīs tehnoloģijas var arī lieliski izlīdzināt un ieviest datu demokrātiju organizācijā, palīdzot darbiniekiem uzlabot viņu analītiskās prasmes un palīdzot viņiem veikt darbu, ko iepriekš veica tikai eksperti datu zinātnieki.

Noslēgumā: Precīzu un savlaicīgu datu nozīme strauji mainīgajā uzņēmējdarbības vidē ir lielāka nekā jebkad agrāk. Mūsdienu biznesa vidē ar tradicionālo pieeju biznesa inteliģencei nepietiek. Jauna pieeja, paplašinātā analītika, apvieno cilvēka gudrību ar mākslīgo intelektu, lai sniegtu ieskatu, kas iepriekš nebija sasniedzams. Daudzi no pasaules vadošajiem uzņēmumiem jau izmanto šo tehnoloģiju, lai iegūtu konkurētspēju.