拡張分析を 5 分以内で説明

今日、データがより複雑になり、理解や解釈が困難になっているため、分析は重要になっています。

拡張分析は、企業やユーザーが機械学習と人工知能を使用してデータを簡単に理解できるようにするツールです。 この記事では、拡張分析とは何かについて詳しく説明します。

ビジネスにおけるデータ理解の重要性

ビジネスのデータは、生の分析データ、顧客からのフィードバック データ、販売数などの事実または統計の集まりです。 さまざまな理由から、データの収集と分析はビジネスの不可欠な部分です。

ビジネスにとってデータを理解することが重要である理由をいくつか紹介します。

• データを理解することは、企業が新規顧客の発見、販売数の増加、顧客サービスの改善などについてより適切な意思決定を行うのに役立ちます。
• データの追跡とレビューは、企業が問題を解決し、パフォーマンスの内訳を明らかにするのに役立ちます。
• データは、ビジネス リーダーがリアルタイム インテリジェンスを使用して最も正確な市場予測を行うのに役立ちます。
• 売上高と収益の増加に加えて、データは企業のキャッシュ フローの改善と資金管理の効率化に役立ちます。
• データは、チームと従業員がお金と時間を削減し、生産性を高め、ビジネス プロセスを改善するのに役立ちます。

拡張分析とは?

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) を利用した拡張分析は、ユーザーがデータを準備し、洞察を生成し、洞察を説明するのに役立ちます。 拡張分析は、ビジネスと分析がデータをより速く、より正確に、より効率的に処理するのに役立ちます。

拡張分析は、優れた技術的スキルがなくてもデータから洞察と価値を得ることができるビジネス ユーザーとエグゼクティブを対象としています。 このテクノロジーは、ユーザーが関連するデータをすばやく見つけて分析し、ビジネスの洞察を明らかにするのに役立ちます。

その重要な機能のいくつかを見てみましょう。

• 拡張分析は、PDF、テキスト文書などの複数の形式でデータを読み取るとともに、自動データ識別に役立ちます。
• 統計分析を提供して、データに対する特定の結果または洞察をもたらします。
• これにより、ユーザーはデータをより迅速かつ正確に準備し、手作業を最小限に抑えることができます。
• これは、データの準備、発見、分析などのための AI 主導の最適な推奨事項をユーザーに提供します。
• 自然言語による対話が可能になるため、ユーザーはコードやデータ クエリ言語ではなく、単純な言語でデータ クエリを入力できます。

拡張分析コンポーネント

拡張分析には 3 つの重要なコンポーネントがあります。

機械学習 (ML) -機械学習は、アルゴリズムと履歴データを使用して結果をより正確に予測する人工知能の一分野です。 ML は、企業が顧客の行動やビジネスの運用パターンから貴重な洞察を得るのに役立ちます。 統計的手法を使用して予測と分類を行います。

自然言語技術 (NLP) - NLP は、コンピューターが人間の言語 (テキストと話し言葉) を理解するのに役立つ人工知能のもう 1 つの分野です。 これにより、コンピューターは口頭のコマンドに応答し、言語を翻訳し、テキストをリアルタイムで要約できます。

自動化- 機械学習テクノロジは、データ分析タスクを自動化し、ML モデルの構築、トレーニング、デプロイの時間を短縮するのに役立ちます。

拡張分析の統合は、ビジネスの成長にどのように役立ちますか?

拡張分析を統合することは、特に製造、製薬、小売、ヘルスケア、CPG などの大規模な業界にとって変革をもたらす可能性があります。これは、企業が収益と顧客維持を増やし、顧客満足度とキャッシュ フローを改善するのに役立ちます。 ビジネスはより機敏になり、ビジネス プロセスを支援し、より良い意思決定を行うことができます。

拡張分析の利点

生産性を最大化

拡張分析は、反復的で時間のかかる手動タスクを自動化することで、人間の生産性を向上させるのに役立ちます。 AI は、時間とコストを節約し、インテリジェンスをあまり必要としないタスクをスケーリングする際に非常に役立ちます。

より大きな価値を提供する

ビジネス ソリューションの開発と意思決定のプロセスには人間の知性が必要ですが、反復的で時間がかかる場合があります。 拡張分析を使用すると、データの準備、洞察の発見など、ほとんどのプロセスを自動化できます。これにより、企業はより多くの価値をより迅速に提供できます。

改善された分析

拡張分析は、分析スキルに関係なく、すべてのユーザーが分析にアクセスできるようにするのに役立ちます。 あらゆるレベルのユーザーに分析を提供することで、生産性を向上させます。 人工知能が拡張分析を促進することで、企業は改善された分析と情報に基づいた意思決定から利益を得ることができます。

意思決定プロセスの改善

拡張分析は、企業がデータ分析を通じて最も情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

効率と精度の向上

機械学習と人工知能技術は、繰り返しのタスクと計算を正確に実行します。 このテクノロジーは、企業が時間とエネルギーを節約し、人間の生産性を向上させるのに役立つタスクを自動化します。

組織をアジャイルにする

AI は、インサイトの速度を上げて組織をより機敏にすることで、組織を支援できます。 検索領域をトリップし、関連するデータを提案し、複数の分析方法を推奨するのに役立ちます。 拡張分析により、ユーザーの行動を追跡し、その後のアクションを推奨できます。

従来の分析とセルフサービス分析と拡張分析

拡張分析の課題

拡張分析はビジネスに大きなメリットをもたらしますが、それでもまだ課題がいくつかあります。その一部を次に示します。

• 従業員は、AI テクノロジがどれほど高度なものであっても、AI には限界があることを知らずに、AI テクノロジが自分たちに取って代わるのではないかと恐れるかもしれません。
• 拡張分析が期待どおりに実行されるためには、人間がベスト プラクティスと行動方針に従う必要があります。 訓練されたプログラムとアルゴリズムに基づいて実行します。
• 拡張分析モデルは正しくトレーニングする必要があり、これには時間がかかります。
• 分析が必要なデータが大きければ大きいほど、拡張分析 ML アルゴリズムが必要とする計算能力も大きくなります。

拡張分析に関する著者のメモ

拡張分析はまだ新しいテクノロジーであり、将来の使用と開発の余地がたくさんあります。 企業は、人工知能と機械学習を活用した最先端のソフトウェアを通じて、このテクノロジを利用できます。 これは未来のテクノロジーであり、Gartner によると、アナリストの 10% だけがその可能性を最大限に活用していますが、ビジネスは拡張分析を活用して成長することができます。

ビジネスに拡張分析を実装するかどうかを決定する前に、次の質問を自問してください。

• あなたのビジネスには分析チームがありますか?
• 豊富なデータをお持ちですか？
• なぜ拡張分析が必要なのですか?

拡張分析を使用することについて明確に理解している場合、次のステップは、ベスト プラクティスに従ってそれを活用することです。

最後の言葉

拡張分析は、データ分析を必要とするすべての企業にとって大きな助けになります。 正確でタイムリーなデータは、ビジネスの成長を促進する要因です。 拡張分析は、人間の知性と AI を組み合わせてデータを分析し、貴重な洞察を得ます。 世界中の企業 (大小を問わず) がこのテクノロジを使用しているため、競争で優位に立つ必要があります。

拡張知能を探索することもできます。