Augmented Analytics Dijelaskan dalam 5 Menit atau Kurang

Analitik menjadi penting saat ini, dengan data menjadi lebih kompleks dan sulit dipahami atau ditafsirkan.

Augmented Analytics adalah alat untuk membantu bisnis atau pengguna memahami data dengan mudah menggunakan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Pada artikel ini, kita akan membahas secara detail apa itu augmented analytics.

Pentingnya memahami data untuk bisnis

Data untuk bisnis adalah kumpulan fakta atau statistik seperti data analisis mentah, data umpan balik pelanggan, angka penjualan, atau lainnya. Untuk berbagai alasan, mengumpulkan dan menganalisis data merupakan bagian integral dari bisnis.

Berikut adalah beberapa alasan mengapa penting untuk memahami data untuk bisnis Anda:

• Memahami data dapat membantu bisnis membuat keputusan yang lebih baik tentang menemukan pelanggan baru, meningkatkan jumlah penjualan, meningkatkan layanan pelanggan, dan banyak lagi.
• Melacak dan meninjau data dapat membantu bisnis memecahkan masalah dan mengungkap gangguan kinerja.
• Data membantu para pemimpin bisnis untuk membuat prediksi pasar yang paling akurat menggunakan kecerdasan real-time.
• Selain meningkatkan penjualan dan pendapatan, data membantu bisnis meningkatkan arus kas serta membantu pengelolaan uang secara efisien.
• Data membantu tim dan karyawan mengurangi uang dan waktu, meningkatkan produktivitas, dan menyempurnakan proses bisnis.

Apa itu Augmented Analytics?

Didukung oleh kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), augmented analytics membantu pengguna dengan persiapan data, pembuatan wawasan, dan penjelasan wawasan. Analitik tambahan membantu bisnis dan analitik untuk bekerja dengan data lebih cepat, lebih akurat, dan lebih efisien.

Analisis augmented adalah untuk pengguna bisnis dan eksekutif yang akan mendapat manfaat dari mendapatkan wawasan dan nilai dari data tanpa memiliki keterampilan teknis yang hebat. Teknologi ini membantu pengguna dengan cepat menemukan data yang relevan, menganalisisnya, dan mengungkap wawasan untuk bisnis mereka.

Mari kita lihat beberapa fitur pentingnya:

• Analisis augmented membantu dalam identifikasi data otomatis bersama dengan membaca data dalam berbagai format seperti PDF, dokumen teks, dll.
• Ini menawarkan analisis statistik untuk menghasilkan hasil atau wawasan tertentu ke dalam data.
• Ini membantu pengguna menyiapkan data lebih cepat dan lebih akurat, meminimalkan pekerjaan manual.
• Ini membantu pengguna dengan rekomendasi berbasis AI terbaik untuk persiapan data, penemuan, analisis, dan lainnya.
• Ini memungkinkan interaksi bahasa alami sehingga pengguna dapat mengetikkan kueri data dalam bahasa sederhana, bukan kode atau bahasa kueri data apa pun.

Komponen Analitik yang Diperbesar

Ada tiga komponen penting Augmented Analytics:

Pembelajaran Mesin (ML) - Pembelajaran mesin adalah cabang kecerdasan buatan yang menggunakan algoritme dan data historis untuk memprediksi hasil dengan lebih akurat. ML membantu bisnis mendapatkan wawasan berharga dari perilaku pelanggan dan pola operasional bisnis. Ini menggunakan metode statistik untuk membuat prediksi dan klasifikasi.

Natural Language Technologies (NLP) - NLP adalah cabang lain dari kecerdasan buatan yang membantu komputer memahami bahasa manusia (teks dan kata-kata yang diucapkan). Hal ini memungkinkan komputer untuk merespon perintah verbal, menerjemahkan bahasa, dan meringkas teks secara real-time.

Otomatisasi- Teknologi Pembelajaran Mesin membantu mengotomatiskan tugas analitik data dan mengurangi waktu untuk membangun, melatih, dan menerapkan model ML.

Bagaimana integrasi augmented analytics dapat membantu pertumbuhan bisnis?

Mengintegrasikan augmented analytics dapat bersifat transformasional, terutama untuk industri besar seperti Manufaktur, Farmasi, ritel, Perawatan Kesehatan, CPG, dll. Ini membantu bisnis untuk meningkatkan pendapatan, dan mempertahankan pelanggan, meningkatkan kepuasan pelanggan, arus kas, dan banyak lagi. Bisnis dapat menjadi lebih gesit, membantu proses bisnis, dan membuat keputusan yang lebih baik.

Manfaat Augmented Analytics

Maksimalkan Produktivitas

Analisis augmented dapat membantu meningkatkan produktivitas manusia dengan mengotomatiskan tugas yang berulang, memakan waktu, dan manual. AI sangat membantu dalam hal menghemat waktu dan biaya serta menskalakan tugas yang membutuhkan lebih sedikit kecerdasan.

Memberikan Nilai Lebih Besar

Proses pengembangan solusi bisnis dan pengambilan keputusan membutuhkan kecerdasan manusia, tetapi bisa berulang dan memakan waktu. Dengan analitik Augmented, sebagian besar proses dapat diotomatisasi, seperti persiapan data, penemuan wawasan, dll. Ini membantu bisnis memberikan nilai lebih dengan lebih cepat.

Analitik yang Ditingkatkan

Analitik yang diperbesar membantu membuat analitik dapat diakses oleh setiap pengguna terlepas dari keterampilan analitis mereka. Ini meningkatkan produktivitas dengan menghadirkan analitik kepada pengguna di semua tingkatan. Dengan Kecerdasan Buatan yang mendorong analitik tambahan, bisnis dapat memperoleh manfaat dari analitik yang lebih baik dan keputusan yang tepat.

Peningkatan Proses Pengambilan Keputusan

Analisis augmented membantu bisnis membuat keputusan yang paling tepat melalui analisis data.

Peningkatan Efisiensi dan Akurasi

Pembelajaran mesin dan teknologi kecerdasan buatan secara akurat melakukan tugas dan perhitungan berulang. Teknologi mengotomatiskan tugas-tugas yang membantu bisnis menghemat waktu dan energi serta meningkatkan produktivitas manusia.

Membuat organisasi Agile

AI dapat membantu organisasi dengan meningkatkan kecepatan wawasan, menjadikannya lebih gesit. Ini dapat membantu menjelajahi area pencarian, menyarankan data yang relevan, dan merekomendasikan beberapa metode analisis. Analitik tambahan dapat melacak perilaku pengguna dan merekomendasikan tindakan selanjutnya.

Analisis Tradisional vs. Analisis Swalayan vs. Analisis Augmented

Tantangan Analytics yang Diperbesar

Terlepas dari semua manfaat besar yang dimiliki augmented analytics untuk bisnis, masih ada beberapa tantangan, dan berikut adalah beberapa di antaranya:

• Karyawan mungkin takut bahwa teknologi AI akan menggantikan mereka tanpa mengetahui bahwa betapapun canggihnya teknologi ini, AI memiliki keterbatasan.
• Analitik tambahan bergantung pada manusia untuk mengikuti praktik terbaik dan tindakan untuk bekerja seperti yang diharapkan. Ia bekerja berdasarkan program dan algoritme yang telah dilatihnya.
• Model analitik yang diperbesar perlu dilatih dengan benar, yang membutuhkan waktu.
• Semakin besar data yang perlu dianalisis, semakin banyak daya komputasi yang dibutuhkan oleh algoritme ML analitik.

Catatan penulis tentang Augmented Analytics

Augmented analytics masih merupakan teknologi baru dengan banyak ruang untuk penggunaan dan pengembangan di masa mendatang. Bisnis dapat memanfaatkan teknologi ini melalui perangkat lunak mutakhir yang didukung oleh kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Meskipun ini adalah teknologi masa depan, dan menurut Gartner, hanya 10% analis yang menggunakannya secara maksimal, bisnis Anda dapat memanfaatkan analitik tambahan untuk pertumbuhannya.

Sebelum memutuskan apakah akan menerapkan augmented analytics dalam bisnis Anda atau tidak, tanyakan pada diri Anda pertanyaan-pertanyaan berikut:

• Apakah bisnis Anda memiliki tim analitik?
• Apakah Anda memiliki data yang luas?
• Mengapa Anda membutuhkan analitik tambahan?

Jika Anda jelas tentang penggunaan augmented analytics, langkah selanjutnya adalah mengikuti praktik terbaik untuk mendapatkan keuntungan darinya.

Kata Akhir

Analisis augmented sangat membantu untuk semua bisnis yang membutuhkan analisis data. Data yang akurat dan tepat waktu merupakan faktor pendorong pertumbuhan bisnis. Analisis augmented menggabungkan kecerdasan manusia dengan AI untuk menganalisis data dan mendapatkan wawasan yang berharga. Bisnis dari seluruh dunia (Besar hingga kecil) menggunakan teknologi ini, dan Anda juga harus maju dalam persaingan.

Anda juga dapat menjelajahi Augmented Intelligence.