Augmented Analytics spiegato in 5 minuti o meno

L'analisi è diventata importante al giorno d'oggi, con i dati che diventano più complessi e difficili da comprendere o interpretare.

Augmented Analytics è uno strumento per aiutare le aziende o gli utenti a comprendere facilmente i dati utilizzando l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. In questo articolo, discuteremo in dettaglio cos'è l'analisi aumentata.

Importanza della comprensione dei dati per il business

I dati per un'azienda sono una raccolta di fatti o statistiche come dati analitici grezzi, dati di feedback dei clienti, numeri di vendita o altro. Per molteplici ragioni, la raccolta e l'analisi dei dati è parte integrante di un'azienda.

Ecco alcuni motivi per cui è importante comprendere i dati per la tua azienda:

• La comprensione dei dati può aiutare un'azienda a prendere decisioni migliori su come trovare nuovi clienti, aumentare il numero delle vendite, migliorare il servizio clienti e molto altro.
• Il monitoraggio e la revisione dei dati possono aiutare le aziende a risolvere i problemi e scoprire i guasti delle prestazioni.
• I dati aiutano i leader aziendali a fare le previsioni di mercato più accurate utilizzando l'intelligence in tempo reale.
• Oltre ad aumentare le vendite e le entrate, i dati aiutano le aziende a migliorare il flusso di cassa e ad aiutare la gestione del denaro in modo efficiente.
• I dati aiutano team e dipendenti a ridurre tempo e denaro, aumentando la produttività e migliorando i processi aziendali.

Cos'è l'analisi aumentata?

Basata sull'intelligenza artificiale (AI) e sull'apprendimento automatico (ML), l'analisi aumentata aiuta gli utenti nella preparazione dei dati, nella generazione di insight e nella spiegazione degli insight. L'analisi aumentata aiuta le aziende e l'analisi a lavorare con i dati in modo più rapido, accurato ed efficiente.

L'analisi aumentata è per utenti aziendali e dirigenti che trarrebbero vantaggio dall'ottenere approfondimenti e valore dai dati senza avere grandi competenze tecniche. La tecnologia aiuta gli utenti a trovare rapidamente dati rilevanti, analizzarli e scoprire approfondimenti per la loro attività.

Diamo un'occhiata ad alcune delle sue caratteristiche essenziali:

• L'analisi aumentata aiuta nell'identificazione automatica dei dati insieme alla lettura dei dati in più formati come PDF, documenti di testo, ecc.
• Offre analisi statistiche per ottenere determinati risultati o approfondimenti sui dati.
• Aiuta gli utenti a preparare i dati in modo più rapido e accurato, riducendo al minimo il lavoro manuale.
• Aiuta gli utenti con i migliori consigli guidati dall'intelligenza artificiale per la preparazione, la scoperta, l'analisi dei dati e altro ancora.
• Consente interazioni in linguaggio naturale in modo che gli utenti possano digitare una query di dati in un linguaggio semplice e semplice anziché in qualsiasi codice o linguaggio di query di dati.

Componenti di analisi aumentata

Esistono tre componenti fondamentali dell'Augmented Analytics:

Machine Learning (ML) - L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale che utilizza algoritmi e dati storici per prevedere i risultati in modo più accurato. Il machine learning aiuta le aziende a ottenere informazioni preziose dal comportamento dei clienti e dai modelli operativi aziendali. Utilizza metodi statistici per fare previsioni e classificazioni.

Tecnologie del linguaggio naturale (NLP) - La PNL è un'altra branca dell'intelligenza artificiale che aiuta i computer a comprendere il linguaggio umano (testo e parole pronunciate). Consente ai computer di rispondere a comandi verbali, tradurre la lingua e riassumere testi in tempo reale.

Automazione : le tecnologie di Machine Learning aiutano ad automatizzare le attività di analisi dei dati e a ridurre i tempi di creazione, addestramento e distribuzione dei modelli ML.

In che modo l'integrazione dell'Augmented Analytics può aiutare la crescita aziendale?

L'integrazione dell'analisi aumentata può essere trasformativa, soprattutto per i grandi settori come produzione, farmaceutica, vendita al dettaglio, sanità, CPG, ecc. Aiuta le aziende ad aumentare le entrate e la fidelizzazione dei clienti, migliorare la soddisfazione dei clienti, il flusso di cassa e molto altro. Le aziende possono diventare più agili, aiutare i processi aziendali e prendere decisioni migliori.

Vantaggi dell'analisi aumentata

Massimizza la produttività

L'Augmented Analytics può aiutare ad aumentare la produttività umana automatizzando attività ripetitive, dispendiose in termini di tempo e manuali. L'intelligenza artificiale è di grande aiuto quando si tratta di risparmiare tempo e costi e ridimensionare le attività che richiedono meno intelligenza.

Fornire un valore maggiore

Il processo di sviluppo delle soluzioni aziendali e del processo decisionale richiede l'intelligenza umana, ma può essere ripetitivo e richiedere molto tempo. Con l'Augmented Analytics, la maggior parte dei processi può essere automatizzata, come la preparazione dei dati, la scoperta di approfondimenti, ecc. Aiuta le aziende a fornire più valore più velocemente.

Analisi migliorata

L'analisi aumentata aiuta a rendere l'analisi accessibile a tutti gli utenti, indipendentemente dalle loro capacità analitiche. Aumenta la produttività portando l'analisi agli utenti di tutti i livelli. Con l'intelligenza artificiale che alimenta l'analisi aumentata, le aziende possono trarre vantaggio da analisi migliorate e decisioni informate.

Processo decisionale migliorato

L'analisi aumentata aiuta le aziende a prendere le decisioni più informate attraverso l'analisi dei dati.

Migliore efficienza e precisione

L'apprendimento automatico e la tecnologia dell'intelligenza artificiale eseguono con precisione compiti e calcoli ripetitivi. La tecnologia automatizza le attività che aiutano le aziende a risparmiare tempo ed energia e ad aumentare la produttività umana.

Rendere le organizzazioni Agili

L'intelligenza artificiale può aiutare le organizzazioni aumentando la velocità di insight, rendendole più agili. Può aiutare a percorrere l'area di ricerca, suggerire dati rilevanti e consigliare più metodi di analisi. L'analisi aumentata può tenere traccia del comportamento degli utenti e consigliare le azioni successive.

Analisi tradizionale vs. Analisi self-service vs. Analisi aumentata

Sfide dell'Augmented Analytics

Nonostante tutti i grandi vantaggi che l'Augmented Analytics ha per le aziende, comporta ancora alcune sfide, ed eccone alcune:

• I dipendenti potrebbero temere che le tecnologie AI li sostituiranno senza sapere che per quanto avanzate possano essere queste tecnologie, l'AI ha dei limiti.
• L'analisi aumentata dipende dagli esseri umani per seguire le migliori pratiche e le linee d'azione per funzionare come previsto. Funziona in base ai programmi e agli algoritmi per cui è stato addestrato.
• I modelli di analisi aumentata devono essere addestrati correttamente, il che richiede tempo.
• Maggiore è la quantità di dati da analizzare, maggiore sarà la potenza di calcolo necessaria per gli algoritmi ML di analisi potenziata.

Nota dell'autore su Augmented Analytics

L'analisi aumentata è ancora una tecnologia emergente con ampi margini di utilizzo e sviluppo futuri. Le aziende possono utilizzare questa tecnologia attraverso software all'avanguardia basati su intelligenza artificiale e machine learning. Sebbene questa sia la tecnologia del futuro e, secondo Gartner, solo il 10% degli analisti la utilizza al massimo del suo potenziale, la tua azienda può sfruttare l'analisi aumentata per la sua crescita.

Prima di decidere se implementare o meno l'Augmented Analytics nella tua azienda, poniti le seguenti domande:

• La tua azienda ha un team di analisi?
• Disponi di dati estesi?
• Perché hai bisogno dell'Augmented Analytics?

Se hai le idee chiare sull'utilizzo dell'analisi aumentata, il passaggio successivo consiste nel seguire le best practice per trarne vantaggio.

Parole finali

L'Augmented Analytics è di grande aiuto per tutte le aziende che necessitano di analisi dei dati. Dati accurati e tempestivi sono un fattore trainante della crescita aziendale. L'analisi aumentata combina l'intelligenza umana con l'intelligenza artificiale per analizzare i dati e ottenere informazioni preziose. Le aziende di tutto il mondo (da grandi a piccole) utilizzano questa tecnologia, e anche tu dovresti andare avanti nella concorrenza.

Puoi anche esplorare l'Intelligenza Aumentata.