Расширенная аналитика объясняется за 5 минут или меньше

Аналитика стала важной в наши дни, когда данные стали более сложными и трудными для понимания или интерпретации.

Расширенная аналитика — это инструмент, который помогает компаниям или пользователям легко понимать данные с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта. В этой статье мы подробно обсудим, что такое дополненная аналитика.

Важность понимания данных для бизнеса

Данные для бизнеса — это набор фактов или статистических данных, таких как необработанные аналитические данные, данные отзывов клиентов, данные о продажах и т. д. По многим причинам сбор и анализ данных является неотъемлемой частью бизнеса.

Вот несколько причин, почему важно понимать данные для вашего бизнеса:

• Понимание данных может помочь бизнесу принимать более обоснованные решения о поиске новых клиентов, увеличении объема продаж, улучшении обслуживания клиентов и многом другом.
• Отслеживание и просмотр данных может помочь предприятиям решать проблемы и выявлять проблемы с производительностью.
• Данные помогают бизнес-лидерам делать наиболее точные рыночные прогнозы, используя аналитику в реальном времени.
• Помимо увеличения продаж и доходов, данные помогают предприятиям улучшить денежные потоки, а также помогают эффективно управлять денежными средствами.
• Данные помогают командам и сотрудникам экономить деньги и время, повышая производительность и улучшая бизнес-процессы.

Что такое расширенная аналитика?

Расширенная аналитика, основанная на искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении (МО), помогает пользователям с подготовкой данных, созданием аналитических данных и их объяснением. Расширенная аналитика помогает предприятиям и аналитикам работать с данными быстрее, точнее и эффективнее.

Расширенная аналитика предназначена для бизнес-пользователей и руководителей, которым было бы полезно получить ценную информацию и ценность данных, не обладая при этом какими-либо техническими навыками. Эта технология помогает пользователям быстро находить релевантные данные, анализировать их и извлекать ценную информацию для своего бизнеса.

Давайте посмотрим на некоторые из его основных функций:

• Расширенная аналитика помогает в автоматической идентификации данных, а также считывании данных в нескольких форматах, таких как PDF, текстовые документы и т. д.
• Он предлагает статистический анализ для получения определенных результатов или понимания данных.
• Это помогает пользователям быстрее и точнее подготавливать данные, сводя к минимуму ручную работу.
• Это помогает пользователям с лучшими рекомендациями на основе ИИ для подготовки данных, обнаружения, анализа и многого другого.
• Это позволяет взаимодействовать на естественном языке, поэтому пользователи могут вводить запрос данных на простом языке, а не на каком-либо языке кода или запроса данных.

Компоненты расширенной аналитики

Дополненная аналитика состоит из трех важнейших компонентов:

Машинное обучение (ML) . Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая использует алгоритмы и исторические данные для более точного прогнозирования результатов. Машинное обучение помогает предприятиям получать ценную информацию о поведении клиентов и бизнес-процессах. Он использует статистические методы для прогнозирования и классификации.

Технологии естественного языка (NLP) — NLP — это еще одна ветвь искусственного интеллекта, которая помогает компьютерам понимать человеческий язык (текст и произносимые слова). Это позволяет компьютерам реагировать на словесные команды, переводить язык и обобщать тексты в режиме реального времени.

Технологии автоматизации — машинного обучения помогают автоматизировать задачи анализа данных и сократить время на создание, обучение и развертывание моделей машинного обучения.

Как интеграция расширенной аналитики может помочь развитию бизнеса?

Интеграция дополненной аналитики может привести к преобразованиям, особенно для крупных отраслей, таких как производство, фармацевтика, розничная торговля, здравоохранение, потребительский спрос и т. д. Она помогает предприятиям увеличивать доходы и удерживать клиентов, повышать удовлетворенность клиентов, денежные потоки и многое другое. Компании могут стать более гибкими, помочь бизнес-процессам и принимать более эффективные решения.

Преимущества расширенной аналитики

Максимальная производительность

Расширенная аналитика может помочь повысить производительность труда человека за счет автоматизации повторяющихся, трудоемких и выполняемых вручную задач. ИИ отлично помогает, когда речь идет об экономии времени и средств, а также о масштабировании задач, требующих меньшего интеллекта.

Обеспечьте большую ценность

Процесс разработки бизнес-решений и принятия решений требует человеческого интеллекта, но он может быть повторяющимся и занимать много времени. С помощью расширенной аналитики можно автоматизировать большинство процессов, таких как подготовка данных, поиск идей и т. д. Это помогает компаниям быстрее получать больше пользы.

Улучшенная аналитика

Расширенная аналитика помогает сделать аналитику доступной для каждого пользователя независимо от его аналитических навыков. Это повышает производительность, предоставляя аналитику пользователям всех уровней. Благодаря искусственному интеллекту, подпитывающему расширенную аналитику, предприятия могут извлечь выгоду из улучшенной аналитики и принятия обоснованных решений.

Улучшенный процесс принятия решений

Расширенная аналитика помогает компаниям принимать наиболее обоснованные решения посредством анализа данных.

Повышенная эффективность и точность

Машинное обучение и технологии искусственного интеллекта точно выполняют повторяющиеся задачи и вычисления. Эта технология автоматизирует задачи, помогающие предприятиям экономить время и энергию и повышать производительность труда людей.

Делаем организации гибкими

ИИ может помочь организациям, увеличивая скорость понимания и делая их более гибкими. Это может помочь совершить поиск в области поиска, предложить релевантные данные и порекомендовать несколько методов анализа. Расширенная аналитика может отслеживать поведение пользователей и рекомендовать последующие действия.

Традиционная аналитика, аналитика самообслуживания и расширенная аналитика

Проблемы расширенной аналитики

Несмотря на все огромные преимущества расширенной аналитики для бизнеса, она по-прежнему сопряжена с некоторыми проблемами, и вот некоторые из них:

• Сотрудники могут опасаться, что технологии ИИ заменят их, не зная, что какими бы продвинутыми ни были эти технологии, у ИИ есть ограничения.
• Дополненная аналитика зависит от людей, которые следуют передовым методам и курсам действий, чтобы работать должным образом. Он работает на основе программ и алгоритмов, для которых он был обучен.
• Модели дополненной аналитики необходимо правильно обучать, что требует времени.
• Чем больше данных необходимо анализировать, тем больше вычислительной мощности потребуется алгоритмам машинного обучения для расширенной аналитики.

Примечание автора о расширенной аналитике

Дополненная аналитика по-прежнему является новой технологией с большими возможностями для будущего использования и развития. Компании могут использовать эту технологию с помощью передового программного обеспечения, основанного на искусственном интеллекте и машинном обучении. Хотя это технология будущего, и, по данным Gartner, только 10% аналитиков используют ее в полной мере, ваш бизнес может использовать расширенную аналитику для своего роста.

Прежде чем решить, стоит ли внедрять расширенную аналитику в свой бизнес, задайте себе следующие вопросы:

• Есть ли в вашем бизнесе команда аналитиков?
• У вас есть обширные данные?
• Зачем нужна расширенная аналитика?

Если вы понимаете, как использовать расширенную аналитику, следующим шагом будет следовать передовым методам, чтобы извлечь из нее пользу.

Заключительные слова

Дополненная аналитика — отличный помощник для всех предприятий, которым необходим анализ данных. Точные и своевременные данные являются движущим фактором роста бизнеса. Расширенная аналитика сочетает человеческий интеллект с искусственным интеллектом для анализа данных и получения ценной информации. Компании со всего мира (от больших до малых) используют эту технологию, и вы должны использовать ее, чтобы опередить конкурентов.

Вы также можете изучить Расширенный интеллект.