Hvad er udvidet analyse?

Fordelene ved avanceret analyse og avancerede analyseværktøjer

Din virksomheds rejse med augmented analytics er måske lige begyndt, men det er en rejse, der er værd at tage. Overvej fordelene ved at bruge BI-værktøjer til augmented analytics:

• Forbedret beslutningstagning. Augmented analytics hjælper forretningsfolk med at tage større ejerskab af dataanalyse og generere handlingsorienterede indsigter. Konsolidering af specifikke målepunkter, KPI'er (nøgletal) og andre oplysninger i tilpassede datadashboards og rapporter gør komplekse data mere forståelige. Derudover giver datahistoriefortælling mulighed for fortællinger på et naturligt sprog, der yderligere kontekstualiserer dataene med grafer og diagrammer.
• Datademokratisering. Når flere personer fra forskellige afdelinger involverer sig i dataanalyse, øges datakompetencen. Over tid ændrer den organisatoriske kultur sig. Flere teams bliver komfortable med at arbejde med data og samarbejde om at skabe forretningsværdi med dem.
• Hurtigere dataforberedelse. Processen med at oprette datasæt, der er nødvendige for at bygge, teste og træne modeller til maskinel indlæring, strømlines gennem udvidet databehandling. Baseret på anbefalinger, der er tilpasset deres projektkrav, kan brugerne vælge og konsolidere datasæt, rense, formatere og berige datasæt og finde nye datasæt for yderligere at optimere modeller til maskinel indlæring.
• Reduceret analyseskævhed. Bias forårsaget af ufuldstændige datasæt, fejlagtige antagelser og mangel på kontekst fører til unøjagtige, utroværdige resultater. Algoritmer for maskinel indlæring, der analyserer enorme datamængder – og automatiserede arbejdsgange, der reducerer manuelle fejl – minimerer bias.
• Tids- og omkostningsbesparelser. Med færre manuelle processer kan datavidenskabsteams være mere produktive og afsætte flere ressourcer til analytiske initiativer på højere niveauer. Og når forretningsteams øger deres datakompetence, kan de tage sig af enklere analytiske projekter, hvilket yderligere frigør dataforskere til mere komplekse opgaver.

Udfordringerne ved værktøjer til udvidet analyse

I modsætning til mange af BI- og BA-løsninger til virksomheder giver udvidede analyseværktøjer dig mulighed for at udnytte AI-teknologier, samtidig med at der tages højde for menneskelig intelligens.

Alligevel bør din virksomhed være forberedt på at tackle almindelige forhindringer, der bremser ibrugtagning. Potentielle udfordringer inkluderer følgende:

• Misforståelser ved AI. Nogle medarbejdere kan frygte, at AI-teknologier vil erstatte dem. Kommuniker åbent, og hjælp dem med at forstå, at AI har begrænsninger. Augmented analytics er afhængig af menneskelig initiativ og domæneekspertise for at levere værdi.
• Dårlige datafærdigheder. Afhold workshops, og tilbyd mentorer for at hjælpe forretningsteams med at håndtere analyser trygt. Lær brugerne centrale databegreber og -sætninger, og hvordan man tænker på data på måder, der hjælper deres team og virksomhed. Fremhæv succesfulde augmented analytics-projekter.
• Ineffektiv data- og modeladministration. Træn modeller til maskinel indlæring ved hjælp af omfattende, aktuelle data, der er fri for fejl og bias, og opdater regelmæssigt algoritmerne for at håndtere nye dataressourcer. Med data af høj kvalitet og robuste modeller vil dine brugere få tillid til, at værktøjerne kan hjælpe dem med at generere rettidige, nøjagtige indsigter.
• Irrelevante resultater. Vis brugerne, hvordan de kan generere oplysninger, der er meningsfulde for deres roller og ansvar. Ellers vil de blive frustrerede og spilde tid på at filtrere irrelevante resultater.
• Utilstrækkelig computerkraft og skalerbarhed. Afhængigt af dine it-funktioner kan en stigning i informationsmængden og større krav til databehandling påvirke svartiderne.

Integration af udvidet analyse for at opnå forretningsmæssig succes

Hurtig "tid til indsigt" er afgørende for din virksomheds evne til at etablere og opretholde en konkurrencefordel. Hurtig "tid til meningsfuld indsigt" er endnu mere afgørende. Augmented analytics-værktøjer kan hjælpe de rette personer med at generere de rette oplysninger, så de er klar, når det er nødvendigt.

Med augmented BI arbejder forretningsfolk med data gennem personligt tilpassede, samtaleagtige interaktioner, der gør dem i stand til at betragte data fra nye vinkler og generere indsigter, der er relevante for deres roller. Derudover kan de ved hjælp af augmented analytics-funktioner med værktøjer til virksomhedsanalyse få tydeligere indsigt i hændelser og tendenser og derefter proaktivt planlægge i stedet for blot at reagere på dem.

Ved hurtigt og præcist at analysere data træffer organisationer bedre forretningsbeslutninger og formulerer mere effektive strategier. Over tid kan de skabe større vækst og højere indtægter.