Mi az a kibővített elemzés?

A kibővített elemzés intuitív, intelligens eszközöket nyújt az üzleti felhasználóknak az adatok előkészítéséhe, elemzéséhez és képi megjelenítéséhez, ezáltal segít a vállalatoknak gyorsabb adatvezéreltebb döntéseket hozni.

Egy szemüveget viselő személy, aki valamire mutat

A kibővített elemzés megértése

Hagyományosan az adatelemzés bonyolult feladatai az adatszakértők hatáskörébe tartoztak. Ők rendelkeztek a szükséges szakértelemmel, tapasztalattal és szoftverrel az adatelemzési életciklus kulcsfontosságú folyamatainak végrehajtásához, amely magában foglalja az adatok feltárását és előkészítését, a modellek tervezését és fejlesztését, valamint az elemzések generálását és terjesztését. A gyakran manuális és unalmas munka napokig, hetekig vagy még tovább is eltarthatott. Az üzleti csapatok a háttérben várták az információkat, amelyek alapján döntéseiket és intézkedéseiket meghozhatták.

Azonban, figyelembe véve azt a sebességet, amellyel a vállalatoknak manapság a rendkívül versengő digitális környezetben működniük kell, a döntéshozók egyszerűen nem tudnak várni. Mélyebb betekintésre van szükségük – és többre – gyorsabban, mint valaha. A legtöbb adattudománnyal foglalkozó csapat azonban nem képes elég gyorsan méretezni működését ahhoz, hogy lépést tarthasson az adatelemzés iránti igényekkel, és ezt a kihívást tovább nehezítik a big data és más komplex adattárolók.

A mesterséges intelligencia (AI) és a kapcsolódó technológiák használatával a kibővített elemzés segít átalakítani azt, ahogyan a vállalatok generálják, felhasználják és megosztják az üzleti intelligenciát (BI) és az üzleti elemzéseket (BA).

Három fő összetevő alkotja a kibővített elemzést:

Gépi tanulás (ML). Az AI egyik típusa, az ML algoritmusokat használ az előzményadatok gyors kereséséhez, minták azonosításához, eltérések észleléséhez, valamint betekintések és javaslatok generálásához. Az ML modellek a big data-n alapulnak, és folyamatosan tanulnak az új strukturált és strukturálatlan adatokból – emberi beavatkozás nélkül. Az ML modellek a legtöbb kiterjesztett elemzési képesség alapját képezik.
Természetes nyelvi technológiák. Az emberek és a számítógépek könnyebben kommunikálhatnak egymással a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) segítségével, amely lefordítja az emberi nyelvet a számítógépek számára, valamint a természetes nyelvi szöveggenerálás (NLG) segítségével, amely lefordítja a számítógépes kódot emberi nyelvre. Ennek eredményeként az üzletemberek ismerős szakszavak és iparági kifejezések használatával kérdések-válaszok formájában párbeszédet folytathatnak a gépekkel.
Automatizálás. Az ML-alapú technológiák automatizálják a rutin jellegű manuális feladatokat az adatelemzés életciklusa során. Ez jelentősen csökkenti a gépi tanulási modellek létrehozásához, betanításához és üzembe helyezéséhez szükséges időt. Például az automatikusan generált parancsok segítségével a technikai és nem technikai szakemberek gyorsabban deríthetik fel és készíthetik elő a nyers adatokat. Az életciklus vége felé a szöveges jelentések – amelyek automatikusan jönnek létre és a felhasználó által megadott gyakorisággal kerülnek terjesztésre – gyorsítják az elemzések megosztását.

Nevéhez híven a kibővített elemzés nem helyettesíti, hanem kiegészíti az emberi intelligenciát, intuíciót és kíváncsiságot. Az ML-modellek az idő során a felhasználóktól gyűjtött kontextuális és viselkedési jelzéseket felhasználva értékelik az emberi szándékokat és preferenciákat, és természetes nyelven kínálnak megfelelő betekintést, útmutatást és ajánlásokat. A tényleges döntéshozatalt az emberekre bízzák.

A kibővített elemzés és a kibővített elemzési eszközök előnyei

Vállalatának kibővített elemzési útja talán még csak most kezdődik, de mindenképpen érdemes elindulni rajta. Fontolja meg a kibővített BI eszközök használatának előnyeit:

Javított döntéshozatal. A kibővített elemzés segít az üzletembereknek jobban megérteni az adatelemzést és hasznosítható betekintéseket generálni. A speciális metrikák, a fő teljesítménymutatók (KPI-k) és egyéb információk testre szabott adat-irányítópultokba és jelentésekbe történő összevonása megkönnyíti a komplex adatok értelmezését. Ezenkívül az adat-történetmesélés lehetővé teszi a természetes nyelvű narratívák használatát, amelyek grafikonokkal és diagramokkal tovább kontextualizálják az adatokat.
Az adatok demokratizálása. Ha több ember vesz részt az adatelemzésben a különböző részlegekből, akkor nő az adatelemzési ismeretek szintje. Idővel a szervezeti kultúra is változik. Egyre több csapat szerez tapasztalatot az adatokkal való munkában és az együttműködésben, hogy azokból üzleti értéket teremtsen.
Gyorsabb adat-előkészítés. A gépi tanulási modellek létrehozásához, teszteléséhez és betanításához szükséges adatkészletek létrehozásának folyamata a kibővített adatok előkészítése révén egyszerűsödik. A projekt követelményeikhez igazított javaslatok alapján a felhasználók kiválaszthatják és összevonhatják az adatkészleteket, tisztíthatják, formázhatják és gazdagíthatják azokat, valamint új adatkészleteket találhatnak az ML-modellek további optimalizálása érdekében.
Csökkentett elemzési torzítás. A hiányos adathalmazok, hibás feltételezések és a kontextus hiánya miatt keletkező torzítások pontatlan, megbízhatatlan eredményekhez vezetnek. A hatalmas adatmennyiségeket elemző gépi tanulási algoritmusok és a manuális hibákat csökkentő automatizált munkafolyamatok minimalizálják a torzítást.
Idő- és költségmegtakarítás. A kevesebb manuális folyamatnak köszönhetően az adatelemző csapatok hatékonyabbá válnak, és több erőforrást fordíthatnak magasabb szintű elemzési kezdeményezésekre. Emellett, ahogy az üzleti csapatok adatkezelési ismeretei bővülnek, egyszerűbb elemzési projekteket is elvégezhetnek, így az adatelemzőknek több idejük marad a komplex feladatokra.

A kibővített elemzési eszközökkel járó kihívások

Számos vállalati BI- és BA-megoldás szerves részeként a kibővített elemzési eszközök kihasználják az AI-technológiák előnyeit, miközben tiszteletben tartják az emberi intelligenciát.

Mégis, vállalatának fel kell készülnie az adoptációt lassító általános akadályok kezelésére. A potenciális kihívások a következők:

Az AI-val kapcsolatos tévhitek. Egyes alkalmazottak attól tarthatnak, hogy az AI technológiák helyettesítik őket. Nyíltan kommunikáljon velük, és segítsen nekik megérteni, hogy az AI-nak vannak korlátai. A kibővített elemzés az emberi kezdeményezőkészségre és a szakterületi szakértelemre támaszkodik az értékteremtés érdekében.
Gyenge adatelemzési készségek. Tartson workshopokat és biztosítson mentorokat, hogy az üzleti csapatok magabiztosan vágjanak bele az elemzésbe. Tanítsa meg a felhasználóknak a legfontosabb adatfogalmakat és kifejezéseket, valamint azt, hogyan gondolkodjanak az adatokról úgy, hogy az segítse csapatukat és a vállalkozást. Emelje ki a sikeres kibővített elemzési projekteket.
Elégtelen adat- és modellkezelés. Tanítson be ML-modelleket átfogó, aktuális, hibáktól és torzításoktól mentes adatok felhasználásával, és rendszeresen frissítse az algoritmusokat a változó adatelemek kezelése érdekében. Kiváló minőségű adatok és megbízható modellek segítségével a felhasználók bízni fognak az eszközökben, amelyek segítségével pontos és naprakész betekintést nyerhetnek.
Irreleváns eredmények. Mutassa meg a felhasználóknak, hogyan generálhatnak olyan információkat, amelyek relevánsak a szerepkörük és feladataik szempontjából. Ellenkező esetben frusztráltak lesznek és felesleges időt töltenek az irreleváns eredmények kiszűrésével.
Nem megfelelő számítási teljesítmény és skálázhatóság. Az IT-képességektől függően, az adatmennyiségek és a feldolgozási követelmények növekedése befolyásolhatja a válaszidőt.

A kibővített elemzés integrálása az üzleti sikerhez

A rövid „elemzéshez szükséges idő” elengedhetetlen ahhoz, hogy vállalata versenyelőnyt szerezzen és megőrizze azt. A rövid „tartalmas elemzéshez szükséges idő” még ennél is fontosabb. A kibővített elemzési eszközök segíthetnek a megfelelő személyeknek a megfelelő információk generálásában, hogy azok szükség esetén rendelkezésre álljanak.

A kibővített üzleti intelligencia segítségével az üzletemberek személyre szabott, beszélgetésszerű interakciók révén kapcsolódhatnak az adatokhoz, ami lehetővé teszi számukra, hogy új szemszögből vizsgálják azokat, és a szerepkörükhöz kapcsolódó betekintést nyerjenek. Emellett az üzleti elemzési eszközökkel kiegészített, kibővített elemzési funkciók használatával világosabb betekintést nyerhetnek az eseményekbe és trendekbe, és így proaktív módon tervezhetnek, ahelyett, hogy csak utólag reagálnának rájuk.

Az adatok gyors és pontos elemzésével a szervezetek jobb üzleti döntéseket hoznak és hatékonyabb stratégiákat dolgozhatnak ki. Idővel nagyobb növekedést és magasabb bevételeket érhetnek el.

Egyszerűsítse cégének elemzéseit a Microsoft Power BI segítségével

A Power BI adoptációjával, amely mesterséges intelligenciával, gépi tanulással és természetes nyelvi technológiákkal bővíti a BI és az elemzési képességeket, segítheti vállalatát abban, hogy több adatszakértő nélkül is adatvezéreltté váljon. Ez a könnyen használható, biztonságos és skálázható megoldás javítja a döntéshozatalt az egyes részlegek körében, és több időt biztosít az adatelemzőknek a komplex elemzési projektekre.

További információ

Kapcsolatfelvétel az értékesítési csapattal

Kérje, hogy vegyük fel Önnel a kapcsolatot

Kérjen meg egy Power BI értékesítési szakértőt, hogy vegye fel Önnel a kapcsolatot.

Kérés küldése