Ihr vollständiger Leitfaden für Augmented Analytics

Per Definition bedeutet Augmentieren, den Wert zu erhöhen oder etwas größer oder stärker zu machen.

Vor diesem Hintergrund bietet Augmented Analytics mit der Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz eine enorme Wertschöpfung gegenüber konventionellen Analysen. Lassen Sie uns näher darauf eingehen, was Augmented Analytics ist und wie man es als Ganzes versteht.

Augmented Analytics verstehen

Augmented Analytics fördert die Datendemokratisierung, indem es mehr Menschen in einer Organisation den Zugriff auf Datenanalysen und Erkenntnisse ermöglicht.

Mit Daten, die mit Augmented Analytics verarbeitet werden, können Online-Streaming-Dienste wie Netflix und Amazon dem Benutzer maßgeschneiderte Inhalte anzeigen. Finanz- und Regierungsorganisationen nutzen vorhandene Daten, die durch Augmented Analytics gewonnen und entwickelt wurden, um Anzeichen von Betrug zu erkennen und zu mindern. Verschiedene Organisationen im öffentlichen Sektor sind in der Lage, Menschen mit Intelligenz, die auf Augmented Analytics basiert, besser zu dienen.

Wie können Unternehmen Augmented Analytics nutzen?

Eine Vision der Zukunft zu haben, ohne sie sich selbst entfalten zu lassen, kann Ihr Unternehmen in die richtige Richtung lenken. Augmented Analytics kann die treibende Kraft sein, die Entscheidungsträger dazu bringt, anhand wertvoller Datenanalysen fundiertere Urteile zu fällen. Natürlich gibt es andere Techniken, die Organisationen anwenden, um der Zeit voraus zu sein. Beispielsweise können harte Trends anhand der Kraft der Gewissheit, der Kraft der Antizipation, der Fähigkeit, sich neu zu erfinden und neu zu definieren, identifiziert werden.

Augmented Analytics kann einem Unternehmen dabei helfen, bessere Business Intelligence bereitzustellen. Einfach ausgedrückt kann BI jedem Unternehmen dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem es gesammelte und verarbeitete Daten verwendet, was zu mehr Umsatz führt. Beginnend von der Spitze des Verkaufstrichters bis zum unteren Ende und dann zur Wiederbindung/Bindung der Käufer spielt BI eine Schlüsselrolle in jeder Phase des Marketing- und Verkaufslebenszyklus. Ein gutes BI-Tool sammelt Daten aus internen und externen Quellen des Unternehmens, um Einblicke in die Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft zu liefern.

Warum sind BI-Tools, die automatisierte Analysen verwenden, besser als herkömmliche BI-Tools? Es ist einfach; KI-Techniken wie ML und NLP machen den Unterschied.

Früher verwendeten BI-Tools Code oder regelbasierte Programme, um Daten zu analysieren und zu verarbeiten und daraus einen Sinn zu machen. Obwohl es funktionierte, reichte es nicht aus, um Unternehmen topaktuelle Erkenntnisse zu liefern, die wirklich einen Unterschied machten. Machine-Learning-Programme hingegen sind intelligenter. Sie halten sich nicht nur an die Regeln; sie passen sich an Veränderungen an.

Ein maschinelles Lernprogramm kann Muster erkennen und Daten basierend auf diesen Mustern weiterverarbeiten. Dies bedeutet, dass es auf der Grundlage seiner vergangenen Erfahrungen improvisieren kann, ähnlich wie die menschliche Intelligenz. Achtundvierzig Prozent der Unternehmen, die ML eingeführt haben, sahen eine Steigerung der Rentabilität als Hauptvorteil.

Eine weitere KI-Technik, die den Unterschied ausmacht, ist die Verarbeitung oder Generierung natürlicher Sprache. Menschen können unmöglich Maschinensprache lesen, geschweige denn analysieren und daraus Erkenntnisse gewinnen. Hier kommt die Generierung natürlicher Sprache (NLG) ins Bild.

NLG konvertiert ML in ein besser lesbares Format. ML erledigt die gesamte Backend-Arbeit, indem es Erkenntnisse generiert, und NLG verarbeitet sie so, dass Benutzer sie verstehen können. Wenn ein ML-Tool beispielsweise feststellt, dass der Umsatz im Dezember 2019 gestiegen ist, kann NLG dem Benutzer mitteilen, dass sein Umsatz seit diesem Zeitpunkt um 20 % gestiegen ist.

Dieses Format macht es für technisch nicht versierte Benutzer sehr einfach, Erkenntnisse zu identifizieren. Es kann auch menschenlesbare Suchanfragen aufnehmen und die Ergebnisse in visuelle Darstellungen umwandeln. Benutzer können nach Abfragen suchen, ähnlich wie mit einem anderen Menschen zu sprechen.

Wie wirkt sich Augmented Analytics auf Business Intelligence (BI) aus?

Regierungsorganisationen und Unternehmen nutzen die Datenanalyse in ihren täglichen Aktivitäten, um die Effizienz zu steigern. Schließlich will jedes Unternehmen besser verkaufen. Ob Produkte oder Dienstleistungen – der einzige Erfolgsfaktor ist der erzielte Umsatz. Der Wettbewerb hat in allen Geschäftsbereichen so hart zugeschlagen, dass es keine Option mehr ist, darüber hinwegzukommen.

Jedes BI-System wird mit Datenanalysen betrieben, die weiter in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden. Daten, die aus verschiedenen Quellen gesammelt und in einem verständlichen Format verarbeitet werden. Vorbei sind die Zeiten, in denen Analysen codebasiert waren und zusammen Monate brauchten, um mit den begrenzten Möglichkeiten zur Datenbeschaffung wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.

Mit Augmented Analytics und BI sind die Berichte detaillierter und die Vorhersagen intelligenter. Der CIO stellt fest:

„Die in diesen Softwareplattformen enthaltenen Kombinationen ( BI und Augmented Analytics ) machen jede Funktion individuell leistungsfähiger und wertvoller für die Geschäftsleute, die sie verwenden.“

1. Bessere Entscheidungsfindung

Mit effektiven Methoden zum Ausgraben von Daten und zum Anbieten von Erkenntnissen verleiht Augmented Analytics Entscheidungsträgern mehr Macht. BI-Systeme, die mit Augmented Analytics betrieben werden, sind in der Lage, Trendeinblicke zu entdecken.

Beispielsweise haben intelligente Datenerkennungstools heute bewiesen, dass sie den Geschäftswert verdoppeln, indem sie wichtige Erkenntnisse intelligent aufbereiten und automatisch analysieren. Sie sind benutzerfreundlich und selbstbedienbar, sodass verschiedene Abteilungen fundiertere Entscheidungen treffen können.

2. Prognose von Geschäftstrends

Augmented Analytics hilft Unternehmen, Trends und Muster zu erkennen, die es ihnen ermöglichen, besser zu planen und sich auf eine stärkere Zukunft vorzubereiten. Maschinelles Lernen kann mithilfe statistischer Datenmodelle Geschäftstrends erkennen. Die Transformation dieser Daten in eine für Menschen besser lesbare Form wird von der NLG durchgeführt.

Diese nützlichen Erkenntnisse dienen dann als starke Grundlage für die Vorhersage zukünftiger Handlungsoptionen für jedes Unternehmen, z. B. die Vorhersage einer Änderung der Produktnachfrage, neuer potenzieller Kundenstandorte, saisonaler Anforderungen und mehr. Für Unternehmen wie Reisen, Tourismus und Gastgewerbe ist die Identifizierung und Vorhersage des Kaufverhaltens von Kunden von unschätzbarem Wert, da sie ihre nächsten Schritte in Bezug auf Marketing und Vertrieb vorhersagen können.

Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für ein KPI-Dashboard für die tägliche Leistung einer Fluggesellschaft, das die Leistung jeder Fluggesellschaft überwacht, indem es jeden Leistungs-KPI verfolgt. Diese intelligenten Tracking-Funktionen helfen ihnen, ihr Kundenerlebnis zu verbessern.

Quelle

3. Schnellere Ergebnisse

Datenverarbeitung mit KI ist nicht nur effizienter, sondern auch schneller. Herkömmliche BI-Systeme brauchten Monate, um Daten zu bereinigen, zu analysieren und Erkenntnisse zu liefern, da Datensätze manuell durchkämmt wurden. Augmented Analytics automatisiert die Schritte zur Datenverarbeitung und kann BI innerhalb weniger Tage optimieren. Schnellere Einblicke bedeuten mehr Macht in den Händen der Entscheidungsträger, was den Prozess der Entscheidungsfindung beschleunigt.

4. Zeitersparnis für Data Scientists

Häufig verlassen sich Unternehmen auf Citizen Data Scientists oder IT-Support, um Daten zu verarbeiten, zu analysieren und Erkenntnisse bereitzustellen. Mit Augmented Analytics unter Verwendung automatisierter Datenanalyse- und Verarbeitungs-KI-Tools können diese Datenanalysten ihre kostbare Zeit produktiver nutzen. Es ermöglicht auch weniger erfahrenen Benutzern, ohne externe Abhängigkeiten selbst Einblicke zu gewinnen.

5. Analytics überall einbetten

Augmented Analytics bietet eigenständige Analyse-Widgets, mit denen Benutzer Erkenntnisse aus ihren Dashboards abrufen und sie in einen Workflow oder an anderer Stelle einfügen können. Neben den Erkenntnissen können auch verschiedene Vertriebs- und Marketingaktionen eingebettet werden.

Beispielsweise kombiniert Kodak die eingebetteten Analysen von Yellowfin mit seiner Druck-Workflow-Software Prinergy. Mit der Prinergy-Anwendung können ihre Kunden den Ressourcenbedarf und die Verfügbarkeit prognostizieren, indem sie den Tintenverbrauch, die Anzahl der Druckdurchgänge, das Produktionsvolumen und Trends verfolgen.

6. Daten teilen

Je früher die Daten mit dem Team geteilt werden, desto produktiver wird jeder. Augmented Analytics bietet nicht nur Daten zum Analysieren und Verarbeiten, sie können auch geteilt werden. Augmented-Analytics-Plattformen bieten ihren Benutzern eine Funktion für soziale Netzwerke in ihrem Dashboard.

Wenn Erkenntnisse gewonnen werden, können sie über die Plattform des sozialen Netzwerks mit verschiedenen Zweigen oder Entscheidungsträgern einer Organisation geteilt werden. Dieser Datenaustausch schafft eine bessere, transparentere und schnellere Möglichkeit, wichtige Entscheidungen zu treffen.

Wer nutzt Augmented Analytics – und warum?

Augmented Analytics ist nicht nur für Unternehmen wertvoll. Es ermöglicht die Demokratisierung von Daten, was bedeutet, dass Analysen und Erkenntnisse jetzt über verschiedene Abteilungen einer Organisation zugänglich sind. Dies betrifft Entscheidungsträger, Nicht-Entscheidungsträger, Benutzer und Endbenutzer.

Kunden

Augmented Analytics kann Teil einer Software oder Anwendung sein, die Kunden verwenden, ohne dass dies bekannt ist. Wie oben erwähnt, haben wir gesehen, wie Kodak Analysen in seine Software einbettet, die von seinen Kunden verwendet wird, um die Ressourcenverfügbarkeit, den Tintenverbrauch, die Anzahl der Drucke und mehr zu überwachen. Dies hilft Kunden, ihren Tintenverbrauch effizient zu verwalten.

Stakeholder und Partner

Mit der fortschrittlichen Intelligenz in Augmented Analytics können Stakeholder und Partner von Unternehmen fundiertere Entscheidungen zu Beschaffungen, strategischen Aktivitäten, Qualitätskontrolle, Kundenakquise, Kundenbindung und vielem mehr treffen.

Die KI in Augmented Analytics wird mehr Erkenntnisse liefern, als verlangt wird, und so einen enormen Mehrwert für Unternehmen und ihre Stakeholder schaffen. Smart Data Discovery ermöglicht es Geschäftsbeteiligten und Partnern, Erkenntnisse in Form von Vorhersagen, Verknüpfungen, Korrelationen, verborgenen Mustern usw. zu entdecken und zu visualisieren.

Datenwissenschaftler und Analysten

Data Scientists sind selten zu finden. Eine Studie von McKinsey zeigt, dass es einen enormen Mangel an Data Scientists geben wird – von etwa 250.000 allein in den USA bis zum Jahr 2024. Dennoch hat der Einzug von Augmented Analytics Data Scientists entlastet.

Zuvor waren sie ausschließlich für die Erstellung von Vorhersagealgorithmen, die Ausführung sich wiederholender Berichte und Abfragen erforderlich. Jetzt können sie ihre Zeit und ihre Bemühungen auf produktivere Themen konzentrieren. Sie können fortschrittliche künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen, um komplexere Probleme zu lösen.

Führungskräfte im Marketing

Vermarkter sind in der Regel technisch nicht versierte Benutzer. Augmented Analytics kann ihre täglichen Abläufe drastisch verändern. Um sicherzustellen, dass Werbetreibende innerhalb des Budgets bleiben, müssen sie effektivere Outreach-Programme wählen. Programme, die zuvor für sie funktioniert haben und / oder die im Allgemeinen funktioniert haben (Datensyndizierung oder Produktbewertungssyndizierung).

Mit Augmented Analytics können Vermarkter bessere Entscheidungen darüber treffen, welche Kampagnen sie auswählen. Sie müssen sich nicht mehr auf ihr Analyseteam verlassen, da die Macht jetzt in ihren Händen liegt. Um es einfacher zu machen, können Vermarkter Konversationsanalysen wie KI-gestützte Chatbots nutzen, um auf Einblicke zuzugreifen, indem sie einfach danach fragen.

Markenmanager

Um sicherzustellen, dass ihre Produkte und Dienstleistungen bei ihren Kunden Anklang finden, müssen Markenmanager mit Markttrends und ihren Wettbewerbern Schritt halten. Augmented-Analytics-Tools ermöglichen es ihnen, auf einfache Weise tiefe Einblicke, Abhängigkeiten und Korrelationen zu finden. Auf diese Weise können Markenmanager klügere Marketingentscheidungen treffen.

73 Prozent der Verbraucher bevorzugen personalisierte Werbung. Erweiterte Analysetools können Markenmanagern bei der Personalisierung von Werbe- und Marketingkampagnen enorm helfen.

Verkäufer

Zeit ist für Verkäufer extrem wichtig. Eine Verzögerung bei der Reaktion auf vorhandene Analysen kann sie einen Kunden kosten. Augmented Analytics hat bewiesen, dass es die Ergebnisse in den verschiedenen Phasen der Marketing- und Vertriebspipeline beschleunigt und verbessert. Wie Marketingspezialisten müssen auch Vertriebsmitarbeiter nicht warten oder sich auf Datenanalysten verlassen, um Daten in Erkenntnisse umzuwandeln.

Sie können ihre Gewinne, Verluste, Leistungskennzahlen, standortbasierten Verkäufe und mehr mit Suchen in natürlicher Sprache im Analyse-Dashboard überprüfen, das von erweiterten Analysetools bereitgestellt wird. Der Vertriebsleiter kann das Dashboard verwenden, um die Leistung jedes Vertriebsmitarbeiters im Auge zu behalten.

Fazit

Daten bewegen die Welt, und Organisationen geben Tonnen ihres Budgets aus, um die gesammelten Daten zu nutzen. BI-Systeme bieten die Möglichkeit, Unternehmensdaten zu verarbeiten und zu analysieren, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Leider decken nicht viele Erkenntnisse auf, die für Ihr Unternehmen einen Unterschied machen können. Wenn BI von Augmented Analytics angetrieben wird, entsteht ein intelligenteres und leistungsfähigeres automatisiertes Analysesystem.

Durch die Nutzung der Kompetenzen von KI-Techniken wie ML und Verarbeitung natürlicher Sprache bietet Augmented Analytics ein völlig neues Maß an Business Intelligence. Es wird als Disruptor bezeichnet, der die Entwicklung von Analyseinhalten verändern kann. Unternehmen, die Augmented Analytics frühzeitig in ihre BI-Plattformen einführen, können eine beispiellose Geschwindigkeit von Erkenntnissen und einen Wettbewerbsvorteil erzielen.

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